Gli ultimi anni hanno visto crescere notevolmente il mercato indiano per la consegna online di cibo, con aziende come Zomato e Swiggy che hanno ottenuto la quotazione in borsa e un aumento del numero di cosiddette "cloud kitchen". Al contempo, startup legate ai servizi domestici, come le piattaforme per reclutare personale per lavoro domestico in tempo reale (ad esempio Urban Company, Snabbit e Pronto) hanno guadagnato popolarità.
Human Archive, startup americana con base a Silicon Valley, sta sfruttando questa tendenza in collaborazione con queste aziende per raccogliere dati video egocentrici (prospettive da prima persona) di lavori quotidiani, utilizzando speciali cuffie con telecamere indossate dai lavoratori. Questi dati, essenziali per l’addestramento robotico, rappresentano una fonte poco sfruttata ma molto scalabile.
Human Archive collabora con aziende in settori diversi, come servizi domestici, alloggi universitari e ristorazione. La società non nomina esplicitamente i partner, ma ha dichiarato di aver distribuito più di 1.000 visori in diversi luoghi. La startup ha rivelato di aver raccolto $8,2 milioni in finanziamenti da fondi come Wing VC, NVP Capital, Y Combinator, e singoli investitori legati a OpenAI, Nvidia, Google, Meta e ad altri fondatori importanti.
Human Archive è stata fondata da quattro studenti universitari: Samay Mani, Rushil Agarwal, Shloke Patel e Raj Patel, quest'ultimo che riveste la carica di CEO. Hanno tutti una forte esperienza in robotica, hardware e dati tattili.
La startup si basa su una visione diretta su dove l’industria dell’AI sta andando. Le aziende di robotica di livello avanzato e AI sono concorse a costruire macchine capaci di compiere compiti fisici nel mondo reale, ma incontrano un serio problema: mancano set di dati di alta qualità che rappresentino compiti reali. La scommessa di Human Archive è che i lavoratori dell’economia gig indiana siano una fonte inesauribile di questi dati.
Frustrazioni e Rifiuti Con i Partner
Nonostante le potenzialità, Human Archive ha riscontrato rifiuti da parte di alcune aziende di rilievo nel settore dei servizi domestici indiano come Pronto e Urban Company. Una notizia su Entrackr aveva reso pubbliche le conversazioni con Pronto, che stavano già cercando un accordo simile con Human Archive. Tuttavia, l'applicazione della startup non venne accettata.
Il CEO di Urban Company, Abhiraj Singh Bhal, si oppose apertamente al progetto, rifiutando qualsiasi forma di collaborazione. Raj Patel rispose criticando tale posizione, sostenendo che Urban Company sarebbe presto stata costretta a cambiare idea o rischiare di restare ai margini. Rushil Agarwal, co-fondatore, fu meno diplomatico. In un post, affermò che la fondatrice di Pronto lo aveva deriso, definendolo "stupido". Le parti coinvolte non commentarono ulteriormente.
Differenze Nella Raccolta Dati
Human Archive si distingue da altre startup che raccolgono dati egocentrici da diverse ambientazioni di lavoro per l'uso di dispositivi speciali. La startup sta sviluppando guanti tattili, abiti per il catturamento del movimento completo e telecamere da polso, per raccogliere dati sincronizzati di movimento, forza tattile, RGB-D (immaginari colorati con informazioni di profondità), che vengono venduti ai laboratori AI.
Nel suo inizio, Human Archive utilizzò installazioni di fortuna o dispositivi di produzione comune. Oggi, lavora su hardware personalizzato per acquisire diversi tipi di dati. Ha già distribuito più di cinquanta dispositivi diversi per raccogliere differenti dati.
“Per raccogliere i dati, iniziammo con gli iPhone, quindi costruimmo dispositivi personalizzati e visori. Ora utilizziamo sette tipi di strumenti tecnologici, intercambiabili tra diverse prospettive. Dopo la raccolta, sincronizziamo questi dati”, ha spiegato Patel in una chiamata.
Demo con AI e Valutazioni
Human Archive lavora a migliorare e testare modelli AI mediante i dati raccolti da essa per valutare l’efficacia in compiti specifici. In questo modo, il startup può dimostrare la qualità dei suoi servizi a potenziali clienti e fornire training su modelli interni. Zach DeWitt, socio di Wing VC, ha sottolineato gli aspetti unici di Human Archive.
“Nessun’altra azienda al mondo ha mai realizzato con successo video RGB-D dal casco, il feedback di forza, la mappatura completa del movimento, insieme a video sincronizzati al petto e a polso. Human Archive sta svolgendo formazioni interne su questo dataset e ogni laboratorio e università principale sta cercando di sperimentarne le potenzialità per via dell’unicità dei sensori,” ha affermato.
Indice di Espansione
Sebbene non riesca a collaborare con le principali aziende del settore domestico in India, Human Archive collabora con startup minori. Le aziende offrono ai clienti una scelta: pagare un prezzo ridotto in cambio del consenso alla raccolta dei dati, oppure pagare il prezzo pieno senza registrazione. Patel ha confermato che i clienti tendono a preferire la prima opzione, visto che i contenziosi sulla qualità del servizio sono comuni, e le registrazioni aiutano la risoluzione.
I lavoratori vengono pagati un salario orario base di $1 per partecipare alla raccolta di dati egocentrici. Secondo il Economic Times, altre aziende pagano intorno a ₹250–₹400 all’ora, poco meno di un dollaro. Patel ha affermato che i competitor offrono più pagamenti, ma la posizione di Human Archive in India rende possibile uno stipendio più basso.
DeWitt osserva come la rete di Human Archive fornisca opportunità di guadagno immediato a livello globale, abbassando la soglia per partecipare all’economia dell’AI. “Pensiamo a questo modello come un ponte che finanza immediatamente la vita delle persone mentre contribuisce all’infrastruttura per un futuro più sicuro e produttivo”.
Precauzioni per la Privacy
Benché i salari siano chiari, restano comunque problematiche rispetto alla privacy con la raccolta video. Human Archive afferma che i propri accordi commerciali sono in linea con l’India Digital Personal Data Protection (DPDP) Act. La società fornisce ai lavoratori un’informativa sulla privacy insieme a dettagli sulla raccolta e al motivo dell’uso dei dati. Tutti i dati vengono anonimizzati e le facce sono mascherate. Secondo Moneycontrol, il Ministero delle Telecomunicazioni e delle Informazioni di India sta esaminando i meccanismi di consenso e le pratiche di raccolta dati di startup che operano con lavoratori del settore domestico.
Rilevanza Globale
Nonostante che gran parte delle