La cara oculta de la “IA automática”: Ghost Work, Spec Work y la explotación laboral invisible

Hace tiempo, primero buscando empleo y luego proyectos para mi propio negocio, empecé a notar un patrón difícil de ignorar: cada vez más empresas pedían “pruebas de video”. Desde el inicio algo no cuadraba. Una prueba implica invertir tiempo, equipo, software y recursos que nadie paga. Entonces la pregunta es obvia: ¿para qué piden un portafolio o un reel si igual esperan que trabajes gratis?

Durante mucho tiempo caí en esas pruebas sin cuestionarlas. Hoy, con más perspectiva, lo veo claro: si yo tuviera que contratar a un editor, evaluaría su portafolio y empezaría a trabajar solo si hay un proyecto real. Una prueba larga, especialmente con material de clientes reales, no es una evaluación: es un abuso.

Lo más preocupante es que hoy cualquiera puede publicar una oferta falsa y conseguir que cientos de creativos produzcan contenido sin cobrar. Por eso esta advertencia nace de la experiencia, no del enojo. Y el problema se agrava en un contexto donde proliferan plataformas que se venden como “IA automática”, pero que en realidad dependen de trabajo humano oculto, pruebas no remuneradas y procesos diseñados para extraer valor sin pagar.

Este patrón es muy común en varias plataformas que se autodenominan de IA convierte lo que se presenta como innovación tecnológica en ghost work y spec work encubierto, y funciona, en la práctica, como un sistema de extracción de trabajo gratuito. Este artículo es una advertencia para editores, motion designers, videógrafos y creativos que buscan empleo o colaboraciones en el sector de la inteligencia artificial.

Advertencia para editores, creativos y freelancers

Como he mencionado su supuesta AI generativa de anucios para redes encubre un modelo de estafa laboral el cual presento en la imagen de arriba. Muchas de las ofertas de trabajo que se encuentran en la actualidad en redes sociales de busqueda de empleo como Linkedin ecubren falsas ofertas a vacantes como editor de video de decenas de supuestas apps de inteligencia artificial que prometen crear videos “desde cero”, de forma automática, rápida y sin intervención humana. Entre ellas se encuentra ICON.com (también conocida como ICON AI), una plataforma de generación de contenido que se presenta como tecnología de IA avanzada. En su marketing se habla de AI generativa, automatización total y herramientas revolucionarias pero cosecha millones de opniones negativas y acusaciones no solo por explotación a editores sino tambien por su baja calidad de video y pésimo servicio al cliente(Trustpilot, 2026).

El dilema del trabajo especulativo(spec work): ¿Inversión o explotación?

El spec work es una práctica arraigada en las industrias creativas que consiste en solicitar a un profesional la ejecución de un proyecto o la entrega de propuestas terminadas sin ningún compromiso previo de remuneración. Bajo este modelo, el cliente solo paga si decide utilizar el resultado final, lo que traslada todo el riesgo financiero y operativo directamente al creador. Mientras que para las empresas suele presentarse como una forma de "probar el talento" o fomentar la competencia mediante concursos, para la comunidad creativa representa una devaluación del oficio.

A diferencia de una consultoría tradicional, donde se paga por el proceso estratégico y la experiencia, el trabajo especulativo reduce la labor profesional a una simple mercancía de azar. Esto no solo genera una pérdida de tiempo y recursos para quienes no resultan seleccionados, sino que también suele comprometer la calidad del resultado final, ya que el creativo trabaja sin un diagnóstico profundo de las necesidades reales del cliente. En última instancia, aunque se disfrace de "oportunidad de exposición", esta práctica suele debilitar los estándares éticos y económicos del mercado profesional.

¿Qué es el Ghost Work o trabajo fantasma?

El ghost work es trabajo humano real que se oculta deliberadamente para que un producto o servicio parezca completamente automatizado.

En lugar de que una IA funcione sola, hay personas:

• Corrigiendo errores

• Editando resultados defectuosos

• Creando contenido desde cero

• Clasificando, etiquetando y puliendo datos

Todo esto sin reconocimiento, muchas veces sin contrato, y en los peores casos sin pago.

El usuario final cree que “la IA lo hizo”, cuando en realidad fue un humano trabajando detrás del telón.

“Human in the Loop”… con trampa

Muchas empresas utilizan el término Human in the Loop (HITL), que en teoría describe un modelo en el que los humanos ayudan a mejorar y supervisar los sistemas de inteligencia artificial. El problema no es el concepto en sí, sino la forma en que algunas compañías lo están aplicando en la práctica. Estas empresas venden sus herramientas como “automáticas” o “impulsadas por IA”, pero dependen de editores humanos para arreglar videos que la tecnología no puede generar correctamente, rehacer escenas completas, corregir lipsync, cortes, timing y narrativa. Todo ese trabajo humano esencial no se paga o se presenta como una simple “prueba técnica”. En la práctica, la IA falla y el editor termina haciendo el trabajo real que luego se vende como resultado de una tecnología automatizada.

El esquema de las “pruebas infinitas”

Aquí aparece uno de los patrones más denunciados por editores y freelancers. Las empresas publican ofertas masivas buscando talento creativo y solicitan una supuesta prueba técnica. Sin embargo, la prueba no es un test breve o teórico, sino un trabajo sustancial: fragmentos de 30, 60 segundos o más, con correcciones, iteraciones y feedback continuo. El candidato entrega la edición y, a partir de ese momento, la empresa deja de responder, afirma que “casi pasa pero hay errores” o solicita una nueva prueba. Nunca hay contratación, pero la empresa ya se quedó con el material entregado. Este modelo se conoce como Ghosting Work Tests o pruebas fantasma.

¿Para qué usan esas pruebas?

Según múltiples testimonios de editores y colaboradores, estas pruebas se utilizan para entregar material a clientes reales, parchar fallas de la supuesta IA, entrenar modelos de inteligencia artificial o vender el resultado final como “contenido generado automáticamente”. En algunos casos, ni siquiera existe una IA funcional detrás del producto: solo humanos produciendo contenido que luego se comercializa como tecnología automatizada.

Managed Services disfrazados de IA

Otro patrón recurrente es la creación de divisiones con nombres como Managed Services, AI Assisted Production o Hybrid AI Workflow. En la práctica, estas estructuras funcionan contratando o intentando contratar grandes volúmenes de editores que trabajan como freelancers encubiertos. El cliente cree que está pagando por un sistema de inteligencia artificial, pero lo que realmente recibe es mano de obra humana barata o directamente gratuita. Esto no es innovación tecnológica, sino outsourcing tradicional oculto detrás de marketing de IA.

Entrenamiento de IA con trabajo no remunerado

Muchos editores sospechan, con justa razón, que el material de las pruebas técnicas se utiliza para entrenar modelos de IA, optimizar pipelines internos o alimentar datasets propietarios. Si tienes dudas sobre el fin de una prueba, lo más sensato es declinar. No obstante, si decides realizarla, inserta una marca de agua prominente para evitar su uso comercial o técnico. El aprovechamiento de este material sin consentimiento ni remuneración no solo es éticamente cuestionable, sino que constituye explotación laboral y una violación a la propiedad intelectual.

Deepfakes y riesgos adicionales

Cuando una empresa solicita recrear rostros, modificar personas reales o ajustar expresiones, labios o voces sin explicar claramente el uso final del material, surge un riesgo adicional. Ese contenido puede terminar siendo utilizado para deepfakes, piezas engañosas o material promocional sin crédito ni control. El trabajo del editor puede acabar en contextos que jamás autorizó ni imaginó.

Señales claras de alerta 

Existen señales claras que deberían activar una alarma inmediata. Pruebas de más de 15 o 30 segundos sin pago, supuestas “pruebas cortas” que requieren horas de trabajo, feedback eterno sin contrato, promesas vagas de un posible empleo futuro, ofertas masivas con urgencia artificial y falta de claridad sobre el cliente final, el uso del material o el pago son indicadores claros de prácticas abusivas. También lo son los NDA exigidos antes siquiera de hablar de salario y las empresas que aseguran que “la IA hace todo” mientras te piden hacerlo todo tú.

¿Cómo identificar una oferta real?

Una oferta legítima paga las pruebas o las limita a ejercicios muy breves y teóricos, define claramente el rol, explica si el trabajo se utilizará para entrenamiento de IA, presenta un contrato o acuerdo previo y no reutiliza las pruebas como trabajo productivo. Tampoco promete “empleo futuro” a cambio de trabajo gratuito. Una empresa seria no necesita engañar para atraer talento.

Conclusión: Si no te llaman no es falta de talento, es un sistema abusivo de explotación

Si has pasado por este tipo de experiencias, no fue tu culpa. No fallaste la prueba ni te faltó nivel. Lo que existe es un sistema diseñado para extraer valor sin pagar, ocultar el trabajo humano y vender humo bajo la etiqueta de inteligencia artificial. Hablar de estas prácticas, denunciarlas y advertir a otros es la única forma de frenarlas. Si una empresa te pide trabajo gratis para “probarte”, no es una oportunidad: es una señal de alerta. Tu talento vale, tu tiempo vale y ninguna IA debería construirse sobre explotación silenciosa.

Tu caso no es un caso aislado, múltiples testimonios de editores y articulos describen un modelo operativo preocupante: dependencia intensiva de trabajo humano no remunerado, procesos de selección basados en pruebas extensas sin pago y esquemas de “evaluación” que nunca conducen a una contratación real. Según estos reportes, el trabajo entregado durante las pruebas es reutilizado para corregir fallos de la supuesta IA, entrenar modelos o incluso entregar material a clientes reales, mientras el componente humano permanece oculto(Uma Rani & Rishabh Kumar Dhir, 2024).

BIBLIOGRAFÍA

Trustpilot. (2026). ICON. https://www.trustpilot.com/review/icon.me?utm_source=chatgpt.com

Uma Rani, & Rishabh Kumar Dhir. (2024). La ilusión de la Inteligencia Artificial: Cómo los trabajadores invisibles alimentan la economía «automatizada». Organización Internacional Del Trabajo. https://www.ilo.org/es/resource/article/la-ilusion-de-la-inteligencia-artificial-como-los-trabajadores-invisibles?utm_source=chatgpt.com