Kled AI y otros servicios compran datos personales para entrenar modelos de IA

En torno al entrenamiento de la IA crece rápidamente un nuevo mercado: personas corrientes venden a las empresas fragmentos de su vida cotidiana, como su voz, vídeos grabados en la calle, chats y conversaciones telefónicas. Para algunos es una forma de comprar comida o pagar facturas. Para las plataformas, es una fuente de datos cada vez más escasos para desarrollar nuevos modelos.

Cómo funciona

Los participantes realizan tareas sencillas de la vida real. Jacobus Louw, un vecino de Ciudad del Cabo de 27 años, grabó un paseo por su barrio y cobró $14, aproximadamente la mitad de su presupuesto semanal para comida. En Ranchi (India), el estudiante Sahil Tigga gana más de $100 al mes grabando ruido urbano y su propia voz para Silencio. Y en Chicago, Ramelio Hill, de 18 años, vendió a Neon Mobile unas 11 horas de conversaciones personales por unos $200.

• Vídeos de paseos y navegación por la ciudad
• Ruido de fondo de calles, cafeterías y transporte
• Grabaciones de voz y diálogos multilingües
• Llamadas personales y chats de texto
• Rostro y voz para clones de IA

Para muchos, no se trata de un ingreso exótico, sino de una respuesta directa a la falta de dinero. En países con monedas débiles y altas tasas de desempleo, cobrar en dólares puede resultar más rentable que un trabajo local. El propio Louw reconoció abiertamente que los pagos en USD se perciben de forma muy distinta a como parece desde fuera. Los ingresos son inestables y no cubren todos los gastos, pero permiten pagar comida, estudios o facturas domésticas sin pasar por una larga búsqueda de empleo formal.

Por qué paga la IA

A las empresas de IA se les están agotando los datos abiertos de calidad con los que entrenar modelos de forma segura. Cada vez más grandes conjuntos de textos restringen su uso para IA generativa, y los datos sintéticos no siempre son la solución: si un modelo aprende de sus propias respuestas, su calidad puede degradarse. Por eso, plataformas como Kled AI, Silencio, Luel AI y ElevenLabs compran lo que todavía es difícil de sustituir: contexto humano. Es decir, habla natural, sonidos únicos, comportamiento en la ciudad, expresiones faciales y entonaciones.

«Los datos humanos siguen siendo, por ahora, el estándar de referencia».

Los economistas creen que este tipo de empleo seguirá creciendo. Las empresas pagan a las personas no solo porque necesitan material realista, sino también porque es una vía jurídicamente más limpia que litigar sin fin por el scraping de internet y los derechos de autor. Para quienes hacen las tareas, es un intercambio pragmático de privacidad por dinero rápido. Para las plataformas, es una forma de cubrir el déficit de datos sobre el que se construirán futuros productos, desde asistentes de voz hasta navegación, reconocimiento facial y bots conversacionales.

El precio del dinero rápido

El principal problema es que muchos acuerdos otorgan a las plataformas derechos casi máximos sobre el material subido: uso indefinido o difícil de revocar, cesión a socios, creación de obras derivadas y ausencia de nuevos pagos, aunque los datos generen beneficios durante años. Dicho de otro modo, 20 minutos de grabación de voz hoy pueden convertirse después en la voz de un operador de IA, sin que la persona vuelva a ver un céntimo ni pueda retirar su consentimiento de forma efectiva.

Los riesgos ya no son teóricos. Neon Mobile fue desactivada tras su lanzamiento por una vulnerabilidad que daba acceso a los números de teléfono, las grabaciones de llamadas y las transcripciones de sus usuarios. Otro ejemplo es el de un actor neoyorquino que vendió su rostro y su voz a un servicio de vídeo con IA por $1 000 y después descubrió vídeos con su copia digital que acumulaban millones de visualizaciones y promocionaban suplementos médicos dudosos. Explicar a sus conocidos que no era él quien aparecía en los vídeos se convirtió en un problema añadido.

El fundador de Kled AI asegura que su empresa limita el uso de los datos a tareas de entrenamiento e investigación y que verifica a los compradores para no trabajar con la industria del porno ni con entidades de fines dudosos. Aun así, abogados e investigadores de privacidad advierten de que el usuario casi nunca sabe dónde acabarán exactamente su rostro, su voz o sus patrones de comportamiento. Incluso si se eliminan el nombre y la geolocalización, los datos biométricos son, por su propia naturaleza, muy difíciles de anonimizar de verdad.

Qué significa esto

El mercado de datos para entrenar IA convierte la identidad en materia prima: no solo textos e imágenes, sino también la voz, los hábitos, los trayectos y las conversaciones. Para los usuarios supone dinero rápido aquí y ahora; para las plataformas, un activo a largo plazo que pueden reutilizar durante años. Cuanto mayor sea la escasez de datos de calidad, más a menudo las empresas de IA comprarán no contenido, sino a las propias personas como fuente de ese contenido.