Plataformas compran videos en primera persona de tareas domésticas para entrenar humanoides, pero pagan poco

Personas graban tareas diarias con cámaras en cabeza o pecho para generar ‘egocentric data’ que empresas y laboratorios usan para enseñar destrezas motoras a humanoides;

Plataformas tecnológicas están comprando videos en primera persona de tareas domésticas para entrenar humanoides, una práctica que busca enseñar habilidades motoras finas a robots y modelos de visión. El auge de este mercado importa porque convierte gestos cotidianos — verter líquidos, atar bolsas, manipular objetos — en datos valiosos para sistemas que deben operar en entornos reales, al tiempo que crea nuevos tipos de trabajos gig con remuneraciones limitadas.

Un reportero pasó una semana grabando sus propias rutinas — cocinar, lavar platos, doblar ropa, sacar la basura — usando una cámara montada en la cabeza para producir material en primera persona. El objetivo declarado de esas grabaciones es recoger escenas que muestren manos y movimientos detallados, acciones que modelos y robots necesitan aprender para realizar tareas domésticas sin causar derrames o errores de manipulación.

Varias plataformas facilitan esa recolección y venta de datos: Kled, Luel y Waffle Video permiten a usuarios grabar tareas con sus apps y comercializar esos clips. Kled, que afirma tener más de 300.000 usuarios, ofrece secciones llamadas “special tasks” y solicita a la gente elegir y capturar tareas específicas; las entradas aparecen marcadas como de pago bajo, medio o alto en lugar de mostrar tarifas horarias. Avi Patel, fundador de Kled, publicó un clip que superó las 4 millones de visualizaciones y empezó a recibir solicitudes de compra de datos por parte de laboratorios y de modelos fundacionales.

La demanda de 'egocentric data' aumenta: inversores citados estiman que las principales empresas podrían comprar cientos de millones de horas a proveedores externos en los próximos años. El fenómeno ya tiene tracción en mercados como India, donde trabajadores por cuenta propia ganan en promedio alrededor de 125 dólares al mes y estos microtrabajos pueden ofrecer niveles de ingreso comparables. En Estados Unidos, DoorDash lanzó a inicios de año una app independiente llamada Tasks; la proliferación de servicios similares puede ampliar la oferta de gigs que pagan por grabar la realidad cotidiana.

En la práctica, quienes graban generan datos útiles para que la IA mejore habilidades manuales de robots, pero reciben ingresos modestos. En el caso del reportero, el dinero cobrado fue insuficiente para cubrir los 2.500 dólares mensuales de renta en San Francisco; como nota anecdótica, reconoce que su apartamento quedó más limpio tras las grabaciones. Algunas plataformas, incluida Kled, en ocasiones solicitan la subida de rollos de cámara enteros, lo que acelera la acumulación de datos personales y domésticos en catálogos comerciales.

Esto importa porque la demanda técnica de clips muy específicos — por ejemplo, primeros planos de manos al verter líquido — genera nuevas formas de trabajo gig y plantea preguntas sobre transparencia y privacidad. Las plataformas a menudo no publican tarifas por tarea; Kled anunció que dentro de aproximadamente un mes actualizará muchas, no todas, las listas con montos. Mientras tanto, el pago reportado por trabajadores sigue siendo bajo en relación con altos costos de vida, y la práctica expone el equilibrio entre la creación de datos valiosos para la IA y la remuneración y privacidad de quienes los producen.