La escena suena a ciencia ficción, pero ya tiene nombre propio y una web funcional: sistemas de inteligencia artificial que no solo procesan datos, sino que también “contratan” a personas para hacer cosas en el mundo físico. No hablamos de robots humanoides ni de automatización total, sino de una lógica más extraña: cuando la IA no puede tocar una puerta, recoger un paquete o ir a un sitio concreto, delega la tarea en un humano. RentAHuman propone precisamente eso: convertir a las personas en la extensión física de algoritmos que operan en el plano digital.
De la automatización total a la delegación algorítmica
Durante años, la narrativa dominante sobre la IA giró en torno al reemplazo de trabajadores humanos. El nuevo modelo introduce un matiz inquietante: no se trata solo de sustituir personas, sino de reorganizarlas dentro de un sistema donde la “mente” es algorítmica y el cuerpo sigue siendo humano. En la práctica, plataformas como RentAHuman funcionan como un mercado de microtareas físicas coordinadas por software, sin necesidad de que un gestor humano intermedie en cada encargo.
El paralelismo más cercano es el de plataformas de servicios bajo demanda como TaskRabbit. La diferencia crucial es quién toma las decisiones. Aquí, el algoritmo no solo optimiza rutas o pagos, sino que asigna tareas, selecciona perfiles cercanos y valida la ejecución. El humano deja de ser un trabajador autónomo con margen de negociación y pasa a ocupar el rol de ejecutor de una orden generada por un sistema automático.
Qué tipo de trabajos están en juego
Las tareas que circulan por este tipo de plataformas no son creativas ni complejas. Se trata de acciones puntuales: recoger paquetes, verificar presencia en eventos, instalar hardware básico o firmar documentos. Es trabajo físico fragmentado, diseñado para encajar en flujos de procesos digitales que necesitan “manos” en el mundo real. En algunos casos, los encargos rozan lo performativo, como posar con carteles para demostrar que una IA puede pagar a una persona por un gesto concreto.
Este tipo de encargos revela una paradoja: los sistemas más avanzados de automatización siguen dependiendo de cuerpos humanos para cerrar el circuito entre lo digital y lo físico. La promesa de eficiencia se apoya, en última instancia, en una fuerza de trabajo que opera por microtareas, sin continuidad ni estabilidad garantizada.
La promesa de oportunidad… y el riesgo de precarización
Para algunos defensores del modelo, la delegación algorítmica podría convertirse en una vía de ingresos flexible en un mercado laboral cada vez más inestable. Pagos rápidos, tareas concretas y ausencia de jerarquías corporativas suenan, sobre el papel, como una alternativa “más limpia” al empleo tradicional. La IA actuaría como un coordinador neutral, sin favoritismos personales ni burocracias internas.
El reverso de esa promesa es incómodo. Convertir a las personas en nodos de ejecución de un sistema automático implica aceptar una relación de trabajo aún más fragmentada, donde la identidad profesional se diluye en encargos aislados. La expresión de que el humano se convierte en un “punto final de API” no es solo una metáfora técnica: describe un rol funcional, casi intercambiable, dentro de una arquitectura diseñada por y para algoritmos.
Dilemas éticos y responsabilidades difusas
Más allá de la precarización, aparecen preguntas difíciles de resolver. ¿Quién asume la responsabilidad si una tarea asignada por un sistema automático pone a una persona en riesgo? ¿Cómo se verifican antecedentes o se evalúa la idoneidad de un trabajador cuando la selección la realiza un algoritmo? ¿Qué ocurre cuando las instrucciones son ambiguas o contradictorias? En un modelo de delegación algorítmica, la cadena de responsabilidad se vuelve opaca: la orden no proviene de un jefe humano identificable, sino de un sistema.
A eso se suman los riesgos técnicos. Plataformas de este tipo suelen moverse en ecosistemas experimentales, a veces vinculados a proyectos de criptomonedas y desarrollos apresurados. La seguridad de los datos, la fiabilidad de los pagos y la estabilidad a largo plazo del servicio son variables que todavía están lejos de estar resueltas.
¿Un anticipo del futuro del trabajo o una rareza pasajera?
RentAHuman funciona hoy más como un experimento social que como un modelo consolidado de empleo. Pero su mera existencia plantea una pregunta de fondo: si la IA se convierte en coordinadora de trabajo humano, ¿estamos ante una evolución inevitable de las plataformas laborales o ante una versión más cruda de la economía de encargos? La automatización no elimina a las personas de la ecuación, las reubica en un lugar más instrumental.
Quizá el mayor valor de estas iniciativas no esté en su viabilidad económica inmediata, sino en el espejo que nos ponen delante. Muestran hasta qué punto hemos naturalizado la idea de alquilar tiempo, atención y cuerpo por tareas fragmentadas. Si la IA termina siendo nuestra jefa ocasional, el debate ya no será solo tecnológico, sino profundamente político: qué tipo de trabajo queremos aceptar cuando quien reparte las órdenes no es una persona, sino un sistema.
