Estas apps te dan dinero por grabarte para entrenar robots

Durante una semana grabé todas mis tareas domésticas —desde cortar pepinos hasta sacar la basura— a cambio de una remuneración mínima. La idea era simple: mis videos en primera persona sirven como “datos egocéntricos” que entrenan a los robots humanoides para que aprendan a realizar esas mismas actividades con destreza.

En los últimos meses ha surgido una industria dedicada a recopilar este tipo de material visual. Empresas como Kled, Luel y Waffle Video pagan a usuarios que, con la cámara del móvil sujeta a la cabeza o al pecho, graban cada paso de una acción cotidiana. La demanda de este contenido es tal que algunos inversores estiman que, en los próximos años, las grandes corporaciones comprarán cientos de millones de horas de video a proveedores externos.

El auge de los datos egocéntricos

Los videos grabados por usuarios no son simples “selfies”. Se trata de secuencias extremadamente específicas, como “cincuenta primeros planos de una mano vertiendo agua sin derramarla”, que permiten a los laboratorios de IA afinar los modelos de manipulación robótica. Según datos de la startup Kled, más de 300 000 usuarios ya están aportando sus fotos y videos para entrenar a algoritmos de visión.

Plataformas probadas

• Kled: fundado por Avi Patel, la aplicación ofrece “tareas” que van desde sacar la basura hasta montar ropa. Cada tarea se clasifica como de pago bajo, medio o alto, aunque las tarifas exactas aún no se publican. Kled implementa un riguroso filtro contra fraudes y contenido duplicado; recientemente cerró su operación en Nigeria porque el 95 % de los archivos subidos eran inútiles o falsos.
• Luel: creada por William Namgyal, paga $6,60 por hora de video grabado con la cámara montada en la cabeza, resolución mínima 1080 p y visión clara de las manos en el 95 % del tiempo. La empresa también compra fotos de recibos y captura de pantalla de ordenadores, y tiene como objetivo preservar idiomas mediante clips de personas hablando en su lengua materna.
• Waffle Video: cofundada por Joshua Mesnik y Joey Newfield, se centra exclusivamente en videos. Sus “misiones”, como atarse los cordones o servir una bebida, remuneran hasta $25 por hora de video. Waffle utiliza un motor llamado MAPLE (Media Asset Processing and Labeling Engine) para verificar derechos de autor, etiquetar y estructurar los clips antes de venderlos a clientes corporativos.
• Tasks de DoorDash: disponible en EE. UU. (no en California), permite a los “workers” grabar actividades cotidianas a cambio de pagos modestos. El autor utilizó esta app como prueba preliminar antes de pasar a las otras plataformas.

En mi caso, la remuneración fue escasa. Tras subir nueve videos a Kled y 100 fotos de vacaciones para alcanzar el umbral de pago, recibí apenas 1 USD. En Luel, después de que mi primer video fuera rechazado por “manos no visibles en suficientes fotogramas”, la empresa revisó la decisión y me abonó 55 centavos. Con Waffle Video logré subir 125 archivos aprobados en pocos días, lo que me generó 20 USD. En total, la semana me reportó 21,55 USD, una cifra insuficiente para cubrir el alquiler de $2 500 que comparto en San Francisco.

Los pagos varían mucho según la complejidad de la tarea y la calidad del material. Mientras un camionero en Kled llega a ganar $8 000 al mes subiendo fotos de baches, la mayoría de los colaboradores apenas superan el salario mínimo. La especialización parece ser la única vía para obtener ingresos significativos; por ejemplo, un chef de sushi que grabe la técnica exacta de cortar sashimi podría cobrar mucho más que alguien que simplemente tire la ropa al cesto.

El futuro de este trabajo por encargo es incierto. William Namgyal advierte que, aunque estas plataformas ofrecen una forma rápida de conseguir algo de dinero, no representan una solución a largo plazo para el empleo. Por su parte, Avi Patel celebra casos de éxito como el del camionero, pero reconoce que la mayoría de los “workers” no alcanzan esas cifras, y que la falta de protección laboral y estabilidad es una preocupación creciente.

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