Profissionais altamente qualificados, como advogados, cientistas e jornalistas, trabalham como treinadores de IA em empregos temporários e mal remunerados.
A Mercor recrutou trabalhadores para criar dados de treinamento e avaliar conversas de chatbots, com contratos baseados em projetos e monitoramento rigoroso de desempenho.
Horas extensas, pressões para entregar rapidamente e uso de software de vigilância reduziram a remuneração e aumentaram a incerteza de continuidade.
O arranjo é marcado por silêncio sobre clientes e objetivos, além de contratos que dificultam a organização de trabalhadores e a transparência sobre o que estão produzindo.
Questões legais e laborais começam a surgir, com ações contra plataformas alegando/classificando trabalhadores como contratados independentes, enquanto a busca por estabilidade e direitos trabalhistas se intensifica.

Trabalhadores com alta qualificação estão sendo chamados para treinar IA, executando tarefas de rotulagem, criação de rubricas e avaliações para modelos de linguagem. Use-se de plataformas como Mercor, Scale AI e Surge AI para produzir dados que alimentam as próprias IA.
A reportagem, resultado de parceria entre The Verge e New York Magazine, acompanha Katya, pseudônimo usado para proteger a identidade, e outros profissionais que atuam nessa cadeia de dados. Eles relatam contratos de projeto, monitoramento constante e remuneração volátil.

Katya recebeu inicialmente uma oferta por meio de um post no LinkedIn, prometendo copiarwriting a partir de US$ 45 por hora, em uma empresa chamada Crossing Hurdles. A empresa indicou Mercor como contato posterior, com entrevistas simuladas por IA.
Ao se informar, a recrutadora sugeriu criar dados para treinar IA; a ocupação envolvia explicar, rotular e avaliar respostas de chatbots sem revelar o cliente ou o objetivo final do projeto.

O trabalho envolve equipes que criam prompts, definem rubricas de qualidade, produzem saídas ideais de IA e explicam etapas para sistemas de IA, com várias etapas de aprovação e revisão.
Em muitos casos, a função é descrita apenas como fornecimento de expertise para melhorar modelos de IA em laboratórios de pesquisa. A confidencialidade é rígida, com codinomes para projetos e proibição de discussões públicas.

Em poucos dias, o projeto de Katya foi interrompido sem aviso, gerando insegurança financeira. Em seguida, surgiu nova oferta para avaliar conversas entre chatbots, com onboarding marcado por Zoom em 45 minutos.
O ritmo é intenso: mensagens em canais de Slack pedem rapidez, enquanto horários e tarefas mudam de forma abrupta. Trabalhadores relatam que, ao não atenderem novas demandas, são substituídos por novos contratados.

Softwares de monitoramento rastreiam cada minuto de trabalho. Conteúdos podem ser avaliados com base em rubricas, e horas consideradas improdutivas podem ser descontadas.
Muitos relatórios apontam pressão constante para cumprir prazos, com faltas de clareza sobre o cliente, o propósito das tarefas e a duração real dos projetos. O ambiente é descrito como um platô de precariedade.

Mercor, fundada em 2023, tornou-se um dos protagonistas do setor ao combinar entrevistas de IA com recrutamento internacional. A empresa já teve valor estimado em US$ 10 bilhões e atua com clientes de peso, incluindo grandes laboratórios de IA.
Dados de mercado indicam que há centenas de milhares de profissionais em plataformas de treinamento de IA, com remunerações e condições variando conforme o projeto e o cliente. A demanda por especialistas em áreas diversas aumenta a competição por contratos.

Trabalhadores enfrentam classificação como autônomos, sem direitos trabalhistas tradicionais, o que acarreta riscos de falta de férias, seguro-desemprego e proteção a horários. Três ações coletivas foram movidas contra Mercor na Califórnia, além de casos envolvendo outras plataformas.
Economistas e especialistas apontam para a necessidade de regulação que proteja a força de trabalho envolvida na produção de dados para IA, inclusive com propostas de organizações semelhantes a sindicatos para esse tipo de atividade.

Katya chegou a tentar equilibrar despesas com aluguel e renda, aceitando contratos de curto prazo com pagamentos variados. Em meio à incerteza, ela avaliou a possibilidade de retornar a empregos menos tecnológicos, como o atendimento em cafeteria, antes de receber nova notificação de tarefa.
Outro caso citado envolve profissionais que executam atividades de alto grau de especialização, como advogados, químicos e designers, todos expostos a mudanças rápidas de demanda e a ameaças de offboarding sem aviso prévio.

A dinâmica atual mostra uma indústria em transição: tarefas cognitivas, antes dominadas por profissionais, passam a ser executadas por meio de modelos de IA treinados com dados humanos. A continuidade da remuneração depende da capacidade de manter projetos ativos, com alto nível de confidencialidade.
Analistas destacam que, além da tecnologia, o eixo de poder está nas plataformas que gerenciam o fluxo de trabalho, definindo prazos, remuneração e condições de continuidade. A mobilização e a organização de trabalhadores surgem como instrumento relevante para possíveis mudanças regulatórias.

Converse com o Telinha

Pode fornecer o conteúdo ou a essência da notícia para eu criar o título adequado?