이 스타트업은 인도의 긱 이코노미가 세계의 로봇을 훈련시킬 수 있다고 보고 있다.

Human Archive의 사례는 '데이터의 희소성'이 곧 '기술적 해자'가 되는 시대를 극명하게 보여줍니다. 단순히 AI 모델을 설계하는 것을 넘어, 모델을 학습시킬 '원재료(Raw Data)'를 어떻게 저비용·고효율로 확보할 것인가에 대한 매우 영리한 접근입니다. 특히 인도의 거대한 긱 워커 네트워크를 단순 노동력이 아닌, 고부가가치 데이터 생성 인프라로 재정의한 점은 주목할 만한 전략적 전환입니다.

스타트업 창업자들은 기술적 난제(로봇의 물리적 이해)를 해결하기 위해 기술 외적인 영역(현장 인프라, 인적 네트워크)을 결합하는 'Cross-domain' 전략의 파괴력을 눈여겨봐야 합니다. 다만, 기사에서 나타난 것처럼 기존 플랫폼 기업(Urban Company 등)과의 데이터 주권 갈등은 향후 확장 시 직면할 핵심 리스크이므로, 기존 생태계와 상생할 수 있는 데이터 수익 공유 모델 구축이 사업 성패의 관건이 될 것입니다.