En Chennai, India, Nagireddy Sriramyachandra se coloca un teléfono en la cabeza antes de realizar tareas de su casa. La cámara registra lo que ve mientras corta fruta, prepara comida o acomoda objetos. Por ese material recibe 250 rupias por cada hora de video y envía las grabaciones a través de una aplicación de Objectways, una empresa que reúne datos para proyectos de inteligencia artificial. Las imágenes muestran movimientos cotidianos desde la perspectiva de quien los ejecuta, una información que los desarrolladores buscan utilizar para entrenar robots.
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Por qué un robot necesita ver cómo se dobla una toalla
Reconocer una taza en una imagen no alcanza para levantarla sin volcar su contenido. Una máquina debe identificar dónde está el objeto, cómo sujetarlo, cuánta fuerza aplicar y cuándo soltarlo. La dificultad aumenta porque ningún entorno es idéntico a otro: una prenda cambia de forma al moverla y un recipiente puede estar vacío, lleno o ubicado sobre superficies distintas. Por eso, los equipos que desarrollan robótica reúnen videos tomados en primera persona, junto con otros registros de movimiento, para enseñar acciones físicas que las personas realizan casi sin detenerse a pensar.
Ese trabajo también se hace fuera de los hogares. En un estudio de Objectways preparado como departamento, varias personas repiten tareas frente a las cámaras. Allí, Rani N. graba cómo dobla una toalla en distintas posiciones: produce cerca de 90 videos diarios de unos cuatro minutos cada uno, según el reporte de AFP. Esa cifra corresponde a su trabajo en el estudio; no a la jornada de Sriramyachandra en Chennai. Cambiar la posición de la persona o el lugar donde apoya la tela permite obtener ejemplos variados de una misma acción.
Un nuevo trabajo detrás de la robótica
La recolección de imágenes abre una actividad laboral ligada al desarrollo de inteligencia artificial física. AFP también observó personal con cámaras y anteojos de grabación en una fábrica textil de Karur, donde registraban movimientos mientras trabajaban. Los videos permiten documentar cómo las manos interactúan con objetos reales, pero su uso plantea una pregunta para quienes producen esos datos: cómo cambiarán sus tareas si las máquinas aprenden a repetirlas. La expansión de esta modalidad ocurre en India, donde un informe del organismo público NITI Aayog contabilizó 490 millones de trabajadores informales.
Por ahora, el uso de robots está mucho más extendido en ámbitos industriales y logísticos que en las casas. La Federación Internacional de Robótica calculó que en 2025 operaban cinco millones de robots industriales en fábricas de todo el mundo. Amazon, por su parte, informó que desplegó su robot número un millón en su red de operaciones. Enseñarles a doblar ropa, preparar alimentos o manipular objetos domésticos supone otro desafío: trasladar esa capacidad de movimiento a espacios menos previsibles, donde cada tarea puede cambiar de un momento a otro.
