Los ojos de Amazon: una fuerza laboral oculta que maneja un vasto sistema de vigilancia
The Bureau of Investigative Journalism
Imagen: Anson Chan
Por Niamh McIntyre y Rosie Bradbury
21 de Noviembre, 2022
Dentro de un enorme almacén de Amazon en Beaumont, California, robots azules achaparrados que transportan estanterías amarillas de dos metros y medio realizan una danza mecánica y entre sí mientras se abren camino hacia los trabajadores humanos.
Amari* trabaja allí 42 horas a la semana como almacenista, colocando los productos en los estantes que le traen los robots. “Las cámaras están enfocadas en su estación en todo momento”, dijo. “Es un poco degradante tener a alguien mirando por encima del hombro cada segundo”.
Pero no son solo los gerentes de Amari los que están mirando. Un sistema de cámara de IA también monitorea los movimientos de los estibadores y, si falla, se envía un video a alguien que se encuentra a miles de kilómetros de distancia, cuya información ayuda a mejorar las herramientas de aprendizaje automático de Amazon.
Los videos son revisados por trabajadores como Viraj en Bangalore, India. “Es un trabajo muy agitado”, dijo. “No debemos parpadear mientras revisamos un video, porque nuestra precisión será menor. Tenemos que estar en la pantalla al menos ocho horas, lo cual es un poco doloroso”.
Amari y Viraj pueden trabajar en diferentes países haciendo diferentes trabajos. Pero ambos realizan tareas repetitivas que aturden la mente y cuya producción se controla estrictamente, y todo ello sirve para afinar el mismo sistema utilizado por Amazon para supervisar de cerca a sus propios trabajadores y crear la experiencia fluida que disfrutan sus clientes.
Los revisores como Viraj revisan hasta 8000 videos por día, y su producción se compara con la de sus colegas. El ritmo implacable de su trabajo puede tener un costo físico grave. Se les paga tan poco como £ 212 al mes.
Los revisores de videos entrevistados por la Oficina informaron problemas físicos que incluyen dolores de cabeza, dolor en los ojos e incluso deterioro de la vista. Dijeron que estaban hechos para golpear objetivos de castigo, con un software de seguimiento que registra cualquier período de inactividad fuera de los tiempos de descanso designados. Si bien un experto recomendó que las personas que realizan anotaciones en video deberían tomar descansos de la pantalla cada media hora, algunos dijeron que sus objetivos no lo permitían.
La Oficina de Periodismo de Investigación entrevistó a 33 empleados actuales y anteriores de Amazon, incluidos 21 revisores de videos, para arrojar luz sobre un puesto avanzado poco conocido de las operaciones globales en expansión de Amazon.
El portavoz de Amazon, Steve Kelly, cuestionó varias de las acusaciones en esta historia y dijo que la Oficina y Verge habían "seleccionado un puñado de anécdotas para pintar una imagen engañosa, y no creemos que representen a la gran mayoría de nuestro equipo".
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| Imagen: Anson Chan |
'No somos capaces ni de parpadear'
Amazon ha desarrollado una amplia gama de aplicaciones que utilizan la visión por computadora, una rama del aprendizaje automático en la que las computadoras procesan una gran cantidad de imágenes y aprenden a reconocer patrones.
Las cámaras enfocadas en la estación de Amari usan visión por computadora para registrar automáticamente la ubicación de los productos en su inventario y marcar los errores que comete. Esta tecnología también se ha implementado dentro de las tiendas Amazon Go y para monitorear el cumplimiento de las pautas de distanciamiento social por parte de los trabajadores del almacén.
Amazon dice que el algoritmo del sistema tiene una precisión del 95 %; el resto de los casos requieren comprobaciones manuales. Eso significa que todos los días se envían millones de imágenes y videos a los trabajadores con sede en India y Costa Rica, quienes deciden si un producto se estibó correctamente e indican en qué parte de la estantería se encuentra.
Los revisores de video dijeron que su función principal era la gestión de existencias, pero también pueden registrar los errores cometidos por sus colegas en el extranjero: dos ex trabajadores dijeron que los revisores podrían plantear problemas de "etiqueta de almacenamiento" si veían a los estibadores infringiendo las reglas de Amazon en cámara.
Sin embargo, lo más importante es que su trabajo manual ininterrumpido ayuda a mejorar el sistema de visión artificial, que aprende de sus respuestas y se vuelve cada vez más preciso. Pero las personas que enseñan a ver a las computadoras de Amazon dijeron que sus propios ojos han sido dañados por el trabajo.
“Ni siquiera podremos parpadear, ya que debemos vigilar los videos”, dijo Prisha, una excrítica de videos con sede en Hyderabad, India. “Eso afectó mucho mi salud. Hace que los ojos se sequen mucho porque constantemente miras esa pantalla”.
Los videos duran entre dos segundos y dos minutos, y los revisores dijeron que pueden ver miles en un día. Los turnos suelen durar de ocho a nueve horas, aunque se pueden aumentar a 11 horas durante los períodos de mayor actividad, como en el período previo a Navidad o el Black Friday. Los revisores obtienen alrededor de una hora y media de tiempo de descanso, con cualquier período de inactividad fuera de ese registrado instantáneamente por el software de seguimiento.
Los entrevistados indios dijeron que ganaban en promedio 25.000 rupias (£265) por mes, mientras que el promedio costarricense era de 514.000 colones (£716).
Observación Constante
Los humanos detrás de la visión por computadora que todo lo ve de Amazon están estrictamente monitoreados mientras trabajan.
Mateo, un exrevisor en Costa Rica, generalmente pasaba sus turnos verificando que los trabajadores en los almacenes de EE. UU. estuvieran observando los protocolos de Covid-19. Pero en una ocasión, vio algo inquietante en su feed.
Era una sala de descanso de Amazon, con sillas dispuestas, muy similar a la de su propio edificio. Le dio una extraña sensación de ser observado. “Probablemente alguien más, en algún otro lugar, me estaba mirando en el momento en que yo los estaba mirando”, dijo.
Los gerentes realizan un seguimiento del desempeño de los revisores con análisis en tiempo real y deben mantener una alta tasa de precisión, entre 95 y 99,5 %. Nitara, que tomó un trabajo con Amazon en Bangalore después de la universidad, no pasó su período de prueba debido a que no cumplió con sus objetivos de precisión. “No se nos permitía cometer errores”, dijo. “Para mí eso fue bastante difícil de manejar. Soy humano, no soy un robot”.
Mientras deciden cómo categorizar un video, un temporizador en su pantalla cuenta cuánto tardan. Si se demoran demasiado, su tiempo "takt", el tiempo promedio para ver un video, aumentará y pueden estar sujetos a procesos disciplinarios, de capacitación o incluso perder su trabajo.
“No puedes moverte ni hacer nada”, dijo Prisha. "Si te das incluso un pequeño espacio, tu takt aumentará y es posible que aterrices en el fondo".
Un documento entregado a la Oficina por un ex revisor en India muestra el sistema de clasificación takt para 25 empleados, con los cuatro nombres inferiores resaltados en rojo. El de mejor desempeño tiene un takt time de 5,7 segundos; la persona peor clasificada 13 segundos.
Jiyan, otro exrevisor con sede en India, dijo que si bien los objetivos eran manejables, el trabajo seguía siendo "estresante". Sin embargo, lo que más le molestaba era la monotonía. “Es un trabajo muy aburrido”, dijo. “Todo el día, durante siete horas y media, estás haciendo lo mismo una y otra vez. No hay nada nuevo."
En el período pico de Amazon de octubre a diciembre, los revisores dijeron que su trabajo aumentó significativamente, con menos tiempo entre videos, y uno dijo que los descansos para ir al baño eran más difíciles de tomar. Otro trabajador con sede en India dijo que no podía tomarse un tiempo libre durante el festival hindú de Diwali.
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| Los estibadores procesan artículos en uno de los enormes almacenes de Amazon. Imagen: Paul Hennesy. NurPhoto/Shutterstock |
Amazon dijo que los trabajadores en India tenían la opción de tomarse un descanso de Diwali, y el portavoz de la compañía, Kelly, dijo que los trabajadores en India y Costa Rica estaban "alentados por el software que usan para tomar breves descansos durante sus turnos".
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| Las estanterías son transportadas por pequeños robots mecánicos. Imagen: Stefan Puchner / DPA / Alamy Live News |
Vigilancia de almacén
En el verano de 2020, el almacén de Amazon en Bolton, al noroeste de Inglaterra, estaba implementando un nuevo sistema de almacenamiento, conocido internamente como Nike, que dependía de la visión por computadora y los controles manuales de los trabajadores en India y Costa Rica.
Las estaciones de trabajo se habían remodelado para incluir tres nuevas cámaras enfocadas en estaciones de almacenamiento, que registrarían la ubicación de un producto, eliminando en gran medida la necesidad de escáneres portátiles. Amazon dijo que esto reduciría segundos cruciales en el almacenamiento de cada artículo.
Pero a Naomi, que trabajaba en el almacén en ese momento, le resultó difícil adaptarse. “Era bastante quisquilloso: la forma en que tenías que pararte, la forma en que tenías que moverte”, dijo. “Realmente no podías tener tu propia libertad en la forma en que hacías las cosas”.
Para maximizar las posibilidades de éxito de la computadora, se les dijo a los estibadores que se aseguraran de estar a la vista de la cámara y que usaran "movimientos limpios y rectos" al guardar un artículo. En los casos en que el sistema fallaba, se enviaba material de archivo a los revisores de video para que lo verificaran.
El nuevo sistema también se implementó en las instalaciones de California, donde Jade, una ex supervisora, a menudo comenzaba su día revisando los informes de errores de turnos anteriores. “Había como 30 o 40 reglas diferentes sobre cómo se tenían que guardar las cosas específicamente”, dijo.
Muchos de estos informes, que contienen fotos de las infracciones de los estibadores, fueron generados por el nuevo sistema de cámaras. Si se acumulan suficientes de estos errores, podría dar lugar a un proceso disciplinario conocido como "redacción".
Kelly de Amazon dijo: “Las métricas de almacenamiento se comparten con los empleados y gerentes para identificar fortalezas y oportunidades de crecimiento. No utilizamos la información del sistema de Nike para asesorar a los asociados sobre "violaciones de etiqueta de almacenamiento". Las cámaras de Nike están programadas solo para propósitos de inventario... Su enfoque es la colocación de productos”.
Jade también verificaba que los trabajadores tuvieran un buen desempeño en otras métricas clave: "tasa", o la cantidad de unidades que almacenaban por hora, y "tiempo fuera de la tarea", o cuánto tiempo estaban inactivos fuera de los tiempos de descanso.
Isaac, un ex albañil en un almacén de Michigan, recibió una reseña después de acumular alrededor de cuatro minutos de tiempo libre. No se sentía bien y fue a buscar un medicamento y a usar el baño al final de su descanso. A pesar de explicarle esto a un gerente, recibió una advertencia por escrito.
Kelly dijo: “Se recuerda a los empleados que tomen descansos breves a lo largo del día, además de los descansos más largos programados regularmente durante cada turno”.
Jade dijo que sintió que los objetivos de productividad se establecieron en un nivel razonable y que las personas que lo intentaron podrían alcanzarlos. Sin embargo, también describió el trabajo como "aturdidor".
“Tu cerebro simplemente muere lentamente mientras lo haces”, dijo. “Aunque la gente en Costa Rica no está haciendo el lado físico, están haciendo el lado del cerebro que adormece la mente. Te tratan como un robot”.
Proxémica y Amazon GO
Durante 2020, cuando los protocolos de Covid-19 estaban vigentes en todo el mundo, la compañía dijo que reestructuraría sus sistemas de aprendizaje automático para ayudar a hacer cumplir el distanciamiento social en sus almacenes, un programa que llamó Proxemics.
Los trabajadores de los almacenes estadounidenses se vieron a sí mismos en pantallas gigantes con un círculo verde de seis pies alrededor de sus pies. Si se acercaban demasiado a un colega, el anillo se ponía rojo. Y en los casos en que la computadora no estaba segura de qué tan cerca estaban, las imágenes se enviaban al extranjero para verificaciones adicionales.
Thiago, quien trabajó en el equipo de Proxemics en Costa Rica, le dijo a la Oficina: “Fue un trabajo difícil. Creo que podría ser el peor que he hecho en toda mi vida”.
Al igual que Prisha, sintió que era difícil apartar la mirada de la pantalla si quería mantener métricas altas. “Al principio, mis ojos lloraban”, dijo. “Cada seis segundos o menos, obtienes otra imagen. Fue aplastante.
“Fue difícil, hasta el punto de que no puedes mirar hacia un lado porque si miras hacia un lado, ya tienes 10 segundos en la pantalla”.
Sudip Bhattacharya, profesor asistente en el Instituto de Ciencias Médicas de toda la India, Deoghar, dijo que los revisores de videos corren el riesgo de fatiga visual digital, cuyos síntomas incluyen ojos secos, problemas de visión y dolores de cabeza. “Si la resolución es baja”, dijo, “existe el riesgo de daño ocular permanente”.
También recomendó pausas frente a la pantalla cada 20 o 30 minutos, pero algunos trabajadores entrevistados por la Oficina sintieron que era difícil o imposible tomar pausas fuera de los tiempos asignados.
Thiago dijo que le dieron alrededor de seis minutos cada día como un "refrescar los ojos" designado, con 10 minutos adicionales para usar el baño fuera de los tiempos de descanso programados.
Cuando fue ascendido a líder de equipo, se le dio acceso al software de monitoreo de empleados de Amazon, que rastrea los períodos de inactividad de los trabajadores. “Podrían decir cuánto tiempo no tocó algo en la pantalla o movió el mouse”, dijo.
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| Clientes en una tienda Amazon Go sin personal en Seattle... Imagen: David Ryder/ Getty |
Los revisores también han trabajado en imágenes de las tiendas de comestibles Amazon Go, que utilizan la visión artificial para detectar lo que ha comprado un cliente, facturando su tarjeta automáticamente sin la necesidad de escanear artículos a través de una caja.
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| … donde cámaras y sensores rastrean lo que los compradores se han llevado. Imagen: David Ryder/Getty |
El marketing de Amazon Go se basa en gran medida en la novedad futurista de una tienda en gran parte automatizada sin cajas. Pero en realidad, el papel de asistente de tienda simplemente se subcontrató a revisores de video en India.
Ishan, que trabajaba en el equipo de Amazon Go, dijo que tenía dolores de cabeza regulares por el trabajo y que solo le daban cuatro minutos por día para usar el baño fuera de sus descansos programados. “Algunos que tengan suerte sobrevivirán y el resto tendrá que irse”, dijo. “Un empleado es un activo reemplazable para ellos”.
“[Era] un pago mínimo por el alto nivel de estrés continuo de una carga de trabajo interminable”.
Amazon dijo que los empleados son libres de usar el baño según sea necesario y que las cuentas entregadas a la Oficina no representan a la gran mayoría de los que trabajan en el equipo.
Trabajadores en la oscuridad
Los trabajadores que son filmados por las cámaras de Amazon saben poco sobre las personas que los observan desde el otro lado del mundo. De los nueve trabajadores de estiba entrevistados, solo uno dijo que sabía que las imágenes de su estación podrían enviarse a otros países para su revisión manual.
Y por su parte, algunos trabajadores en India y Costa Rica dijeron que no estaban seguros de cómo Amazon usaba exactamente los frutos de su trabajo. “No teníamos idea de adónde iban estos datos en particular”, dijo un trabajador. "Nunca nos dieron tal conocimiento [de] lo que está sucediendo exactamente en el backend".
En California, una nueva ley tiene como objetivo abordar las condiciones que soportan los trabajadores de Amazon. El Proyecto de Ley 701 de la Asamblea, que entró en vigencia a principios de este año, prohíbe que se establezcan objetivos de desempeño a un nivel que podría representar un riesgo para la seguridad o evitar suficientes descansos para ir al baño o para comer. También otorga a los trabajadores del almacén el derecho a solicitar tres meses de sus propios datos de productividad.
Lorena González redactó el proyecto de ley cuando era representante estatal y ahora dirige la Federación Laboral de California. Le preocupaba que las métricas de productividad causaran lesiones en el lugar de trabajo y creía que dar a los trabajadores acceso a sus propios datos sería el primer paso para resistir la gestión por algoritmo.
“Queríamos asegurarnos de que tuvieran derecho a esa información, especialmente si sentían que violaba sus derechos laborales básicos a la salud y la seguridad”, dijo González.
Amari, el estibador en California, dijo que la ley había marcado una diferencia tangible en el almacén y que los gerentes ya no regañaban regularmente a las personas por atrasarse en sus índices de productividad, aunque los trabajadores aún podían ser sancionados por otras infracciones.
El trabajo de un almacenista en California es muy diferente al de un revisor de videos en la India, pero ambos son engranajes vitales en la máquina de optimización de Amazon. Mientras trabajan, generan constantemente nuevos puntos de datos para refinar las herramientas algorítmicas que los monitorean y disciplinan.
“La única forma de luchar contra [la gestión algorítmica] es negarse a ir más rápido”, dijo González. “Pero un individuo no puede hacer eso solo”.
“Hasta que los trabajadores se unan y se organicen como un colectivo contra el tipo de aceleración que ocurre con la administración de computadoras, entonces solo van a… requerir que las personas vayan cada vez más rápido”.
*Los nombres han sido cambiados.
Nota: este artículo se modificó para aclarar que el marketing de Amazon para Amazon Go no afirma que las tiendas no tengan personal.
Reporteros: Niamh McIntyre y Rosie Bradbury
Editor técnico: Jasper Jackson
Editor global: James Ball
Montaje: Meirion Jones
Producción: Alex Hess
Verificador de datos: Josephine Moulds
Equipo jurídico: RPC
Ilustraciones: Anson Chan
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Esta historia ha sido patrocinada y publicada en The Verge
El artículo original se puede leer en The Bureau of Investigative Journalism
Sobre los autores:
Rosie Bradbury
Esta artículo ha sido traducido por L. Domenech,
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