Amparo Babiloni
Editora Senior - TechPara que un robot humanoide aprenda a doblar la ropa, recoger la mesa o prepararnos un café, primero tiene que aprender a hacerlo. Es algo parecido a lo que ha pasado con los modelos de lenguaje solo que aquí no se entrenan con palabras, sino con los movimientos de personas reales haciendo tareas domésticas. De esta necesidad está naciendo toda una industria que se dedica a recopilar datos humanos para enseñar a los robots a desenvolverse en el mundo real.
La nueva materia prima. Los LLM se han entrenado con enormes volúmenes de texto que estaban disponibles en internet, pero los datos que necesita un robot para tareas concretas no son tan fáciles de encontrar. No basta con un vídeo de una persona fregando un plato, es necesario identificar al detalle qué hace cada mano, qué presión emplea y qué movimientos exactos hace para completar la tarea. El principal cuello de botella para que los robots humanoides se desenvuelvan bien en entornos complejos como el hogar es la la falta de datos físicos diversos y detallados.
El negocio de entrenar robots. Tú te grabas haciendo tareas domésticas y te pagan por ello. Es lo que proponen empresas como Mecka, que acaba de cerrar una ronda Serie B de 60 millones de dólares. La startup ofrece una compensación económica a cambio de vídeos en primera persona en los que se realicen tareas domésticas (como preparar café) o profesionales (por ejemplo reparar un coche). Mecka diseña las cámaras y sensores corporales necesarios para captar esas acciones y después etiqueta y procesa los datos para que puedan emplearse en el entrenamiento de robots.
Grábate en casa. Grabar tareas cotidianas para entrenar robots puede convertirse en una fuente de ingresos. Mecka no es la única empresa que busca este tipo de datos, hay plataformas como Kled que permiten grabarse haciendo tareas en casa y cobrar por el material que se acepta. En un reportaje de Wired probaron esta y otras apps similares y quedó clara una cosa: no esperes hacerte rico. Con Kled, la autora sólo ganó 1 dólar por nueve vídeos y 97 fotos. En el caso de Luel, le pagaron 6,60 dólares un total de 1h de vídeo y Waffle Video, que promete 25 dólares por hora, le pagó 20 dólares.
Figure también ha entrado en este mercado de la mano de Index, un programa que paga a personas por grabarse haciendo tareas en su casa o en su trabajo. En agosto afirmaron que ya contaban con más de 44.000 usuarios activos semanales y tenían más de 16 millones de vídeos. El objetivo es el mismo: reunir ejemplos de cómo interactuamos con objetos y realizamos tareas para utilizarlos en el entrenamiento de robots.
La teleoperación. Otra forma de generar datos de entrenamiento es la teleoperación, es decir, que una persona maneje un robot a distancia mientras se registran todos los movimientos. Es el modelo por el que apuesta XDOF, que desarrolló un sistema para controlas brazos robóticos y generar demostraciones para entrenar otros sistemas. Empresas como Physical Intelligence y Generalist también trabajan con demostraciones y datos recogidos mediante robots para entrenar modelos capaces de manipular objetos.
Países pobres. La realidad de esta industria nos lleva una vez más a países como India, Indonesia o China, donde trabajadores mal pagados graban todos sus movimientos para entrenar a los robots que probablemente les acabarán sustituyendo. En un reportaje de The Guardian contaron como los empleados de varias fábricas en India llevaban cámaras para grabar vídeos que después se vendían a empresas tecnológicas, todo sin cobrar ni un céntimo de más. El Financial Times también publicó un reportaje que narraba como las empresas tecnológicas recurren a países donde los costes laborales son mucho más bajos para recopilar datos a gran escala. Es una realidad que se repite en toda la industria y que ya hemos visto en otros trabajos como la moderación de contenidos o el etiquetado de datos para la IA.
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