La casa de Divya, en el distrito de Karur, al sur de India, se transforma temprano en un set de grabación. En la cocina, sobre la mesada, las verduras esperan el cuchillo. En el piso, un balde con agua tibia. Y en la cabeza de Divya, sostenido con una vincha, un celular encendido que registra cada movimiento. Cortar, limpiar, pasar el trapo, lavar: para ella son tareas de toda la vida, pero ahora también son el material con el que entrenan robots con inteligencia artificial en alguna oficina lejana.

Divya tiene 34 años y es una de las tantas personas que en distintos países se sumó a una modalidad de trabajo poco conocida: filmar acciones cotidianas para alimentar sistemas que enseñan a máquinas a desenvolverse en un hogar. La idea es simple y, a la vez, revolucionaria: si querés que un robot aprenda a pelar una papa o a fregar el piso, primero necesitás que alguien le muestre cúmo lo hace un ser humano, cuadro por cuadro.

Cómo funciona el entrenamiento con videos domésticos

Para que un robot con inteligencia artificial aprenda a moverse en una casa, parte de su adiestramiento puede empezar con imágenes de una persona haciendo las tareas del hogar. Esos registros permiten analizar cómo se manipulan objetos y qué movimientos se necesitan para completar cada actividad. A diferencia de las máquinas que repiten una secuencia fija, estos robots pueden usar lo aprendido para adaptar sus movimientos a las condiciones del entorno: una cocina, un living, un pasillo presentan objetos y situaciones que exigen ajustes en la fuerza, en el recorrido y en la secuencia de acciones.

Divya produce esos registros con el teléfono sujeto a la cabeza. Así, la cámara capta las tareas desde su perspectiva mientras corta verduras o limpia. Después envía los videos para que puedan aprovecharse en el entrenamiento. El ojo que importa, en este caso, es el suyo: el de alguien que conoce esos gestos porque los repitió miles de veces.

Más horas de filmación que de tarea

La entrega, sin embargo, no garantiza que todas las imágenes sean aceptadas. Divya cuenta que, cuando filma cuatro horas en un día, se aprueban aproximadamente entre dos y dos horas y media. La selección del material forma parte de una actividad que también modifica sus tiempos cotidianos: una tarea que conoce y realiza habitualmente puede llevarle el doble cuando debe registrarla. «Si normalmente me toma 30 minutos cortar verduras, este trabajo me toma una hora cuando tengo que grabarlo en video», explica. Por eso, el tiempo dedicado a filmar y la duración del contenido aprobado son dos aspectos bien distintos de su trabajo.

Lo que cambió en su economia cotidiana

• Antes necesitaba pedirle dinero a su esposo incluso para cargar saldo en el celular.
• Ahora puede pagar esa recarga y hacer compras chicas por su cuenta con lo que obtiene de las grabaciones.
• El ingreso no reemplazó el salario principal del hogar, pero le dio autonomía para gastos personales que antes dependían de otro.
• La tarea convive con las responsabilidades domésticas habituales y con los tiempos de cuidado de la casa.

Su experiencia muestra una aplicación concreta del trabajo humano en el aprendizaje de robots: convertir actividades cotidianas en ejemplos visuales que una máquina puede estudiar. Mientras la cámara sigue encendida en su frente y el cuchillo avanza sobre la tabla, Divya espera que cada nuevo video aprobado le permita seguir sumando ese margen de independencia que, antes, no tenía. ¿Qué tareas del hogar te gustaría que un robot aprendiera a hacer primero en tu casa?