In India migliaia di persone si filmano tutto il giorno per insegnare ai robot a fare i lavori umani

Affettare frutta, piegare asciugamani, stirare, saldare, movimentare materiali in fabbrica. Azioni banali, ripetute milioni di volte ogni giorno in tutto il mondo. In India, però, queste stesse azioni vengono oggi registrate con meticolosa sistematicità, perché servono a qualcosa di preciso: insegnare alle macchine come si fa.

Sono migliaia le persone che nel paese si filmano mentre svolgono compiti quotidiani e lavorativi, indossando telecamere montate sulla testa o smart glasses. Le riprese — tecnicamente chiamate video egocentrici, perché catturano la scena dal punto di vista di chi agisce — vengono poi usate come dati di addestramento per sistemi di intelligenza artificiale e robotica. L'obiettivo è fornire ai modelli un repertorio dettagliato di movimenti umani reali: come la mano stringe un oggetto, come gli occhi guidano un gesto, come un braccio adatta la traiettoria a un ostacolo. Tutto ciò che per un essere umano è istintivo, per un robot va appreso pezzo per pezzo.

Il fenomeno si svolge sia nelle abitazioni private dei lavoratori sia in studi allestiti appositamente, e coinvolge un arco geografico ampio: dallo stato meridionale del Tamil Nadu alle città di Patna, Jaipur, Lucknow, Ranchi, Jharkhand, fino ad aree rurali e centri minori. Le aziende che operano in questo settore sono numerose — tra le più note Objectways, iMerit, Labellerr AI, FutureBeeAI, Teleperformance, Shaip e TagX — e si inseriscono in un'industria dell'annotazione dei dati che all'inizio del 2026 contava in India almeno 200.000 annotatori tra villaggi e piccole città, pari a circa la metà della forza lavoro mondiale dedicata all'etichettatura dei dati.

I compensi sono modesti. Per un'ora di video registrato, alcuni lavoratori ricevono circa 250 rupie, poco più di due dollari. Le posizioni salariate nelle aziende del settore, come iMerit, oscillano tra le 10.000 e le 15.000 rupie mensili, con punte di 25.000 nei casi migliori — cifre comunque inferiori alla media del comparto tecnologico indiano. Numeri che raccontano un mercato in forte espansione ma anche una distribuzione del valore molto asimmetrica: il mercato indiano dell'etichettatura dati valeva circa 250 milioni di dollari nel 2022 e secondo le proiezioni potrebbe superare i 7 miliardi entro il 2030. Eppure l'India rappresenta oggi appena il 2% delle startup globali che si occupano di dati per l'addestramento dell'AI, contro il 40% degli Stati Uniti.

Il governo di Nuova Delhi guarda a questa trasformazione con ottimismo esplicito. La Strategia Nazionale per l'Intelligenza Artificiale riconosce nel lavoro di annotazione un possibile ammortizzatore sociale: una via per riassorbire quella parte di forza lavoro che rischia di diventare ridondante man mano che l'automazione avanza. Le autorità sottolineano anche la potenziale ricaduta positiva sulla partecipazione femminile al mercato del lavoro.

Ma il quadro ha lati meno rassicuranti. Le stesse registrazioni che oggi garantiscono un reddito a migliaia di famiglie potrebbero, nel medio termine, contribuire a stabilire quanta manodopera umana sarà ancora necessaria nelle fabbriche — un cortocircuito etico che diversi osservatori segnalano con preoccupazione. Non è tutto: alcune aziende utilizzano i filmati per produrre rapporti sulla produttività, classificando i lavoratori in base al tempo di lavoro attivo, stimando le perdite legate ai momenti di inattività e monitorando persino il tempo trascorso a socializzare con i colleghi. In alcuni casi, emerge che il materiale viene raccolto senza il consenso esplicito dei singoli lavoratori, i quali spesso non sanno nemmeno in che modo le loro annotazioni contribuiscano all'addestramento dei modelli finali.

Si tratta, in sintesi, di una filiera produttiva che dipende da lavoro umano poco retribuito e poco tutelato per costruire sistemi pensati — almeno in parte — a sostituire il lavoro umano. Un paradosso che non è esclusivo dell'India, ma che lì assume dimensioni industriali, visibili e difficilmente ignorabili. Il dibattito su come regolare questa catena — chi controlla i dati, chi ne beneficia, chi dà il consenso e a quali condizioni — è ancora largamente aperto, tanto in India quanto nei paesi dove quei sistemi di AI verranno poi dispiegati.