Yeni gig işi: Ev işlerinin veri setine dönüşmesi ve para kazanma

2026 itibarıyla insansı robot yarışı, görünmeyen bir emek piyasasına yaslanıyor: 50’den fazla ülkede yaşayan binlerce gig çalışan, ev işlerini yaparken kendilerini kaydediyor. Nijerya’da bir tıp öğrencisi hastane vardiyasından döndükten sonra telefonu alnına bantlayıp yatak topluyor. Delhi’de bir öğretmen mutfakta sebze doğruyor. Arjantin’den bir eski bankacı çamaşır asıyor. Hepsi kameranın kayıtta olduğunu biliyor; hepsi bunun karşılığında para kazanıyor.

Bu görüntüler doğrudan Tesla, Figure AI ve Agility Robotics gibi şirketlere gitmiyor; önce Micro1 ve Scale AI gibi veri aracılarının elinden geçiyor. Ham videolar temizleniyor, etiketleniyor, “şu açıdan kavrama”, “şu hızda bırakma”, “şu tür yüzey” gibi detaylarla işlenerek robotların öğrenebileceği dev veri setlerine dönüşüyor.

Neden robotlar için gerçek ev verisine ihtiyaç var?

Dil modelleri için internet, dev bir hazır veri seti. Blog yazıları, sosyal medya paylaşımları, açık kaynak kodlar, yılların haber arşivi… Hepsi metin tabanlı yapay zekâ için maden niteliğinde. Ama insansı robotlar için böyle bir “hazır internet” yok; yani bir robot, sadece video izleyerek güvenli ve hassas şekilde tabak taşıyamıyor.

Robotlara çamaşır katlamayı, tabak yerleştirmeyi, tencere taşımayı öğretmek, satranç öğretmekten çok daha zor; çünkü ev işleri sonsuz varyasyon içeriyor: farklı masa yükseklikleri, ışık koşulları, nesne biçimleri, kaygan veya pütürlü yüzeyler. Bu nedenle şirketler, “embodied data” diye adlandırılan, gerçek insanların gerçek mekânlarda yaptığı gerçek hareketlere ihtiyaç duyuyor.

Laboratuvarda bu çeşitliliği üretmek hem pahalı hem de sınırlı; birkaç test mutfağı ve depo ile dünya gerçekliğini taklit etmek imkânsıza yakın. Gig çalışanların evleri ise tam tersine, dağınık, farklı, öngörülemez ve tam da robotların bir gün başa çıkmak zorunda kalacağı ortamlar.

Bu yeni ekonominin başrolündeki şirketler

Micro1: 50+ ülkede ev içi video fabrikası

Palo Alto merkezli Micro1, 50’den fazla ülkede, aralarında Hindistan, Nijerya ve Arjantin’in de bulunduğu geniş bir ağda binlerce sözleşmeli çalışanla veri topluyor. Çalışanlar; başlarına, alınlarına ya da göğüslerine taktıkları telefonlarla, verilen senaryolara uygun şekilde ev işi yaparken video çekiyor.

Micro1, bu videoları işleyip Tesla, Figure AI ve Agility Robotics gibi robotik şirketlerine satıyor; kendisini “gerçek dünya hareket verisi tedarikçisi” olarak konumlandırıyor ve 60’tan fazla ülkede operasyon yürüttüğünü belirtiyor.

Scale AI: LLM’den robotik veri işine

Scale AI, uzun süredir büyük dil modelleri için etiketli veri sağlayan bir dev. Şirket, şimdi de robotik alanı için yaklaşık 100.000 saatlik video topladığını, bunların önemli bölümünün ev içi hareket verisi olduğunu ifade ediyor.

Bu videolar; “şu hareket başarısız oldu”, “şu açıda kavrama başarılıydı” gibi etiketlerle işlenip robotların taklit öğrenmesi için kullanılıyor.

DoorDash Tasks: Kurye beklerken bulaşık yıkayıp para kazanmak

19 Mart 2026’da DoorDash, ABD’deki yaklaşık 8 milyon kuryesine “Tasks” adında ayrı bir uygulama sundu. Bu uygulama, kuryelere sipariş beklemedikleri anlarda ek gelir fırsatı veriyor: en az beş tabağı elde yıkayıp her birini birkaç saniye kadraja göstermek, yatak toplarken her aşamayı çekmek, çamaşır katlama sürecini baştan sona kaydetmek gibi görevler bulunuyor.

DoorDash, bu veriyle hem kendi yapay zekâ modellerini hem de iş birliği yaptığı şirketlerin robotik sistemlerini eğittiğini açıkça ifade ediyor. Uygulamanın ilk sürümünde Kaliforniya, New York City, Seattle ve Colorado gibi veri koruma ve gig işçi düzenlemelerinin daha sıkı olduğu yerler kapsam dışı bırakıldı.

Ücretler: Cazip mi, sömürü mü?

Bu işlerin ödeme seviyesi, bulunduğunuz ülkeye göre tamamen farklı algılanıyor. Bazı Micro1 kampanyalarında 2 saatlik video kaydı için yaklaşık 80 dolar civarında kazançtan bahsediliyor; bu da saatlik 15–40 dolar bandına denk geliyor. Gelişmekte olan ülkelerde bu, çoğu zaman yerel asgari ücretin katları anlamına geliyor.

ABD’de DoorDash Tasks görevleri, sipariş aralarında ek gelir imkânı sunuyor; gig çalışanlar, bekleme süresini ücretli “mikro görev”e dönüştürebiliyor. Ancak model, klasik gig ekonomi mantığından kopmuyor: Sosyal güvence yok, uzun vadeli sözleşme yok, işi kimin ne zaman kaybedeceği belirsiz.

Ev içi mahremiyet: Yüz görünmese de ev görünüyor

Gizlilik ve mahremiyet, bu modelin en tartışmalı kısmı. Çalışanların çoğu, görevleri kendi evlerinde, çoğu zaman aileleri veya ev arkadaşları etraftayken tamamlıyor. Kadraja; duvarlarındaki fotoğraflar, eşyaların düzeni, hatta pencereden görünen sokak bile girebiliyor.

Gerçek dünyada bu belirsizlik, çalışanları somut sorunlarla karşı karşıya bırakıyor. Nijerya’da çalışan Sasha, komşuların dikkatini çekmemek için ortak çamaşır alanında kamerayı gizlice konumlandırmak zorunda hissediyor kendini; “biraz garip” diyor. Hindistan’da mühendislik öğrencisi Dattu ise aynı kıyafetleri tekrar tekrar katlamak için balkonda aile üyelerinin meraklı bakışları altında çekim yapıyor. Delhi’de iki çocuk babası Arjun’un karesi ise zaman zaman 2 yaşındaki kızı tarafından ele geçiriliyor; “bazen oldukça zor” diyor. Bu üç kişinin hiçbiri, çektikleri görüntülerin ileride hangi robotik şirkete satılacağını, sunucularda ne kadar tutulacağını ya da silinmesini talep edip edemeyeceklerini kesin olarak bilmiyor.

Micro1 gibi şirketler, yüz göstermemeyi teşvik ediyor; ayrıca yapay zekâ ve insan moderatörlerle kişisel tanımlanabilir bilgileri videolardan temizlediklerini söylüyor. Yine de çalışanların büyük bölümü, verilerinin tam olarak nerede, ne kadar süreyle tutulduğunu, kimlere satıldığını, silinmesini isteyip isteyemeyeceklerini bilmiyor.

MIT Technology Review’un aktardığına göre, bazı Micro1 çalışanları şirketin iç kanallarında “verilerimizin silinmesini talep edebilir miyiz?” diye sorduğunda, şirket veri silme politikaları konusunda net bir yanıt vermekten kaçınmış. DoorDash’in Tasks uygulamasını ilk etapta sıkı gizlilik yasaları olan eyaletleri dışarıda bırakarak başlatması ise, bu tür projelerin düzenleyici risklerinin şirketlerce iyi bilindiğini gösteriyor.

Micro1’in kendi gizlilik politikası, çalışanların veri silinmesi talebinde bulunabileceğini yazıyor; ancak şirkete doğrudan bağlı müşteri adına yürütülen projelerde bu hakkın “teknik olarak mümkün olmayabileceği” kaydını düşüyor. Başka bir deyişle, verini silmek isteyebilirsin — ama bu her zaman mümkün olmayabilir.

İnsansı robot pazarı: Veri açlığında büyüyen milyar dolarlık sektör

Tahminlere göre insansı robot pazarının 2026’da yaklaşık 4,23 milyar dolarlık bir büyüklüğe ulaşması bekleniyor. 2025’te yaklaşık 16.000 olan kurulu insansı robot sayısının, 2027’ye kadar 100.000’in üzerine çıkacağı öngörülüyor.

Bu büyüme, veri iştahını da artırıyor. Tesla’nın Optimus’u, Figure AI’nin prototipleri ve Agility Robotics’in Digit robotu; fabrikalarda, depolarda ve perakende alanlarda pilot olarak deneniyor. Amaç, bu robotların yalnızca önceden programlanmış hareketleri uygulaması değil, insanın yanında “doğaçlama” çalışabilir hale gelmesi.

Bunun için milyonlarca farklı kavrama, bırakma, denge kurma ve çevreyle etkileşim örneğine ihtiyaç var. Gig çalışanlar, bu örnekleri dünya çapında, görece düşük maliyetle ve büyük hacimde üreten görünmez bir veri fabrikası rolü üstlenmiş durumda.

Çalışmanın geleceği: İnsansı robotlara iş öğreten işçiler

Bu tablo, emek piyasası açısından çarpıcı bir paradoks yaratıyor. Depo, mutfak, temizlik ve basit üretim hatlarında çalışan milyonlarca insanın yaptığı işleri, tam da o insanlar robotlara öğretiyor. Orta vadede bu robotların aynı işleri daha ucuza, daha uzun süre, hiç ara vermeden yapabileceği konuşuluyor.

Öte yandan bu dönüşüm, yeni iş alanları da açıyor: veri toplama görevlileri, video temizleme ve etiketleme ekipleri, robot davranışı test eden QA pozisyonları ve insan–robot iş akışlarını tasarlayan operasyon rolleri büyüyor. Emek açığı yaşayan Japonya ve Almanya gibi ülkelerde insansı robotlar, şimdiden “işçi açığını kapatan yardımcı” olarak pazarlanıyor.

Dijitaliyidir okurunun aklına gelecek sorulara yanıtlar

Bu hikâyeyi okuduktan sonra, Dijitaliyidir okurunun aklına birkaç kritik soru gündeme gelebilir. Yanıtlayalım.:

Kendi işimin hangi parçaları yarın robotik otomasyona devredilebilir?
Tekrar eden, fiziksel adımlardan oluşan ve standart bir ortamda yapılan her görev risk altında. Fabrika hattı, depo lojistiği, hazır yemek servisi, temizlik. Eğer işin büyük bölümü “şu nesneyi al, şuraya koy” mantığıyla tarif edilebiliyorsa, 5–10 yıl içinde bu alanları yakından takip etmek gerekiyor.

Bulunduğum sektörde “veri toplama”, “veri kalitesi” veya “robot denetimi” gibi yeni roller ortaya çıkıyor mu?
Evet, ve şimdiden başladı. LinkedIn’de “robot trainer”, “AI data annotator”, “quality assurance for robotics” başlıklarıyla ilanlar var. Bu unvanları şimdi takip etmek, 2–3 yıl içinde ortaya çıkacak ücretli sertifika programlarına ve işe alım dalgasına erken hazırlanmak anlamına geliyor.

Evlerimiz, özel alanlarımız ve gündelik rutinlerimiz veri ekonomisinin neresinde konumlanıyor?
Bu soruyu kendinize şöyle sorun: Kullandığınız herhangi bir uygulama, mikrofona, kameraya veya konum bilgisine erişim istiyor mu? Ev ortamını içeren her görev, cihaz veya platform için gizlilik politikasının veri silme maddesini bulmak artık bir zorunluluk, tercih değil.

Bugün için bu gig işleri, birçok kişi için gerçek ve önemli bir gelir alternatifi sunuyor. Ancak uzun vadede, “insansı robot ekonomisine veri sağlayan” ilk kuşağın, aynı zamanda kendi işlerinin otomasyonuna tanıklık eden kuşak olma ihtimali hiç de düşük değil.

Bu dosya haberi yaparken faydalandığımız kaynaklar

• The gig workers who are training humanoid robots at home – MIT Technology Review
• Gig workers in 50+ countries are filming themselves doing chores – Silicon Canals
• Why people in L.A. are strapping cameras on their bodies to do chores – LA Times
• Humanoid Robots Trained by Gig Workers Filming at Home – AI for Automation
• Thousands of Gig Workers in 50+ Countries – Metaintro
• Thousands of Gig Workers Film Household Chores – Ground News
• DoorDash is now letting its drivers train AI on the side – NBC News
• DoorDash Tasks App Revolutionizes AI Training – CryptoRank
• The human work behind humanoid robots is being hidden – MIT Technology Review
• AI robots may outnumber workers in few decades – CNBC