Arranquemos por lo concreto: una mujer en el distrito de Karur, al sur de India, corta verduras con un teléfono sujeto a la frente y, cuando termina, manda el video a una empresa que entrena robots. A cambio, le pagan. Así, sin más misterio. Y sí, ya estoy viendo la pregunta lógica: ¿a quién se le ocurre financiar el aprendizaje de una máquina con la pelada de unas papas? Sigan leyendo, que la cosa tiene más miga de la que parece.

La escena parece salida de un experimento doméstico, pero es parte de un negocio en expansión. Las compañías que desarrollan inteligencia artificial necesitan montañas de datos visuales para enseñarles a las máquinas cómo se hacen las cosas en el mundo real. Y resulta que las manos de Divya, ejecutando las tareas de siempre, valen oro para esos sistemas. Lo que para ella es rutina, para un robot en formación es una clase particular.

Por qué filmar una cebolla rallada sirve para entrenar a un robot

La idea de fondo es bastante directa. Un robot que aspire o que sirva un vaso de agua no nace sabiendo: primero tiene que ver cómo lo hace un humano, una y otra vez, hasta identificar los patrones. Los videos de Divya muestran desde su propio punto de vista cómo toma el cuchillo, cómo apoya la tabla, cómo acomoda los trozos. Esas imágenes se transforman en ejemplos con los que los algoritmos aprenden a reconocer objetos, a calcular la fuerza necesaria y a decidir el recorrido del brazo mecánico cuando la cocina real les presente una situación parecida. La diferencia con un robot viejo, de los que repetían una secuencia fija, es que estos pueden improvisar cuando algo cambia de lugar o aparece un obstáculo inesperado. Por eso necesitan material grabado por personas de carne y hueso, con sus imperfecciones y sus atajos incluidos.

Acá viene el primer dato que duele: filmar no es lo mismo que hacer. Divya cuenta que una tarea que normalmente le lleva media hora, como cortar verduras, se le estira a una hora entera cuando tiene que grabar el proceso. Hay que acomodar el teléfono, cuidar el encuadre, repetir los movimientos para que la cámara los capture bien. El trabajo termina siendo más largo y más cansador que la rutina original. Si alguna vez se quejaron de que hacer la comida lleva demasiado tiempo, imagínense agregarle la producción audiovisual.

Cuatro horas de filmación, dos horas que sirven

Y hay otro filtro antes de cobrar. De las cuatro horas que Divya dedica a filmar en una jornada, entre dos y dos horas y media terminan siendo aprobadas. El resto queda afuera por movimientos mal encuadrados, tomas borrosas o secuencias que no cumplen con lo que la empresa necesita. Es decir: se trabaja más de lo que se factura. Un detalle que cualquier autónomo argentino conoce bien, porque cobrar por hora efectiva mientras se le va el doble en tiempos muertos es un clásico nacional.

Lo más interesante del caso, y lo que le da una vuelta de tuerca humana al asunto, es lo que cambió en la vida de Divya. Antes, para cargar saldo en el celular tenía que pedirle plata a su marido. Hoy paga la recarga y se hace alguna que otra compra con lo que junta grabando cómo limpia o cómo cocina. No se volvió millonaria, ni falta que hace: pasó de depender para lo mínimo a manejarse con lo propio. Eso, en cualquier barrio de cualquier país, es una transformación silenciosa pero enorme.

Las tareas del hogar, convertidas en material de entrenamiento

• Filmar las tareas con un celular sujeto a la cabeza, desde el punto de vista de quien las ejecuta.
• Aprobar solo una parte de lo grabado: de cuatro horas, entre dos y dos horas y media.
• Dedicar el doble de tiempo a una tarea cuando hay que registrarla en video.
• Generar ingresos propios para gastos cotidianos sin depender de la pareja.

La experiencia de Divya deja al descubierto una aplicación concreta, y bastante terrenal, del trabajo humano en el aprendizaje de las máquinas. Cada vez que un robot aprenda a doblar una sábana o a fregar un piso, probablemente detrás habrá decenas de videos como los de ella. La próxima vez que escuchen que la inteligencia artificial viene por todos los trabajos, recuerden este caso: a veces empieza por alguien que, con la cámara en la frente, está rallando zanahorias para que un algoritmo entienda cómo se hace. Y yo me pregunto, mientras escribo esto con la térmica del ventilador a full: ¿a ustedes qué tarea del hogar les gustaría que un robot aprendiera primero? Porque en esta redacción, el café ya estaría bueno que lo sirviera alguien que no se distraiga con el celular. Firma: Ezequiel Arjona, Deportes.