A estos trabajadores de la India se les ordenó grabarse para la IA: “¿Quién nos pagará cuando nos sustituyan los robots?”

La primera vez que los supervisores de la fábrica le entregaron a Lalita (nombre ficticio), una trabajadora de la confección, una cámara montada en la frente, se echó a reír. “Igual que la gente instala una cámara de seguridad en la pared, nos la instalaron a nosotros”, cuenta.

Esta mujer de 32 años llevaba casi un año trabajando en la fábrica textil, a las afueras de Delhi (India), cuando la dirección pidió a los trabajadores de su línea que se colocaran pequeñas cámaras en la frente antes de comenzar sus turnos. Nadie les explicó el motivo.

Mientras Lalita cosía camisas y pantalones, la cámara lo grababa todo: el ritmo de sus manos guiando la tela por la máquina de coser, la precisión con la que alineaba cuellos y costuras, la velocidad a la que sus dedos corregían pliegues e imperfecciones, e incluso las interacciones con sus compañeros. “Al principio nos pareció gracioso, por el aspecto que teníamos todos con el casco”, comenta.

Pero el ambiente en la planta de producción pronto empezó a cambiar. Preocupados por que se estuviera supervisando su productividad, los trabajadores se volvieron más conscientes de sus movimientos. Las conversaciones que normalmente se desarrollaban a lo largo de las líneas de costura se hicieron más silenciosas. Algunos prestaban mayor atención a su trabajo, temerosos de que cada error, pausa o distracción pudiera quedar captado por la cámara.

Lo que Lalita y sus compañeros no sabían era que sus rutinas diarias estaban siendo grabadas como parte de un esfuerzo cada vez mayor por parte de las empresas de la India para recopilar datos de primera mano de las naves industriales, información cada vez más valiosa en la carrera por automatizar el trabajo industrial.

Datos “egocéntricos” para entrenar a robots

Las grabaciones en primera persona de los movimientos e interacciones humanas se denominan “datos egocéntricos” y son fundamentales para entrenar a los robots que algún día podrían sustituir a los humanos en la cadena de producción.

Los robots humanoides se han convertido en la última frontera en la rápida evolución de la inteligencia artificial. Los expertos del sector describen cada vez más los datos como el mayor cuello de botella en la robótica y la automatización. A diferencia de los grandes modelos de lenguaje, como ChatGPT o Gemini, que se entrenaron con enormes cantidades de texto disponible en línea, los robots requieren grabaciones en primera persona del trabajo físico.

Las empresas que recopilan material de vídeo egocéntrico afirman que el futuro podría requerir cientos de millones —y potencialmente miles de millones— de horas de actividad humana filmadas en fábricas, almacenes, tiendas y hogares antes de que los robots puedan desenvolverse de forma fiable en entornos del mundo real.

EgoLab, una empresa india de agregación de datos que extrae esta información de la fábrica de Lalita en Gurugram, una ciudad del estado de Haryana, cuenta con Tesla entre sus principales clientes. El director ejecutivo de la empresa, Elon Musk, ha pronosticado que aproximadamente el 80% del valor futuro de Tesla no provendrá de los vehículos eléctricos, sino de sus robots humanoides.

India se está convirtiendo rápidamente en un centro crucial en la carrera mundial por recopilar datos egocéntricos. Intuyendo la oportunidad, ha surgido un ecosistema cada vez mayor de empresas —entre las que se incluyen Humyn AI, FPV Labs, Micro1, Egodata, Neocambrian, XP Robotics, Objectways, Scale AI y CynLr— para crear canales de datos destinados a las empresas de robótica.

“El sur de Asia sigue siendo el taller del mundo para muchas industrias que requieren mucha mano de obra. Si se quiere enseñar a un robot cómo trabajan los humanos, hay pocos lugares que ofrezcan la misma combinación de escala, diversidad y densidad de mano de obra que la India. Cada día, millones de trabajadores cosen prendas, montan productos, clasifican mercancías y realizan tareas que las empresas de robótica quieren que las máquinas aprendan”, afirma Puneet Jindal, fundador de Labellerr AI, una empresa tecnológica que recopila datos egocéntricos en la India.

Un coste más barato

La captura del material de vídeo es solo el primer paso antes de que las grabaciones se limpien y se anoten para los clientes, lo que garantiza que las manos permanezcan visibles, que los movimientos se registren con precisión y que las acciones se separen de la actividad de fondo. La India ya domina este negocio de la anotación de datos: según estimaciones del sector, el país representa alrededor del 35% del mercado mundial de anotación de datos, y aproximadamente el 60% de sus ingresos proviene de clientes estadounidenses.

El coste también es un factor importante. “Una empresa que paga 30 dólares la hora por la recopilación de datos en EE. UU. a menudo puede conseguir que se realice un trabajo similar en la India por menos de una sexta parte de ese coste”, afirma el fundador de otra empresa tecnológica, que ha solicitado permanecer en el anonimato. “En muchos casos, las empresas pueden simplemente llegar a acuerdos con fábricas para recopilar material de vídeo a gran escala, sin remunerar directamente a los trabajadores individuales”.

El análisis realizado por The Guardian sobre las prácticas de recopilación de datos en seis fábricas de cinco estados reveló que los trabajadores que llevaban dispositivos —desde gafas inteligentes de Meta hasta cámaras montadas en la cabeza— no recibían ninguna compensación por generar material de vídeo que posteriormente se vendía a empresas tecnológicas.

“A veces nos dan un refresco”, dice Lalita, que gana unos 200 dólares al mes en la fábrica. “Todavía no tengo claro si es porque estamos grabando imágenes o porque el calor de Delhi es insoportable”, añade.

Cuando se les preguntó por qué no se pagaba a los trabajadores por separado por generar valiosos conjuntos de datos, varias empresas argumentaron que las fábricas ya recibían una compensación por facilitar las grabaciones y que no era necesario realizar pagos adicionales a los trabajadores. Los críticos afirman que este razonamiento oculta quién es, en realidad, el productor de los datos.

“La demanda de datos egocéntricos se está disparando, y cada mes surgen nuevas empresas en el mercado que prometen ofrecerlos a un precio más bajo”, dice Jindal. “Los clientes internacionales suelen estar dispuestos a pagar mucho más por este material, pero la presión por ofrecer precios más bajos que la competencia sigue haciendo bajar los costes. Para cuando eso se refleja en la cadena de suministro, los trabajadores que generan los datos suelen quedarse sin nada”.

Jindal señala que los intentos de remunerar directamente a los trabajadores suelen encontrar resistencia por parte de los propietarios de las fábricas. “Su argumento es que los costes laborales ya están aumentando y los márgenes están bajo presión. Dicen que, si los costes siguen aumentando, las fábricas podrían cerrar o reducir sus operaciones, dejando a los trabajadores sin empleo”.

Robots y controles de productividad

En algunas fábricas, las grabaciones se están utilizando para algo más que entrenar a la IA. Los registros revisados por Scroll.in revelaron que algunas empresas también elaboraban informes de productividad a partir de las grabaciones, clasificando a los trabajadores en función del tiempo dedicado al trabajo activo, calculando las pérdidas derivadas de los periodos de “inactividad” e incluso registrando cuánto tiempo pasaban los trabajadores hablando con sus compañeros. En algunos casos, los documentos señalaban a trabajadores concretos e identificaban cuándo y dónde se reunían los compañeros para socializar.

Más allá de las preocupaciones por la vigilancia y el control directivo, Geeta Thatra, investigadora de la organización sin ánimo de lucro Work Fair and Free Foundation, con sede en Bengaluru, afirma que la rápida recopilación de datos en el lugar de trabajo está planteando cuestiones difíciles en torno a la privacidad. “He oído relatos de trabajadoras de la confección que iban al baño y se olvidaban de que llevaban cámaras montadas en la cabeza”, dice Thatra. “¿Qué ocurre con las cuestiones de seguridad y privacidad en esos casos? Todavía no tenemos respuestas para ello”.

La decisión de participar en los entornos de fábrica tampoco es nada sencilla. “En lugares de trabajo donde el empleo es precario o se gestiona a través de contratistas, la cuestión del consentimiento se vuelve extremadamente complicada”, explica. “Puede parecer que un trabajador está de acuerdo en llevar una cámara, pero ¿puede realmente negarse sin temer consecuencias para su puesto de trabajo?”.

Ninguna de las siete empresas tecnológicas entrevistadas por The Guardian afirmó haber solicitado el consentimiento directamente a los trabajadores. En cambio, algunas señalaron que los permisos se obtuvieron a través de la dirección de la fábrica.

La recopilación de datos egocéntricos también se está extendiendo más allá de las naves industriales. Varias empresas tecnológicas están contratando actualmente a trabajadores de la economía sumergida (en particular, obreros de la construcción, repartidores y vendedores ambulantes) para que registren sus actividades diarias. A diferencia de lo que ocurre en las fábricas, donde los pagos suelen canalizarse a través de los empleadores, estos trabajadores suelen recibir su remuneración directamente de contratistas locales que colaboran con las empresas tecnológicas.

Munazir (también nombre ficticio), que recientemente ha empezado a registrar su trabajo como albañil en una obra de Bangalore, afirma que gana entre 30 dólares y 40 dólares a la semana con estos encargos, con una remuneración media de unos tres dólares por hora. Estos ingresos adicionales son importantes para él: la mayoría de días gana menos de ocho dólares con su trabajo habitual. “El teléfono me resulta pesado e incómodo de llevar”, cuenta. “Pero acabo de empezar. Quizá me acostumbre con el tiempo”, confía.

Aunque participa de forma voluntaria, Munazir apenas tiene idea de qué ocurre con las grabaciones que realiza. “Solo sé que me proporciona unos ingresos extra”, asegura. “No tengo ni idea de qué hacen después con los datos”. Las empresas entrevistadas por The Guardian reconocen que a los trabajadores que graban las imágenes no se les explica exactamente cómo se utilizarán los datos en última instancia.

“Tradicionalmente, los trabajadores venden su mano de obra a cambio de un salario. En este caso, además, están generando un valioso activo digital”, afirma Madhumita Dutta, investigadora de la Universidad Estatal de Ohio que estudia la relación entre la IA, la tecnología y el trabajo. “Si no son conscientes de que sus movimientos, habilidades y rutinas se están convirtiendo en conjuntos de datos que pueden cederse bajo licencia, venderse o utilizarse para entrenar sistemas comerciales de IA, tienen pocas oportunidades de negociar una compensación u oponerse a los usos posteriores”, sostiene.

Para Sarayu Natarajan, fundadora del Instituto Aapti, con sede en Bengaluru, que investiga la intersección entre tecnología y sociedad, el debate va más allá del consentimiento y la compensación.

A diferencia de los datos habituales del lugar de trabajo, estas grabaciones capturan el conocimiento corporal de los trabajadores: los movimientos, los instintos y las habilidades acumuladas a lo largo de años de experiencia. Sin embargo, una vez convertidos en conjuntos de datos, ese conocimiento puede circular a través de las cadenas de suministro globales de IA.

“Los datos tienen su origen en el cuerpo y las acciones de un trabajador, pero una vez extraídos ya no permanecen vinculados a ellos de la misma manera”, señala Natarajan.

Esto, argumenta, plantea cuestiones difíciles sobre la propiedad y la remuneración que los actuales contratos y convenios laborales no están preparados para resolver. A los trabajadores, si se les paga, normalmente se les remunera por su tiempo, no por el valor a largo plazo que puedan generar los datos que producen. A medida que las empresas desarrollan sistemas de IA cada vez más valiosos a partir de dichos conjuntos de datos, es posible que los responsables políticos tengan que plantearse nuevos mecanismos —desde royalties hasta otras formas de reparto del valor— que reconozcan las contribuciones de los trabajadores más allá del salario diario.

De vuelta en la fábrica, Lalita sigue cosiendo cuellos y costuras como siempre ha hecho. El material de vídeo que ayudó a generar ahora se encuentra en otro lugar: depurado, anotado y transformado en datos.

Cuando se le pregunta si los trabajadores deberían recibir una parte del valor creado a partir de los conjuntos de datos construidos sobre su trabajo, Lalita se ríe. “Ni siquiera estamos recibiendo lo que realmente valemos por el trabajo que hacemos ahora”, dice. “¿Quién nos va a pagar cuando nos sustituyan los robots?”, se pregunta.