Una startup de Silicon Valley, Human Archive, está construyendo un enorme archivo de videos y datos sensoriales de trabajadores de servicios a domicilio en India para entrenar robots y sistemas de “IA física”. La empresa equipa a empleados de pequeñas plataformas de limpieza, mantenimiento u hostelería con gorras con cámara y otros dispositivos (guantes táctiles, trajes de captura de movimiento, cámaras en pecho y muñeca) que graban en primera persona cómo realizan tareas cotidianas. Ya ha desplegado más de 1.000 cascos y más de 50 tipos de dispositivos, y acaba de levantar 8,2 millones de dólares de fondos como Wing VC, NVP Capital y Y Combinator.
La compañía sostiene que la gran barrera para los robots capaces de actuar en el mundo real es la falta de datos de alta calidad sobre cómo trabajan las personas, y que la gig economy india es una fuente masiva y barata de esos datos. A cambio de un descuento en el servicio, los clientes pueden permitir que el trabajador grabe la visita; si no aceptan, pagan la tarifa completa. Los trabajadores reciben un pago base de 1 dólar por hora por participar en la captura de datos, menos de lo que, según informes, ofrecen competidores locales por programas similares.
El modelo ha generado fricciones y debate. Grandes plataformas de servicios a domicilio como Urban Company y Pronto rechazaron colaborar, y sus desencuentros con Human Archive se han hecho públicos en redes sociales. Al mismo tiempo, el Gobierno indio ha empezado a revisar los mecanismos de consentimiento y las prácticas de estas startups, ante dudas sobre privacidad, uso de los datos y nivel de información real que reciben trabajadores y clientes, pese a que Human Archive asegura cumplir con la Ley de Protección de Datos Digitales de India y anonimizar los videos.
Human Archive ya opera sobre todo en India, pero inicia pruebas en el Sudeste Asiático y Estados Unidos e incluso planea ofrecer servicios domésticos en EE.UU. a cambio de autorización para grabar. Mientras varios actores compiten por alimentar con datos a los futuros robots, el éxito de Human Archive dependerá de su capacidad para cerrar alianzas, escalar su red de captación y demostrar que su combinación de video y sensores ofrece un valor único a los grandes laboratorios de IA.
