Para que un robot con inteligencia artificial aprenda a desenvolverse dentro de una vivienda, parte de su entrenamiento puede empezar con una imagen bastante modesta: la de una persona haciendo las tareas del hogar. Esos registros permiten analizar cómo se toman los objetos, qué movimientos se necesitan para completar una actividad y de qué manera el cuerpo humano se adapta a los pequeños imprevistos que presenta una cocina, un baño o una sala de estar. Filmar esas acciones, contra lo que podría suponerse, es un trabajo remunerado, y detrás de cada video hay alguien como Divya, una mujer del distrito de Karur, en India, que encontró en esa práctica una manera concreta de transformar la rutina doméstica en ingresos propios.

El material que produce Divya sirve como ejemplo para sistemas que procesan información visual y reconocen patrones a partir de lo que observan. A diferencia de las máquinas industriales que repiten una secuencia establecida en un entorno controlado, estos robots están pensados para utilizar lo aprendido y adaptar sus movimientos a las condiciones reales del entorno. Una cocina no es igual a otra: hay ollas más pesadas, mesadas más altas, grifos que giran para el lado contrario, cuchillos que cortan distinto según la verdura. Para los ingenieros que diseñan estos sistemas, la diferencia entre un movimiento exitoso y uno torpe depende, en gran parte, de haber visto a alguien hacerlo antes.

La cámara en la cabeza y el tiempo que se duplica

Divya produce los registros con un teléfono sujeto a la cabeza, de manera que la cámara capte las tareas desde su propia perspectiva mientras corta verduras, limpia superficies o manipula utensilios. Después envía los videos para que puedan ser utilizados en el entrenamiento de los robots. La entrega, sin embargo, no garantiza que todo lo filmado sea aceptado: cuando graba cuatro horas en un día, apenas se aprueban entre dos y dos horas y media, según su propio relato. La selección del material forma parte de un proceso que también modifica sus tiempos cotidianos, porque 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 dimensiones distintas de un mismo oficio.

• Grabar con un celular sujeto a la cabeza, en primera persona, para registrar tareas como cortar verduras o limpiar.
• Enviar el material a las plataformas que reclutan filmadores para entrenar sistemas de inteligencia artificial.
• Esperar una aprobación parcial: de cuatro horas filmadas, suelen aprobarse entre dos y dos horas y media.
• Dedicar el doble de tiempo a una tarea conocida, porque filmarla exige movimientos más lentos y controlados.

El ingreso también cambió la manera en que Divya afronta sus gastos personales. Antes, cuenta, necesitaba pedirle dinero a su esposo incluso para algo tan elemental como recargar saldo en el teléfono. Ahora puede pagar esa recarga y hacer compras menores por su cuenta con lo que obtiene de las grabaciones. No se trata de un cambio abstracto ni de una promesa a futuro: es plata que entra a la casa semana tras semana, en un contexto donde muchas mujeres de zonas rurales del sur de India siguen dependiendo económicamente de sus parejas para resolver gastos cotidianos. La experiencia de Divya muestra, además, una aplicación concreta del trabajo humano en el aprendizaje de los robots: convertir actividades que cualquiera repite a diario en ejemplos visuales que una máquina puede mirar, descomponer y, eventualmente, imitar.