Bývalý podnikateľ zarába 170 eur na hodinu tým, že „učí“ AI: „Novú prácu som nehľadal, no ponuka ma zaujala“

Umelá inteligencia sa za posledné roky presunula z laboratórií priamo do bežnej práce. Firmy ju tlačia do zákazníckych služieb, finančných analýz aj interných nástrojov, ktoré majú zrýchliť rozhodovanie a znížiť náklady.

Popri veľkých sľuboch však platí aj jednoduchá realita: aby modely poskytovali použiteľné odpovede v praxi, musia sa učiť na kvalitných zadaniach, scenároch a spätných väzbách od ľudí, ktorí rozumejú konkrétnej doméne.

Dnešné modely už „nasali“ väčšinu verejne dostupných informácií, a preto sa ich posun čoraz viac opiera o expertov, ktorí vedia doplniť kontext, odhaliť chyby a nastaviť správne hranice problému. 

Presne na tomto princípe stojí aj príbeh 34-ročného podnikateľa Utkarsha Amitabha z Veľkej Británie. Keď ho v januári 2025 oslovila firma micro1, aby sa pridal do siete ľudských expertov trénujúcich AI modely, nehľadal novú prácu a mal plný kalendár.

Napriek tomu ponuku prijal – nie pre záchranu rozpočtu, ale preto, že ho zaujalo, ako sa dá jeho skúsenosť z biznis stratégie a finančného modelovania pretaviť do toho, čo dnes posúva umelú inteligenciu vpred.

Ako opisuje pre portál CNBC, rozhodujúca bola zvedavosť a prienik s tým, čo už roky robí profesionálne: stratégia, finančné modelovanie a technológie. A práve takíto „ľudia z praxe“ sú dnes v AI ekosystéme čoraz žiadanejší – najmä pri úlohách, kde nestačí len označiť dáta, ale treba rozumieť kontextu, hraniciam problému a tomu, ako sa rozhoduje v reálnych firmách.

Vedľajší príjem, ktorý vznikol zo zvedavosti

Amitabh opisuje, že ho k úlohe prilákal intelektuálny rozmer. „Intelektuálna zvedavosť ma pritiahla,“ vysvetľuje, keď sa vracia k tomu, prečo ponuku prijal. Tréning enterprise modelov mu podľa jeho slov dával zmysel aj preto, že nadväzoval na jeho skúsenosti z biznisu a technológií.

Jeho profil je netypický, ale práve to má byť výhoda: študoval strojárstvo, neskôr morálnu filozofiu, viac než šesť rokov pôsobil v Microsofte v oblasti business developmentu so zameraním na cloud a AI partnerstvá.

V minulosti písal aj o fenoméne „vedľajšie príjmy“ a venoval sa téme, ako AI mení chápanie úspechu. Sám sa označuje za „hlbokého generalistu“ – človeka, ktorý sa vie ponoriť do viacerých oblastí do hĺbky, no zároveň prepája disciplíny.

AI zruší pracovné miesta, varujú svetoví lídri. Ľuďom s týmito 3 zručnosťami sa otvoria všetky dvere

200 dolárov na hodinu a práca po večeroch

Za tréning AI modelov má podľa reportáže zarábať 200 dolárov (približne 170 eur) na hodinu. Firma zároveň potvrdila, že od januára prilepšil na takmer 300-tisíc dolárov vrátane bonusov za dokončenie projektov.

Aj on však zdôrazňuje, že peniaze neboli hlavnou motiváciou. „Peniaze boli menším motivátorom,“ tvrdí s tým, že mal už predtým stabilný príjem z iných aktivít. Zároveň dodáva, že férová odmena je preňho dôležitá hodnota a kompenzáciu považuje za úctyhodnú vzhľadom na požadovanú expertízu.

Kľúčové bolo, že ide o flexibilnú freelance prácu, tzv. prácu na voľnej nohe. V priemere pracuje približne 3,5 hodiny denne večer – typicky po tom, čo jeho malá dcéra zaspí. V praxi to znamená, že nejde o klasický „ďalší úväzok“, ale o časovo ohraničené bloky, ktoré sa dajú skladať okolo rodiny a ostatných povinností.

Amitabh to opisuje ako aktivitu, ktorá mu nepridáva iba ďalší stres do kalendára, ale zároveň rozvíja jeho vlastné záujmy. „Nepôsobilo to ako niečo navyše,“ naznačuje, že sa mu rola dá udržať práve vďaka jasne obmedzenému času a tematickému súladu s tým, čomu sa už venuje.

Ako vyzerá „tréning AI“ pre doménového experta

Tréning AI modelov v tomto type projektov nie je len o vyplňovaní formulárov. Zjednodušene ide o to, že model dostáva veľké množstvo scenárov, úloh a príkladov, na ktorých sa učí. Následne sa testuje pomocou promptov – teda zadaní, kde má odpovedať, navrhnúť riešenie alebo rozobrať problém, píše ďalej CNBC.

Amitabh opisuje, že často pracuje s komplexnými obchodnými problémami, ktoré by riešil bežný používateľ, podnikateľ alebo manažér. Úlohou je problém rozsekať na menšie časti, pomenovať ho presne a pripraviť zadania tak, aby ich „stroj“ dokázal pochopiť a vrátiť relevantnú odpoveď. Pripomína to prompt engineering, len s väčším dôrazom na presnosť, rámce a kontrolu kvality.

Ak sa odpoveď modelu rozchádza so zadaním alebo „uteká“ mimo požadovaných parametrov, expert má identifikovať, kde sa stratila logika, čo model prehliadol a aké jemné nuansy nezachytil.

Následne sa upravuje dátový súbor alebo spôsob testovania a skúša sa znova. Tento cyklus je podľa jeho slov metóda pokus–omyl, pričom jeden problémový súbor môže zabrať aj niekoľko hodín.

Prečo je to náročné a čo to znamená pre trh práce

Amitabh otvorene hovorí, že práca je intelektuálne náročná, najmä preto, že modely sa priebežne zlepšujú. Expert tak musí neustále „doháňať“ – rozširovať vlastné znalosti, precizovať zadania a vymýšľať lepšie spôsoby testovania.

Kľúčovou schopnosťou je podľa neho pozornosť na detail. „Potrebujete obrovskú pozornosť na detail,“ hovorí a dodáva, že treba vedieť zachytiť chyby, ktoré urobí človek aj stroj. Práve tým, že sa človek do procesu ponorí, sa naučí rozpoznávať typické omyly a slepé miesta modelu.

Nad tým všetkým visí aj širšia otázka, ktorú riešia zamestnanci naprieč odvetviami: či AI prinesie viac pracovných príležitostí, alebo ich bude skôr rušiť. Amitabh to pomenúva priamo: „Toto je triliónová otázka,“ keď hovorí o dopade AI na pracovný trh.

Sám seba vníma niekde medzi optimistom a realistom – počíta s tým, že prídu „rastové bolesti“ a časť pozícií zanikne, no zároveň očakáva, že vzniknú aj nové úlohy, ktoré budú straty aspoň čiastočne vyvažovať.

Jeho záver je skôr filozofický: znalosti podľa neho nie sú „konečný“ zdroj a ľudia s technológiami budú fungovať v symbióze, kde sa zlepšovanie jedného bez druhého nebude dať udržať.

V praxi to znamená, že aj tréning AI modelov môže byť pre niektorých expertov nielen zárobkom, ale aj spôsobom, ako si udržať kontakt s tým, kam sa technológie posúvajú – a ako sa mení práca, ktorú budú firmy od ľudí reálne potrebovať.

Čítaj viac z kategórie: Technológie a internet