Por Canuto  

Human Archive, una startup con sede en Silicon Valley, recaudó USD $8,2 millones para escalar una apuesta tan ambiciosa como polémica: usar trabajadores de la economía gig en India para recolectar datos en primera persona que sirvan para entrenar robots. Su propuesta mezcla hardware propio, video egocéntrico y sensores táctiles, en un momento en que la carrera por la llamada IA física enfrenta una escasez crítica de datos del mundo real.
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  • Human Archive afirma tener más de 1.000 headsets activos en múltiples ubicaciones para recopilar datos egocéntricos de tareas cotidianas.
  • La startup cerró una ronda por USD $8,2 millones con respaldo de Wing Venture Capital, NVP Capital, Y Combinator y ángeles ligados a OpenAI, Nvidia, Google y Meta.
  • El modelo abre interrogantes sobre privacidad, consentimiento y pagos a trabajadores, mientras India revisa prácticas de startups del sector.

 

La carrera por construir máquinas capaces de ejecutar tareas físicas en entornos reales está empujando a nuevas startups a buscar datos fuera de los laboratorios. En ese contexto, Human Archive, con sede en Silicon Valley, está apostando por la economía gig de India como una fuente amplia y escalable de material para entrenar robots.

La empresa colabora con compañías de servicios para el hogar, hotelería y restaurantes para que trabajadores utilicen gorras especiales con cámaras y otros sensores mientras realizan tareas cotidianas. Ese material, capturado desde la perspectiva de primera persona, luego se ofrece a laboratorios y empresas de IA que desarrollan sistemas de robótica.

Según informó TechCrunch, Human Archive anunció este martes una ronda de financiamiento por USD $8,2 millones. La inversión fue liderada por Wing Venture Capital y también incluyó a NVP Capital, Y Combinator y ángeles vinculados a OpenAI, Nvidia, Google, Mercor, AfterQuery, BAIR, SAIL, Brad Boa y Meta.

La startup fue fundada por Samay Maini, Rushil Agarwal, Shloke Patel y Raj Patel, este último como CEO. Tres de ellos estudiaron en UC Berkeley y uno en Stanford, y el grupo reúne experiencia en investigación aplicada a robótica, hardware y datos táctiles.

Una apuesta por los datos del trabajo cotidiano

La tesis central de Human Archive parte de un problema conocido dentro de la IA física. Aunque abundan los modelos avanzados y el capital de riesgo, sigue siendo escasa la disponibilidad de datos de alta calidad que muestren a personas realizando trabajo real en hogares, restaurantes, hoteles o fábricas.

La empresa sostiene que el video por sí solo no basta para entrenar robots de manera eficiente. Por eso ha diseñado un enfoque multimodal que combina video egocéntrico con información de profundidad, fuerza táctil, captura de movimiento corporal completo y cámaras ubicadas en muñeca y pecho.

Human Archive asegura que ya tiene más de 1.000 headsets activos desplegados en múltiples ubicaciones. Además, afirma haber desplegado más de 50 dispositivos distintos para recolectar diferentes tipos de señales, dentro de una infraestructura de hardware que ha ido evolucionando con rapidez.

Raj Patel explicó que el proyecto comenzó con iPhones y luego pasó a rigs comerciales e improvisados, antes de moverse a hardware personalizado. Hoy, la empresa dice operar con más de siete productos de hardware diferentes, usados de forma intercambiable según la modalidad de captura requerida.

El objetivo final no es solo recolectar datos y venderlos. La startup también está desarrollando métodos para ajustar finamente modelos de IA con sus propios datasets y probarlos en robots, con la intención de demostrar a potenciales clientes la calidad y utilidad del material que produce.

Choques con grandes plataformas y expansión con socios menores

Aunque Human Archive ha logrado cerrar acuerdos con varias empresas, su avance no ha sido uniforme. La compañía reconoció que fue rechazada por importantes actores indios del segmento de servicios para el hogar, entre ellos Pronto y Urban Company.

El tema se volvió público después de que Entrackr reportara que Pronto buscaba activamente asociaciones para recolectar datos de trabajadores destinados al entrenamiento de robótica, y que Snabbit había sostenido conversaciones iniciales con Human Archive antes de que el proyecto no prosperara.

Luego, Abhiraj Singh Bhal, CEO de Urban Company, declaró que su empresa no participaría en acuerdos de ese tipo. Raj Patel respondió que Urban Company eventualmente podría verse obligada a reconsiderar su postura o arriesgarse a perder relevancia ante la fuga de clientes.

Rushil Agarwal fue todavía más directo al relatar que Anjali Sardana, fundadora de Pronto, se había reído de él y lo llamó “estúpido” cuando propuso una alianza de datos. Pronto reconoció que existieron conversaciones, pero aclaró que optó por no seguir adelante con la iniciativa.

Frente a la negativa de grandes plataformas, Human Archive se asoció con startups más pequeñas. Con ellas lanzó un esquema mediante el cual los usuarios reciben una opción en la aplicación: pagar un precio con descuento si aceptan la recopilación de datos, o pagar la tarifa completa por una visita no grabada.

Patel señaló que muchos clientes han aceptado la modalidad con descuento. Según su argumento, las disputas por calidad del servicio son frecuentes y las grabaciones pueden ayudar a resolver desacuerdos entre usuarios y trabajadores.

Pagos, privacidad y escrutinio regulatorio

El modelo de Human Archive también abre preguntas delicadas sobre compensación y consentimiento. La empresa paga a los trabajadores una tarifa base de USD $1 por hora por participar en la recopilación de datos egocéntricos, una cifra inferior a la de otros competidores mencionados en reportes locales.

Un informe de Economic Times indicó que otras empresas están pagando entre ₹ 250 y ₹ 400 por hora, equivalentes aproximadamente a entre USD $2,63 y USD $4,20. Patel reconoció que los competidores ofrecen más dinero, pero afirmó que la presencia directa de su empresa sobre el terreno en India le permite operar con costos más bajos.

Zach DeWitt, socio de Wing VC, defendió ese enfoque al asegurar que la red de Human Archive ofrece oportunidades inmediatas y flexibles de ingreso a nivel global. A su juicio, se trata de un puente que financia medios de vida actuales mientras construye infraestructura para un futuro más productivo y seguro.

Sin embargo, la cuestión más sensible no parece ser solo salarial, sino de privacidad. No queda claro qué nivel de detalle recibe cada trabajador respecto del uso final del metraje que entrega, un punto especialmente importante cuando las grabaciones ocurren dentro de hogares o negocios.

Human Archive afirma que sus contratos cumplen con la Digital Personal Data Protection Act de India. Según la empresa, muestra avisos de privacidad y mecanismos de consentimiento que explican el propósito de la captura y el procesamiento de los datos, además de anonimizar el material y difuminar los rostros en video.

Aun así, el escrutinio oficial ya comenzó. La semana pasada, Moneycontrol informó que el Ministerio de Electrónica y Tecnología de la Información de India está examinando los mecanismos de consentimiento y las prácticas de recopilación de datos de startups que operan con grabaciones egocéntricas a través de trabajadores de servicios para el hogar.

La competencia por abastecer a la IA física

La historia de Human Archive se inserta en una competencia más amplia. Múltiples startups con fuerte respaldo financiero intentan construir o abastecer el ecosistema de la llamada IA física, es decir, sistemas capaces de interactuar con el entorno de manera útil mediante robots u otras máquinas autónomas.

En ese tablero, los datos del mundo real se han convertido en un recurso estratégico. Para entrenar modelos que manipulen objetos, cocinen, limpien o ejecuten tareas repetitivas, no alcanza con simulaciones o clips aislados. Se necesitan secuencias ricas, repetibles y bien sincronizadas entre múltiples sensores.

DeWitt sostuvo que Human Archive tiene una ventaja singular por haber logrado sincronizar a escala datos de headsets RGB-D, retroalimentación de fuerza, captura de movimiento de cuerpo completo y cámaras de pecho y muñeca. También afirmó que grandes laboratorios y universidades están interesados en experimentar con el dataset que la firma planea lanzar.

Ese posible diferencial técnico es clave porque el mercado no se definirá solo por volumen. También importarán la calidad de los datos, la variedad de escenarios capturados, la consistencia del etiquetado y la posibilidad de demostrar que esos registros mejoran el desempeño real de robots y modelos de IA.

Human Archive, por su parte, no quiere limitarse a India. Aunque su actividad principal sigue concentrada allí, la startup ya comenzó a expandirse al sudeste asiático y a Estados Unidos, donde explora nuevos programas de captura y participación.

Además, la empresa está construyendo una plataforma para que cualquier persona pueda sumarse a la recolección de datos y recibir pagos. También busca ofrecer en Estados Unidos servicios como limpieza o cocina a cambio de que trabajadores participantes recopilen datos, aunque esos programas siguen en una fase piloto muy temprana.

El futuro de la compañía dependerá de dos variables centrales. Por un lado, su capacidad para cerrar alianzas sostenibles con empresas y trabajadores. Por otro, su habilidad para demostrar que sus datasets multimodales realmente resuelven el cuello de botella que hoy limita a la robótica impulsada por IA.

Si logra escalar, Human Archive podría convertirse en un proveedor relevante de insumos para una nueva generación de máquinas físicas. Si no lo hace, su caso quedará como ejemplo de una industria que encontró demanda urgente por datos, pero todavía enfrenta tensiones profundas sobre ética, privacidad y distribución del valor creado.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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