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# Maxinsights capta 30 millones de dólares para entrenar robots con videos de tareas cotidianas
- URL: https://fomoera.com/maxinsights-datos-robots-ronda-semilla/
- Published: 2026-10-22T23:40:00.000Z
- Updated: 2026-10-22T23:40:00.000Z
- Description: La startup reporta más de 2 millones de horas grabadas y 1.5 millones listas para modelos. Sus datos permiten observar tareas humanas; adaptarlas a un robot exige otro trabajo.
- Author: Gerardo Pavez
- Tags: Tecnología y Ciencia, Robótica

Maxinsights anunció el 22 de octubre de 2026 una ronda semilla de **30 millones de dólares estadounidenses**, liderada por Peak XV, para su negocio de datos de entrenamiento robótico. La empresa paga a personas que graban tareas cotidianas y convierte esas experiencias en material para modelos de IA que controlan robots.

Según el comunicado de la compañía, también participaron Tola Capital, South Park Commons, INCE Capital y Alumni Ventures.

Forbes reportó que más de **5,000 contratistas** utilizan cámaras de Maxinsights en la cabeza, las muñecas y el pecho mientras trabajan. La perspectiva permite registrar cómo se mueven las manos al cargar un lavavajillas o preparar una bebida, por ejemplo.

## De las horas grabadas a los datos utilizables

La compañía declara haber capturado más de **2 millones de horas**, de las cuales **1.5 millones** están listas para modelos y disponibles para entrega. Tomadas como referencia, esas cifras sitúan el material entregable por debajo del 75% del volumen grabado. El comunicado no detalla el estado del resto.

MaxLoop, presentado junto con la ronda, revisa las grabaciones conforme llegan. Según Forbes, comprueba la colocación de las cámaras, la realización de la tarea y la utilidad del video. La empresa afirma que los operadores reciben correcciones el mismo día, frente a las demoras anteriores de una o dos semanas.

## Dyna-2 mide el aporte del video humano

Maxinsights se identifica como el mayor proveedor de datos de Dyna-2\. El informe técnico que Dyna Robotics publicó en agosto de 2026 permite examinar qué aporta ese tipo de material al entrenamiento.

Dyna comparó modelos preentrenados con 1,000, 10,000, 100,000 y 1 millón de horas de video humano. Después los ajustó con los mismos datos de robots. En una evaluación de 14 tareas, la puntuación media normalizada aumentó del **20% al 53% del máximo alcanzable** entre los extremos de esa escala.

Es una medición del propio desarrollador sobre tareas concretas. En ese ensayo, el video humano sirvió como base de aprendizaje y el ajuste posterior utilizó demostraciones de robots. Las dos etapas permiten distinguir el aporte de observar tareas del trabajo necesario para ejecutarlas con una máquina.

Maxinsights también desarrolla **MaxGlove** con Genesis AI para registrar fuerza de agarre y contacto, información que las cámaras por sí solas no miden. Su objetivo declarado es recopilar **1 millón de horas de datos de fuerza en 2027**, utilizando la red de personas que ya realiza las grabaciones.

*Fuentes:* [1](https://www.businesswire.com/news/home/20261022672609/en/Waymo-Google-and-Microsoft-Alums-Raise-%2430M-to-Build-the-Data-Layer-for-Physical-AI?ref=fomoera.com), [2](https://www.dyna.co/dyna-2?ref=fomoera.com), [3](https://www.forbes.com/sites/johnkoetsier/2026/10/22/theres-not-enough-robot-training-data-this-startup-plans-to-fix-that/?ref=fomoera.com)