La limpieza de la casa es gratuita, pero te costará tus datos más íntimos.

En nuestra era digital, los servicios y dispositivos están constantemente recopilando nuestros datos. Exactamente cómo se cosecha y se utiliza esa información, y cuán transparente es una empresa acerca de esas prácticas, puede no ser siempre obvio. Shift, una startup de entrenamiento de IA, está convirtiendo ese acuerdo en un modelo de negocio. A cambio de una limpieza gratuita, los clientes permiten que Shift recoja datos filmados por un dispositivo de cámara en la cabeza del limpiador (humano). Esa grabación se licencia luego para desarrollar y capacitar robots domésticos impulsados por IA. Propiedad del laboratorio de investigación de datos alemán MicroAGI, fundado en 2025, Shift comenzó contratando a trabajadores para que usaran sus cámaras y registraran sus propias tareas domésticas. Ese tipo de recolección de datos ha estado ocurriendo en EE.UU., así como en Alemania, Turquía y otros países europeos, durante meses. (Shift no hará robots informados por estos datos.) Recientemente, Shift lanzó sus servicios de limpieza, ofreciendo limpiezas gratuitas como una forma de llevar a sus recolectores de datos a los hogares de otras personas, en la ciudad de Nueva York y en toda Europa. La empresa ha promocionado su trabajo de limpieza como una actividad secundaria para estudiantes universitarios y el "mejor trabajo desde casa". "Somos muy directos", dice Anton Poletaev, cofundador de MicroAGI y co-CEO de Shift. "Sí, estamos obteniendo tus datos, pero al hacerlo, finalmente estás siendo recompensado por ello, y no se te está mintiendo." Pero incluso con esa honestidad, las personas pueden no entender exactamente lo que significa regalar estos datos. La estructura de Shift también plantea preguntas sobre lo que este futuro de IA significa para los trabajadores que están involucrados en entrenar a sus propios reemplazos. La necesidad de datos diversos Con la expansión de la IA, los líderes tecnológicos están pintando un cuadro de un futuro lleno de robots humanoides. Ya existen robots que pueden correr, hacer saltos, bailar y trabajar en almacenes. Para llegar a un mundo donde los robots humanoides puedan lavar nuestros platos, reparar nuestros grifos e incluso cocinar una comida, las empresas tecnológicas necesitan muchos y muchos datos de entrenamiento. Para Shift, es importante que estos datos sean de alta calidad y diversos, lo que significa capturados desde múltiples ángulos y en diferentes configuraciones de hogares, con diferentes grifos, fregaderos, etc. "Si te entrenaron para realizar un trabajo o una tarea en un solo entorno, podrías tener dificultades para ejecutarlo en diferentes entornos", dice Poletaev. "Si estás expuesto a diferentes condiciones de iluminación, diferentes tipos de cocinas, diferentes salas de estar, diferentes grifos que estás reparando, entonces puedes generalizar en distintos tipos de entornos." El dispositivo de cámara de Shift captura una vista en primera persona de las manos del limpiador; esta perspectiva, llamada video egocéntrico, permite una mejor comprensión de cómo las manos interactúan con los objetos, lo que ayuda a informar la robótica. Shift no es la única empresa que recopila tales datos: Startups como Claru, Luel, Micro1, Kled AI y otras ofrecen roles de contratación para que las personas filmen a sí mismas realizando tareas como doblar ropa y sacar la basura, o para anotar esos conjuntos de datos. Shift comenzó de esta forma, también, y luego sus contratistas "expresaron interés en grabar más y contribuir más," dice Poletaev, como entrando en los hogares de otros. Shift llama a estos recolectores de datos "operadores" y dice que han sido verificados y capacitados. En Nueva York, la startup también se asocia con servicios de limpieza locales existentes, aunque no ha nombrado detalles específicos. A nivel global, Shift dice que ha recopilado cientos de miles de horas de datos, a través de decenas de miles de operadores. Tiene más de mil operadores en EE.UU., y la "gran mayoría" de esas grabaciones están ocurriendo actualmente en Nueva York. Datos desidentificados Para Poletaev, el formato de Shift es una "ganancia mutua" para clientes y limpiadores, que son clasificados como contratistas en lugar de empleados. Los clientes son compensados con una limpieza gratuita, dice, mientras que los limpiadores están "siendo pagados extra por llevar nuestro dispositivo." (Según Shift, los limpiadores ganan $20 por hora con "sin horario fijo".) La empresa también dice que toma medidas para proteger la privacidad del cliente al difuminar nombres, rostros, pantallas, tarjetas de identificación y otra información personal antes de que las grabaciones se incorporen a conjuntos de datos. Según los términos de la plataforma de Shift, los clientes pueden retirar su consentimiento y solicitar eliminación hasta que una grabación haya sido desidentificada y hecha disponible para otros, después de lo cual la eliminación es limitada. Harry Kilberg, gerente general de Shift en EE.UU., dice que la desidentificación puede ocurrir dentro de unas horas o hasta una semana después de que se recopilan los datos, dependiendo del tiempo de procesamiento, y que la empresa está mejorando la forma en que comunica ese intervalo. Los datos se utilizan para la investigación interna de robótica de MicroAGI y también pueden ser compartidos con "empresas de robótica selectas y laboratorios de IA de frontera," aunque Shift dice que nunca se comparte públicamente o se utiliza para publicidad. Potenciales daños secundarios Al ser abiertos sobre esta transacción, Poletaev dice que las personas tienen la oportunidad de ser compensadas por datos que en la última década o dos solo se han usado "sin su consideración." Lo que falta, sin embargo, es una comprensión más amplia de cuán valiosos son estos datos y cómo podrían ser utilizados. "La persona promedio no piensa en los daños secundarios", dice Veena Dubal, profesora de derecho en la Universidad de California, Irvine, que investiga lo que ella llama "trabajo precario", incluyendo trabajadores de plataformas, gestión algorítmica y regulaciones sobre IA y trabajo. "Y esos daños secundarios podrían no ser evidentes para nosotros durante muchos, muchos años, y tal vez sean invisibles." Nuevamente, Shift dice que estos datos no se utilizan para publicidad. No es la única empresa que recopila tales datos, aunque, y no todas las empresas pueden comportarse de la misma manera, o sus políticas de privacidad pueden no ser claras. La política de privacidad de Claru dice que puede recopilar información personal, y que puede compartirla con múltiples proveedores externos. Kled menciona que si otra entidad compra el contenido que envías, puede revelar tu información biométrica, pero que no "vende, arrienda, intercambia o de otra manera se beneficia de tu información biométrica." La normalización de capturar datos en primera persona en el hogar podría abrir la puerta a permitir que las empresas vendan estos datos a corredores o minoristas. Eso podría, a largo plazo, conducir a precios personalizados para cosas que estas empresas saben que tienes en tu hogar. Por supuesto, hay muchas otras implicaciones de tener a alguien grabando dentro de tu hogar. ¿Qué pasa, por ejemplo, pregunta Dubal, si el video captura algo ilegal, como drogas? En algún momento, la policía podría poder citar a empresas como Shift como parte de una investigación criminal. "Hay tanto sobre nosotros en nuestros hogares que ni siquiera pensamos que cuando esto se vuelva disponible, ya sea al público o al sector privado, de manera casi arbitraria, es un misterio cómo podría ser utilizado", dice. Para Dubal, el hecho de que estos datos se estén recopilando dentro del hogar cambia las reglas del juego. Las empresas tecnológicas ya recopilan información a través de teléfonos, laptops, televisores inteligentes y otros dispositivos conectados a Internet. Pero los hogares siguen siendo "cultural, social y legalmente este espacio privado", dice. Filmar dentro de ese espacio captura datos que esos otros dispositivos a menudo no pueden: cómo se mueven las personas, cómo viven y qué hacen cuando no están en un teléfono o computadora. "Es un cambio radical," dice. "Hay algo dramático sobre la idea de que incluso este espacio está abierto al mercado." Dubal dice que no encuentra convincentes las promesas de anonimato. De hecho, todavía hay debate sobre lo que, exactamente, significa la desidentificación. Incluso el Reglamento General de Protección de Datos de la Unión Europea define vagamente "datos personales" como "cualquier dato que se relacione con una persona identificable." "Las empresas siempre dirán, 'Oh, bueno, no estamos usando tu nombre,'" dice Dubal. "Pero la realidad es que tienen tantos datos que pueden averiguar quién eres sin usar tu nombre." ¿Qué pasará con los futuros trabajadores? Esas preocupaciones se refieren a los datos recopilados dentro de los hogares de los clientes. Pero Shift también está recopilando datos sobre los limpiadores que contrata y cómo trabajan. Esa información podría eventualmente ayudar a reemplazar a esos trabajadores. O, advierte Dubal, podría ser utilizada para "crear software que, en última instancia, controle a los trabajadores de nuevas maneras", estableciendo estándares de eficiencia, consolidando trabajos y presionando a las personas para que trabajen más duro y más rápido por menos, "así que la limpieza doméstica se convierte en algo parecido a un almacén de Amazon." Ai-jen Poo, presidenta de la Alianza Nacional de Trabajadores Domésticos, reiteró esa preocupación en una declaración a Fast Company: El trabajo de los limpiadores domésticos, dijo, debería ser "respetado y protegido, no tratado como insumos de fondo para el producto tecnológico de alguien más." Sin duda, las promesas de democratización de la industria tecnológica tienen un historial mixto. Uber prometió un acceso más amplio al transporte, pero también desplazó a los taxistas, generó datos que ahora se utilizan para entrenar sistemas de conducción autónoma y eventualmente aumentó los precios más allá de sus primeros días subsidiados por VC. ¿Así que los robots domésticos serán realmente asequibles y accesibles para todos? Eso está lejos de ser claro. Para Dubal, también es el objetivo equivocado. "No es que todos necesitemos sirvientes," dice. "Es que todos necesitamos trabajos que paguen bien." Poletaev lo ve de manera diferente, diciendo que la necesidad del tipo de datos que Shift recopila "nace del deseo de estar en un mundo donde los bienes y servicios cotidianos sean abundantes y accesibles." Mientras tanto, insiste, su empresa "se asegurará de que las personas sean compensadas durante esta transición." El acuerdo, entonces, es que las personas pueden ser pagadas por sus datos ahora, mientras ayudan a construir un futuro que podría necesitar menos de su trabajo.