As plataformas de microtrabalho online, aquelas que as pessoas realizam pequenas tarefas, se multiplicaram na última década. Entre Amazon Mechanical Turk, Appen, Clickworker, OneForma ou Microworkers, a maioria é do Norte Global ou recrutam trabalho para empresas de lá.
Em tempos de IA as tarefas, além de repetitivas ou enfadonhas, são na maioria das vezes anotar e rotular dados para os modelos e, mais recentemente, revisar tarefas que as IAs não conseguem fazer direito. É uma face invisibilizada da tecnologia de ponta que precisa de muitos braços humanos para funcionar minimamente bem. Mas, além disso, há cada vez mais uma demanda por serviços que ficam na fronteira da ilegalidade, como a inserção de conteúdos duvidosos ou falsos nas redes sociais que são impulsionados por “click farms”.
A grande pergunta é qual o perfil desse trabalhador e qual o contexto que o leva para esse caminho.
Este contexto é o foco do estudo “The digital labour of artificial intelligence in Latin America: a comparison of Argentina, Brazil, and Venezuela”. A pesquisa é uma colaboração internacional de vários pesquisadores: Paola Tubaro, Antonio A. Casilli (ambos do Instituto Politécnico de Paris, França), Mariana Fernández Massi e Julieta Longo (ambas do Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas, Argentina), Juana Torres Cierpe (Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique, França) e Matheus Viana Braz (Universidade Estadual de Minas Gerais, Brasil).
O artigo foi publicado no periódico Globalizations e se dedicou a analisar um conjunto de 911 trabalhadores de dados em três países da América Latina: Argentina, Brasil e Venezuela. A pesquisa utilizou uma metodologia mista, com questionários e entrevistas em profundidade. Assim, procurou entender de que modo o trabalho remoto se insere socialmente e economicamente na vida dos trabalhadores.
O contexto do microtrabalho
Os pesquisadores identificaram três grandes camadas em que o trabalho online se divide entre os pesquisados. São três fases em que a intervenção humana é muito necessária para que as plataformas de IA trabalhem bem.
Primeiro, é necessário um esforço de “preparação”, que se traduz na geração e anotação de dados, como o isolamento de pixels em fotos para identificar características faciais ou emoções ou indicar a diferença entre o fim da areia e o início do mar em uma foto de férias.
Em segundo lugar, há uma fase de “verificação”, que significa o monitoramento contínuo dos resultados algorítmicos para garantir que a máquina não alucine ou cometa erros grosseiros.
Por fim, em alguns momento é necessária a “personificação”, que é a substituição direta do algoritmo por um humano em tarefas que a tecnologia ainda não consegue automatizar, como a interpretação de imagens borradas ou contextos linguísticos complexos.
Para descrever essa extração de valor, os autores recorrem ao conceito de “heteromação”, formulado por Ekbia e Nardi, detalhado no livro “Heteromation, and Other Stories of Computing and Capitalism”, de 2017. A heteromação descreve como o capital acumula lucros por meio de redes mediadas por computador que extraem valor de um trabalho humano de baixíssimo custo, ao mesmo tempo que descaracterizam a natureza empregatícia da relação. O conceito tem similaridades com o conceito marxista de Ruy Mauro Marini sobre a superexploração, porém adaptado ao contexto atual.
As empresas de tecnologia optam pela terceirização não apenas por eficiência, mas para evitar vínculos e responsabilidades. Ao fragmentar tarefas complexas em microtarefas desqualificadas, elas forçam uma concorrência global que empurra as remunerações para baixo, mesmo quando os executores são profissionais com alta escolaridade. Ou seja, houve uma atualização da forma de exploração por meio de plataformas de microtrabalho.
Em países assolados por crises, como a Venezuela e, em menor grau, a Argentina, a participação nessa atividade é impulsionada pela demanda por moeda forte e, portanto, atende a plataformas e clientes estrangeiros. Contudo, mesmo no Brasil, que mantém uma economia relativamente estável há décadas, o nível de informalidade impulsiona esse tipo de mercado.
O que a pesquisa traz de mais importante é o retrato das especificidades nacionais que moldam o trabalho de dados. Ela revela que a “nuvem” de trabalho digital tem territórios e cores muito bem definidos, tornando-se diferente para os envolvidos em cada contexto.
Quais são as diferenças entre Brasil, Argentina e Venezuela?
Na Argentina, esse tipo de trabalho funciona como poupança, se aproveitando da brecha cambial. Em um país assolado pela inflação e pela escassez de moeda forte, o trabalho de dados atrai um perfil majoritariamente jovem (71% abaixo dos 35 anos) e masculino. Com 41% dos respondentes possuindo diploma universitário, o microtrabalho não é visto como carreira, mas como uma forma de obter dólares. Devido à enorme diferença entre o câmbio oficial e o paralelo, esses trabalhadores operam como “investidores amadores”, utilizando carteiras virtuais e criptomoedas para fugir das regulamentações bancárias locais e preservar o valor de seus ganhos, que giram em torno de 83 dólares mensais.
No Brasil, o microtrabalho tem rosto feminino e sofre com a fadiga do fuso horário. A predominância (64%) é dada, em grande parte, por mães que buscam no trabalho remoto uma forma de conciliar a renda com os cuidados domésticos. O estudo revela que as brasileiras dedicam 40% mais tempo às tarefas do lar do que os homens, o que explica a adesão ao microtrabalho como um complemento de sobrevivência. Um ponto crítico é o impacto físico: muitos trabalhadores brasileiros iniciam suas jornadas de madrugada ou nas primeiras horas da manhã para coincidir com a reposição de tarefas nos fusos horários dos clientes do Norte Global, o que resulta em fadiga crônica e isolamento social.
Na Venezuela, o estudo revela que o microtrabalho para as IAs serve como uma forma de arregimentar pessoas qualificadas. É a principal fonte de renda para 75% dos participantes. O país vive uma fuga de cérebros virtual, na qual engenheiros resolvem captchas por valores irrisórios, entre 0,50 centavos e 1,50 de dólar pelo milhar de tarefas. Para competir, esses trabalhadores precisam superar apagões constantes e Internet instável, frequentemente recorrendo a VPNs para simular residência em outros países e acessar tarefas mais bem remuneradas. Eles utilizam estratégias engenhosas, como a programação de teclas de atalho e ferramentas de tradução automática, para ganhar agilidade em um mercado saturado e hostil.
A uberização do Sul Global
A análise conecta essas realidades ao “colonialismo de dados”, conceito elaborado por Couldry e Mejias, sugerindo que a extração de dados e de trabalho do Sul Global é uma continuidade das práticas coloniais históricas, agora sob uma roupagem digital.
As plataformas não estão apenas criando novos empregos, estão expandindo a informalidade. Como observa a pesquisadora Ludmila Abílio, a “uberização” no Brasil e na América Latina deve ser compreendida como uma nova forma de controle que transforma o trabalhador em um sujeito just-in-time, que assume todos os riscos e custos operacionais (eletricidade, internet, hardware) sem qualquer garantia.
Enquanto o Norte Global teme a erosão de direitos, o resto do mundo já vivia na precariedade e na informalidade muito antes do surgimento das plataformas. A tecnologia apenas automatizou e globalizou essa exploração, utilizando a miséria econômica das periferias para subsidiar o brilho da inteligência artificial avançada.
Nas entrevistas qualitativas, os trabalhadores relatam sentimentos de resistência e adaptação. Na Venezuela, por exemplo, a cooperação em grupos de WhatsApp e Telegram é muito mais intensa do que nos outros países, funcionando como uma rede de apoio mútuo para compartilhar conhecimentos técnicos e oportunidades de tarefas, mitigando o isolamento imposto pelas plataformas.
O estudo faz um alerta rigoroso: a ética na Inteligência Artificial não pode se restringir aos vieses algorítmicos ou à privacidade dos dados, ela deve abraçar as condições humanas de sua produção.
Os autores defendem a implementação de legislações que obriguem empresas globais a auditar suas cadeias de suprimentos de dados, assegurando remuneração justa e garantia de direitos fundamentais.Além disso, propõe-se o reconhecimento formal das habilidades desenvolvidas por esses trabalhadores, para que o microtrabalho não seja um beco sem saída, mas uma ponte para trajetórias profissionais mais dignas.
A pesquisa demonstra que o capitalismo de vigilância e a economia de plataformas ganham contornos específicos quando analisados no Sul Global, onde a inflação, o gênero e as crises políticas não são variáveis externas, mas os próprios combustíveis que mantêm a máquina da IA funcionando.
Capitalismo de Vigilância no Sul
A pesquisa de Tubaro e os demais pesquisadores se encaixam categoria de Capitalismo de Vigilância no Sul Global da pesquisação do OPlanoB (www.oplanob.com). Essa classificação indica a forma de inserção dos países da América Latina no circuito global da IA através do microtrabalho de dados, de forma periférica e com trabalhos mal remunerados, perpetuando o colonialismo digital.
Para ler o artigo: https://arxiv.org/pdf/2502.06317
Esta nota faz parte do projeto “Inteligência Artificial e Capitalismo de Vigilância no Sul Global”, realizado pelo Labjor - Unicamp | Laboratório de Estudos Avançados em Jornalismo. Conta com o apoio da Rede Latino-Americana de Estudos sobre Vigilância, Tecnologia e Sociedade (LAVITS) e da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), pelo Programa José Reis de Incentivo ao Jornalismo Científico (Mídia Ciência).