LinkedIn cicho uruchamia własny marketplace dla trenerów AI – i płaci nawet 150 dolarów za godzinę. Serwis należący do Microsoftu właśnie wycelował w samo serce biznesów takich jak Mercor czy Scale AI.
To nie jest wielka konferencja prasowa ani efektowne ogłoszenie. LinkedIn po prostu potwierdził Business Insiderowi, że prowadzi wczesne testy własnego „AI labor marketplace” – platformy, gdzie specjaliści mogą zarabiać na trenowaniu chatbotów AI. Cicho, bez fanfar. Ale konsekwencje dla całego sektora mogą być głośne.
Jeśli chcesz otrzymać raport przed oficjalną premierą oraz zobaczyć nazwę swojej firmy wśród uczestników badania – zostaw adres email na końcu ankiety.
Co dokładnie oferuje LinkedIn?
Serwis płaci do 150 dolarów za godzinę za pracę starszego inżyniera oprogramowania jako trenera AI. Ekspert od finansów i Excela może liczyć na 100 dolarów za godzinę – tyle samo, co pielęgniarka. Testerzy bezpieczeństwa systemów AI, czyli osoby zajmujące się tzw. red teamingiem, zarabiają 40–50 dolarów za godzinę.
Pełna lista ról, które LinkedIn już testuje:
- Starszy inżynier oprogramowania – trener AI (do 150 dol./h)
- Ekspert finansowy i Excel (do 100 dol./h)
- Pielęgniarka – trener AI (zbliżone stawki)
- Lingwiści germańscy i nordyccy (do 100 dol./h)
- Red teamer – tester systemów AI (40–50 dol./h)
LinkedIn uruchomił też funkcję powiadomień, która informuje użytkowników o nowych dostępnych zleceniach z obszaru trenowania AI. To nie jest prototyp. To gotowy mechanizm akwizycji.
Dlaczego to zagrożenie dla startupów?
Ruch LinkedIn stawia go w bezpośredniej konkurencji z dynamicznie rosnącymi startupami, które pośredniczą między laboratoriami AI a ludzkimi specjalistami. Mercor wyceniany jest dziś na 10 miliardów dolarów – wartość, którą osiągnął w mniej niż rok. Surge AI, właściciel platformy Data Annotation, wyceniany jest na 24 miliardy dolarów.
Te firmy zbudowały ogromne biznesy na prostym założeniu: laboratoria AI potrzebują ludzkich ekspertów, a znalezienie ich i weryfikacja to trudna robota. LinkedIn ma jednak coś, czego żaden z tych startupów nie ma – już teraz miliony zweryfikowanych profili zawodowych z historią zatrudnienia, umiejętnościami i rekomendacjami.
LinkedIn wkracza z pozycji siły, której żaden startup nie jest w stanie odtworzyć od zera. Mają bazę danych zawodowej wiarygodności, zbudowaną przez 20 lat. Ale pojawia się pytanie, które mnie niepokoi: czy Microsoft, który jest jednocześnie właścicielem LinkedIn i jednym z największych inwestorów w OpenAI, nie tworzy tu konfliktu interesów? Kto ostatecznie decyduje, czyje modele są trenowane przez tę platformę i na jakich warunkach? To pytania, na które warto domagać się odpowiedzi, zanim platforma wyjdzie z fazy testów.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Ciemna strona rynku
Wejście LinkedIn może być też odpowiedzią na poważne problemy reputacyjne, które trapią obecnych graczy. Scale AI dopuściło do sytuacji, w której poufne dane wykonawców i klientów były publicznie dostępne w setkach dokumentów Google – i zablokowało dostęp dopiero po interwencji mediów. Mercor padł ofiarą poważnego naruszenia bezpieczeństwa danych, w efekcie czego w ciągu jednego tygodnia złożono przeciwko niemu pięć pozwów zbiorowych.
Skala problemów jest nieproporcjonalna do dojrzałości tego rynku. Startupy rosną zbyt szybko, a infrastruktura bezpieczeństwa i ochrony danych nie nadąża.
Co to oznacza dla specjalistów?
LinkedIn wprost komunikuje, że trenowanie AI jest jednym z najszybciej rosnących rodzajów zatrudnienia w Stanach Zjednoczonych. Dla zwykłego użytkownika platformy – lekarza, programisty, analityka finansowego – to konkretna propozycja: zarabiaj na tym, co wiesz, pomagając uczyć modele AI.
Brzmi atrakcyjnie. I pewnie jest – przynajmniej na razie. Historia platform gig economy uczy jednak, że stawki są najwyższe na początku, gdy platforma walczy o podaż. Potem mechanizm rynkowy robi swoje.
Microsoft gra długo
Za tym ruchem stoi oczywiście Microsoft. LinkedIn to nie tylko serwis rekrutacyjny – to największa na świecie baza danych o ludzkim kapitale zawodowym. Połączenie tej bazy z potrzebami laboratoriów AI pracujących nad kolejnymi modelami to logiczny krok, który trudno było przegapić.
Pytanie nie brzmi już, czy LinkedIn zdominuje rynek trenowania AI. Pytanie brzmi, jak szybko i co zrobi z tymi danymi potem.
