Ненаситний попит лабораторій штучного інтелекту на якісні дані породжує нову категорію тимчасової роботи — для людей із високим рівнем освіти.
Поки ринок офісних професій хитається, формується нова гіг-економіка, яку рухає зростання попиту на передові системи ШІ.
Такі компанії, як Mercor, Surge AI, Scale AI і Turing, позиціонують себе як Uber для талановитих тренерів ШІ. Вони наймають досвідчених фахівців — банкірів, юристів, інженерів, лікарів — і в деяких випадках платять їм сотні доларів за годину, щоб ті допомагали AI-лабораторіям покращувати точність і логіку спеціалізованих моделей.
Від маркування даних до високопрофесійного тренування
Раніше великі ШІ-компанії спиралися на підрядників у Кенії, Філіппінах та інших країнах для монотонних завдань — маркування та очищення даних.
Але щоб навчити моделі діяти в реальних професійних контекстах і виправдати сотні мільярдів доларів інвестицій, AI-лабораторії тепер платять експертам, які розуміють тонкощі фінансів, юриспруденції, медицини чи інженерії.
Компанія Mercor, серед клієнтів якої OpenAI й Anthropic, рекламує сотні можливостей для охочих тренувати ШІ. Серед вакансій — досвідчені медичні секретарі, кінорежисери, приватні детективи тощо. Оплата коливається від $20 до $185 за годину для контрактників і сягає $200 000 на рік для повної зайнятості.
Конкурент Surge AI пропонує ще більше — до $1000 за годину, якщо експерт має досвід стартап-CEO або партнера венчурного фонду.
Навіть Uber Technologies, винахідник сучасної гіг-економіки, увійшов у гру: генеральний директор Дара Хосровшахі повідомив, що деякі з таких ШІ-завдань на платформі вимагають наукового ступеня PhD.
Для багатьох це може виглядати спокусливо, особливо на тлі масових звільнень і слабкого найму.
Але є і зворотний бік: тренуючи моделі, працівники потенційно допомагають створити технологію, здатну замінити їх самих.
Деякі тренери — колишні співробітники Goldman Sachs чи McKinsey & Co., інші працюють у цьому тіньовому ринку паралельно зі своїми основними посадами. Це створює нові ризики.
За словами 22-річного співзасновника та генерального директора Mercor Брендана Фуді, компанія вживає заходів, щоб запобігти витоку корпоративних секретів, але визнає, що через величезний обсяг даних певні інциденти можливі.
Mercor уже виплачує понад $1,5 млн на день фахівцям, яких передає своїм клієнтам — головним AI-лабораторіям світу.
Фуді прогнозує, що майже всі компанії з часом захочуть навчати власні AI-агенти, здатні замінити рутинну інтелектуальну працю.
«Сьогодні бізнеси витрачають $40 трильйонів на рік на людей, які виконують монотонні завдання, подібні одне до одного. Усе це трансформується: ми навчатимемо агентів автоматизувати робочі процеси», — сказав він у подкасті TBPN.
Це може створити нову динаміку ринку праці. У міру того, як ШІ покращується, компанії зможуть виконувати більше завдань із меншими командами.
Звільнені професіонали підуть навчати AI, що зробить моделі ще досконалішими й прискорить заміну людей алгоритмами.
Хвиля звільнень у США
Звільнення у США вже перевищили рівень будь-якого року після 2009 року, якщо не рахувати пандемічного шоку 2020-го.
За даними Challenger, Gray & Christmas, лише за дев’ять місяців 2025 року кількість оголошених скорочень перевищила річні показники минулих 15 років.
«Ми бачимо, що багато стабільних компаній здійснюють масштабні скорочення. Схоже, що це вже не випадковість», — каже Ден Норт, старший економіст Allianz Trade Americas.
На цьому тлі голова Федеральної резервної системи США Джером Павелл закликав уважно стежити за динамікою зайнятості у високотехнологічних секторах, де автоматизація розвивається найшвидше.
Читайте також на ProIT, чому Meta звільняє понад 600 ШІ-працівників.
Підписуйтеся на ProIT у Telegram, щоб не пропустити жодної публікації!
