Quando você usa um assistente de voz, reconhece uma imagem ou recebe uma recomendação personalizada em um aplicativo em modelos de IA, provavelmente não pensa em quem tornou aquilo possível. A narrativa dominante sobre inteligência artificial reserva protagonismo para engenheiros, cientistas de dados e grandes corporações do Vale do Silício. Mas há outra história, menos contada e mais urgente. Ela é sobre uma multidão de trabalhadores invisíveis que, espalhados pelo mundo, realizam as tarefas mais básicas e essenciais para que esses sistemas funcionem.

Uberização 2.0: da entrega de comida à entrega de dados

Muito se fala sobre a precarização do trabalho via aplicativos no Brasil. Motoristas de aplicativos de carona, entregadores de comida, prestadores de serviços domésticos — esses trabalhadores são a face mais visível da chamada uberização, um modelo em que plataformas digitais intermediam a oferta de mão de obra sem assumir os vínculos, direitos e responsabilidades típicos do emprego formal.

Os dados são expressivos. Segundo a PNAD Contínua do IBGE, em 2024 o Brasil tinha 1,7 milhão de pessoas trabalhando via plataformas digitais de serviços — um crescimento de 25,4% em relação a 2022. Esses trabalhadores representam 1,9% da população ocupada no setor privado e, em sua esmagadora maioria, estão fora da previdência social e da proteção trabalhista formal.

O que menos aparece nesse debate é uma camada ainda mais profunda da mesma lógica: o microtrabalho para treinamento de inteligência artificial.

Ao contrário dos entregadores, esses trabalhadores nem aparecem nas estatísticas mais conhecidas. E é justamente aí que reside o problema.

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O que é o microtrabalho de dados?

Por trás de qualquer sistema de IA, seja um modelo de linguagem como o ChatGPT, um algoritmo de moderação de conteúdo ou um sistema de reconhecimento facial, existe uma etapa fundamental: o treinamento com dados rotulados por humanos. Ou seja, alguém precisa dizer à máquina o que é um gato, o que é discurso de ódio, o que é uma placa de trânsito ou como soa um sotaque específico.

Chamado de anotação, rotulagem ou verificação de dados, esse trabalho é realizado por milhões de pessoas ao redor do mundo em plataformas de microtrabalho. As tarefas incluem categorizar imagens, transcrever áudios, classificar anúncios, identificar pontos anatômicos, moderar conteúdos em redes sociais e verificar saídas algorítmicas. Feitas em poucos segundos, pagas por peça e executadas sem qualquer vínculo empregatício.

O Brasil é uma das maiores reservas de mão de obra para esse mercado na América Latina. Pesquisa do sociólogo Matheus Viana Braz identificou ao menos 54 plataformas de microtrabalho em operação no país, das quais 29 envolvem especificamente tarefas de geração, anotação ou verificação de dados para aprendizado de máquina.

Uma divisão global do trabalho com cara racial

A distribuição geográfica desse mercado não é neutra. Os principais produtores de IA estão sediados no Norte Global: Estados Unidos, Europa, China. Mas quem realiza o trabalho de base são, em sua maioria, trabalhadores do Sul Global: Brasil, Venezuela, Filipinas, Quênia, Índia.

Os números revelam a desigualdade com precisão. Segundo a Organização Internacional do Trabalho (OIT), a remuneração média por hora nessas plataformas é de US$ 4,70 na América do Norte, US$ 3 na Europa, US$ 2,22 na Ásia-Pacífico e apenas US$ 1,33 na África. No Brasil, a média registrada em pesquisas é de cerca de R$ 9 por hora — valor que não contempla descanso, seguro-desemprego, férias ou contribuição previdenciária.

E no perfil desses trabalhadores, cruzam-se marcadores que não podem ser ignorados: raça, gênero, classe, escolaridade e território.

No Brasil, três em cada cinco trabalhadores de dados são mulheres, uma inversão significativa em relação ao padrão global. E a inserção desproporcionalmente maior da população negra nas camadas mais precarizadas do mercado de trabalho digital não é coincidência: é estrutura.

Pesquisa publicada na Revista Jurídica Trabalho e Desenvolvimento Humano analisou especificamente as plataformas de transporte e entrega no Brasil e concluiu que o desenho institucional do trabalho em plataforma, por si só, leva ao racismo estrutural. Negros estão sobrerrepresentados nessas plataformas em relação ao mercado geral de trabalho, recebem rendimentos menores, cumprem jornadas mais longas e têm menos acesso a direitos.

A tecnologia, longe de neutralizar essas desigualdades, opera como mais um instrumento de reprodução delas.

Brasil no cenário global: potência de mão de obra barata, ausência de proteção

O Brasil ocupa uma posição paradoxal nessa cadeia global: é simultaneamente um mercado relevante de consumo de IA e um fornecedor expressivo da mão de obra que a sustenta — sem que isso se traduza em poder de negociação, reconhecimento ou proteção.

A promessa com que as plataformas de microtrabalho recrutam trabalhadores é sempre a mesma: renda extra fácil e flexível, sem sair de casa. O que não é dito é que essa “flexibilidade” mascara a ausência de direitos. Não há piso salarial, não há jornada máxima, não há proteção contra demissão arbitrária. Porque, tecnicamente, não há emprego.

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Do ponto de vista jurídico, o Brasil ainda está em processo de construção de respostas a essa realidade. O PL 2338/2023, aprovado pelo Senado em dezembro de 2024 e em tramitação na Câmara dos Deputados desde 2025, representa o principal esforço do país para regular o uso da inteligência artificial. O texto inclui diretrizes sobre proteção de trabalhadores envolvidos em etapas do ciclo de vida da IA, como coleta de dados, rotulagem e validação, e propõe limites ao uso abusivo de informações sensíveis.

No entanto, organizações da sociedade civil apontam que as proteções trabalhistas foram suavizadas durante a tramitação, e que o texto ainda não aborda de forma suficiente as especificidades do microtrabalho de dados, que opera nas margens da informalidade e frequentemente envolve plataformas estrangeiras fora do alcance da regulação brasileira.

O que está em jogo além do salário

O debate sobre o microtrabalho de dados não é apenas uma questão trabalhista. É uma questão de poder sobre a tecnologia.

Quando trabalhadores negros, periféricos e de baixa renda são os que rotulam imagens que ensinam algoritmos de reconhecimento facial (os mesmos que depois são usados para monitorar, identificar e criminalizar populações negras), o ciclo de exploração se fecha de forma especialmente perversa. Quem sustenta a IA com seu trabalho não controla o que ela faz. Quem paga com sua imagem e seus dados os sistemas de vigilância não tem direito de recurso quando esses sistemas erram.

Isso não é inevitável. É uma escolha política disfarçada de arquitetura técnica.