In Chennai bindet sich Nagireddy Sriramyachandra ein Smartphone um den Kopf und filmt, wie sie Mangos schneidet, Wäsche faltet oder den Herd wischt – für umgerechnet gut zwei Euro Stundenlohn. Die 25-Jährige ist Teil einer wachsenden, oft unsichtbaren Armee indischer KI-Trainer, die mit ihren alltäglichen Handgriffen jenes Rohmaterial liefern, das globale Technologiekonzerne benötigen, um Robotern menschenähnliche Bewegungen beizubringen. Was banal wirkt, ist für die Entwickler physischer künstlicher Intelligenz unverzichtbar: Anders als Sprachmodelle, die mit digitalen Textarchiven gefüttert werden, brauchen Maschinen, die sich in der realen Welt zurechtfinden sollen, millionenfache Videobelege konkreter Tätigkeiten.

Die Nachfrage nach solchen Trainingsdaten steigt rasant, und für viele Inderinnen und Inder aus einfachen Verhältnissen ist die Tätigkeit ein unverhoffter Zuverdienst. „Wer zahlt einem sonst 250 Rupien pro Stunde nur für Hausarbeit?“, fragt Sriramyachandra in ihrer Küche im südindischen Tamil Nadu. Aus indischer Perspektive entsteht hier ein paradoxer Arbeitsmarkt: Tausende schulen Systeme, die langfristig ihre eigenen Tätigkeiten überflüssig machen könnten. Doch solange die Bezahlung das lokale Lohnniveau übersteigt, überwiegt der kurzfristige Nutzen – und die Tech-Firmen erhalten einen stetigen Strom an authentischen Bewegungsdaten aus dem bevölkerungsreichsten Land der Welt.

Während Indien vor allem die Trainingsgrundlage schafft, ist China bereits einen Schritt weiter. In Peking reinigt die 56-jährige Lin Meiqiong Wohnungen Seite an Seite mit einem weißen, kamerabestückten Roboter auf Rädern, der über zwei Greifarme verfügt. Die Plattform 58.com bietet solche hybriden Reinigungsteams aus Mensch und Maschine als regulären Service an. Noch sammelt der Roboter vor allem Daten und sorgt bei Kunden für neugierige Blicke, doch er entlastet die menschliche Arbeitskraft bereits spürbar. Aus Sicht chinesischer Tech-Firmen ist dies ein logischer nächster Schritt: Die in Indien gewonnenen Bewegungsprofile werden in kontrollierten Haushalten erprobt und verfeinert.

Die geografische Arbeitsteilung offenbart ein globales Muster, das auch für Deutschland, Österreich und die Schweiz bedeutsam werden dürfte. Während Niedriglohnländer die Trainingsarbeit für physische KI-Systeme übernehmen, testen Technologiekonzerne die Anwendung zunächst in Pilotmärkten wie China. Für den deutschsprachigen Raum, der mit Fachkräftemangel in Pflege und Hauswirtschaft ringt, könnten solche hybriden oder später vollautonomen Serviceroboter eine Entlastung versprechen. Zugleich wächst die Abhängigkeit von jenen Unternehmen, die heute indische Hausfrauen als Datensammlerinnen einsetzen. Die ironische Pointe liefert Sriramyachandra selbst: „Vielleicht kaufe ich mir irgendwann auch so einen Roboter.“