DoorDash ahora paga a trabajadores autónomos por grabarse haciendo tareas del hogar, y sí, es tan distópico como suena

Bienvenidos al futuro: estás entrenando a tu reemplazo robótico

DoorDash ha lanzado una aplicación independiente llamada Tasks, y podría ser el desarrollo más sombrío y directo de la economía gig hasta la fecha. ¿La premisa? Pagar a su ejército de repartidores para que se graben a sí mismos realizando tareas domésticas como lavar los platos, doblar la ropa y batir huevos. Las imágenes luego se introducen en modelos de IA. Ya sabes, los que impulsan los robots que eventualmente harán esos trabajos en su lugar.

Lanzada el 19 de marzo de 2026, la aplicación Tasks está disponible para los aproximadamente 8 millones de Dashers registrados en EE. UU., con algunas excepciones notables. California, la ciudad de Nueva York, Seattle y Colorado están excluidos, lo cual seguramente es solo una coincidencia y no tiene nada que ver con que esas regiones tengan protecciones más estrictas para los trabajadores autónomos. Nada que ver aquí.

En qué consisten realmente las tareas

El trabajo en sí varía de lo mundano a lo ligeramente surrealista. Los Dashers pueden aceptar asignaciones como grabarse cargando un lavavajillas (con una cámara corporal apuntando a las manos, fregando al menos cinco platos y manteniendo cada uno limpio y estable en el encuadre), hacer camas, doblar ropa o incluso grabar conversaciones improvisadas en español.

Se informa que el pago varía bastante. Según reportes secundarios, las tareas domésticas simples pagan alrededor de 5 dólares (aproximadamente 4 libras), mientras que los trabajos de escaneo de estanterías alcanzan unos 16 dólares y las grabaciones de conversaciones en español se pagan a 20 dólares. DoorDash no ha confirmado oficialmente las tarifas específicas, así que toma estas cifras con cautela.

Desde 2024, los Dashers han completado más de 2 millones de estas tareas. Ese es un volumen enorme de datos de entrenamiento del mundo real, capturados en hogares reales por personas reales que realizan rutinas reales.

¿Quién obtiene los datos?

Aquí es donde se pone realmente interesante. Las imágenes no son solo para las ambiciones de IA de DoorDash. La empresa confirmó que los datos recopilados a través de Tasks alimentan modelos para socios externos en sectores como el comercio minorista, los seguros, la hostelería y la tecnología. El gerente general de DoorDash, Ethan Beatty, lo presentó como aprovechar una década de experiencia en logística de entrega para ayudar a otras empresas. Lo cual suena mucho más aceptable que decir "estamos monetizando imágenes de personas lavando los platos".

El CTO de DoorDash, Andy Fang, fue más sincero y calificó la iniciativa como "enorme para construir la frontera de la inteligencia física". Dado que DoorDash presentó su propio robot de entrega, Dot, en septiembre de 2025, una máquina de 160 kilos y casi un metro y medio de altura que recorre el Gran Phoenix a hasta 32 km/h llevando seis pizzas, la parte de "inteligencia física" resulta con cierta ironía.

DoorDash no está solo en esto

La tendencia general es inconfundible. Uber lanzó un esquema similar a través de su AI Solutions Group, que ahora opera en 30 países, donde los conductores suben fotos, graban clips de voz y fotografían menús de restaurantes. Instawork ha reclutado trabajadores en Los Ángeles para usar diademas con teléfonos montados mientras se graban limpiando casas. Y Sunday Robotics ha enviado más de 2.000 "guantes de captura de habilidades" a más de 500 hogares estadounidenses, recopilando alrededor de 10 millones de rutinas para construir su modelo base.

Luego está el piloto de cierre de puertas de Waymo en Atlanta, donde DoorDash paga a un Dasher para que camine hacia un robotaxi y cierre la puerta. Una captura de pantalla de Reddit mostró el pago total de 11,25 dólares por esa única acción. Esa tarea ahora está clasificada bajo el ecosistema de Tasks, lo que significa que el soporte para vehículos autónomos ya es parte del trabajo temporal.

La parte incómoda

Los críticos se han apresurado a señalar la tensión central: los trabajadores gig están, en efecto, generando los datos de entrenamiento que eventualmente podrían hacer que sus roles sean obsoletos. DoorDash presenta Tasks como ingresos suplementarios, una forma de ganar dinero entre entregas. Y para ser justos, a diferencia de otras controversias sobre el entrenamiento de IA, aquí los trabajadores están siendo compensados directamente por sus contribuciones.

Pero quedan preguntas. DoorDash no ha publicado detalles sobre los marcos de consentimiento, las políticas de retención de datos o qué derechos tienen los trabajadores sobre las imágenes filmadas dentro de sus propios hogares. Como ha señalado el vicepresidente de Universal Robots, Anders Beck, las empresas necesitan datos distribuidos del mundo real porque los datos de entrenamiento recopilados en laboratorio simplemente no son suficientes para un despliegue real. Eso convierte los hogares y las cocinas de los trabajadores gig en el nuevo campo de entrenamiento para la IA.

El veredicto

Tasks es un vistazo fascinante y ligeramente incómodo hacia dónde se dirige la economía gig. Para los Dashers con poco dinero, es dinero realmente fácil por un trabajo de bajo esfuerzo. Pero las implicaciones a largo plazo merecen una observación estrecha, especialmente para cualquiera que piense que la frase "entrenar a tu propio reemplazo" es solo una forma de hablar.

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