La próxima burbuja podría llegar con escoba y fregona

Mi columna de esta semana en Invertia se titula «Te limpian la casa gratis. Y eso debería preocuparte…» (pdf), y trata sobre una de esas historias que, a primera vista, parecen una simple curiosidad empresarial, pero que en realidad dicen mucho sobre la evolución de toda una industria.

La protagonista es Shift, una startup que ha comenzado a ofrecer limpiezas gratuitas de apartamentos en Nueva York. En una ciudad en la que una sesión de limpieza puede costar fácilmente varios cientos de dólares, la propuesta parece desafiar cualquier lógica económica. Sin embargo, la empresa no está realmente en el negocio de la limpieza: está en el negocio de la recopilación de datos.

Los trabajadores realizan sus tareas equipados con cámaras que registran sus movimientos y la forma en la que interactúan con el entorno doméstico. Posteriormente, esas grabaciones son procesadas y utilizadas para entrenar sistemas de inteligencia artificial y, especialmente, robots capaces de desenvolverse en entornos reales. Lo que la compañía obtiene no es una vivienda limpia, sino algo mucho más valioso: datos de entrenamiento para máquinas que deberán aprender a desenvolverse en un mundo físico complejo e impredecible.

La historia resulta especialmente interesante porque pone de manifiesto hasta qué punto los datos se han convertido en uno de los recursos estratégicos más importantes de la economía de la inteligencia artificial. Mientras los modelos generativos pudieron alimentarse durante años de enormes cantidades de texto extraídas de internet, los sistemas robóticos necesitan observar cómo los seres humanos realizan tareas cotidianas: limpiar una cocina, recoger objetos dispersos, vaciar un lavavajillas o desenvolverse en espacios desordenados. Actividades aparentemente triviales para una persona, pero extraordinariamente difíciles para una máquina.

Además, el caso recuerda inevitablemente a los modelos de negocio que caracterizaron la era de la burbuja puntocom. Durante aquellos años vimos compañías que regalaban acceso a internet, almacenamiento, transporte o servicios financieros con la esperanza de construir posiciones dominantes que pudiesen monetizar más adelante. Hoy empezamos a ver algo parecido, pero con una diferencia fundamental: el activo que se intenta acumular ya no son usuarios o cuota de mercado, sino datos para entrenar sistemas de inteligencia artificial.

La pregunta, como ocurrió entonces, es cuánto de ese valor futuro es real y cuánto responde a expectativas todavía especulativas. Nadie sabe con certeza qué empresas dominarán la futura economía robótica ni qué modelos de negocio terminarán imponiéndose. Lo que sí parece claro es que existe una carrera frenética por acumular activos considerados estratégicos, y que los datos del mundo físico se han convertido en uno de los más codiciados.

Un fenómeno que, más allá de la anécdota de una limpieza gratuita en Manhattan, ofrece una ventana muy interesante para entender cómo está evolucionando la economía de la inteligencia artificial y hasta qué punto algunas de las dinámicas que definieron el auge de internet podrían estar repitiéndose hoy bajo nuevas formas.

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