Micro1 recopila vídeos domésticos en todo el mundo para entrenar robots humanoides

El entrenamiento de robots humanoides se ha topado no solo con la mecánica y los chips, sino también con la falta de datos reales sobre cómo se mueven las personas y manipulan objetos en casa. Por eso, en torno al sector crece rápido un nuevo mercado: miles de trabajadores gig graban en casa cómo planchan, limpian y cocinan, y esos vídeos se convierten en datos de entrenamiento para robots.

Cómo funciona este mercado

Uno de estos trabajadores es Zeus, estudiante de Medicina en Nigeria. Tras su turno en el hospital, enciende un aro de luz, se sujeta un iPhone a la frente y graba tareas domésticas en primera persona. Micro1, con sede en Palo Alto, reúne estos vídeos de contratistas en más de 50 países, entre ellos India, Nigeria y Argentina, y después los vende a empresas de robótica. Primero un asistente de IA selecciona a los candidatos, y los vídeos pasan por una revisión automática y manual antes del etiquetado.

• doblar la ropa y plancharla
• lavar los platos y limpiar la cocina
• cocinar y manejar utensilios
• trasladar objetos por la habitación
• navegación sencilla en espacios domésticos reducidos

Visto desde fuera, parece un trabajo extra muy simple: hay que moverse con naturalidad, mantener las manos en el encuadre y repetir acciones domésticas conocidas. Pero precisamente en estos vídeos los modelos aprenden a entender el agarre de objetos, los cambios de postura corporal y los escenarios básicos de interacción con las cosas. Para algunos contratistas es un ingreso aceptable: a Zeus le pagan unos 15 $ la hora. Aun así, el trabajo se vuelve monótono enseguida, y en un piso pequeño es difícil inventar suficientes escenas y variaciones nuevas.

Para qué lo necesitan los robots

El último auge de la robótica nace en buena medida del éxito de los grandes modelos de lenguaje. La lógica del sector es simple: si los chatbots aprendieron con enormes volúmenes de texto, los humanoides también pueden entrenarse con grandes volúmenes de datos de movimiento. El problema es que el mundo físico es mucho más complejo que internet. Las simulaciones funcionan razonablemente bien para caminar o hacer trucos de demostración, pero reflejan peor la fuerza de presión, la fricción, los movimientos imprecisos y el caos de una cocina, un dormitorio o un almacén reales.

Según Ali Ansari, director de Micro1, las empresas de robótica ya gastan más de 100 millones de dólares al año en comprar datos reales. En 2025, los inversores aportaron más de 6000 millones de dólares a los robots humanoides, y Micro1 no es la única que busca estos datos: Scale AI y Encord desarrollan programas similares, DoorDash paga a sus repartidores por grabar tareas domésticas y en China se enseñan movimientos a trabajadores mediante cascos de realidad virtual y exoesqueletos en centros especializados. Incluso a esta escala, el mercado solo está construyendo la infraestructura de recopilación de datos.

«Llevará más tiempo de lo que muchos piensan».

Esta valoración, que según el artículo comparten también expertos en robótica, describe bien el estado actual del mercado y las expectativas del sector. Ni siquiera decenas o cientos de miles de horas de vídeo parecen suficientes todavía para robots verdaderamente universales. El sector aún tiene que averiguar qué datos son realmente útiles, cuántas variaciones hacen falta para un entrenamiento fiable y si es posible reunir un conjunto así sin que se disparen los costes ni caiga la calidad.

Dónde empiezan los riesgos

El problema más evidente es la privacidad. Las empresas piden no mostrar rostros, nombres, números de teléfono ni otros identificadores obvios. Pero incluso sin ellos, los vídeos registran el interior de la vivienda, objetos personales, hábitos, niños, vecinos y la rutina diaria. Para los trabajadores con familia la tarea es especialmente incómoda: deben vigilar constantemente que no entre en plano un niño o algún vecino. Al final, los «datos para un robot» son un registro muy detallado de la vida cotidiana de otras personas.

Hay un segundo problema: la calidad y la transparencia de toda la cadena. Los trabajadores entrevistados saben que ayudan a entrenar robots, pero a menudo no saben cómo se almacenarán exactamente las grabaciones, a quién se transmitirán ni si después se podrá conseguir su eliminación. Además, los roboticistas advierten de que los hábitos domésticos no siempre son seguros ni sirven siempre como modelo para una máquina. Si un robot asimila patrones erróneos de los vídeos domésticos, los fallos aparecerán en el trabajo real, y controlarlo con un flujo de vídeos de miles de personas es muy difícil.

Qué significa

El auge de los robots humanoides se sostiene hoy no solo en nuevos modelos y hardware, sino también en un mercado oculto de trabajo manual que suministra al sector datos sobre la vida cotidiana. Si las empresas quieren llevar los robots domésticos e industriales a un uso masivo, tendrán que resolver no solo el entrenamiento, sino también la cuestión del consentimiento, la privacidad y la calidad de los datos. De lo contrario, la «última milla» de la automatización será mucho más larga de lo que prometen las presentaciones.