Si alguna vez se te cayeron los fideos al agua porque el teléfono te explotó con una notificación, imaginate lo que es tener un celular atado a la frente mientras cortás una cebolla. Eso es lo que hace Divya todos los días en el distrito de Karur, India, y no es un capricho ni un video para TikTok: es su trabajo.

Divya filma tareas domésticas comunes y corrientes —cortar verduras, limpiar, fregar— con un smartphone sujeto a la cabeza. Los videos no son para ella ni para sus seguidores: son material de entrenamiento para robots con inteligencia artificial. O sea, cada vez que un robot aprende a mover una sartén sin tirarla al piso, es probable que parte de lo que vio fue a una mujer como Divya haciéndolo primero.

De la cocina al dataset

La lógica es simple y a la vez un poco perturbadora. Para que una máquina aprenda a desenvolver en una casa necesita ejemplos visuales de cómo se manipulan objetos: dónde se agarra un vaso, cuánta fuerza hace falta para abrir una tapa, qué ángulo tiene la muñeca cuando se limpia una mesada. Una cocina no es una fábrica: los objetos están desordenados, las luces cambian, las superficies se mojan. Un robot que solo repite una secuencia fija se rompe al primer tropezón. Por eso se nutre de grabaciones humanas.

Divya produce esas imágenes con la cámara en primera persona. Después las manda y espera el visto bueno. Pero ojo: no todo lo que filma sirve.

“Si normalmente me toma 30 minutos cortar verduras, este trabajo me toma una hora cuando tengo que grabarlo en video.”Divya, trabajadora de grabación en India

Cuatro horas grabadas, dos aprobadas

• Graba unas cuatro horas por jornada.
• Le aprueban entre dos y dos horas y media de material.
• Una tarea habitual le lleva el doble de tiempo cuando tiene que filmarla.
• El pago lo cobra en rupias, aunque la nota no precisa el monto exacto.
• Con lo que gana paga la recarga del celular y hace compras por su cuenta, sin pedirle plata al marido.

Acá va mi confesión de ironía: yo tardo más en explicarle a un electrodoméstico cómo funciona que Divya en cortarle las verduras a un dataset. Y ni siquiera me pagan por eso.

Lo que el caso de Divya deja en evidencia

La nota cuenta una aplicación concreta del trabajo humano en el aprendizaje de máquinas: convertir actividades cotidianas en ejemplos visuales. No es glamoroso, no sale en las conferencias de inteligencia artificial con luces LED, y sin embargo sin esto los robots domésticos seguirían chocando contra la mesa ratona. También muestra cómo la economía de los datos —esa cosa tan abstracta que discute todo el mundo— termina dependiendo de una señora con un celular en la cabeza y una cebolla en la tabla.

Mi consejo, si te toca hacer un trabajo raro para ganarte unos pesos: que al menos te sirva para no tener que pedirle saldo a nadie. Cobrá siempre de tu lado.