Questa è la storia nascosta dietro il boom dei robot umanoidi: un vasto e a basso costo canale di dati costruito sul lavoro di migliaia di persone che spesso non sanno chi guarderà le loro registrazioni.

Come funziona: gli esseri umani come raccoglitori di dati

A differenza dei modelli di IA che apprendono dai testi, i robot hanno bisogno di vedere come le mani umane si muovono, afferrano e interagiscono con gli oggetti nel mondo reale. Le simulazioni al computer da sole non possono insegnare a un robot a piegare il bucato senza distruggerlo o a muoversi in una cucina in disordine . Per colmare questo divario, le aziende stanno implementando un nuovo tipo di "gig":

• Micro1, una startup di Palo Alto, ha reclutato circa 4.000 "generalisti della robotica" in 71 Paesi. I lavoratori montano iPhone sulla testa usando una fascia e filmano compiti coreografici come cucinare, pulire, fare giardinaggio e prendersi cura degli animali. Micro1 paga circa 15 dollari l'ora in alcuni mercati (Nigeria, USA) e i suoi lavoratori inviano collettivamente oltre 160.000 ore di video al mese .
• Objectways ha reclutato migliaia di lavoratori in oltre 50 Paesi, utilizzando sia telecamere indossabili che guanti per il tracciamento del movimento .
• Instawork ha lanciato un sistema chiamato Instacore nel giugno 2026: un dispositivo indossabile con cinque telecamere montate sul corpo collegate a uno zaino computerizzato, trasformando i suoi gig worker esistenti in raccoglitori di dati per l'addestramento dei robot in luoghi di lavoro come cucine commerciali e magazzini .
• Human Archive, una startup sostenuta da Y Combinator, paga lavoratori indiani per indossare berretti con telecamere e guanti tattili, con oltre 1.000 sensori headset attivi distribuiti in servizi domestici, hotel e ristoranti .
• World Context, una startup pakistana fondata nel 2025, registra operai in fabbrica utilizzando sensori proprietari e telecamere montate sulla testa, vendendo dataset di addestramento industriale a aziende di robotica americane e cinesi .
• DoorDash ha lanciato DoorDash Tasks nel marzo 2026, un'app che paga 8 milioni di Dasher statunitensi per registrare le faccende quotidiane come dati di addestramento per la robotica .

Chi acquista i dati: Tesla, Figure AI e Agility Robotics

Le riprese in prima persona raccolte dai gig worker vengono utilizzate per addestrare robot umanoidi di Tesla (Optimus), Figure AI e Agility Robotics, tra gli altri . Figure AI, in particolare, ha aumentato vertiginosamente la produzione, con l'amministratore delegato Brett Adcock che ha dichiarato che l'azienda ha prodotto circa 150 unità nell'aprile 2026, un'impennata resa possibile dai dati di dimostrazione umana nel mondo reale .

I numeri sono sbalorditivi

La scala di questo canale di dati è enorme e in crescita:

• Solo Micro1: ~4.000 contributori, 71 Paesi, oltre 160.000 ore di video al mese .
• JD.com (Cina): collabora con la città di Suqian per generare 10 milioni di ore di dati di addestramento per la robotica in due anni .
• Mercato globale: il mercato delle infrastrutture dati per l'addestramento dei modelli di base per robot umanoidi è stato valutato 1,5 miliardi di dollari nel 2025 e si prevede che raggiungerà 62,8 miliardi di dollari entro il 2034 (un CAGR del 56%) .
• Investimenti: oltre 6 miliardi di dollari sono confluiti nella robotica umanoide nel 2025 (Tesla Optimus, Figure AI, 1X, Agility Robotics), creando una domanda quasi insaziabile di dati di addestramento dal mondo reale .
• Stime di venture capital: Bessemer Venture Partners prevede che i costi aggregati dei dati robotici supereranno i 3 miliardi di dollari entro il 2030 .

Il divario retributivo: 15 dollari/ora contro 2,60 dollari/ora

Esiste una forte disparità retributiva all'interno di questa forza lavoro globale:

• Mercato Nigeria/USA: ai lavoratori vengono pagati circa 15 dollari/ora (ad esempio, i contributori di Micro1 che registrano con iPhone) .
• India: ai lavoratori vengono pagati circa 250 rupie/ora, ovvero circa 2,60 dollari/ora – all'incirca un sesto di quanto guadagnano i colleghi in Nigeria o negli USA per lo stesso tipo di lavoro .

Preoccupazioni sulla privacy e sul lavoro

La rapida crescita di questo settore ha sollevato serie questioni etiche:

• Mancanza di trasparenza: molti lavoratori non sanno quali aziende utilizzeranno le loro riprese. Micro1 vende dataset a sviluppatori di robot umanoidi, ma i singoli lavoratori spesso non conoscono l'acquirente finale .
• Riprese di familiari: i lavoratori filmano nelle loro case, il che significa che coniugi, bambini e spazi privati vengono spesso registrati. Le riprese vengono poi archiviate e utilizzate per l'addestramento dell'IA con una chiarezza limitata sulle politiche di conservazione o cancellazione .
• Lacune nel consenso informato: i critici sostengono che i gig worker nei Paesi a basso reddito potrebbero non comprendere appieno come verranno utilizzati i loro dati di movimento – o che stanno addestrando robot che potrebbero eventualmente sostituire una manodopera umana simile .

La corsa globale: i data center sostenuti dallo stato cinese

La domanda di dati per l'IA incarnata non è limitata alle aziende private. La Cina ne ha fatto una priorità nazionale, costruendo infrastrutture sostenute dallo stato su larga scala:

• Il Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics gestisce una base di dati e addestramento per robot IA incarnati con dozzine di scenari simulati del mondo reale, in grado di generare oltre 500 ore di dati al giorno .
• Nel maggio 2026 è stata inaugurata la National Pilot Base for Embodied AI Applications, che addestra oltre 140 robot in oltre 40 scenari lavorativi, tra cui cucine, magazzini e fattorie .
• Un Centro di addestramento dati per robot umanoidi dedicato nel distretto di Shijingshan a Pechino, con un budget di 30 milioni di dollari, ha iniziato ad addestrare 100 robot umanoidi nell'ottobre 2025 .
• Quasi 100 centri di raccolta dati per l'IA incarnata sono stati costruiti nelle città cinesi, sostenuti da capitali statali locali e conglomerati tecnologici, diventando alcuni degli acquirenti di robot più attivi sul mercato oggi .

In conclusione

La pratica di utilizzare gig worker globali a basso costo come "sensori umani" è diventata la spina dorsale dell'addestramento dei robot umanoidi nel 2026. Mentre genera enormi dataset a una frazione del costo della teleoperazione tradizionale, solleva domande scomode sullo sfruttamento del lavoro, il consenso informato e la privacy – in particolare quando i lavoratori in India guadagnano una frazione di quanto guadagnano i loro colleghi in altri Paesi per un lavoro identico, spesso senza sapere chi guarderà le loro registrazioni.

Questa è la storia nascosta dietro il boom dei robot umanoidi: un vasto e a basso costo canale di dati costruito sul lavoro di migliaia di persone che spesso non sanno chi guarderà le loro registrazioni.

Come funziona: gli esseri umani come raccoglitori di dati

A differenza dei modelli di IA che apprendono dai testi, i robot hanno bisogno di vedere come le mani umane si muovono, afferrano e interagiscono con gli oggetti nel mondo reale. Le simulazioni al computer da sole non possono insegnare a un robot a piegare il bucato senza distruggerlo o a muoversi in una cucina in disordine . Per colmare questo divario, le aziende stanno implementando un nuovo tipo di "gig":

• Micro1, una startup di Palo Alto, ha reclutato circa 4.000 "generalisti della robotica" in 71 Paesi. I lavoratori montano iPhone sulla testa usando una fascia e filmano compiti coreografici come cucinare, pulire, fare giardinaggio e prendersi cura degli animali. Micro1 paga circa 15 dollari l'ora in alcuni mercati (Nigeria, USA) e i suoi lavoratori inviano collettivamente oltre 160.000 ore di video al mese .
• Objectways ha reclutato migliaia di lavoratori in oltre 50 Paesi, utilizzando sia telecamere indossabili che guanti per il tracciamento del movimento .
• Instawork ha lanciato un sistema chiamato Instacore nel giugno 2026: un dispositivo indossabile con cinque telecamere montate sul corpo collegate a uno zaino computerizzato, trasformando i suoi gig worker esistenti in raccoglitori di dati per l'addestramento dei robot in luoghi di lavoro come cucine commerciali e magazzini .
• Human Archive, una startup sostenuta da Y Combinator, paga lavoratori indiani per indossare berretti con telecamere e guanti tattili, con oltre 1.000 sensori headset attivi distribuiti in servizi domestici, hotel e ristoranti .
• World Context, una startup pakistana fondata nel 2025, registra operai in fabbrica utilizzando sensori proprietari e telecamere montate sulla testa, vendendo dataset di addestramento industriale a aziende di robotica americane e cinesi .
• DoorDash ha lanciato DoorDash Tasks nel marzo 2026, un'app che paga 8 milioni di Dasher statunitensi per registrare le faccende quotidiane come dati di addestramento per la robotica .

Chi acquista i dati: Tesla, Figure AI e Agility Robotics

Le riprese in prima persona raccolte dai gig worker vengono utilizzate per addestrare robot umanoidi di Tesla (Optimus), Figure AI e Agility Robotics, tra gli altri . Figure AI, in particolare, ha aumentato vertiginosamente la produzione, con l'amministratore delegato Brett Adcock che ha dichiarato che l'azienda ha prodotto circa 150 unità nell'aprile 2026, un'impennata resa possibile dai dati di dimostrazione umana nel mondo reale .

I numeri sono sbalorditivi

La scala di questo canale di dati è enorme e in crescita:

• Solo Micro1: ~4.000 contributori, 71 Paesi, oltre 160.000 ore di video al mese .
• JD.com (Cina): collabora con la città di Suqian per generare 10 milioni di ore di dati di addestramento per la robotica in due anni .
• Mercato globale: il mercato delle infrastrutture dati per l'addestramento dei modelli di base per robot umanoidi è stato valutato 1,5 miliardi di dollari nel 2025 e si prevede che raggiungerà 62,8 miliardi di dollari entro il 2034 (un CAGR del 56%) .
• Investimenti: oltre 6 miliardi di dollari sono confluiti nella robotica umanoide nel 2025 (Tesla Optimus, Figure AI, 1X, Agility Robotics), creando una domanda quasi insaziabile di dati di addestramento dal mondo reale .
• Stime di venture capital: Bessemer Venture Partners prevede che i costi aggregati dei dati robotici supereranno i 3 miliardi di dollari entro il 2030 .

Il divario retributivo: 15 dollari/ora contro 2,60 dollari/ora

Esiste una forte disparità retributiva all'interno di questa forza lavoro globale:

• Mercato Nigeria/USA: ai lavoratori vengono pagati circa 15 dollari/ora (ad esempio, i contributori di Micro1 che registrano con iPhone) .
• India: ai lavoratori vengono pagati circa 250 rupie/ora, ovvero circa 2,60 dollari/ora – all'incirca un sesto di quanto guadagnano i colleghi in Nigeria o negli USA per lo stesso tipo di lavoro .

Preoccupazioni sulla privacy e sul lavoro

La rapida crescita di questo settore ha sollevato serie questioni etiche:

• Mancanza di trasparenza: molti lavoratori non sanno quali aziende utilizzeranno le loro riprese. Micro1 vende dataset a sviluppatori di robot umanoidi, ma i singoli lavoratori spesso non conoscono l'acquirente finale .
• Riprese di familiari: i lavoratori filmano nelle loro case, il che significa che coniugi, bambini e spazi privati vengono spesso registrati. Le riprese vengono poi archiviate e utilizzate per l'addestramento dell'IA con una chiarezza limitata sulle politiche di conservazione o cancellazione .
• Lacune nel consenso informato: i critici sostengono che i gig worker nei Paesi a basso reddito potrebbero non comprendere appieno come verranno utilizzati i loro dati di movimento – o che stanno addestrando robot che potrebbero eventualmente sostituire una manodopera umana simile .

La corsa globale: i data center sostenuti dallo stato cinese

La domanda di dati per l'IA incarnata non è limitata alle aziende private. La Cina ne ha fatto una priorità nazionale, costruendo infrastrutture sostenute dallo stato su larga scala:

• Il Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics gestisce una base di dati e addestramento per robot IA incarnati con dozzine di scenari simulati del mondo reale, in grado di generare oltre 500 ore di dati al giorno .
• Nel maggio 2026 è stata inaugurata la National Pilot Base for Embodied AI Applications, che addestra oltre 140 robot in oltre 40 scenari lavorativi, tra cui cucine, magazzini e fattorie .
• Un Centro di addestramento dati per robot umanoidi dedicato nel distretto di Shijingshan a Pechino, con un budget di 30 milioni di dollari, ha iniziato ad addestrare 100 robot umanoidi nell'ottobre 2025 .
• Quasi 100 centri di raccolta dati per l'IA incarnata sono stati costruiti nelle città cinesi, sostenuti da capitali statali locali e conglomerati tecnologici, diventando alcuni degli acquirenti di robot più attivi sul mercato oggi .

In conclusione

La pratica di utilizzare gig worker globali a basso costo come "sensori umani" è diventata la spina dorsale dell'addestramento dei robot umanoidi nel 2026. Mentre genera enormi dataset a una frazione del costo della teleoperazione tradizionale, solleva domande scomode sullo sfruttamento del lavoro, il consenso informato e la privacy – in particolare quando i lavoratori in India guadagnano una frazione di quanto guadagnano i loro colleghi in altri Paesi per un lavoro identico, spesso senza sapere chi guarderà le loro registrazioni.