Una mujer en India graba sus tareas domésticas con un celular atado a la cabeza para entrenar robots con inteligencia artificial

Para que un robot con inteligencia artificial aprenda a desenvolverse dentro de una vivienda, una parte de su entrenamiento puede iniciarse con imágenes captadas por una persona mientras realiza las tareas cotidianas del hogar. Los registros permiten analizar de qué manera se manipulan cada uno de los objetos y qué secuencia de movimientos se requiere para completar cada actividad. Filmar esas acciones se convirtió, para Divya —una mujer que reside en el distrito de Karur, en el estado indio de Tamil Nadu—, en una fuente de ingresos estable.

El procedimiento forma parte de una corriente de trabajo remoto conocida, en términos generales, como recopilación de datos visuales para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial. A diferencia de las máquinas industriales que repiten una secuencia prefijada, los robots asistenciales que se busca desarrollar pueden servirse de esos ejemplos para ajustar la fuerza, el recorrido y la velocidad de sus acciones al entorno concreto en el que se encuentren, ya sea una cocina, una sala o un comedor.

Un celular sujeto a la cabeza como herramienta de trabajo

Divya produce ese material con un teléfono fijo a la cabeza mediante una sujeción simple, de modo que la cámara capta la escena desde su propia perspectiva mientras corta verduras, limpia superficies o manipula distintos utensilios. Una vez concluido el registro, envía los videos para que sean revisados y, eventualmente, empleados como insumo en procesos de entrenamiento.

La entrega, sin embargo, no asegura que la totalidad del material sea aceptada. De acuerdo con el testimonio recogido por el medio indio The Better India, cuando Divya filma durante cuatro horas en una jornada, se aprueban aproximadamente entre dos y dos horas y media de contenido. La selección del material forma parte, por lo tanto, de una actividad que modifica sus tiempos cotidianos y le exige una dedicación superior a la de una rutina doméstica convencional.

El tiempo que duplica cada tarea

“Si normalmente me toma 30 minutos cortar verduras, este trabajo me toma una hora cuando tengo que grabarlo en video.”Divya, recopiladora de datos visuales en Karur, India

La cita sintetiza una de las características centrales de la tarea: una actividad conocida y realizada con frecuencia puede insumirle el doble de tiempo cuando debe ser registrada. Por esa razón, el tiempo dedicado a filmar y la duración del material finalmente aprobado constituyen dos dimensiones distintas de su labor, y ambas inciden en el cálculo de los ingresos.

Un cambio en la economía doméstica

• Recargar saldo en el teléfono por cuenta propia, sin solicitar dinero a su esposo.
• Efectuar compras personales con lo obtenido por las grabaciones aprobadas.
• Disponer de un ingreso propio dentro del hogar, en un contexto donde las tareas de cuidado y domésticas suelen recaer en las mujeres.

Divya relató que, antes de comenzar con estas grabaciones, necesitaba pedirle dinero a su esposo incluso para recargar el saldo del teléfono. La posibilidad de generar ingresos a partir de una actividad que ya conocía —y que, de todos modos, realizaba a diario— modificó la manera en que afronta sus gastos personales y le otorgó un margen de decisión económica que antes no tenía.

En un plano más amplio, la experiencia de Divya ilustra una aplicación concreta del trabajo humano en el aprendizaje de robots con inteligencia artificial: convertir actividades cotidianas en ejemplos visuales. La dinámica se inscribe en un mercado global de datos de entrenamiento que suele recurrir a populations con costos de vida más bajos para alimentar sistemas que, luego, son utilizados por empresas y usuarios en países con mayor poder adquisitivo. En el caso indio, la práctica se suma a otras modalidades de trabajo digital remoto, como el etiquetado de imágenes o la moderación de contenidos, que comparten condiciones de flexibilidad horaria y de dependencia respecto de las plataformas que distribuyen las tareas.

El fenómeno pone de relieve, al mismo tiempo, la distancia entre el discurso de la inteligencia artificial como tecnología plenamente autónoma y la cadena de microtareas humanas que sostiene su desarrollo. Cada robot que aprende a cortar verduras o a limpiar una superficie parte, en muchos casos, de un video grabado por una persona como Divya, con un celular atado a la frente y el reloj corriendo.