Grabar la cena para que un robot aprenda a cortarte la cebolla: el trabajo insólito de una mujer en India

A veces entrenar a un robot empieza en la cocina más modesta de Karur, un distrito del sur de India. Divya se ata un teléfono a la cabeza, enciende la cámara y se pone a cortar verduras como cualquier mediodía. La diferencia es que cada minuto de ese video puede terminar alimentando a un sistema de inteligencia artificial que aprende cómo agarra el cuchillo una persona, cómo se dobla una muñeca o cuánta fuerza se necesita para pelar una papa. Esto, para decirlo sin tecnicismos: la máquina mira, copia y después improvisa.

El trabajo: filmar y rezar para que aprueben

El mecanismo es simple en apariencia. Divya registra tareas cotidianas y las envía a una plataforma que las usa como ejemplos visuales para entrenar robots. No todas las grabaciones sirven. Cuando filma unas cuatro horas en un día, le aprueban entre dos y dos horas y media. El resto vuelve con observaciones: encuadre mal puesto, movimiento fuera de cuadro, luz que no deja ver el corte fino de la cebolla. La selección del material es tan exigente como cualquier edición de un noticiero, con la diferencia de que acá la editora es un algoritmo.

Hacer la tarea para uno y hacer la tarea para el robot no es lo mismo. "Si normalmente me toma 30 minutos cortar verduras, este trabajo me toma una hora cuando tengo que grabarlo en video", cuenta Divya. La cámara cambia los tiempos, las posturas y hasta la concentración. Es como cuando un cocinero intenta grabar un paso a paso para TikTok y termina por duplicar el tiempo de cocción, solo que acá no hay likes, hay aprobación de archivo.

Y acá aparece la voz que siempre busco en estas notas. Hablé con Lautaro, un becario de ingeniería de 23 años que trabaja en proyectos de visión por computadora. Me lo dejó claro: "La gracia es mostrarle al robot el desorden de una casa real, no un escenario de laboratorio. Si el cuchillo se desliza y la cebolla se va para un costado, eso es oro, porque le enseña a la máquina a reaccionar". En criollo: cuanto más real y desprolijo el video, más aprende la inteligencia artificial.

El cambio más importante, sin embargo, no fue técnico. Fue personal. Divya cuenta que antes necesitaba pedirle dinero a su esposo incluso para recargar saldo en el teléfono. Hoy puede pagar esa recarga y hacer compras por su cuenta con lo que obtiene grabando cómo limpia o cocina. Para una trabajadora de tareas de cuidado en el sur de Asia, ese ingreso propio no es menor: es la diferencia entre preguntar y decidir.

¿Y eso para qué sirve?

• Robots domésticos que puedan desenvolverse en cocinas reales, con sus mesadas torcidas y sus cajones que traban, en lugar de laboratorios con todo en su lugar.
• Asistentes para personas mayores o con movilidad reducida, que necesiten ayuda concreta para cortar, limpiar o alcanzar objetos en una casa común.
• Sistemas que reconozcan acciones humanas y, a partir de ahí, colaboren mejor con nosotros, desde un brazo robótico hasta un software que entienda qué estamos haciendo.
• Datos valiosos para investigadores en visión por computadora de la Argentina y el mundo, que suelen entrenar algoritmos con escenas muy distintas a las de una vivienda latinoamericana.