DoorDash lanzó Tasks: trabajadores de la gig economy se graban en video para entrenar AI

DoorDash — la empresa que la mayoría de las personas conoce como una plataforma de entrega de comida — lanzó silenciosamente un nuevo producto llamado Tasks. Es una aplicación donde gente corriente graba vídeos de su vida cotidiana por una pequeña recompensa. Lavar ropa, freír huevos, pasear por el parque — todo esto ahora puede monetizarse.

Un periodista de Wired lo probó en persona y llegó a una conclusión inquietante: Tasks no es un trabajo secundario, sino una ventana hacia un futuro sombrío de la economía de plataformas. El esquema funciona de forma tan simple que roza el absurdo. El usuario abre la aplicación, ve una lista de tareas y elige la que le conviene.

Una tarea podría sonar así: "Graba un vídeo de 3 minutos cocinando en tu cocina". Presionas grabar, completas la tarea, subes el archivo. Se acredita una recompensa por el vídeo — típicamente algunos centavos o dólares, dependiendo de la complejidad.

El dinero se acumula y se retira a través de sistemas de pago estándar. ¿Quién compra estos vídeos? Grandes empresas tecnológicas que necesitan datos de entrenamiento para sistemas de IA.

Se trata de visión por computadora, reconocimiento de movimientos, comprensión de escenas cotidianas. Para enseñarle a una red neuronal a entender cómo una persona fríe huevos, necesitas mostrarle miles de grabaciones de gente real friendo huevos en diferentes condiciones, en diferentes cocinas, con diferentes iluminaciones. DoorDash actúa como intermediaria: agrega a los ejecutores y vende el resultado a clientes corporativos.

En esencia, es Amazon Mechanical Turk, pero para datos visuales en la era de la IA generativa. El problema radica en la economía. Si anteriormente los trabajadores de plataforma de DoorDash podían ganar $15–25 por hora haciendo entregas de comida, antes de deducir costos de transporte, Tasks ofrece significativamente menos.

Un periodista que pasó varias horas en la aplicación ganó cantidades que difícilmente pueden llamarse ni ingresos complementarios. Mientras tanto, la barrera de entrada es mínima — solo necesitas un smartphone con cámara — lo que inevitablemente crea competencia entre un número enorme de ejecutores y presiona las tarifas hacia abajo. Esta es una trampa clásica de la economía de plataformas: cuanto más fácil es entrar, más barato se vuelve el trabajo.

La naturaleza del trabajo mismo también es interesante. A diferencia de los servicios de entrega o taxi, Tasks no requiere desplazamiento físico — las tareas se completan en casa. Esto reduce la barrera para personas que no pueden o no quieren trabajar fuera de casa.

Pero también significa que los competidores no están limitados por la geografía: un ejecutor de Manila o Lagos puede completar la misma tarea que un usuario de Nueva York por mucho menos dinero. Globalización del mercado de datos de entrenamiento en acción. También está la cuestión de la privacidad.

Cuando grabas un vídeo en casa, involuntariamente compartes datos sobre tu interior, tus hábitos y miembros de la familia que aparecen accidentalmente en la cámara. Adónde van estas grabaciones, quién las procesa, cuánto tiempo se almacenan — Tasks, según el relato del periodista, no hace esto suficientemente transparente para los ejecutores. El mercado de datos de entrenamiento para IA se valúa en miles de millones de dólares y continúa creciendo conforme grandes laboratorios compiten por la calidad y diversidad de conjuntos de datos.

Nichos como Tasks ya han sido llenados antes: Scale AI, Remotasks, Appen, CloudFactory llevan años trabajando con ejecutores de plataforma para la anotación de datos. DoorDash simplemente llegó a este mercado con una marca reconocible y millones de usuarios en su base de datos. Esto demuestra hacia dónde se dirige la economía de plataformas — de la entrega física de bienes a la entrega de comportamiento humano como materia prima para la IA.

Los mismos mecanismos, la misma precariedad, un nuevo tipo de tarea. Mientras las empresas tecnológicas paguen por datos de entrenamiento, las plataformas encontrarán formas de recopilarlos — barato, a escala, y con la participación de personas que necesitan ingresos complementarios. Tasks no es un futuro lejano.

Es el presente, ya disponible en la App Store.