Esta es la historia no contada detrás del auge de los robots humanoides: un vasto y barato oleoducto de datos construido sobre el trabajo de miles de personas que, a menudo, no tienen idea de quién observará finalmente sus grabaciones.

Cómo funciona: los humanos como recolectores de datos

A diferencia de los modelos de IA que aprenden de texto, los robots necesitan ver cómo las manos humanas realmente se mueven, agarran e interactúan con objetos en el mundo real. Las simulaciones por computadora por sí solas no pueden enseñar a un robot a doblar la ropa sin destruirla o a navegar por una cocina abarrotada . Para cerrar esa brecha, las empresas están desplegando un nuevo tipo de trabajo ‘gig’:

• Micro1, una startup con sede en Palo Alto (California), ha reclutado a aproximadamente 4.000 «generalistas en robótica» en 71 países. Los trabajadores se montan iPhones en la cabeza con una correa y filman tareas coreografiadas como cocinar, limpiar, jardinería y cuidado de mascotas. Micro1 paga alrededor de 15 dólares por hora en algunos mercados (Nigeria, EE. UU.) y sus trabajadores en conjunto envían más de 160.000 horas de video al mes .
• Objectways también ha reclutado a miles de trabajadores en más de 50 países, utilizando tanto cámaras corporales como guantes de rastreo de movimiento .
• Instawork lanzó en junio de 2026 un sistema llamado Instacore –un dispositivo portátil con cinco cámaras montadas en el cuerpo conectadas a una mochila computarizada– que convierte a sus trabajadores ‘gig’ en recolectores de datos de entrenamiento para robots en lugares de trabajo como cocinas comerciales y almacenes .
• Human Archive, una startup respaldada por Y Combinator, paga a trabajadores en India para que usen gorras con cámara y guantes táctiles, con más de 1.000 auriculares con sensores activos desplegados en servicios domésticos, hoteles y restaurantes .
• World Context, una startup paquistaní fundada en 2025, graba a trabajadores de fábricas utilizando sensores propietarios y cámaras montadas en la cabeza, vendiendo conjuntos de datos de entrenamiento industrial a empresas de robótica de EE. UU. y China .
• DoorDash lanzó DoorDash Tasks en marzo de 2026, una aplicación que paga a 8 millones de ‘Dashers’ en EE. UU. para que graben sus quehaceres diarios para generar datos de entrenamiento para robótica .

Quién compra los datos: Tesla, Figure AI y Agility Robotics

Las grabaciones en primera persona recolectadas por los trabajadores ‘gig’ se utilizan para entrenar robots humanoides de Tesla (Optimus), Figure AI y Agility Robotics, entre otros . Figure AI, en particular, ha aumentado drásticamente su producción; su CEO, Brett Adcock, compartió que la empresa fabricó aproximadamente 150 unidades en abril de 2026, un aumento posible gracias a los datos de demostración humana real .

Las cifras son asombrosas

La escala del oleoducto de datos es enorme y está creciendo:

• Solo Micro1: ~4.000 colaboradores, 71 países, más de 160.000 horas de video al mes .
• JD.com (China): Trabajando con la ciudad de Suqian para generar 10 millones de horas de datos de entrenamiento para robótica en dos años .
• Mercado global: El mercado de infraestructura de datos de entrenamiento para modelos fundacionales de robots humanoides se valoró en 1.500 millones de dólares en 2025 y se proyecta que alcance los 62.800 millones de dólares para 2034 (una CAGR del 56%) .
• Inversión: Más de 6.000 millones de dólares fluyeron hacia la robótica humanoide en 2025 (Tesla Optimus, Figure AI, 1X, Agility Robotics), creando una demanda casi insaciable de datos de entrenamiento del mundo real .
• Estimaciones de capital de riesgo: Bessemer Venture Partners proyecta que los costos agregados de datos robóticos superarán los 3.000 millones de dólares para 2030 .

La brecha salarial: 15 dólares/hora frente a 2,60 dólares/hora

Existe una marcada disparidad salarial dentro de esta fuerza laboral global:

• Mercado de Nigeria / EE. UU.: Los trabajadores cobran aproximadamente 15 dólares por hora (por ejemplo, los colaboradores de Micro1 que graban con iPhones) .
• India: Los trabajadores reciben aproximadamente 250 rupias por hora, es decir, unos 2,60 dólares por hora, aproximadamente una sexta parte de lo que ganan sus homólogos en Nigeria o EE. UU. por el mismo tipo de trabajo .

Preocupaciones sobre la privacidad y las condiciones laborales

El rápido crecimiento de esta industria ha planteado serias cuestiones éticas:

• Falta de transparencia: A muchos trabajadores no se les dice qué empresas utilizarán finalmente sus grabaciones. Micro1 vende conjuntos de datos a desarrolladores de robótica humanoide, pero los trabajadores individuales a menudo desconocen al comprador final .
• Captura de familiares: Los trabajadores graban en sus propios hogares, por lo que a menudo se graba a sus cónyuges, hijos y espacios privados. Luego, las grabaciones se almacenan y utilizan para el entrenamiento de IA con poca claridad sobre las políticas de retención o eliminación .
• Brechas en el consentimiento informado: Los críticos argumentan que los trabajadores ‘gig’ en países de ingresos más bajos pueden no comprender completamente cómo se utilizarán los datos de sus movimientos, o que están entrenando a los robots que eventualmente podrían reemplazar su propio empleo .

La carrera global: los centros de datos respaldados por el Estado en China

La demanda de datos de IA corpórea no se limita a las empresas privadas. China lo ha convertido en una prioridad nacional, construyendo infraestructura respaldada por el Estado a gran escala:

• El Centro de Innovación de Robótica Humanoide de Pekín opera una base de datos y entrenamiento de robots de IA corpórea con docenas de escenarios simulados del mundo real, capaz de generar más de 500 horas de datos al día .
• En mayo de 2026, se inauguró la Base Piloto Nacional para Aplicaciones de IA Corpórea, entrenando a más de 140 robots en más de 40 escenarios laborales, como cocinas, almacenes y granjas .
• Un Centro de Entrenamiento de Datos para Robots Humanoides en el distrito de Shijingshan, Pekín, con un presupuesto de 30 millones de dólares, comenzó a entrenar a 100 robots humanoides en octubre de 2025 .
• Se han construido casi 100 centros de recolección de datos de IA corpórea en ciudades chinas, respaldados por capital estatal local y conglomerados tecnológicos, lo que los convierte en algunos de los compradores de robots más activos del mercado hoy en día .

En resumen

La práctica de utilizar trabajadores ‘gig’ globales de bajo costo como «sensores humanos» se ha convertido en la columna vertebral del entrenamiento de robots humanoides en 2026. Si bien genera conjuntos de datos enormes a una fracción del costo de la teleoperación tradicional, plantea preguntas incómodas sobre la explotación laboral, el consentimiento informado y la privacidad, particularmente porque los trabajadores en India ganan una fracción de lo que ganan sus homólogos en otros países por un trabajo idéntico, a menudo sin saber quién verá sus grabaciones.

Esta es la historia no contada detrás del auge de los robots humanoides: un vasto y barato oleoducto de datos construido sobre el trabajo de miles de personas que, a menudo, no tienen idea de quién observará finalmente sus grabaciones.

Cómo funciona: los humanos como recolectores de datos

A diferencia de los modelos de IA que aprenden de texto, los robots necesitan ver cómo las manos humanas realmente se mueven, agarran e interactúan con objetos en el mundo real. Las simulaciones por computadora por sí solas no pueden enseñar a un robot a doblar la ropa sin destruirla o a navegar por una cocina abarrotada . Para cerrar esa brecha, las empresas están desplegando un nuevo tipo de trabajo ‘gig’:

• Micro1, una startup con sede en Palo Alto (California), ha reclutado a aproximadamente 4.000 «generalistas en robótica» en 71 países. Los trabajadores se montan iPhones en la cabeza con una correa y filman tareas coreografiadas como cocinar, limpiar, jardinería y cuidado de mascotas. Micro1 paga alrededor de 15 dólares por hora en algunos mercados (Nigeria, EE. UU.) y sus trabajadores en conjunto envían más de 160.000 horas de video al mes .
• Objectways también ha reclutado a miles de trabajadores en más de 50 países, utilizando tanto cámaras corporales como guantes de rastreo de movimiento .
• Instawork lanzó en junio de 2026 un sistema llamado Instacore –un dispositivo portátil con cinco cámaras montadas en el cuerpo conectadas a una mochila computarizada– que convierte a sus trabajadores ‘gig’ en recolectores de datos de entrenamiento para robots en lugares de trabajo como cocinas comerciales y almacenes .
• Human Archive, una startup respaldada por Y Combinator, paga a trabajadores en India para que usen gorras con cámara y guantes táctiles, con más de 1.000 auriculares con sensores activos desplegados en servicios domésticos, hoteles y restaurantes .
• World Context, una startup paquistaní fundada en 2025, graba a trabajadores de fábricas utilizando sensores propietarios y cámaras montadas en la cabeza, vendiendo conjuntos de datos de entrenamiento industrial a empresas de robótica de EE. UU. y China .
• DoorDash lanzó DoorDash Tasks en marzo de 2026, una aplicación que paga a 8 millones de ‘Dashers’ en EE. UU. para que graben sus quehaceres diarios para generar datos de entrenamiento para robótica .

Quién compra los datos: Tesla, Figure AI y Agility Robotics

Las grabaciones en primera persona recolectadas por los trabajadores ‘gig’ se utilizan para entrenar robots humanoides de Tesla (Optimus), Figure AI y Agility Robotics, entre otros . Figure AI, en particular, ha aumentado drásticamente su producción; su CEO, Brett Adcock, compartió que la empresa fabricó aproximadamente 150 unidades en abril de 2026, un aumento posible gracias a los datos de demostración humana real .

Las cifras son asombrosas

La escala del oleoducto de datos es enorme y está creciendo:

• Solo Micro1: ~4.000 colaboradores, 71 países, más de 160.000 horas de video al mes .
• JD.com (China): Trabajando con la ciudad de Suqian para generar 10 millones de horas de datos de entrenamiento para robótica en dos años .
• Mercado global: El mercado de infraestructura de datos de entrenamiento para modelos fundacionales de robots humanoides se valoró en 1.500 millones de dólares en 2025 y se proyecta que alcance los 62.800 millones de dólares para 2034 (una CAGR del 56%) .
• Inversión: Más de 6.000 millones de dólares fluyeron hacia la robótica humanoide en 2025 (Tesla Optimus, Figure AI, 1X, Agility Robotics), creando una demanda casi insaciable de datos de entrenamiento del mundo real .
• Estimaciones de capital de riesgo: Bessemer Venture Partners proyecta que los costos agregados de datos robóticos superarán los 3.000 millones de dólares para 2030 .

La brecha salarial: 15 dólares/hora frente a 2,60 dólares/hora

Existe una marcada disparidad salarial dentro de esta fuerza laboral global:

• Mercado de Nigeria / EE. UU.: Los trabajadores cobran aproximadamente 15 dólares por hora (por ejemplo, los colaboradores de Micro1 que graban con iPhones) .
• India: Los trabajadores reciben aproximadamente 250 rupias por hora, es decir, unos 2,60 dólares por hora, aproximadamente una sexta parte de lo que ganan sus homólogos en Nigeria o EE. UU. por el mismo tipo de trabajo .

Preocupaciones sobre la privacidad y las condiciones laborales

El rápido crecimiento de esta industria ha planteado serias cuestiones éticas:

• Falta de transparencia: A muchos trabajadores no se les dice qué empresas utilizarán finalmente sus grabaciones. Micro1 vende conjuntos de datos a desarrolladores de robótica humanoide, pero los trabajadores individuales a menudo desconocen al comprador final .
• Captura de familiares: Los trabajadores graban en sus propios hogares, por lo que a menudo se graba a sus cónyuges, hijos y espacios privados. Luego, las grabaciones se almacenan y utilizan para el entrenamiento de IA con poca claridad sobre las políticas de retención o eliminación .
• Brechas en el consentimiento informado: Los críticos argumentan que los trabajadores ‘gig’ en países de ingresos más bajos pueden no comprender completamente cómo se utilizarán los datos de sus movimientos, o que están entrenando a los robots que eventualmente podrían reemplazar su propio empleo .

La carrera global: los centros de datos respaldados por el Estado en China

La demanda de datos de IA corpórea no se limita a las empresas privadas. China lo ha convertido en una prioridad nacional, construyendo infraestructura respaldada por el Estado a gran escala:

• El Centro de Innovación de Robótica Humanoide de Pekín opera una base de datos y entrenamiento de robots de IA corpórea con docenas de escenarios simulados del mundo real, capaz de generar más de 500 horas de datos al día .
• En mayo de 2026, se inauguró la Base Piloto Nacional para Aplicaciones de IA Corpórea, entrenando a más de 140 robots en más de 40 escenarios laborales, como cocinas, almacenes y granjas .
• Un Centro de Entrenamiento de Datos para Robots Humanoides en el distrito de Shijingshan, Pekín, con un presupuesto de 30 millones de dólares, comenzó a entrenar a 100 robots humanoides en octubre de 2025 .
• Se han construido casi 100 centros de recolección de datos de IA corpórea en ciudades chinas, respaldados por capital estatal local y conglomerados tecnológicos, lo que los convierte en algunos de los compradores de robots más activos del mercado hoy en día .

En resumen

La práctica de utilizar trabajadores ‘gig’ globales de bajo costo como «sensores humanos» se ha convertido en la columna vertebral del entrenamiento de robots humanoides en 2026. Si bien genera conjuntos de datos enormes a una fracción del costo de la teleoperación tradicional, plantea preguntas incómodas sobre la explotación laboral, el consentimiento informado y la privacidad, particularmente porque los trabajadores en India ganan una fracción de lo que ganan sus homólogos en otros países por un trabajo idéntico, a menudo sin saber quién verá sus grabaciones.