“Gana dinero grabando tu rutina diaria”: Proyecto Robotina y el trabajo de datos para la IA de robótica doméstica
Investigación auto-etnográfica sobre cómo la inteligencia de estas máquinas se fabrica con el cuerpo, la casa y el tiempo de trabajadoras precarizadas. El precio real del dinero extra.
por Susana Opazo
Cite this work as:
Opazo, S. (2026). „“Gana dinero grabando tu rutina diaria”: Proyecto Robotina y el trabajo de datos para la IA de robótica doméstica”. In: M. Miceli, A. Dinika, C. Salim Wagner (eds.) Data Workers‘ Inquiry. Creative Commons BY 4.0. https://data-workers.org/susana
Este trabajo puede utilizarse, compartirse, remixarse y adaptarse siempre que se cite la fuente.
Para que un robot aprenda a hacer las tareas de una casa, alguien tiene que grabarse haciéndolas: un trabajo cada día más común, pero poco conocido fuera de la industria. Durante un par de semanas participé en un proyecto de recolección de datos en el que me grababa con un celular montado en la cabeza mientras realizaba las tareas de mi casa. Esta investigación reconstruye, desde mi propia experiencia, lo que significa producir datos para el entrenamiento de robots de uso doméstico.
El resultado es un ensayo en primera persona, organizado en cinco movimientos, que relata esa experiencia. Lo acompaña un video hecho con imágenes como las generadas para el proyecto, que ayudan a visualizar lo que se cuenta en el ensayo.
Con este ensayo quiero mostrar qué significa poner el cuerpo para que una máquina aprenda a ocupar tu lugar y a imitar tus gestos. Para nombrar esa experiencia propongo el concepto de autoalienación recursiva: un trabajo en el que el propio cuerpo se convierte en el producto, bajo un contrato cuyo objetivo es reemplazar a quien lo hace.
El ensayo muestra cómo funcionó ese proyecto por dentro. El criterio con que la plataforma evaluaba mis videos terminó siendo el criterio con que me evaluaba a mí misma. El pago llegaba sin ningún colectivo detrás, en una cadena de subcontratación donde no había a quién reclamarle, y donde el contrato me reconocía como dueña de mi cuerpo solo para poder cederlo a cambio de muy poco. Todo esto desde una geografía particular: los cuerpos y las casas que se graban están en el Sur Global, mientras las decisiones y las ganancias se quedan en el norte.
Creo que este tema es relevante porque detrás de cada sistema de IA que parece autónomo hay trabajo humano invisible e invisibilizado. En este caso, ese trabajo entra en la casa: las tareas domésticas, que históricamente nunca se pagaron, se convierten en materia prima, y además mal remunerada. Entender de qué está hecha la inteligencia de estas máquinas es también entender quién paga su costo.
He trabajado en muchos proyectos de datos para IA, pero ninguno tuvo tantas fallas éticas como este. Cuando conocí el trabajo del DWI, quise dar a conocer mi experiencia en el proyecto que más menospreció a sus trabajadores. En pocas semanas, la tarifa bajó varias veces de forma unilateral, cerca del 80% de los videos fue rechazado sin pago y la plataforma se quedó con ellos igualmente. El equipo corría por cuenta de cada trabajador y nunca supimos quién era el cliente final. Muchos trabajadores alzaron la voz en el canal de Discord del proyecto. Ese canal fue posteriormente eliminado, y sin otra forma de contactar a quienes participaron, la investigación tomó forma autoetnográfica: el material es solo mío, con mi archivo personal, el contrato, los registros de pago y mi propio relato. De ese material surgieron el ensayo en primera persona y el video.
De esta investigación se desprenden tres reivindicaciones concretas: tarifas justas, sin cambios unilaterales; pago por todo el tiempo de trabajo efectivo, sea el material aprobado o rechazado; y plazos de aprobación y de pago definidos y respetados, para que la espera no recaiga en quien trabaja.
Quiero agradecer al equipo del DWI por su labor para sacar a la luz el trabajo oculto detrás de la IA, y en especial a Camilla Salim Wagner, que me acompañó como guía durante todo el proceso.
Lee el ensayo completo.
sobre la autora
Susana Opazo
Soy Susana Opazo, estudiante de Computer Science y trabajadora de datos para IA. Vivo en Santiago de Chile y sitúo mi interés principal en la intersección entre tecnología, diseño y filosofía. Antes pasé ocho años trabajando en distintas partes del ciclo de desarrollo de software.
Llegué al data work tras un burnout: sin trabajo, buscaba volver a la tecnología desde algo relacionado con IA. Desde entonces he trabajado en RLHF, evaluación multimodal, transcripción de audio, recolección, anotación y etiquetado de datos.
Participo en el DWI para visibilizar el trabajo humano precarizado e invisible que hay detrás de la IA. Las decisiones que quedan en los datos de entrenamiento, y la forma en que esos datos se obtienen, moldean la experiencia de millones de personas, y siempre me pregunto a quién sirven estos sistemas y a quién dejan fuera. Creo que la tecnología debería ampliar nuestras posibilidades y no seguir replicando patrones de exclusión.
