Der schmutzige Weg zur Roboter-Revolution

width="1024" height="576" sizes="auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px">Bevor ein Haushaltsroboter wie der Astribot S1 Waffeln bäckt, staubsaugt oder Tee kocht, muss er mühsam angelernt werdenAstribot



Physical AI zeichnet sich bereits jetzt als einer der wichtigsten KI-Trends des Jahres 2026 ab. Der Grund: Intelligente Maschinen reagieren nicht mehr nur, sie lernen, passen sich an und treffen zunehmend eigenständig Entscheidungen. Auf diese Weise könnten – so zumindest die Ansicht des Bitkom – humanoide Roboter der deutschen Industrie einen neuen Wachstumsimpuls geben oder auch Menschen in unstrukturierten Umgebungen wie Haushalten unterstützen.



Das Nadelöhr: Training in der realen Welt



Doch bis die KI in Form von humanoiden Robotern tatsächlich alltägliche Aufgaben im Haushalt übernimmt (anstatt wie sonst gut bezahlte Bürojobs zu verdrängen), ist es ein langer – und teilweise schmutziger – Weg. Denn die zugrundeliegenden KI-Systeme müssen die Tätigkeiten zunächst mühsam erlernen. Erst dann sind Roboter in der Lage, autonom Zwiebeln zu schneiden, Wäsche zu bügeln oder Böden zu schrubben.



Das zentrale Problem dabei: Anders als bei ChatGPT & Co., wo ein Großteil des Lernmaterials einfach aus dem Internet gezogen wurde, benötigen Robotiksysteme hochspezifische Trainingsdaten – und genau die sind kaum verfügbar.



Das Problem ist nicht neu: Über Jahrzehnte hinweg wurden Roboter vor allem manuell gesteuert und für bestimmte Aufgaben trainiert – ein Ansatz, der mit erheblichen Hardwareaufwand und hohen Kosten verbunden war. In jüngerer Zeit hat sich dann der Einsatz von Software als kostengünstigere Alternative erwiesen, um virtuelle Szenarien zu simulieren. Auch wenn diese Methode bei der Interaktion mit physischen Objekten – wie beispielsweise dem Anheben eines Glases – im Allgemeinen weniger effektiv ist.



Ende letzten Jahres begann die Branche daher damit, den Einsatz menschlicher Daten als Kompromisslösung zu nutzen. Hierbei bestehen die Kosten nur darin, ein Aufnahmegerät wie eine GoPro, eine Meta-Brille oder ein Smartphone sowie Stundenlöhne (je nach Region) zwischen fünf und 20 Dollar zu bezahlen.



Die eigenen Nachfolger anlernen



Oder auch weniger: So kursieren in den sozialen Medien Videos von indischen Sweatshops, in denen die Mitarbeiter am Kopf befestigte Kameras tragen, um die nächste Generation von KI-Robotern zu trainieren. Jeder Stich, jede präzise Handbewegung wird aus der Ich-Perspektive aufgezeichnet, um Maschinen die Kunst des Nähens beizubringen – Fähigkeiten, die unglaublich schwer zu simulieren sind.




Indian factory workers wearing head-mounted cameras to record hand movements for training AI systems pic.twitter.com/uHTnWMoTUg— Interesting things (@awkwardgoogle) April 12, 2026




Die meisten Arbeiter seien sich nicht einmal bewusst, was mit den Daten geschieht, erklärt Puneet Jindal, CEO von Labellerr AI, gegenüber CNN. Er fordert einen standardisierten Ansatz bei der Datensammlung, bei dem die Arbeiter Transparenz über ihre Tätigkeit erhalten und an den dabei erzielten Einnahmen beteiligt werden.



Dass es auch anders geht, zeigt das Beispiel des auf Robotik-Daten spezialisierten US-Startups Micro1 . Das kalifornische Unternehmen hat im vergangenen Jahr damit begonnen, ein globales Netzwerk von Videoproduzenten aufzubauen. Jede Person erhält für diese Aufgabe eine Kopfhalterung mit Kamera, Anweisungen zum Filmen sowie Aufgabenlisten mit Tätigkeiten wie Kochen, Putzen, Gartenarbeit oder Tierpflege. Erwartet wird, dass die Teilnehmenden zwischen den Aufgaben wechseln und pro Woche mindestens zehn Stunden Videomaterial einreichen.









„Ob in der Fertigung, in Lagerhäusern, im Einzelhandel, in Pflegeheimen oder Krankenhäusern – man braucht diese Art von Daten in praktisch jeder Umgebung, weil die Bewegungen überall unterschiedlich sind“, zitiert CNN Arian Sadeghi, Vice President für Robotik-Daten bei Micro1.