La compañía de robotaxis Waymo reconoce que a veces hay un filipino al volante

A medida que los robotaxis y otras tecnologías basadas en inteligencia artificial se expanden, también lo hace una creencia ampliamente extendida: que estos sistemas funcionan de manera completamente autónoma.

Sin embargo, recientes declaraciones públicas de empresas líderes del sector vuelven a poner sobre la mesa una realidad incómoda: la IA depende mucho más del trabajo humano de lo que suele admitirse.

Durante una audiencia en el Senado de Estados Unidos, Waymo —una de las compañías más avanzadas en conducción autónoma— reconoció abiertamente que sus vehículos no operan sin intervención humana en todos los escenarios.

Waymo admite la intervención humana en tiempo real

Mauricio Peña, responsable de seguridad de Waymo, explicó que cuando sus robotaxis se enfrentan a situaciones inusuales, el sistema puede solicitar asistencia en tiempo real. En esos casos, un agente remoto proporciona orientación humana para ayudar al vehículo a tomar decisiones.

Este detalle resulta clave porque desmonta la narrativa de autonomía total. Aunque parte de estos operadores trabajan desde Estados Unidos, muchos lo hacen desde otros países, incluyendo Filipinas. Esto implica que, incluso en sistemas altamente automatizados, el factor humano sigue siendo esencial.

El patrón se repite en toda la industria

Lo revelado por Waymo no es un caso aislado. En realidad, refleja una dinámica común en múltiples tecnologías de IA que se presentan como “automáticas” o “sin intervención humana”.

Tesla, por ejemplo, continúa utilizando supervisores humanos dentro de sus robotaxis. Es decir, cada vehículo cuenta con una persona encargada de monitorizar el comportamiento del sistema, lo que indica que la autonomía plena todavía no es una realidad operativa.

El papel de los trabajadores contratados en la IA

El uso de mano de obra contratada ha sido un elemento central en el desarrollo moderno de la inteligencia artificial. Desde el entrenamiento de modelos hasta la supervisión de sistemas en producción, miles de trabajadores participan en tareas críticas que rara vez son visibles para el usuario final.

En sus primeras etapas, ChatGPT necesitó una amplia red de trabajadores distribuidos globalmente para entrenar su modelo lingüístico. Estos profesionales desempeñaron funciones esenciales como el etiquetado, la validación y la moderación de contenidos.

Este tipo de trabajo humano, muchas veces externalizado, constituye uno de los pilares invisibles de la IA moderna.

Filipinas, India y la “IA entre bastidores”

La externalización de tareas humanas relacionadas con la IA se ha convertido en una práctica habitual.

Trabajadores remotos filipinos supervisaron gran parte de los pedidos procesados por el sistema de autoservicio de Presto Automation, promocionado como autónomo en entornos de restauración rápida.

De manera similar, la tecnología Just Walk Out de Amazon, diseñada para automatizar compras sin cajeros, dependía en gran medida de operadores humanos en India que monitorizaban el comportamiento de los clientes.

Estos ejemplos muestran cómo la automatización frecuentemente convive con estructuras de supervisión humana distribuidas globalmente.

El caso más mediático: los robots de Tesla

Uno de los episodios más notorios de esta tensión entre autonomía percibida y dependencia humana se produjo a finales de 2024.

Durante el evento “We, Robot” de Tesla, los robots de la compañía reconocieron que aún requerían intervención humana. Un vídeo viral en el que una unidad caía tras imitar el movimiento de su operador remoto intensificó el debate sobre el verdadero nivel de independencia de estos sistemas.

Más allá del impacto mediático, el incidente evidenció una limitación técnica fundamental: la IA física sigue necesitando supervisión directa.

Las preocupaciones del Senado: seguridad y geopolítica

Curiosamente, en la audiencia del Senado de EE.UU., la mayor inquietud de los legisladores no fue la existencia de operadores humanos remotos, sino su ubicación geográfica.

El senador Ed Markey calificó como “completamente inaceptable” la utilización de trabajadores extranjeros en sistemas que operan en territorio estadounidense. Entre los argumentos planteados destacan dos factores principales:

Riesgos de seguridad: la latencia o retraso en la comunicación con operadores situados al otro lado del mundo podría afectar a la respuesta ante incidentes críticos.

Cuestiones estratégicas: los vínculos tecnológicos y comerciales con países como China generan recelos en el ámbito regulatorio.

Vehículos chinos y sospechas regulatorias

Otro punto de fricción surgió en torno al origen de los vehículos utilizados por Waymo. A diferencia de Tesla, que emplea sus propios automóviles, Waymo integra coches fabricados en distintos países, incluyendo China.

Esta decisión despertó sospechas entre algunos legisladores, quienes plantearon la posibilidad de que la compañía estuviera intentando sortear restricciones de importación.

Ante estas dudas, Peña subrayó que los sistemas de conducción autónoma se instalan en Estados Unidos, independientemente del país de fabricación del vehículo.

La autonomía total sigue siendo un objetivo, no una realidad

El debate actual deja clara una conclusión: la autonomía plena de la IA sigue siendo más aspiracional que práctica.

Aunque los avances tecnológicos son innegables, la mayoría de sistemas “inteligentes” continúan dependiendo de redes humanas de apoyo, supervisión o corrección. Esta realidad no invalida el progreso de la IA, pero sí exige una conversación más transparente sobre sus verdaderas capacidades.

Conclusión: la IA no elimina al humano, lo oculta

Lejos de desaparecer, el trabajo humano en la IA se ha transformado. Ahora opera en segundo plano, muchas veces distribuido globalmente y frecuentemente externalizado.

El mito de la autonomía total resulta atractivo desde el punto de vista comercial y tecnológico, pero los hechos apuntan a un modelo híbrido donde máquinas y personas siguen colaborando estrechamente.