DoorDash paga entregadores para filmarem tarefas domésticas para treinar inteligência artificial e robótica

A DoorDash lançou, em 19 de março de 2026, o DoorDash Tasks, um aplicativo autônomo que transforma seus 8 milhões de entregadores nos Estados Unidos em coletores de dados para inteligência artificial e robótica. Por meio da plataforma, os trabalhadores são remunerados para filmar atividades domésticas cotidianas, como arrumar a cama, lavar louça à mão e dobrar roupas. O pagamento varia conforme a complexidade da atividade, com tarefas mais difíceis, a exemplo de podar e replantar plantas, oferecendo valores maiores. Estimativas indicam que os profissionais podem ganhar até US$ 25 por hora.

O objetivo central da iniciativa é suprir a carência de dados sobre a manipulação de objetos físicos, um gargalo para a robótica que não possui um volume de informações equivalente ao de textos disponíveis na internet. Enquanto simulações computacionais falham em reproduzir a variabilidade de ambientes reais, vídeos de humanos em suas casas fornecem detalhes essenciais sobre força, ângulo, textura e correção de erros. Para a DoorDash, filmar humanos é uma estratégia mais rápida, barata e escalável do que a teleoperação robótica; enquanto a coleta via teleoperação pode custar mais de US$ 100 por hora, o vídeo humano pode custar menos de US$ 5.

As gravações servirão para treinar modelos de IA e robôs da própria DoorDash e de parceiros dos setores de tecnologia, hotelaria, seguros e varejo, incluindo fabricantes de robôs humanoides como Agility Robotics, Figure AI e Tesla. Um exemplo prático da coleta envolve o uso de câmeras apontadas para as mãos durante a lavagem de ao menos cinco pratos, com a exigência de que cada item limpo seja exibido à lente por alguns segundos.

A operação aproveita a infraestrutura logística da empresa, que já possui a capacidade de acionar trabalhadores em locais específicos e processar pagamentos em larga escala. Segundo Ethan Beatty, gerente geral do DoorDash Tasks, a rede de milhões de Dashers distribuídos pelo país é um diferencial competitivo para digitalizar o mundo físico.

O serviço está disponível em quase todo o território americano, com exceção de Nova York, Califórnia, Colorado e Seattle, regiões que possuem legislações mais rigorosas sobre direitos de trabalhadores de plataformas e privacidade de dados.

Apesar do lançamento, a empresa não detalhou as políticas de consentimento, o tempo de armazenamento das imagens ou quem terá acesso aos vídeos. A ausência dessas informações é crítica, pois as gravações em áreas privadas podem capturar rostos, vozes e rotinas familiares que extrapolam a tarefa contratada.

Do ponto de vista técnico, a aposta reside na capacidade de capturar variações reais de iluminação, postura e improviso, fundamentais para que um robô entenda, por exemplo, como a mão segura um prato sob diferentes condições de gordura ou espuma. Contudo, a estrutura do projeto gera um paradoxo: trabalhadores que podem ser afetados pela automação são pagos para alimentar os modelos que, no futuro, podem reduzir a demanda por mão de obra humana.

Essa transição marca uma nova fase no mercado de IA. Após a etapa de consumo de textos e imagens da web, a prioridade agora é a captura de movimentos humanos em ambientes físicos, transformando atividades banais em matéria-prima para o desenvolvimento de robôs humanoides e sistemas automatizados de mobilidade e varejo.