El gigante de entregas estadounidense DoorDash ha lanzado hoy una nueva aplicación llamada Tasks, que permite a los repartidores capturar comportamientos cotidianos o grabar contenidos de voz para ayudar a que los modelos de IA y los robots comprendan cómo funciona el mundo real. Esta iniciativa abre una nueva fuente de ingresos para la economía gig y refleja la tendencia de muchas industrias de recopilar datos del mundo real para entrenar sus propios modelos o vender estos datos externamente.
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DoorDash lanza Tasks: los repartidores pueden ganar dinero adicional con tareas diarias
DoorDash anunció el lanzamiento de una aplicación independiente llamada Tasks, que permite a millones de repartidores realizar tareas adicionales a cambio de una remuneración. Estas tareas abarcan diversas actividades cotidianas, como doblar ropa, lavar platos, hacer la cama e incluso podar plantas, y la paga varía según la complejidad y el tiempo requerido, aproximadamente unos pocos dólares a decenas de dólares.
Además, la plataforma también ofrece tareas de grabación de voz, como solicitar a los usuarios que mantengan conversaciones naturales en un idioma específico para ayudar en el entrenamiento de modelos de reconocimiento de voz.
DoorDash afirma que estos datos se utilizarán para mejorar la comprensión de la IA y los robots sobre el mundo físico, y se aplicarán en el desarrollo de sistemas automatizados e inteligentes. La compañía también señala que, por ahora, Tasks es un plan de prueba a pequeña escala y que en el futuro se ampliarán las categorías de tareas y los escenarios de aplicación.
De texto e imágenes a datos del mundo real: la demanda de entrenamiento de IA avanza hacia comportamientos físicos
En los últimos años, las fuentes de datos para entrenar IA han evolucionado desde textos e imágenes hacia datos de comportamientos físicos más complejos. El nuevo plan de DoorDash es un reflejo de esta tendencia. Al recopilar las acciones, procesos operativos y la interacción verbal de las personas en entornos reales, los modelos de IA pueden simular con mayor precisión el comportamiento humano, como aprender a colocar correctamente los utensilios en el lavavajillas o entender cómo se disponen los objetos en el hogar.
Un informe de Techcrunch señala que los datos audiovisuales recopilados por DoorDash, además de usarse internamente para entrenar modelos de IA, podrían ser proporcionados a socios en sectores como retail, seguros, hostelería y tecnología para su aplicación y prueba, ampliando así el valor de los datos.
La economía gig, la mejor incubadora para datos de IA: plataformas como Uber siguen el ejemplo
DoorDash no es la única empresa que incorpora a la fuerza laboral gig en el entrenamiento de IA. Uber ya ha probado un plan similar, permitiendo a los conductores ganar dinero adicional subiendo fotos y grabaciones de audio. InstaWork también ha reclutado trabajadores que usan dispositivos de cabeza para registrar el proceso de limpieza del hogar. Incluso, la compañía de robots Sunday Robotics recopila datos de manipulación humana mediante guantes de captura de movimiento para entrenar robots domésticos.
Esta tendencia demuestra que las plataformas gig están convirtiéndose en redes de recopilación de datos, aprovechando su gran base de usuarios para obtener rápidamente datos diversos del mundo real en distintas regiones.
Debate en la comunidad: la era de la “comercialización del comportamiento humano” en el entrenamiento de IA
Con la exposición del plan Tasks, también han surgido debates en las comunidades en línea. Un creador de Bankless opina que, mediante incentivos económicos para recopilar datos de comportamientos cotidianos, la fuerza laboral gig podría transformarse en una fuente de producción de datos, los cuales tienen un valor clave para el desarrollo de tecnologías de automatización y aplicaciones robóticas.
A medida que DoorDash continúa colaborando con empresas de tecnología de conducción autónoma para desplegar servicios de entrega sin conductor, equilibrar la eficiencia, los cambios en las formas de trabajo y el uso de datos será un tema de gran interés para la industria y la sociedad.
¿Este artículo? ¿Ganar dinero grabando videos de doblar ropa? DoorDash Tasks permite a los repartidores hacer trabajos secundarios entrenando IA y ha generado gran revuelo. Fue publicado originalmente en Chain News ABMedia.
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