Een nieuwe manier om bij te verdienen ontstaat door de vraag van kunstmatige intelligentie naar trainingsdata. Waar grote techbedrijven voorheen vooral interne teams of gespecialiseerde bureaus gebruikten, openen ze nu de markt voor individuen. Het principe is eenvoudig: AI-modellen, vooral die gericht op visuele herkenning of spraak, moeten leren van echte, alledaagse handelingen en gesprekken. Door deze handelingen vast te leggen, lever je als het ware ruwe grondstof aan voor de ontwikkeling van slimme algoritmen.

Wat houdt deze taakmarkt in?

Platformen zoals DoorDash, bekend van maaltijdbezorging, lanceren nu aparte apps waarin hun bestaande koeriers en nieuwe gebruikers betaalde opdrachten kunnen uitvoeren. Deze taken zijn specifiek gericht op het genereren van data. Denk aan het maken van korte video’s waarin je een alledaagse handeling uitvoert, zoals het openen van een deur, het bereiden van een maaltijd of het organiseren van een werkplek. Een andere categorie is het opnemen van spraak, bijvoorbeeld door zinnen in je moedertaal of een andere taal uit te spreken. De betaling gebeurt per voltooide taak.

Deze ontwikkeling is een voorbeeld van een bredere trend: de ‘democratisering’ van dataverzameling. In plaats van dure studio-opnames of gescripte scenario’s, hebben AI-ontwikkelaars behoefte aan authentiek, gevarieerd en schaalbaar beeld- en geluidsmateriaal. Mensen die dit materiaal leveren, worden in feite micro-dataproviders. Voor de aanbieder van het platform is het een efficiënte manier om grote datasets te verzamelen. Voor de gebruiker kan het een flexibele bron van extra inkomsten zijn.

Waarom is dit relevant voor Nederlandse professionals?

Voor ondernemers en zzp’ers, van loodgieters en koks tot consultants en vertalers, ligt hier een kans. Jouw dagelijkse werkzaamheden bevatten precies de gespecialiseerde handelingen en kennis waar AI-systemen naar op zoek zijn. Een timmerman die een video maakt van het plaatsen van een kozijn, levert waardevolle visuele data voor modellen die bouwprocessen moeten begrijpen. Een marketeer die haar denkproces hardop verwoordt tijdens het opstellen van een campagne, kan waardevolle spraakdata genereren. Het gaat niet om het delen van bedrijfsgeheimen, maar om het vastleggen van algemene, herhaalbare handelingen en gesproken taal.

Deze markt staat nog in de kinderschoenen en is vooral zichtbaar via grote platforms die hun bestaande netwerk van ‘gig workers’ inzetten. Het is een model dat waarschijnlijk zal groeien en gespecialiseerder wordt. De kernwaarde voor jou als professional is dat je iets doet wat je toch al doet, en daar een kleine vergoeding voor ontvangt. Het vereist minimale extra investering, vaak alleen een smartphone.

Waar moet je op letten?

Een belangrijk punt is de privacy en het eigendom van de data. Wanneer je video’s of audio-opnames indient, geef je doorgaans de rechten daarop af aan het platform. Het is verstandig om de servicevoorwaarden zorgvuldig te lezen om te begrijpen wat er met je bijdragen gebeurt. Zorg er ook voor dat je geen herkenbare persoonlijke gegevens of gevoelige klantinformatie in je opnames vastlegt. De focus ligt op de handeling zelf, niet op de context of bijzonderheden van een specifieke klus.

De betaling per taak is doorgaans niet hoog en moet gezien worden als een aanvullende inkomstenstroom, niet als een primair verdienmodel. De waarde zit in de lage drempel en de flexibiliteit. Je kunt een paar opnames maken wanneer het jou uitkomt.

Hoe kun je dit vandaag toepassen?

Je zou kunnen onderzoeken of platforms in jouw sector soortgelijke initiatieven aanbieden, door te zoeken naar ‘AI training tasks’ of ‘data contribution gigs’. Een mogelijkheid is om te kijken naar bestaande ‘gig economy’-apps waar je actief bent, of deze naast hun hoofdservice ook dergelijke datataken aanbieden. De praktische toepassing hangt af van jouw situatie en het aanbod dat op dit moment beschikbaar is.

De toepassingen in dit artikel zijn suggesties op basis van het bronartikel, geen gevalideerd advies.

Bron: Techcrunch