El nuevo trabajo manual puede parecer un videojuego La imagen parece sacada de Ready Player One: una persona con gafas de realidad virtual , sensores de movimiento y controles en las manos mueve su cuerpo mientras un robot humanoide repite sus acciones en otro espacio. Pero no se trata de entretenimiento. En Shenzhen, una de las grandes capitales tecnológicas de China, esta escena empieza a formar parte de una nueva frontera laboral. La empresa IO-AI Tech está desarrollando sistemas para controlar robots humanoides de forma remota.
Sus trabajadores pueden manejar manos robóticas, brazos mecánicos o pequeños humanoides para realizar tareas concretas en entornos como fábricas, tiendas de conveniencia o espacios domésticos simulados. Desde tomar objetos de una estantería hasta doblar una camisa, cada movimiento humano se convierte en una instrucción para la máquina. Lo interesante es que el objetivo no termina en la teleoperación. Cada acción realizada por una persona genera datos que luego pueden usarse para entrenar algoritmos.
En otras palabras, los humanos no solo están controlando robots: están enseñándoles cómo moverse, cómo agarrar objetos, cómo mantener el equilibrio y cómo resolver tareas físicas que para una persona son simples, pero para una máquina siguen siendo muy difíciles. © Magnfiic La IA necesita aprender el mundo físico Durante los últimos años, la inteligencia artificial avanzó de manera espectacular en texto, imagen, voz y programación. Pero el mundo físico es mucho más complicado. Un robot no solo necesita “saber” qué es una caja o una camisa: tiene que calcular distancia, peso, textura, fuerza, equilibrio y movimiento. Un pequeño error puede hacer que tire un objeto, pierda estabilidad o no logre completar la tarea.
Ahí aparece el valor de estos nuevos entrenadores de robots. Con sistemas de realidad virtual y captura de movimiento, una persona puede mostrarle al robot cómo se hace una acción. La máquina imita, registra y convierte esa experiencia en datos. Con suficiente información, los modelos de IA pueden empezar a reconocer patrones y actuar con mayor autonomía.
China tiene una ventaja importante en este terreno: su enorme ecosistema industrial . Shenzhen concentra fabricantes, proveedores, prototipos y empresas de robótica en un mismo territorio. Eso permite probar, ajustar y fabricar dispositivos con una velocidad difícil de replicar en otros países. Para una startup como IO-AI Tech, estar cerca de esa cadena productiva es casi tan importante como tener buenos algoritmos. (1/2) El trabajo de entrenador de robots humanoides está al alza en China pic.twitter.com/zjnB8ZCyOJ WIRED en español (@wiredenespanol) June 18, 2026 Antes de reemplazar trabajadores, los robots necesitan ser entrenados por ellos La paradoja es evidente: para que los robots trabajen solos, primero necesitan mucho trabajo humano.
Alguien tiene que mostrarles cómo se mueve una mano, cómo se toma un producto, cómo se coloca una prenda o cómo se mantiene el equilibrio en una habitación. La automatización no aparece de golpe; se construye a partir de miles de demostraciones repetidas. Esto también abre una pregunta laboral importante. Si los robots humanoides se vuelven más comunes, podrían aparecer empleos nuevos vinculados a su entrenamiento, supervisión y corrección.
No serían trabajos industriales tradicionales, pero tampoco serían empleos puramente digitales. Estarían en un punto intermedio: personas usando tecnología inmersiva para enseñar a máquinas a moverse en el mundo real. El desarrollo todavía está lejos de ser perfecto. Los robots necesitan ayuda para no caerse, adaptarse a distintas formas corporales y resolver situaciones inesperadas.
Pero la dirección es clara: la próxima gran carrera de la IA no será solo hacer modelos más inteligentes en una pantalla, sino lograr que puedan actuar fuera de ella. China está apostando fuerte por esa transición. Y si estos entrenadores de robots son una señal de lo que viene, el futuro del trabajo no será únicamente competir contra máquinas. También será enseñarles, corregirlas y acompañarlas hasta que aprendan a hacer por sí mismas lo que hoy todavía necesitan copiar de nosotros.
Fuente: Wired.