O trabalho oculto que sustenta as máquinas

A inteligência artificial revela a complexidade do trabalho humano por trás da automação.

A inteligência artificial (IA) é vista como uma das mais avançadas expressões da automação moderna, destacando-se pela capacidade de gerar textos, imagens, códigos e recomendações em questão de segundos. Essas atividades, que antes necessitavam da intervenção humana, agora são realizadas por sistemas computacionais autônomos.

No entanto, essa autonomia aparente não significa a ausência de trabalho humano. Na verdade, ela é resultado de uma complexa rede de relações sociais e materiais que sustentam essas tecnologias. Por trás dos modelos de IA, existe uma vasta cadeia de atividades voltadas para a coleta, organização, classificação e validação de dados, evidenciando que, embora o resultado final seja atribuído à inteligência artificial, sua produção está intrinsecamente ligada ao trabalho humano.

É fundamental, portanto, mudar o foco da análise da IA como um simples produto tecnológico para as relações econômicas e sociais que influenciam sua produção e funcionamento. A IA não deve ser entendida apenas por seus códigos ou algoritmos, mas também pela infraestrutura que requer, que inclui recursos naturais, energia, equipamentos e, principalmente, trabalho humano.

A noção de “nuvem”, frequentemente associada à tecnologia, disfarça a realidade de que por trás dela existem centros de processamento, redes de comunicação, alto consumo energético e uma variedade de trabalhadores que sustentam seu funcionamento. Essa dimensão material é essencial para a existência e expansão da inteligência artificial.

Ao investigar essa estrutura, percebe-se como diferentes formas de extração se entrelaçam na produção da IA. A mineração de dados, por exemplo, não é apenas uma metáfora, mas uma realidade que se conecta à mineração tradicional. A cadeia produtiva da IA abrange não apenas componentes técnicos, mas também capital financeiro, trabalho humano e recursos naturais, exigindo grandes quantidades de todos eles.

Um aspecto frequentemente negligenciado nesse processo é o trabalho humano. Entre a extração de recursos e a operação dos modelos, há uma gama de atividades realizadas por trabalhadores, muitas vezes de maneira fragmentada e invisível. A linguagem da automação contribui para essa invisibilidade, pois ao dizer que “a inteligência artificial aprendeu” ou “o algoritmo decidiu”, o papel do trabalhador na produção é ocultado.

Gray e Suri introduzem o termo ghost work para descrever esse trabalho humano oculto em serviços digitais que parecem automatizados. Esses trabalhadores realizam tarefas como classificação e moderação, essenciais para o funcionamento dos sistemas, mas que não são percebidas pelos usuários. Assim, a tecnologia não elimina o trabalho, mas o torna menos visível, facilitando sua dissociação do produto final.

Com a crescente dependência de infraestruturas digitais, as plataformas passaram a organizar e registrar as interações entre trabalhadores e usuários, levando ao que se denomina capitalismo de plataformas. Aqui, os dados gerados pelos usuários se tornam uma valiosa fonte de informação para a extração de valor econômico.

Essa transformação é também descrita pelo conceito de colonialismo de dados, que aborda a apropriação sistemática de aspectos da vida humana como matéria-prima para a acumulação de capital. A expansão da IA envolve não apenas a criação de novas ferramentas, mas a capacidade de transformar experiências humanas em recursos economicamente valiosos.

Entretanto, os custos e benefícios desse processo são distribuídos de maneira desigual. Enquanto grandes empresas dominam a infraestrutura tecnológica, as etapas que dependem de trabalho humano intensivo são frequentemente terceirizadas e globalizadas, refletindo uma dinâmica que exige uma compreensão mais ampla dos impactos da IA no trabalho.

Embora parte do debate se concentre na substituição de trabalhadores por máquinas, os efeitos da IA também se manifestam na organização e realização do trabalho. Um estudo da Organização Internacional do Trabalho (OIT) indicou que um em cada quatro trabalhadores no mundo está em ocupações expostas à IA generativa. A transformação das funções tende a ser mais comum do que a substituição total, uma vez que muitas ocupações ainda dependem da participação humana.

Assim, é crucial questionar quem se apropria dos ganhos de produtividade gerados pela inteligência artificial. A redução do tempo para realizar atividades pode resultar em melhorias nas condições de trabalho ou ser utilizada pelas empresas para aumentar lucros. Portanto, os efeitos da tecnologia sobre o trabalho dependem da distribuição social desses ganhos.

A exploração invisível por trás da inteligência artificial revela que a revolução tecnológica não rompeu com as estruturas do capitalismo, mas encontrou novas maneiras de organizá-las. A fragmentação do trabalho, a extração de dados e a vigilância operam por meio de