Reece Rogers, periodista de Wired, ha documentado su experiencia probando plataformas que pagan por grabar tareas domésticas para entrenar a robots humanoides. Durante una semana, el objetivo era evaluar la viabilidad económica de este modelo de negocio y su impacto potencial en el mercado laboral. El proceso requiere grabar videos en primera persona, conocidos como datos egocéntricos, donde el móvil se coloca en la cabeza para capturar movimientos de manos y objetos, algo que los algoritmos de IA necesitan para aprender a ejecutar acciones complejas como fregar platos o doblar ropa.
Rogers probó tres empresas: Kled, Luel y Waffle Video. En Kled, el pago es mínimo y requiere alcanzar un volumen alto de archivos; en su caso, 97 fotos y nueve videos solo generaron un dólar. Luel ofrece 6,60 dólares por hora, pero exige condiciones estrictas, como que las manos ocupen el 95% de la imagen, lo que llevó a rechazar inicialmente un video de fregar platos. Waffle Video fue la más rentable, pagando 25 dólares por hora por tareas específicas como atarse los cordones. En total, Rogers envió 125 grabaciones aprobadas y ganó 21,55 dólares en la semana.
A pesar de que el ingreso es modesto, la experiencia plantea una reflexión crítica: mientras estas plataformas dependen de humanos para enseñar a las máquinas, existe el riesgo de que, en el futuro, los robots realicen estas tareas por sí mismos, alterando la estructura del trabajo humano.