La expansión de la inteligencia artificial ya no es una predicción abstracta para miles de trabajadores kenianos: ha reducido de forma drástica los encargos que sostenían sus ingresos en internet. Redactores de ensayos universitarios, transcriptores, moderadores de contenido y etiquetadores de datos han visto caer tarifas y desaparecer tareas que, hasta hace pocos años, parecían una vía real de movilidad social.
El caso más visible es el de quienes escribían trabajos académicos para estudiantes en el extranjero. Durante más de una década, una red informal de profesionales y universitarios en Nairobi convirtió esa demanda en una industria lucrativa, aunque éticamente cuestionable. La llegada de ChatGPT en 2022 alteró el cálculo de los clientes: una herramienta automatizada podía producir un primer texto de inmediato y por una fracción del precio de un redactor humano.
Para Teresios Bundi, de 34 años, el cambio cerró una etapa que había definido su vida adulta. Llegó a Nairobi en 2011 desde una zona agrícola con el objetivo de convertirse en el primer universitario de su familia. Un amigo le recomendó redactar ensayos para alumnos extranjeros y su primer encargo, sobre las propiedades del tamarindo malabar, le pagó siete dólares por tres horas de trabajo. Era poco dinero, pero suficiente para resolver una urgencia económica.
Con el tiempo, Bundi escribió más de 2.500 ensayos. Mientras estudiaba salud pública, completaba trabajos de ingeniería, medicina e informática para clientes de otros países. Después de graduarse en 2015, abandonó la posibilidad de iniciar una carrera en su especialidad y abrió un pequeño negocio de redacción. Llegó a cobrar entre 40 y 70 dólares por ensayo, contrató estudiantes y alquiló una vivienda cerca de una universidad, equipada con escritorios, conexión rápida y colchones para quienes trabajaban de noche.
Un mercado informal que parecía una respuesta al desempleo
La decisión de Bundi no fue excepcional. En Kenia, más de 100.000 estudiantes se gradúan cada año de las universidades, pero los empleos asalariados no crecen al mismo ritmo. Cerca del 80 por ciento de la actividad laboral es informal y el desempleo juvenil supera el 25 por ciento según estimaciones citadas en el sector. Para muchos titulados, el trabajo digital no era un complemento, sino la alternativa más accesible frente a la venta ambulante, la construcción o los repartos.
La mejora de la conectividad desde alrededor de 2009 creó una promesa concreta: jóvenes con inglés, formación universitaria y una computadora podían vender servicios a clientes de economías mucho más ricas. El gobierno keniano reforzó esa expectativa con programas de capacitación para operar en plataformas como Upwork y con un Plan Maestro Digital Nacional adoptado en 2022. La apuesta incluía transcripción, ingreso de datos, diseño gráfico, desarrollo web y programación básica.
La redacción de ensayos nunca formó parte oficial de esa estrategia, pero aprovechó las mismas condiciones: una enorme diferencia entre los salarios locales y el poder adquisitivo de estudiantes de Estados Unidos, Europa o Australia. En su punto máximo, investigadores calcularon que al menos 40.000 personas en Nairobi recibían pagos por hacer tareas académicas ajenas. La prosperidad era visible en automóviles nuevos, teléfonos de alta gama y consumo nocturno, señales de un mercado que funcionaba al margen de las instituciones, pero conectado a la economía global.
La automatización golpea primero donde el trabajo es más sustituible
La IA no eliminó todos los empleos digitales de una sola vez. Primero comprimió el valor de las tareas repetitivas y estandarizables: textos de estructura predecible, transcripciones, clasificación de contenidos y anotación básica de datos. En estos sectores, la ventaja de un trabajador remoto consistía en hacer el proceso más barato que una empresa local. Cuando el software puede generar una respuesta inicial en segundos, incluso un salario bajo puede resultar caro para el cliente.
Frida Mwangi, que recurrió a la transcripción en 2015 mientras criaba a cuatro hijos, percibió esa transformación antes de la explosión de los modelos generativos. El software de reconocimiento de voz comenzó a desplazar encargos desde 2017. Sus empleadores le pidieron revisar transcripciones producidas por IA, pero la tarea no siempre resultaba más eficiente: los sistemas cometían errores con terminología médica y obligaban a una corrección minuciosa. Aun así, los pagos bajaron y los trabajos terminaron por agotarse.
La lección es relevante porque el desplazamiento no requiere que la IA sea perfecta. Basta con que produzca un resultado aceptable para reducir el presupuesto destinado a personas. Una medición de Scale AI y el Center for AI Safety ilustra la velocidad del cambio: los principales modelos completaban el 2,5 por ciento de determinadas tareas de trabajo independiente en octubre pasado; para julio alcanzaban el 16 por ciento. El salto no significa que sustituyan a todos los profesionales, pero sí que recortan la cantidad de trabajo humano necesaria.
Los supervivientes trabajan en los márgenes de la automatización
Los encargos de ensayos que persisten se concentran ahora en una función reveladora: “humanizar” textos generados por IA para intentar eludir los programas universitarios de detección de trampas. Algunos redactores usan la tecnología para producir un borrador rápido y luego lo reescriben, ajustan referencias, cambian el tono o incorporan errores y giros más naturales. La IA, por tanto, no ha erradicado por completo la demanda; ha desplazado el trabajo hacia una labor de revisión más precaria, competitiva y vinculada a la evasión de controles.
Ese nicho difícilmente puede reemplazar el ecosistema anterior. Richard Eshilache, quien llegó a emplear a más de 100 redactores en 2022, intenta ahora obtener ingresos con edición de fotografías y anotación de datos, actividades que pagan menos. Alex Munyua, químico industrial, pasó de los ensayos al etiquetado de datos y la moderación de redes sociales, solo para descubrir que esas salidas también se reducían. El problema no es únicamente perder una fuente de dinero: es que los trabajadores se trasladan de un sector vulnerable a otro antes de poder consolidar una profesión.
La advertencia detrás del derrumbe
El declive de este mercado expone una debilidad de las estrategias de empleo basadas exclusivamente en plataformas globales. Kenia logró conectar a miles de graduados con clientes internacionales, pero no controlaba ni la demanda, ni las normas de las plataformas, ni la tecnología que finalmente reemplazó parte de su trabajo. La integración digital abrió oportunidades rápidas, aunque también dejó a los trabajadores expuestos a decisiones tomadas en laboratorios y empresas situados a miles de kilómetros.
Para Bundi, que hoy ayuda a jóvenes a buscar oportunidades en la economía digital mediante una organización de desarrollo alemana, la experiencia cambió su visión del futuro laboral. Lamenta haber dejado la salud pública, donde sus antiguos compañeros avanzaron profesionalmente, mientras él tendría que volver desde un puesto inicial. Su historia no convierte en legítima la industria de los ensayos fraudulentos, pero sí muestra una realidad más amplia: cuando la IA desmantela los escalones de entrada del trabajo global, quienes dependían de ellos necesitan algo más que nuevas plataformas. Necesitan formación adaptable, protección laboral y sectores capaces de transformar habilidades digitales en carreras duraderas.
