La empresa emergente Shift ofreció servicios de limpieza sin costo a cambio de grabar el proceso y utilizar las imágenes para entrenar algoritmos de inteligencia artificial. El programa piloto se lanzó en Nueva York y se prevé su expansión a otras ciudades.
Una empresa emergente de inteligencia artificial prometió limpiar viviendas sin coste a cambio de grabar el proceso y usar esas imágenes para entrenar futuros robots domésticos. La iniciativa, impulsada por la startup Shift y presentada en Nueva York, buscó recopilar registros en video de cada paso de la limpieza, desde el fregado de suelos hasta el lavado de ventanas.
El servicio se ofreció bajo la condición de que los trabajadores llevaran una cámara instalada en un sombrero especial, capaz de registrar los movimientos desde una perspectiva en primera persona.
El sistema diseñado por Shift se basó en la obtención de datos visuales sobre tareas hogareñas rutinarias. Los trabajadores, seleccionados por empresas asociadas, ingresaron a las viviendas y realizaron tareas como aspirar, quitar el polvo, ordenar habitaciones y lavar platos. Durante toda la jornada, la cámara instalada en el “sombrero mágico” registró cada acción.
Según detalló Bercan Kilic, cofundador y director ejecutivo, el accesorio contuvo la tecnología necesaria para capturar imágenes útiles, que luego se procesaron para anonimizar cualquier información personal antes de utilizarse en el entrenamiento de algoritmos de inteligencia artificial.
La empresa aseguró que ningún dato sensible quedó expuesto. “La privacidad de los clientes está totalmente protegida, y los datos confidenciales como nombres, rostros o información de pantallas y documentos de identidad se difuminan y anonimizan antes de utilizarse”, resaltó la compañía en su sitio web. Además, Shift subrayó que los trabajadores pudieron rechazar cualquier tarea con la que no se sintieran cómodos, una condición incluida en su sección de preguntas frecuentes.
Shift afirmó que el valor de los datos generados durante las limpiezas fue suficiente para financiar el servicio sin coste para los usuarios. La propuesta se resumió en el lema: “Usted obtiene un apartamento impecable. Nosotros obtenemos datos de entrenamiento. Todos ganan”.
La empresa indicó que ya pagó a decenas de miles de personas en más de 15 países para que registraran sus actividades a través de su aplicación móvil, aunque por el momento la limpieza gratuita solo estuvo disponible en Nueva York.
La compañía consideró que los entornos más desordenados ofrecieron mejores oportunidades para entrenar a los robots del futuro. “Los entornos de limpieza más difíciles pueden ser especialmente útiles”, detalló el apartado de preguntas frecuentes publicado por la propia Shift. La startup animó a los usuarios a no preocuparse por el estado de sus viviendas, ya que los escenarios más complejos resultaron más valiosos para el entrenamiento de la IA.
Aunque el programa piloto se lanzó en Nueva York, Bercan Kilic anticipó que la iniciativa llegaría a otras ciudades como San Francisco, Londres, Zúrich y Múnich. El objetivo fue ampliar la base de datos visuales y diversificar los escenarios de limpieza doméstica que alimentarían los sistemas de aprendizaje automático.
La limpieza, según el video de presentación de Shift, sería el primer paso: la empresa planeó expandirse hacia actividades como plomería, cocina y construcción.
El auge del entrenamiento de modelos de inteligencia artificial a partir de tareas físicas representó una tendencia creciente en el sector tecnológico. Empresas de diferentes rubros buscaron recopilar registros de actividades humanas cotidianas para alimentar algoritmos que permitieran a los robots operar de forma autónoma. La propuesta de Shift trasladó el entrenamiento de la IA del mundo digital a la vida doméstica.
“Cada hogar que se limpia hoy sienta las bases para un hogar que se limpiará solo mañana”, expresó el spot promocional de la empresa. Mientras tanto, los interesados en recibir el servicio pudieron inscribirse a través de un formulario disponible en el sitio web de Shift.