Kurioses Inserat: Firma sucht Leute, die für Roboter Wäsche falten
Ein Unternehmen sucht in Zürich Menschen für simple Handgriffe zu Hause. Die Daten sollen Robotern beibringen, später selbstständig zu arbeiten.
Das Wichtigste in Kürze
- In Zürich sucht TSMG Menschen, die Alltagsgriffe für Roboter vormachen.
- Die Daten sollen KI-Systemen helfen, Aufgaben selbstständig zu lernen.
- Der Bedarf an Roboter-Trainingsdaten könnte bald stark steigen.
In Zürich werden derzeit per Stellenausschreibung Menschen gesucht, die Kleider falten, Gegenstände sortieren oder Behälter öffnen und schliessen. Nicht etwa für einen Haushalt oder eine Fabrik – sondern für Roboter.
Hinter dem scheinbar kuriosen LinkedIn-Inserat steht das internationale Dienstleistungsunternehmen TSMG, das sogenannte «Robotics AI Data Collection Operators» rekrutiert.
Sie sollen alltägliche Tätigkeiten wiederholen und daraus Trainingsdaten für Roboter erzeugen. Das Ziel: Die Maschinen sollen lernen, solche Aufgaben später selbstständig im Haushalt, in Lagern oder Geschäften zu erledigen.
Roboter müssen Tausende Beispiele sehen
Doch reicht dafür ein einmal vorgemachter Handgriff nicht aus?
Bei weitem nicht, sagt Teresa Barabash, Leiterin Kundenlösungen bei TSMG, gegenüber Nau.ch: «Roboter lernen körperliche Aufgaben aus einer grossen Zahl von Beispielen und nicht aus einer einzigen Demonstration.»
Dabei wird dieselbe Tätigkeit immer wieder leicht verändert. Ein Gegenstand liegt an einem anderen Ort, sieht anders aus oder die Umgebung verändert sich. Auch Menschen mit unterschiedlicher Körpergrösse können einbezogen werden.
Der Grund ist so simpel wie einleuchtend: Der Roboter soll nicht bloss eine bestimmte Bewegung auswendig lernen. Er soll erkennen, wie eine Aufgabe grundsätzlich funktioniert – und sie später auch unter anderen Bedingungen bewältigen können.
Je nach Projekt tragen die Teilnehmer dafür etwa eine Kamera am Kopf oder Bewegungssensoren am Körper.
In anderen Fällen steuern sie einen Roboter direkt und führen die gewünschte Bewegung damit aus. Teleoperation heisst das in der Fachsprache.
Die dabei entstehenden Aufnahmen und Bewegungsdaten werden geprüft und anschliessend für das Training der KI aufbereitet.
Nicola Tomatis, Präsident der Swiss Robotics Association, sieht darin einen wesentlichen Unterschied zur klassischen Robotik.
Traditionelle Industrieroboter folgen genau programmierten Abläufen. KI-basierte Systeme sollen dagegen aus vielen Beispielen lernen und auch mit wechselnden Situationen zurechtkommen.
«Eine einzige Demonstration reicht normalerweise nicht aus, weil sich reale Situationen endlos unterscheiden», sagt Tomatis.
Einige hundert Franken zusätzlich pro Monat
In Zürich bereitet TSMG derzeit ein neues Datensammelprogramm vor. Zunächst geht es vor allem um Tätigkeiten im Haushalt.
Die Daten sollen humanoiden und anderen vielseitig einsetzbaren Robotern helfen, Menschen später bei Routinearbeiten zu unterstützen.
Für die erste Phase sucht TSMG nicht bloss einige wenige Personen. Das Unternehmen will mit Dutzenden Teilnehmerinnen und Teilnehmern zusammenarbeiten.
Diese sollen die vorgegebenen Tätigkeiten zu Hause ausführen und aufzeichnen.
Der Lebensunterhalt lässt sich damit nicht bestreiten. «Für die Datensammlung zu Hause ist dies im Allgemeinen als zusätzliche Einnahmequelle und nicht als Vollzeitjob gedacht», sagt Barabash.
Je nach Umfang könnten Teilnehmer einige hundert Franken zusätzlich pro Monat verdienen.
Später soll das Programm auch auf Unternehmen ausgeweitet werden. TSMG möchte dafür mit Dutzenden lokalen Betrieben zusammenarbeiten – etwa aus Industrie, Detailhandel, Logistik oder Gastronomie.
Auftraggeber bleibt geheim
Wer hinter dem geplanten Zürcher Projekt steckt, verrät TSMG nicht.
«Aufgrund vertraglicher Vertraulichkeitsverpflichtungen können wir den Kunden hinter einem Programm nicht offenlegen», sagt Barabash.
Generell kämen die Auftraggeber aus der Technologiebranche, der Forschung sowie aus den Bereichen Robotik, Automatisierung und KI.
TSMG übernimmt dabei vor allem die praktische Organisation. Das Unternehmen rekrutiert Teilnehmer, stellt Ausrüstung und geeignete Umgebungen bereit und kontrolliert, ob die gesammelten Daten den Vorgaben entsprechen.
Noch kein Massenphänomen
Ist damit bereits ein neues Berufsfeld entstanden?
Tomatis formuliert es so: «Diese Jobs sind keine Einzelfälle mehr, aber sie sind noch kein Massenphänomen auf dem Arbeitsmarkt.»
Es entstehe eine neue Gruppe von Tätigkeiten zwischen praktischer Arbeit, Tests, Datensammlung, Fernsteuerung und Robotik.
Die Schweiz sei dafür grundsätzlich gut aufgestellt. Rund um ETH Zürich und EPFL habe sich ein «starkes Robotik-Ökosystem» entwickelt, sagt Tomatis.
Besonders gefragt seien Trainingsdaten dort, wo Roboter mit einer unübersichtlichen und ständig wechselnden Umgebung umgehen müssen. Dazu gehören etwa humanoide Roboter, Serviceroboter und Maschinen, die Gegenstände selbstständig greifen und bewegen sollen.
Viele klassische Industrie- und Logistikroboter funktionieren dagegen weiterhin nach fest programmierten Abläufen. Diese Technik sei zuverlässig und vergleichsweise günstig, erklärt Tomatis.
Nachfrage dürfte zunächst stark wachsen
TSMG rechnet trotzdem mit einem deutlichen Schub.
Barabash sagt: «Wir erwarten, dass die Nachfrage nach dieser Art von Arbeit in den kommenden 12 bis 18 Monaten erheblich wachsen wird.»
Gerade jetzt benötigten Robotikfirmen grosse Mengen an Daten aus der realen Welt.
Dauerhaft dürfte der Bedarf aber kaum auf demselben Niveau bleiben.
Sobald die Systeme die häufigsten Aufgaben und Umgebungen ausreichend kennengelernt haben, erwartet TSMG weniger gross angelegte Datensammlungen.
Dann dürften eher noch neue Tätigkeiten, aussergewöhnliche Situationen oder Schwachstellen trainiert werden.
Ausgerechnet der Erfolg der heutigen «Roboter-Trainer» könnte ihren eigenen Arbeitsmarkt damit wieder verkleinern.
Auch Tomatis warnt davor, aus dem aktuellen Boom bereits auf einen dauerhaften Massenmarkt zu schliessen. Noch sei unklar, wie viele der hohen Erwartungen an KI und Robotik tatsächlich wirtschaftlich eingelöst würden.
Die entscheidende Frage sei, was übrig bleibe, wenn der heutige Hype abgeklungen sei. «Nur die Zeit wird es zeigen.»
