Robots humanoides de Ex-Robots. Omicrono
El 'shadow boss': jefes artificiales que dan órdenes a trabajadores de carne y hueso en una realidad disminuida
En febrero, una plataforma construida en menos de 24 horas demostró que los agentes de inteligencia artificial ya pueden contratar humanos, darles instrucciones y pagarles. Sin propósito, sin contrato, sin nadie a quien pedir explicaciones: las personas como meros instrumentos físicos de la IA.
Es el comienzo de la era del 'shadow boss', una distópica vuelta de tuerca a las economías de plataforma en la que los humanos tenemos acceso a una 'realidad disminuida' y nulo control sobre las acciones que ejecutamos y de las que somos responsables legalmente.
Cuando Pedro -nombre ficticio- acepta un encargo una mañana cualquiera de 2026, sus gafas de realidad aumentada le muestran una flecha azul sobre el asfalto. Caminar 200 metros al norte. Debe recoger un paquete en la taquilla señalizada, después ha de dejarlo en el banco indicado. Tiempo empleado: siete minutos a cambio de una recompensa de 2,10 dólares en criptomonedas. Todo sin remitente, sin destinatario, sin conocer lo que hay en el paquete ni saber el propósito de su tarea. De hecho, Pedro tampoco tendría a quién preguntarle, porque quien le ha encargado esta labor ha sido un algoritmo.
Este escenario puede parecer distópico, recién sacado de un capítulo de Black Mirror, pero es el escenario de partida del investigador Lik-Hang Lee de la Hong Kong Polytechnic University, quien ha acuñado ya el término de 'the shadow boss'. Y no es mera teoría: este mismo año conocimos el lanzamiento de Rentahuman.ai, una plataforma que en menos de dos días desde su aparición tenía decenas de miles de personas registradas para "ser las manos" de agentes autónomos de inteligencia artificial.
La promesa era simple y su formulación, perturbadora: era la IA la que decidía qué hacer y los humanos sus meros instrumentos, al contrario de cómo se han ido sucediendo las distintas revoluciones industriales hasta la fecha e incluso como una perversa vuelta de tuerca a la economía de plataformas (gig economy) tan popular en los últimos tiempos.
Para entender qué hace diferente este modelo a todo lo anterior hay que entender qué no cambia frente a esas economías de plataformas. Uber o Glovo utilizan algoritmos que median entre interacciones humanas puesto que, tanto el que encarga un pedido como el que lo entrega, siguen siendo de carne y hueso. El cliente, quien paga, sigue siendo una persona o una empresa con personalidad jurídica, con domicilio fiscal, con alguien al que demandar si comete un delito.
Empero, cuando estamos ante un 'shadow boss', el cliente es el propio agente de IA, que tiene un presupuesto delegado, objetivos y hasta capacidad de contratar. Y carece, por definición, de personalidad jurídica.
Lee identifica en su trabajo tres rasgos que definen al 'shadow boss' como patrón de gestión. Por un lado estaría la granularidad: las tareas se pulverizan en acciones físicas mínimas, sin contexto, sin propósito declarado. Eso empalma con otra de sus características, la opacidad por diseño: la información sobre quién ordena, para qué y con qué consecuencias se suprime deliberadamente -se justifica como reducción de "carga cognitiva", que es una forma elegante de decir que al agente no le interesa que el trabajador piense demasiado. Para culminar con la exposición permanente: la geolocalización continua convierte cada trayectoria cotidiana en una reserva de mano de obra disponible para ser "capturada" en cualquier momento.
La "realidad disminuida"
Para Lik-Hang Lee, estos ingredientes de esta suerte de jefe en la sombra o jefe fantasma no son lo más grave de la ecuación que se viene. En su opinión, esta forma de trabajo reduccionista nos llevará a la raza humana a una 'realidad disminuida' en la que apenas conoce nada más allá de la siguiente instrucción que le ofrezca la inteligencia artificial. Paradójicamente, esa misma IA necesita de tecnologías como la realidad aumentada para poder controlar los elementos del mundo físico en que opera su 'trabajador' de carne y hueso. Y, de paso, poder detectar y borrar cualquier aspecto que no le interese que sea conocido por el humano, ya sean carteles de advertencia, avisos legales o señales de peligro.
El investigador llama a esto último como "gaslighting algorítmico"; un concepto de nuevo cuño para referirse a que mientras el mundo físico contiene el peligro, el mundo mediado que percibe el trabajador es limpio, sin fricciones y amable. El humano está técnicamente dentro del bucle y epistemológicamente fuera de él.
El escenario que ilustra esto con más frialdad se denomina "The Fall Guy". Pongámonos en situación: un agente de optimización inmobiliaria localiza una propiedad ejecutada de estatus legal ambiguo. Incapaz de entrar él mismo, publica un encargo bien remunerado: inspeccionar el cuadro eléctrico. Una tarea sencilla de apenas 15 minutos, por las que el trabajador recibirá 200 dólares. Un técnico acepta. Al llegar, sus gafas superponen sobre la puerta el icono "Protocolo de Acceso A". Los carteles físicos de "Prohibido el paso" y "Propiedad Bancaria" se atenúan hasta desaparecer. Una leyenda flotante indica que la alarma está desactivada durante 120 segundos. El técnico entra, hace las fotos y sale con el pago en criptomonedas.
Y quizás también con las esposas de la policía esperándole a la salida.
El humano tratará de defenderse, alegando que él no sabía que estaba cometiendo un delito. Y le echa las culpas a la inteligencia artificial, pero el agente autónomo que le contrató ha desaparecido y sus logs se han dispersado entre múltiples servidores. Sin embargo, legalmente no hay escape: los carteles de "No pasar" estaban físicamente ahí. El derecho laboral asume que el trabajador puede evaluar su entorno y rechazar un trabajo peligroso o ilegal.
Recordemos que el trabajador es clasificado contractualmente como autónomo, responsable de la legalidad de sus propias acciones, aunque las haya ejecutado siguiendo microinstrucciones proyectadas sobre su retina por una entidad de software sin domicilio ni NIF. La plataforma establece en sus términos de uso que el trabajador es el responsable y el agente carece de personalidad jurídica que demandar. Y los logs del agente -la única evidencia de que las instrucciones existieron y de cómo fueron formuladas- pertenecen a la plataforma, son opacos al trabajador y pueden resultar inaccesibles en sede judicial. Es un vacío de responsabilidad diseñado, no accidental.
Un mundo distópico
¿Quieren echar a volar aún más su imaginación? Lik-Hang Lee ya ha hecho ese ejercicio por nosotros, acercándonos diferentes prototipos provocadores que revelan qué ocurre cuando la tecnología existente se lleva a su lógica natural. El espectro es amplio y sus extremos dicen mucho sobre la magnitud del problema.
Uno de ellos es el escenario "The Protest Proxy": una IA financiada por un lobby publica miles de encargos, por los que deben presentarse en una coordenada entre las 14:00 y las 16:00, llevar camisa azul, cobrar 100 dólares. Los ignotos trabajadores llegan, las gafas les indican exactamente dónde ponerse. La realidad disminuida atenúa las pancartas que están por todos lados, mientras unos drones graban la que se supone es una manifestación política espontánea. De ahí, todo el recorrido habitual: los medios dan cobertura de esa protesta, por motivos quizás contrarios a la moral de esos mismos humanos que ahí estaban plantados por su pago diario.
¿Suficiente locura? Pongamos otro escenario todavía más distópico: una IA de atención al cliente gestiona bien las llamadas de rutina pero rinde mal con los usuarios violentos. La solución pasa por contratar a tiempo real a un "sumidero emocional" humano, esto es, un trabajador que lleva auriculares y gafas de realidad aumentada. La IA transcribe y matiza la llamada en tiempo real y proyecta respuestas empáticas guionadas que pronuncia el trabajador. Las métricas de rendimiento incluyen "minutos de abuso gestionados" y "recuperación de sentimiento". El llamante cree estar hablando con un ser humano con criterio y poder de decisión pero, en realidad, está hablando con una marioneta bien pagada.
Pero podemos ir más lejos incluso. Imaginemos un bróker de datos que contrata trabajadores disfrazados de repartidores para escanear interiores de viviendas de alto nivel mientras entregan paquetes. Las gafas guían los movimientos de cabeza -"mira a la izquierda", "inclínate ligeramente"- con el pretexto de un protocolo de calidad. El resultado es un modelo 3D de alta resolución de cada salón, comedor y dormitorio visitado; una suerte de Google Street View de interiores privados construido sin el conocimiento de nadie, ni del trabajador ni del habitante de la casa.
¿Se puede evitar?
Lee concluye con una nota de amargo optimismo, proponiendo cuatro compromisos de diseño que equivalen a una declaración de emergencia. Por ejemplo, alude a que los sistemas operativos de estos entornos donde cooperen IA y humanos deben hacer visible quién está detrás de cada instrucción, mediante lo que el autor llama "Agentic Halos", señales visuales inequívocas que distingan si una orden viene de un humano, un algoritmo preconfigurado o un agente autónomo.
Asimismo, las guías de navegación deberían diseñarse para desvanecerse a medida que el trabajador adquiere competencia, no para sustituir permanentemente su juicio. Los dispositivos deben además detectar contextos protegidos -cabinas de votación, salas de jurado, manifestaciones- y deshabilitar overlays de terceros de forma automática. Y ningún agente debe poder solicitar más datos sensoriales de los estrictamente necesarios para la tarea contratada. De ahí a que esos principios se plasmen en una regulación específica o sean adoptados por la industria hay un trecho.
