W halach produkcyjnych na obrzeżach Delhi szwaczki szyją koszule z kamerkami przypiętymi do czoła. Nagrania trafiają do firm AI, które sprzedają je globalnym korporacjom uczącym roboty ludzkich ruchów. Pracownicy nie dostają za to ani rupii więcej.
Kluczowe fakty:
- Pracownicy indyjskich fabryk, m.in. szwalni w Gurugram, noszą kamery na głowach podczas pracy – ich nagrania z perspektywy pierwszej osoby są zbierane jako dane do trenowania humanoidalnych robotów przemysłowych, bez dodatkowego wynagrodzenia.
- Firma EgoLab, założona w styczniu 2026 roku przez dwóch nastoletnich przedsiębiorców z Maharashtry, deklaruje się jako największy indyjski agregator danych egocentrycznych i sprzedaje zebrane materiały globalnym firmom AI, takim jak Tesla, Boston Dynamics i Figure AI.
- Rynek humanoidalnych robotów jest szacowany przez Barclays na 200 miliardów dolarów, a Indie stają się kluczowym centrum pozyskiwania danych ruchowych niezbędnych do ich trenowania.
Lalita, 32-letnia pracownica szwalni w Gurugram w stanie Haryana, śmiała się, gdy przełożeni po raz pierwszy przypiął jej do głowy miniaturową kamerę. „Tak jak montuje się kamerę CCTV na ścianie, oni zamontowali ją na nas” – powiedziała w rozmowie z dziennikarzami The Guardian. Śmiech szybko minął. Pracownicy zaczęli bardziej pilnować każdego ruchu, rozmowy przy maszynach ucichły, a świadomość, że każdy błąd jest rejestrowany, zmieniła atmosferę na hali.
To, czego Lalita nie wiedziała: jej codzienne ruchy były zbierane jako tak zwane dane egocentryczne, nagrania z perspektywy pierwszej osoby, które są dziś jednym z najcenniejszych surowców w wyścigu do zbudowania humanoidalnych robotów przemysłowych.
Znajdź dostawcę, partnera lub narzędzie dla swojego biznesu, a jeśli prowadzisz firmę, która w swoim DNA ma AI, skorzystaj z możliwości bezpłatnego dodania swojej firmy.
Dlaczego fabryki w Indiach są teraz ważniejsze niż laboratoria w Dolinie Krzemowej
Humanoidalne roboty potrzebują danych innego rodzaju niż modele językowe. ChatGPT czy Gemini nauczyły się ze środowiska tekstowego dostępnego w internecie. Robot, który ma chwytać przedmioty, układać tkaniny czy sortować komponenty, potrzebuje nagrań z perspektywy człowieka wykonującego te czynności, dziesiątek i setek milionów godzin takiego materiału.
Indie stają się centralnym hubem tej operacji. Firma EgoLab, założona w styczniu 2026 roku przez dwóch nastoletnich przedsiębiorców z Maharashtry, nazywa siebie „największym indyjskim agregatorem danych egocentrycznych z perspektywy pierwszej osoby”. W dokumentach firmowych deklaruje, że zbiera nagrania od pracowników fabryk przy użyciu lekkich kamer, a gotowe zestawy danych trafiają do globalnych firm AI budujących robotykę, widzenie komputerowe i systemy autonomiczne, w tym do Tesli, Boston Dynamics i Figure AI.
Barclays szacuje rynek humanoidalnych robotów na 200 miliardów dolarów w perspektywie mniej niż dekady. Morgan Stanley prognozuje, że do 2050 roku ta wartość może przekroczyć 5 bilionów dolarów, a liczba robotów osiągnie miliard sztuk. Tesla przebudowuje właśnie linie produkcyjne w fabryce we Fremont w Kalifornii, by wytwarzać milion robotów Optimus rocznie. Wcześniej Musk zapowiedział, że 80 procent przyszłej wartości Tesli będzie pochodzić właśnie z robotyki, nie z samochodów elektrycznych.
Dane egocentryczne z indyjskich fabryk są dla tej wizji absolutnie niezbędne.
Jak działa ten łańcuch dostaw
Model biznesowy jest prosty i wysoce efektywny dla wszystkich ogniw poza jednym.
Firma technologiczna negocjuje z właścicielem fabryki dostęp do hali produkcyjnej. Pracownicy dostają sprzęt (kamery montowane na głowie, okulary z funkcją nagrywania), filmują swoje czynności przez określony czas, a nagrania trafiają do firmy zbierającej dane. Tam są czyszczone, oznaczane i pakowane w zestawy gotowe dla klientów z USA, Chin i Europy.
Koszt sprawia, że Indie wygrywają każdą konkurencję:
- Firma, która za zbieranie danych w Stanach zapłaci 30 dolarów za godzinę, może uzyskać podobne nagrania w Indiach za mniej niż jedną szóstą tej kwoty
- Indie odpowiadają za około 35 procent światowego rynku adnotacji danych, a 60 procent przychodów z tej działalności pochodzi od klientów z USA
- Startup Human Archive z Doliny Krzemowej płaci pracownikom stawkę bazową jednego dolara za godzinę; według danych Economic Times inne firmy oferują od 250 do 400 rupii za godzinę, czyli około 2,6 do 4,2 dolara
Kto w tym modelu zarabia, a kto nie, jest bardzo czytelne.
Obserwuję tu coś, co znam z historii innych rewolucji technologicznych: ci, którzy produkują surowiec, zarabiają najmniej. W XIX wieku były to kolonie dostarczające bawełnę. Dziś są to indyjskie robotnice dostarczające dane ruchowe, których wartość rośnie z każdym rokiem. Mechanizmy są uderzająco podobne. Różnica jest taka, że tym razem surowiec, który im zabieramy, nie leży w ziemi, tylko w ich mięśniach i pamięci ruchowej. I że robimy to z uśmiechem, tłumacząc, że to dla ich dobra.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Zgoda, której nie ma
Żadna z siedmiu firm technologicznych przesłuchanych przez The Guardian nie pobierała zgody bezpośrednio od pracownic. Zamiast tego firmy wskazywały, że właściciele fabryk wyrażali zgodę w ich imieniu.
Geeta Thatra, badaczka z bengalurskiej organizacji non-profit Work Fair and Free Foundation, nazywa takie rozwiązanie iluzorycznym. „Pracownica może się zgodzić na noszenie kamery, ale czy realnie może odmówić, jeśli boi się utraty pracy?” – mówiła w rozmowie z The Guardian. „W miejscach pracy, gdzie zatrudnienie jest niepewne lub odbywa się przez pośredników, kwestia zgody staje się niezwykle skomplikowana” / „In workplaces where employment is insecure or mediated through contractors, the question of consent becomes extremely complicated.”
Thatra wskazuje na jeszcze jeden problem: pracownice szwalni zgłaszały przypadki wchodzenia do toalety bez świadomości, że nadal mają włączone kamery. Nikt nie wie, co dzieje się z tymi nagraniami.
Część nagrań była używana nie tylko do uczenia robotów, ale też do tworzenia raportów produktywności poszczególnych pracownic, rankingowania ich wydajności i śledzenia czasu spędzonego na rozmowach ze współpracownikami. Kamera do trenowania robotów służyła więc jednocześnie jako narzędzie nadzoru.
Wiedza ciała ma wartość rynkową
Madhumita Dutta, badaczka z Ohio State University zajmująca się relacją między AI, technologią a pracą, zwraca uwagę na fundamentalne pytanie własności. „Tradycyjnie pracownicy sprzedają swoją pracę za wynagrodzenie. Tu generują też cenny cyfrowy zasób” – mówiła The Guardian. „Jeśli nie wiedzą, że ich ruchy, umiejętności i rutyny są zamieniane w zestawy danych, które mogą być licencjonowane, sprzedawane lub używane do trenowania komercyjnych systemów AI, mają małe szanse na negocjowanie wynagrodzenia lub sprzeciw wobec dalszego wykorzystania” / „If they are unaware that their movements, skills and routines are being converted into datasets that can be licensed, sold or used to train commercial AI systems, they have little opportunity to negotiate compensation or object to downstream uses.”
Sarayu Natarajan z Aapti Institute w Bengaluru idzie dalej: dane ruchowe pracownic zawierają coś więcej niż zapis czynności. To wiedza ucieleśniona, gesty, odruchy i precyzja nabudowywana przez lata przy maszynie. „Dane pochodzą z ciała i działań pracownicy, ale raz wyekstrahowane nie pozostają z nią w żaden sposób związane” / „The data originates in a worker’s body and actions, but once extracted it no longer remains attached to them in the same way.”
To prowadzi do wniosku, który jest dziś pytaniem bez odpowiedzi: skoro roboty będą budowane na wiedzy zgromadzonej w ciałach pracownic, kto powinien mieć prawo do zysku z tych robotów?
Co to oznacza dla polskich firm?
Polska branża produkcyjna jest dużym graczem w Europie, a automatyzacja zakładów to temat, który przestał być futurystyczny. Fabryki motoryzacyjne, elektryczne, meblowe i odzieżowe zatrudniają setki tysięcy pracowników, których ruchy są de facto danymi treningowymi dla robotów nowej generacji.
Na razie żadna polska firma publicznie nie ogłosiła programu zbierania danych egocentrycznych od swoich pracowników, ale to kwestia czasu. Presja na obniżanie kosztów produkcji i skrócenie drogi do automatyzacji będzie silna. Warto już teraz postawić pytania, których polskie organizacje pracownicze i regulatorzy jeszcze nie zadają głośno: czy pracownik może odmówić noszenia kamery bez konsekwencji dla zatrudnienia? Kto jest właścicielem nagrań? Co reguluje RODO w przypadku danych ruchowych w środowisku pracy?
Indie budują własne regulacje w tym zakresie: tamtejsze Ministerstwo Elektroniki i Informatyki przygląda się mechanizmom zgody stosowanym przez startupy zbierające dane egocentryczne, a nowe przepisy o ochronie danych osobowych (DPDP Act) mają wejść w życie w pełnym zakresie do maja 2027 roku. Polska i Unia Europejska mają RODO, które teoretycznie chroni dane pracowników, ale interpretacja przepisów w kontekście przemysłowych danych ruchowych jest wciąż nierozstrzygnięta.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Pytanie, na które nikt nie ma dobrej odpowiedzi
Lalita nadal szyszy kołnierzyki i szwy tak jak zawsze. Nagrania, które pomogła wygenerować, istnieją gdzieś indziej: wyczyszczone, opatrzone adnotacjami i sprzedane dalej. Kiedy dziennikarz zapytał ją, czy pracownicy powinni dostać udział w wartości tworzonej z danych opartych na ich pracy, roześmiała się.
„Nie dostajemy nawet pełnej zapłaty za pracę, którą robimy teraz. Kto zapłaci nam, gdy zastąpią nas roboty?” / „We are not even getting our full worth for the work we do now. Who is going to pay us when we are replaced by robots?”
To pytanie retoryczne, ale brzmi jak najkrótszy i najtrafniejszy opis problemu dystrybucji zysków z automatyzacji, z którym nie poradziły sobie żadne instytucje na świecie.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl oraz dodatkowych źródeł, w tym reportażu The Guardian z 24.06.2026, materiału Scroll.in z 21.05.2026, biuletynu CNBC Inside India z 25.06.2026, artykułu TechCrunch z 26.05.2026 oraz galerii Al Jazeera z 11.06.2026. Cytaty Geety Thatry, Madhumity Dutty i Sarayu Natarajan zostały zweryfikowane z oryginalnym anglojęzycznym materiałem The Guardian. Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl. Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych informacji w temacie zbierania danych egocentrycznych i praw pracowników w przemyśle AI.
