I lavoretti per arrotondare nel 2025 si fanno online. Ma ci possiamo davvero fidare?

“Ciao Fabiana, sono un [scegliere a piacere] genitore single/mamma/studente universitario/dipendente part-time e vorrei trovare un lavoro online per arrotondare. Conosci qualcosa?” Se dovessi stilare una classifica dei messaggi più frequenti che ricevo, questo occuperebbe sicuramente una posizione di rilievo. Purtroppo, la risposta non è così semplice. Sebbene viviamo in un’epoca in cui il lavoro da remoto sembra alla portata di tutti, la realtà è ben diversa: il desiderio di molti di lavorare comodamente da casa non è così facilmente realizzabile.

Lavorare da remoto non è facile se non si hanno competenze specifiche (spesso tecniche) o una solida esperienza. Inoltre, se si è agli inizi della carriera, la formazione professionale non riguarda solo le attività operative, ma anche l’assimilazione della cultura aziendale, delle piccole abitudini e delle dinamiche che difficilmente si apprendono lavorando da casa. Non lo dico io ma lo diceva già Albert Bandura con la teoria dell’apprendimento sociale.

I lavoretti online

Quanto ai cosiddetti “lavoretti on-line per arrotondare”, non mi hanno mai convinto del tutto. Non mi riferisco alle solite truffe tipo “guadagni quanto un full-time lavorando tre ore a settimana (però comprando prima il corso)“, ma al fatto che sia difficile immaginare ruoli operativi davvero sostenibili da remoto, a meno che non si possieda un minimo di spirito imprenditoriale.

Quando non ho risposte certe mi affido alla community, e tra i suggerimenti più ricorrenti alla domanda “Quali lavori fare on-line per arrotondare?” è emerso Outlier, uno strumento che non conoscevo.

Addestratori di intelligenze artificiali

Ma di cosa si tratta? Outlier è una piattaforma che connette esperti in vari settori per contribuire allo sviluppo dei più avanzati modelli di Intelligenza artificiale generativa. I collaboratori partecipano a progetti che vanno dalla generazione di dati di addestramento alla valutazione delle performance dei modelli AI.

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In pratica, nulla di particolarmente complesso. Si parte con un’analisi delle proprie competenze e aree di conoscenza, ma potrebbe bastare anche semplicemente la conoscenza di una lingua a livello nativo. I task assegnati consistono principalmente nella redazione di testi, nella correzione di risposte, oppure in domande e risposte con l’intelligenza artificiale.

La piattaforma offre molta flessibilità, consentendo di lavorare da remoto con orari adattabili alle proprie esigenze, senza un minimo o massimo di ore settimanali richieste. La retribuzione varia in base al dominio di competenza e alle qualifiche del collaboratore, con pagamenti settimanali tramite PayPal o AirTM. In media, si parla di circa 20 dollari all’ora.

Per iniziare ogni task è necessario completare un processo di onboarding, che include moduli formativi e una valutazione finale, progettati per preparare i collaboratori al successo nei progetti assegnati.

Lavorare nella Data Annotation

Questo nuovo lavoro ha un nome tecnico: Data Annotation, ovvero il processo di etichettatura, categorizzazione o classificazione di dati grezzi (testi, immagini, video, audio) per addestrare modelli di intelligenza artificiale e machine learning. Questa attività è essenziale affinché gli algoritmi possano riconoscere schemi e migliorare le loro prestazioni. Le tipologie di task variano e dipendono dal tipo di dati richiesti.

Tra le principali attività di Data Annotation ci sono:

• Testuale: Etichettatura di parole chiave, analisi del sentiment, riconoscimento di entità.
• Immagini: Delimitazione di oggetti, riconoscimento facciale, segmentazione di immagini.
• Audio: Trascrizione di parlato, categorizzazione di suoni, sincronizzazione con sottotitoli.
• Video: Tracciamento di oggetti in movimento, riconoscimento di azioni.

Lavorare con DataAnnotation.tech

DataAnnotation è anche il nome di una piattaforma simile a Outlier, ma più ampia in termini di attività proposte. Le principali differenze rispetto a Outlier riguardano le modalità di pagamento (settimanali, non a singolo task) e il fee crescente in base alla complessità delle attività.

I task vengono svolti dopo un addestramento più snello e meno ripetitivo rispetto a Outlier, secondo le testimonianze che ho raccolto. In entrambe le piattaforme, lo svolgimento delle attività prevede la registrazione dello schermo per motivi di controllo qualità, con qualche dubbio sulla protezione della privacy.

I pagamenti sono puntuali e, in periodi di picco, i guadagni possono essere significativi: una ragazza che ho intervistato mi ha mostrato la sua dashboard di ricavi, che segnava oltre 8.000 dollari in quattro mesi, lavorando qualche ora al giorno. Tuttavia, come segnalato anche nei forum di recensione, la quantità di lavoro può essere molto variabile, rendendo difficile fare affidamento su queste piattaforme come unica fonte di reddito.

I consigli che ho raccolto per ovviare a questi alti e bassi sono: essere presenti su più siti e puntare su competenze specialistiche (in particolare linguaggi di programmazione, machine learning, ma anche matematica, chimica e biologia).

Come si comincia?

Per iniziare, basta candidarsi:

• Con autocandidatura su DataAnnotation.tech, dove sono richiesti profili STEM.
• Sfogliando le opportunità su Outlier, dove è possibile fare una ricerca per Paese. Oggi, 15 febbraio (data in cui scrivo), sono presenti sei opportunità per chi conosce l’italiano, tra cui una come “Freelance Writer”, mentre le altre richiedono una formazione più tecnica.

Pronti a provare?

Ammetto che questa lista me la sono fatta suggerire da ChatGPT, chiedendo una sintesi delle principali piattaforme di Data Annotation riconosciute per affidabilità.

🔹 Piattaforme di Data Annotation:

Che dire? Ora non ho più l’imbarazzo di non sapere cosa rispondere a chi mi chiede: “Quale lavoro posso fare per arrotondare da casa?” Eccoli.

Piccola chiosa: ovviamente, un minimo di inglese e conoscenze informatiche sono necessarie in tutte queste opportunità. Ma, d’altronde, ti vengono in mente lavori che non richiedano alcun requisito?