La escena parece sacada de Ready Player One, pero no ocurre dentro de un videojuego. Un trabajador se coloca unas gafas de realidad virtual, agarra dos mandos y empieza a mover los brazos. A pocos metros, un robot humanoide repite cada gesto mientras intenta sacar una camisa de una percha, extenderla y doblarla dentro de una réplica de un apartamento.
No lo hace solo. Al menos, todavía no.
La persona que está detrás del visor observa el entorno a través de las cámaras instaladas en la cabeza del robot y controla sus movimientos casi como si estuviera dentro de su cuerpo. Cada intento, cada corrección y cada objeto recogido genera datos que posteriormente pueden utilizarse para enseñar a la máquina a realizar la misma tarea con una intervención humana cada vez menor.
Así funciona parte del trabajo que está desarrollando IO-AI Tech, una startup instalada al norte de Shenzhen, una de las grandes capitales tecnológicas y manufactureras de China. Según pudo comprobar WIRED durante una visita a sus instalaciones, la compañía emplea gafas de realidad virtual, dispositivos portátiles y sensores de captura de movimiento para controlar diferentes modelos de robots en fábricas, comercios y entornos domésticos simulados.
La tecnología abre una frontera laboral bastante peculiar. El empleo consiste, en la práctica, en prestarle temporalmente el cuerpo a un robot para que algún día ya no necesite utilizarlo.
Antes de trabajar solos, los robots necesitan copiar a los humanos
Uno de los principales problemas de los robots humanoides actuales no es caminar, dar volteretas o bailar frente a una cámara. Es hacer de forma fiable cosas aparentemente sencillas para una persona: agarrar una caja sin aplastarla, distinguir una prenda arrugada, colocar un producto en una estantería o adaptarse cuando un objeto aparece unos centímetros más lejos de lo previsto.
El mundo físico está lleno de pequeñas variaciones que resultan difíciles de anticipar mediante instrucciones programadas manualmente. Una camisa no siempre cae igual, dos cajas pueden pesar diferente y una mano robótica no tiene necesariamente las mismas proporciones, fuerza o movilidad que la mano de quien la controla.
IO-AI Tech intenta resolver esa diferencia mediante un sistema que traduce los movimientos humanos para distintos tipos de robots. No se limita a copiar la posición de brazos y dedos: sus algoritmos deben ajustar esos gestos a máquinas con tamaños, pesos y centros de gravedad diferentes. Sin ese nivel de autonomía intermedia, un humanoide podría perder el equilibrio al intentar imitar literalmente al operador.
La documentación oficial de su plataforma TeleXperience muestra que el sistema permite seleccionar distintos robots, activar la captura de movimiento, iniciar la teleoperación y grabar las trayectorias ejecutadas. También puede incorporar datos de las manos, la parte inferior del cuerpo y las cámaras del robot, convirtiendo cada sesión de control en material reutilizable para entrenamiento.
No es simplemente manejar una marioneta mecánica. Es producir demostraciones que la inteligencia artificial pueda estudiar.
Un trabajador puede mover cincuenta dedos robóticos a la vez
Durante la demostración de IO-AI Tech, el periodista de WIRED utilizó un guante de seguimiento para controlar simultáneamente diez manos robóticas fabricadas por compañías diferentes. Los movimientos de sus diez dedos fueron transferidos prácticamente al instante a cincuenta dedos mecánicos.
El sistema también funcionaba en sentido contrario. Cuando alguien colocó una pelota en una de las manos electrónicas, el operador pudo sentirla mediante la respuesta háptica del dispositivo. Esa combinación de control y sensación resulta especialmente importante para tareas en las que no basta con conocer la posición de un objeto: también hay que entender cuánta fuerza se está ejerciendo sobre él.
En otro ensayo, unas gafas de realidad virtual y un par de pinzas permitían controlar un robot que recogía cajas de medicamentos y las colocaba en una estantería. La solución ya está siendo probada por una cadena china de tiendas de conveniencia, según la empresa.
Al principio existe una ligera desconexión entre lo que hace la persona y lo que ve desde los ojos del robot. Sin embargo, tras un periodo breve de adaptación, el operador puede empezar a trabajar dentro de ese cuerpo ajeno con cierta naturalidad.
Esa es una de las razones por las que el oficio puede enseñarse fuera de los laboratorios de investigación. Si Chin, cofundadora de IO-AI Tech, asegura que la teleoperación robótica ya está despertando interés en algunas escuelas de formación profesional de China.
China está construyendo auténticas escuelas para robots
El caso de Shenzhen forma parte de un movimiento mucho mayor. En varias provincias chinas han comenzado a aparecer centros en los que decenas de humanoides practican durante horas cómo transportar bandejas, recoger botellas, clasificar productos o doblar prendas.
Según informó China Daily, estas “escuelas de robots” se están extendiendo por regiones como Anhui, Zhejiang y Shandong. Uno de los centros gestionados por Leju en Jinan reproduce 11 tipos de escenarios, desde líneas industriales hasta espacios de atención doméstica, para que las máquinas aprendan a percibir y adaptarse a diferentes entornos.
El entrenamiento necesita una gran cantidad de repeticiones. Una persona puede entender después de uno o dos intentos cómo agarrar una taza nueva. Un robot necesita observar movimientos, fuerzas, imágenes y errores suficientes como para distinguir qué partes de esa acción son esenciales y cuáles cambian dependiendo del objeto.
La investigación en teleoperación lleva tiempo avanzando en esa dirección. El proyecto académico Open Teach, por ejemplo, empleó gafas Meta Quest 3 para controlar distintas manos y brazos robóticos en 38 tareas. Sus responsables demostraron que los datos recopilados mediante control humano podían utilizarse posteriormente para entrenar políticas de manipulación en acciones que requerían contacto y precisión.
China posee una ventaja evidente para trasladar esa idea a gran escala: dispone al mismo tiempo de fabricantes de robots, cadenas industriales, trabajadores, proveedores de componentes y espacios reales donde recopilar datos.
Doblar una camisa puede valer más que hacer una voltereta
Los vídeos virales suelen mostrar a robots corriendo, boxeando o ejecutando coreografías. Sin embargo, ninguna de esas habilidades garantiza que puedan completar una jornada de trabajo en un entorno donde los objetos se mueven, las personas interfieren y cada tarea presenta pequeñas diferencias.
Doblar una camisa puede ser menos espectacular que una patada giratoria, pero probablemente sea mucho más relevante para demostrar que un humanoide puede integrarse en la economía real.
IO-AI Tech ya colabora con Jack Sewing Machines, un fabricante chino de maquinaria para la industria textil. El objetivo es entrenar robots de dos brazos para realizar tareas como planchar camisas y, eventualmente, introducirlos en líneas de producción donde esas operaciones todavía dependen del trabajo manual.
El enfoque es gradual. Los robots pueden comenzar siendo controlados casi por completo por una persona, pasar después a compartir el control y terminar ejecutando de manera autónoma las partes de la tarea que ya dominan. Chin compara este proceso con la evolución de los automóviles autónomos, cuya independencia se ha ampliado poco a poco y en contextos delimitados.
La diferencia es que los datos necesarios no se encuentran principalmente en internet. Para que una IA aprenda a redactar, existen bibliotecas enteras de texto. Para que aprenda a manipular una caja, abrir un cajón o planchar una manga, alguien tiene que registrar esa interacción en el mundo físico.
El nuevo trabajo que existe para hacer desaparecer otros trabajos
La gran paradoja de esta industria es difícil de ignorar. China está creando empleos dedicados a recopilar los datos que podrían permitir automatizar otros empleos en el futuro.
Rest of World ha documentado cómo las compañías chinas están movilizando trabajadores dentro de hogares, fábricas, granjas y centros de cuidados para grabar enormes cantidades de movimientos humanos. JD.com, por ejemplo, planea reunir diez millones de horas de datos robóticos en dos años mediante un programa que podría involucrar a empleados, colaboradores externos y residentes que registren sus tareas cotidianas.
El resultado es un nuevo tipo de trabajador manual que no manipula directamente la mercancía, la ropa o las herramientas. Controla a la máquina que lo hace y convierte su propia experiencia corporal en datos. Puede que los robots humanoides terminen aprendiendo a reponer estanterías sin ayuda. Antes de llegar a ese punto, sin embargo, necesitarán miles o millones de ejemplos generados por personas capaces de mostrarles cómo funciona realmente el mundo.
El futuro automatizado, al menos durante sus primeros años, tendrá a un ser humano escondido detrás de unas gafas de realidad virtual.
