En fábricas y hogares de India, miles de personas registran con cámaras sus movimientos cotidianos para alimentar sistemas de inteligencia artificial y robótica. La nueva materia prima tecnológica ya no son sólo nuestras palabras: son las manos, los gestos y el conocimiento acumulado en el cuerpo.

Lalita se rio cuando le pusieron una cámara en la cabeza.

Tenía 32 años y llevaba casi un año trabajando en una fábrica textil en las afueras de Delhi. Un día, sus supervisores entregaron pequeñas cámaras a los trabajadores de la línea y les pidieron que las sujetaran a la frente. Nadie explicó demasiado.

Parecían cámaras de seguridad con piernas.

Lalita siguió cosiendo.

La cámara miraba lo que ella miraba. Registraba el movimiento preciso de sus manos sobre la tela, la forma de alinear un cuello, corregir un pliegue o acompañar una costura por la máquina. Gestos pequeños, casi invisibles, aprendidos durante años de trabajo.

Sólo que esta vez alguien estaba tomando apuntes.

Ese alguien era una inteligencia artificial.

En fábricas, obras y hogares de India crece una industria dedicada a recolectar lo que el sector tecnológico denomina datos egocéntricos: grabaciones en primera persona de seres humanos realizando tareas físicas. Esos registros permiten entrenar sistemas de robótica para comprender cómo nos movemos y actuamos en el mundo real.

La paradoja cabe entera en una imagen: un trabajador enseña con su propio cuerpo a la máquina que algún día podría ocupar su puesto.

Y ni siquiera siempre sabe que lo está haciendo.

Después de leer internet, la inteligencia artificial quiere aprender a usar las manos

Los grandes modelos de lenguaje fueron entrenados con una cantidad casi inconcebible de textos disponibles en internet. Libros, páginas web, foros, conversaciones. La humanidad escribió durante décadas y las máquinas llegaron después con una aspiradora.

Pero un robot tiene otro problema.

Leer millones de páginas sobre cómo coser una camisa no significa saber coser una camisa.

Para actuar en el mundo físico necesita comprender movimientos, distancias, fuerza, coordinación. Debe aprender cómo una mano sostiene una tela mientras la otra corrige un borde. Cómo un albañil mueve una herramienta. Cómo alguien corta una fruta sin incluir un dedo en la receta.

Por eso los datos del cuerpo se han convertido en una nueva frontera tecnológica. Las empresas calculan que podrían necesitar cientos de millones —incluso miles de millones— de horas de actividad humana grabada antes de que los robots funcionen con fiabilidad en fábricas, depósitos, comercios y hogares.

La inteligencia artificial ya leyó nuestra biblioteca.

Ahora quiere observar nuestras manos.

India, la nueva mina de movimientos humanos

La elección de India no es accidental.

Millones de personas trabajan diariamente cosiendo prendas, ensamblando productos, clasificando mercadería o realizando tareas manuales que las compañías de robótica desean automatizar. A eso se suma una diferencia económica decisiva: recolectar una hora de grabación que en Estados Unidos puede costar 30 dólares puede obtenerse en India por menos de una sexta parte.

El país ya concentra alrededor del 35% del mercado mundial de anotación de datos y cerca del 60% de los ingresos de esa actividad provienen de clientes estadounidenses. Empresas dedicadas a construir estas nuevas tuberías de información capturan las imágenes, las limpian y las clasifican para que los sistemas puedan distinguir una mano, un objeto o una secuencia de movimientos.

Entre las compañías que participan de este ecosistema aparece EgoLab, que cuenta a Tesla entre sus principales clientes. La empresa de Elon Musk apuesta con fuerza al desarrollo de robots humanoides.

El futuro, como tantas veces, se diseña en los países ricos y aprende a caminar observando los cuerpos baratos del Sur.

¿De quién son tus movimientos?

La pregunta parece extraña hasta que deja de serlo.

Una investigación sobre prácticas de recolección de datos en seis fábricas de cinco estados indios encontró que los trabajadores que utilizaron cámaras o anteojos inteligentes no recibieron pagos adicionales por producir grabaciones que luego podían venderse a compañías tecnológicas. Las empresas sostienen que compensan a las fábricas que facilitan la recopilación.

Lalita gana alrededor de 200 dólares mensuales.

“A veces nos dan una gaseosa”, contó sobre las jornadas de grabación.

El problema no es solamente económico.

Las cámaras también modificaron la vida dentro de la fábrica. Los trabajadores comenzaron a hablar menos. Algunos temían que sus errores o pausas fueran registrados. En ciertos casos, grabaciones similares fueron utilizadas para elaborar informes de productividad, calcular períodos considerados “inactivos” y registrar cuánto tiempo pasaban los empleados conversando con sus compañeros.

La cámara que debía enseñar al robot también descubrió que podía vigilar al humano.

Qué sorpresa.

Investigadoras laborales han advertido además sobre problemas de privacidad y consentimiento. Hubo trabajadoras que ingresaron a los baños olvidando que todavía llevaban las cámaras. Ninguna de las empresas tecnológicas consultadas por la investigación dijo solicitar autorización directamente a los empleados; algunos permisos se gestionaban con los propietarios de las fábricas.

Y aquí aparece una pregunta bastante antigua disfrazada de innovación tecnológica: ¿puede considerarse libre una decisión cuando quien debe tomarla teme perder su trabajo?

El conocimiento que vive en el cuerpo

Durante años hablamos de datos como si fueran números guardados en algún servidor.

Pero estos registros contienen algo distinto.

Un trabajador experimentado no piensa cada movimiento que realiza. Su cuerpo aprendió. Hay pequeñas decisiones, reflejos y habilidades construidas durante miles de horas de práctica.

La investigadora Sarayu Natarajan advierte que esos movimientos forman parte de un conocimiento corporal acumulado. Cuando son grabados y convertidos en datos, dejan de permanecer ligados a quien los produjo y pueden circular por las cadenas globales de inteligencia artificial.

Es una forma nueva de extracción.

Durante siglos extraímos minerales de la tierra. Después petróleo. Luego información personal.

Ahora empezamos a extraer conocimiento del cuerpo.

Quizás por eso el debate sobre la inteligencia artificial no pueda limitarse a preguntarnos qué trabajos desaparecerán. También tendremos que discutir quién es propietario de los datos que permiten automatizarlos, cómo se distribuye la riqueza creada y si quienes enseñaron a las máquinas deberían participar de ese valor.

Regalías. Participación en beneficios. Nuevos derechos sobre los datos laborales. Las respuestas todavía están en construcción.

Mientras tanto, Lalita sigue cosiendo.

Sus manos continúan corrigiendo pliegues y alineando telas como siempre. En algún servidor, lejos de Delhi, una versión digital de aquellos movimientos ya fue limpiada, clasificada y transformada en información.

Cuando le preguntaron si los trabajadores deberían recibir una parte del valor creado con esos datos, se rio otra vez.

Dijo que ni siquiera les pagan todo lo que vale el trabajo que hacen ahora.

Después hizo la pregunta que resume bastante bien nuestro tiempo:

¿Quién va a pagarnos cuando nos reemplacen los robots?