DoorDash lanza Tareas

      Aquí hay una forma en que la economía de datos de IA funciona en la práctica en 2026: un mensajero de DoorDash se coloca una cámara corporal, lava al menos cinco platos, sostiene cada uno frente a la lente durante unos segundos y gana unos pocos dólares. Esa grabación, mundana, específica y reproducible a gran escala, es exactamente lo que las empresas de IA y robótica necesitan para entrenar modelos que entiendan tareas físicas.

      Y resulta que una red de entrega de ocho millones de personas, ya dispersa en casi todos los códigos postales de Estados Unidos, es una forma notablemente eficiente de recopilarla.

      DoorDash lanzó el jueves Tasks, un nuevo producto que formaliza lo que había estado surgiendo de manera fragmentada en la plataforma durante el último año. Opera en dos niveles.

      El primero es un conjunto de nuevos tipos de tareas dentro de la aplicación Dasher existente: tomar fotos de platos de restaurantes para poblar un menú, fotografiar la entrada de un hotel para que los futuros conductores puedan encontrar el punto de entrega, o escanear estantes de supermercados para controles de inventario.

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      El programa de cierre de puertas de Waymo, que DoorDash y Waymo confirmaron a TechCrunch y Bloomberg en febrero, ya está dentro de la plataforma Tasks.

      Cuando un pasajero de Waymo deja una puerta del vehículo entreabierta, se activa un mecanismo de seguridad que impide que el coche se mueva, los Dashers cercanos reciben una notificación y pueden ganar alrededor de $11 por acercarse y cerrarla. Es una pequeña transacción con un peso simbólico desproporcionado: trabajadores por encargo, a menudo citados como el grupo más expuesto al desplazamiento por la automatización, siendo pagados por una empresa de vehículos autónomos para resolver un problema que su propia tecnología aún no puede manejar. Waymo ha dicho que los futuros vehículos incluirán cierres de puertas automatizados.

      Para DoorDash, la lógica de Tasks es sencilla. La empresa ha pasado más de una década construyendo la infraestructura operativa para despachar trabajadores a ubicaciones físicas específicas, verificar la finalización y manejar pagos a gran escala.

      Esa es exactamente la capacidad que requiere la recopilación de datos de IA, y no es algo que pueda ser replicado rápidamente por empresas que no tengan ya una red como esta.

      “Hay más de 8 millones de Dashers que pueden llegar a casi cualquier lugar en EE. UU. y que quieren ganar de manera flexible más allá de la entrega. Esa es una capacidad poderosa para digitalizar el mundo físico”, dijo Ethan Beatty, Gerente General de DoorDash Tasks, en un comunicado.

      La afirmación de escala es significativa: empresas como Scale AI construyeron negocios enteros en torno a fuerzas laborales de etiquetado de datos remotos, y DoorDash está llegando a ese mercado con una red de distribución ya en su lugar, operando en persona en lugar de en línea, y capaz de recopilar el tipo de datos encarnados y del mundo físico que son cada vez más escasos y valiosos.

      DoorDash dice que los Dashers han completado más de dos millones de tareas desde 2024, una cifra que cubre la encarnación anterior y de perfil más bajo del programa antes del lanzamiento formal del jueves.

      La empresa no es la única plataforma de entrega que se ha movido en esta dirección: Uber e Instacart también han introducido programas similares en el último año.

      Hay preguntas que el lanzamiento no responde. DoorDash no ha publicado detalles sobre cómo maneja el consentimiento, la retención de datos o los derechos que tienen los trabajadores sobre las grabaciones de sí mismos en sus propios hogares. La exclusión de California, la ciudad de Nueva York, Seattle y Colorado, jurisdicciones con regulaciones de trabajadores por encargo y privacidad de datos significativamente más estrictas que el resto del país, es conspicua.

      El pago se determina por adelantado en función de cada tarea, ponderado por esfuerzo y complejidad, pero no se han divulgado tarifas promedio ni garantías mínimas. Para un programa que requiere que los trabajadores lleven cámaras a sus cocinas y graben sus propias voces, esos no son detalles menores.

      DoorDash dice que planea expandirse a más tipos de tareas y países. Por ahora, lo que ha lanzado es una versión de algo que la industria tecnológica ha estado tratando de construir durante años: una capa de detección humana sobre el mundo físico, pagada por tarea, disponible bajo demanda.