RentAHuman.ai acaba de colarse en el debate sobre trabajo e inteligencia artificial con una idea tan simple como inquietante: que la IA no te quite el empleo, sino que te contrate. La propuesta invierte el miedo habitual a la automatización y lo transforma en un nuevo escenario donde el ser humano no desaparece, sino que se convierte en ejecutor físico de decisiones algorítmicas.
Sin embargo, ero la pregunta realmente incómoda no es cuántos perfiles hay en la base de datos, sino cuántos están listos para trabajar… y, sobre todo, para cobrar. Detrás del proyecto está el ingeniero de software Alexander Liteplo, quien lo presenta como un “mercado” en el que el empleador no es una empresa tradicional ni un jefe humano, sino un sistema autónomo capaz de tomar decisiones y asignar tareas.
En otras palabras, hablamos de un algoritmo que determina qué debe hacerse y luego busca un cuerpo humano que lo ejecute en el mundo real. El eslogan lo resume con una frase provocadora: «La IA no puede tocar el pasto. Vos sí». Más allá del meme, la tesis es seria: los modelos pueden analizar datos, optimizar rutas, detectar oportunidades y generar instrucciones con enorme eficiencia, pero no tienen manos ni presencia física.
La propuesta podría describirse como “Uber, pero tu jefe es código”, y ese pequeño matiz cambia por completo el tono de la conversación. El funcionamiento recuerda al de una app de delivery o movilidad: aparece una tarea, alguien cercano la acepta, la realiza y recibe un pago. Sin embargo, aquí el giro es clave: quien “contrata” es un sistema autónomo que, al menos en teoría, toma decisiones por su cuenta.
Desde el boom de la IA generativa en 2023, el relato dominante había sido otro: creativos, programadores, diseñadores y administrativos preguntándose si sus trabajos serían absorbidos por modelos cada vez más sofisticados. En contraste, esta propuesta se sitúa en el lado opuesto del miedo clásico a la automatización: la IA no sustituye a la persona, sino que la utiliza como extensión física.
Además, la idea conecta con una realidad evidente: automatizar procesos digitales es relativamente sencillo y escalable, mientras que automatizar lo físico sigue siendo caro, lento y lleno de fricciones técnicas y logísticas. Que algo sea lógico, sin embargo, no significa que sea necesariamente deseable o justo.
Los encargos más habituales se mueven en el terreno de lo inevitablemente presencial: instalar o verificar hardware, retirar paquetes, realizar gestiones que exigen firma o presencia física. Son tareas que no pueden resolverse con un prompt ni con un pipeline de automatización; requieren desplazamiento, manos y contexto real.
También se mencionan misiones de validación de información en eventos presenciales y acciones promocionales. De hecho, uno de los casos más virales fue el de un bot que ofrecía dinero a quien posara con un cartel que decía: «Una IA me pagó por sostener esto». La escena, compartida en redes sociales, funcionó como demostración simbólica de que el sistema, generalmente, estaba operativo.
Algunos usuarios han difundido fotos de estas misiones como prueba de actividad, pero una plataforma no se evalúa por lo llamativo de su concepto, sino por su liquidez real: cuánta gente acepta tareas, cuántas se completan y cuánto se paga efectivamente. Ahí es donde la narrativa futurista debe enfrentarse a la aritmética cotidiana.
El detalle crítico aparece en el momento de cobrar. Para recibir pagos es necesario vincular una billetera virtual compatible con criptomonedas, y solo una fracción de los inscritos habría dado ese paso. Esto implica que la base de trabajadores realmente activos podría ser mucho más reducida de lo que sugiere el número total de registros.
Esa brecha ayudaría a explicar otra queja recurrente: la aceptación lenta de tareas por falta de personas disponibles. Puedes tener cientos de miles de usuarios registrados, pero si pocos están listos para ejecutar encargos y recibir pagos, el marketplace pierde tracción y eficiencia. En un modelo bajo demanda, la disponibilidad real pesa más que la estadística de inscripción.
El sistema plantea que el pago se libere automáticamente una vez verificada la tarea, utilizando criptoactivos. La promesa es conocida: menos intermediarios, menos burocracia y mayor inmediatez. En teoría, la automatización del flujo de pagos reduce fricciones y elimina capas administrativas.
No obstante, esa misma inmediatez abre un paquete de riesgos considerable. La volatilidad puede convertir un pago aparentemente justo en uno mediocre en cuestión de horas, y la regulación laboral tradicional no está diseñada para resolver conflictos gestionados por algoritmos, smart contracts y plataformas con estructuras poco transparentes.
Surge entonces la pregunta incómoda: ¿qué ocurre si hay un accidente, si la instrucción es ambigua o si el entorno de la tarea resulta peligroso? Cuando el “jefe” es un algoritmo, la cuestión central deja de ser tecnológica y se vuelve jurídica. ¿Quién asume la responsabilidad legal? ¿Quién garantiza derechos básicos cuando algo sale mal? El debate ya no gira solo en torno a eficiencia, sino a protección laboral en un esquema donde la toma de decisiones puede estar automatizada de principio a fin.
Más allá de lo laboral, también está el tema de la confianza. El creador sostiene que empresas reales utilizan el servicio, pero investigaciones periodísticas han señalado que algunos supuestos clientes estarían vinculados directa o indirectamente con el propio fundador. Esa conexión alimenta la sospecha de que parte de la actividad podría responder a dinámicas internas destinadas a simular tracción.
En un ecosistema donde las start-ups de IA compiten ferozmente por atención e inversión, una narrativa futurista potente puede funcionar casi como producto. La promesa de un mercado laboral coordinado por algoritmos tiene el poder de abrir debates, atraer curiosos y generar titulares, incluso antes de demostrar una adopción masiva y sostenible.
El hype, hoy, es combustible. Basta una idea con gancho para activar el ciclo mediático, captar usuarios tempranos y colocar la conversación en el centro del debate público. Eso no invalida necesariamente el concepto, pero sí obliga a mirarlo con cautela: ¿estamos ante un mercado laboral emergente o frente a un experimento mediático bien empaquetado?
Sea cual sea el desenlace, RentAHuman.ai deja una imagen difícil de ignorar: la IA como cerebro coordinador y los humanos como cuerpo ejecutor bajo demanda. La metáfora es potente, casi cinematográfica, pero el futuro del trabajo no se decide con eslóganes ingeniosos.
Habrá que ver si esta idea evoluciona hacia un sistema estable, regulado y funcional, o si termina convirtiéndose en una rareza propia de una época marcada por la fiebre de la inteligencia artificial, cuando empezamos a imaginar un mundo en el que el jefe ya no tiene rostro… sino líneas de código.
Me dedico al SEO y la monetización con proyectos propios desde 2019. Un friki de las nuevas tecnologías desde que tengo uso de razón.
Estoy loco por la Inteligencia Artificial y la automatización.
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