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En India, trabajadores filman tareas domésticas para entrenar robots con IA en un mercado multimillonario que reaviva el temor de sustitución.
En 2026, la rutina de la india Nagireddy Sriramyachandra, en Chennai, en el estado de Tamil Nadu, se convirtió en símbolo de una nueva etapa de la inteligencia artificial. En un reportaje de la AFP, publicado por Al Jazeera, ella aparece grabando tareas domésticas con un smartphone sujeto a la cabeza para ayudar en el entrenamiento de robots capaces de reproducir gestos humanos en el mundo físico.
El caso ayuda a explicar un cambio importante en la carrera global de la IA. Después de avanzar con texto, imagen y video, el sector ahora intenta enseñar a las máquinas a actuar en cocinas, fábricas, hospitales y casas, y esto abrió espacio para un nuevo tipo de trabajo digital basado en videos en primera persona, sensores y repetición de tareas cotidianas.
Trabajo digital en India se convierte en materia prima para robots con inteligencia artificial
Nagireddy Sriramyachandra recibe 250 rupias por hora de video, algo en torno a US$ 2,6, para registrar actividades comunes como cortar mangos en su cocina. La AFP informa que ella forma parte de un contingente creciente de trabajadores indios involucrados en la recolección de datos humanos para sistemas de IA y robótica.
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Este trabajo no está restringido al entorno doméstico. La AFP relata que parte de estos profesionales trabaja en casa, mientras que otros trabajan en fábricas y estudios especializados usando gafas con cámara, equipos sujetos a la cabeza y sensores de movimiento para capturar acciones humanas con más precisión.
La lógica económica detrás de este mercado es directa. En lugar de depender solo de simulaciones o de robots caros entrenándose entre sí, las empresas comenzaron a pagar a personas para generar datos reales, en contexto real, con objetos reales, acelerando el aprendizaje de máquinas que necesitan operar fuera de las pantallas y dentro del mundo físico.
Datos egocéntricos explican por qué cocinar y barrer se convirtieron en activos valiosos
La CNN Brasil describe este material como datos egocéntricos o datos humanos, es decir, grabaciones en primera persona que muestran exactamente cómo alguien sostiene un objeto, cambia de dirección, mide fuerza, lidia con fricción y reacciona al entorno. Es este tipo de matiz el que aún falta a muchos sistemas de robótica.
Según el reportaje, la empresa Micro1 ya reúne cerca de 4 mil “generalistas de robótica” en 71 países, que envían más de 160 mil horas de video por mes. Aun así, el volumen se considera insuficiente ante la ambición del sector de formar robots de uso general para múltiples entornos y funciones.
La propia CNN señala que la carrera ganó fuerza cuando los avances recientes de la IA comenzaron a conectar percepción visual y acción física.
En otro dato relevante citado por el reportaje, un informe de Nvidia indicó que incorporar más de 20 mil horas de videos en primera persona elevó en más de 50% la tasa de éxito en tareas como enrollar camisetas, clasificar cartas y abrir tapas de botella.
India se convierte en un polo de recolección de datos para robótica y automatización física
La posición de India en este mercado no es accidental. La Objectways, citada por CNN y mostrada en la cobertura fotográfica de AFP, desplazó parte de su operación para la recolección de datos humanos y descubrió que solo cerca de la mitad de las grabaciones enviadas es realmente aprovechable, lo que muestra el grado de exigencia técnica de este material.
La geografía del dato también importa. CNN relata que, con 90% de los clientes de Objectways en Estados Unidos, las empresas llegan a pagar más por videos grabados en casas americanas, porque cocinas, utensilios, escobas y rutinas cambian de un país a otro, y el robot necesita aprender en el contexto en el que va a actuar.
Esto ayuda a entender por qué India se ha convertido en un enlace estratégico de esta cadena. AFP describe al país como un intermediario global en la creación, procesamiento y anotación de datos para IA, repitiendo un papel que ya se había observado en etapas anteriores de la economía digital.
Mercado de robots humanoides amplía carrera por videos humanos
Detrás de este trabajo aparentemente simple existe un mercado de grandes proporciones. La Morgan Stanley proyecta que el sector de robots humanoides puede superar US$ 5 billones hasta 2050, con más de 1 mil millones de unidades en uso, la mayor parte en aplicaciones industriales y comerciales.
El mismo análisis destaca que la adopción debe acelerarse a partir de finales de la década de 2030, a medida que el hardware, el software, la regulación y la aceptación social avancen.
Para llegar a esta etapa, sin embargo, los desarrolladores aún necesitan alimentar los modelos con enormes cantidades de comportamiento humano capturado en vídeo.
Esta conexión entre trabajo barato hoy y mercado billonario mañana ayuda a explicar la urgencia del sector.
Los vídeos grabados ahora no son solo material auxiliar, sino un insumo estratégico para el rendimiento futuro de máquinas que prometen actuar en líneas de producción, centros logísticos, comercio, salud y, más adelante, dentro de las casas.
La pregunta central es si el entrenamiento de hoy acelera la sustitución de mañana
Es en este punto que la historia se vuelve más sensible. La AFP muestra que el avance de la automatización viene acompañado de inquietud entre trabajadores que hoy generan ingresos con este “trabajo digital”, pero pueden estar ayudando a entrenar sistemas destinados precisamente a tareas similares a las que ejecutan.
El reportaje también registra que el debate oficial en India ya ha llegado al tema del empleo. El think tank gubernamental NITI Aayog, citado por la AFP, advirtió que gran parte de las discusiones sobre IA y trabajo prevén pérdida de puestos entre profesionales de cuello blanco, al mismo tiempo que poco se discute cómo la tecnología puede servir a los 490 millones de trabajadores informales del país.
A corto plazo, la recolección de datos humanos puede ampliar oportunidades de ingresos. A largo plazo, expone una contradicción difícil de ignorar: mientras miles de personas cocinan, limpian y organizan objetos para enseñar a las máquinas a actuar como humanos, la propia utilidad económica de este conocimiento puede ser utilizada para reducir la necesidad de trabajo humano en esas mismas funciones.
