Ho lavorato per addestrare ChatGPT: cosa facevo, quanto guadagnavo e perché ho smesso: il racconto di Martina

Martina Spadola, torinese di 29 anni, ha lavorato fino al 2025 sulla piattaforma Clickworker per addestrare e controllare sistemi di intelligenza artificiale, arrivando a guadagnare al massimo circa 100 euro al mese. Prima ha studiato Lingue, poi Beni culturali. Oggi ha lasciato quei microincarichi e si dedica al pet sitting, affiancato a un impiego più stabile. La sua esperienza porta alla luce il lavoro umano nascosto dietro risposte che sembrano prodotte autonomamente da ChatGPT, assistenti vocali, motori di ricerca e applicazioni digitali.

Martina e il lavoro invisibile dell'intelligenza artificiale

Quando un chatbot risponde, chi lo usa vede il testo finale. Prima che quel testo arrivi sullo schermo, però, qualcuno può averne valutato la qualità, corretto un errore, messo a confronto due formulazioni oppure indicato quale contenuto fosse più utile.

Sono attività svolte online, affidate a collaboratori distribuiti in Paesi diversi e divise in incarichi brevi. Il lavoro non richiede per forza di scrivere algoritmi. Si può trattare di giudicare una frase, verificare la corrispondenza tra un'immagine e una descrizione, classificare informazioni o segnalare un contenuto fuori contesto.

Ogni valutazione aggiunge al sistema esempi e correzioni. In questo modo i modelli possono migliorare il riconoscimento delle richieste, del linguaggio e delle intenzioni di chi li utilizza. L'effetto finale appare automatico, ma una parte della preparazione poggia su mansioni umane ripetitive e frammentate.

Il singolo incarico può durare poco e sembrare elementare. Moltiplicato per migliaia di casi, diventa materiale utile per addestrare un sistema usato da milioni di persone.

Come si viene coinvolti tramite Clickworker

Clickworker mette in contatto aziende e persone disponibili a svolgere microattività digitali. Gli incarichi vengono pubblicati online e possono essere accettati in base ai requisiti richiesti, alla disponibilità e al progetto a cui appartengono. Non è un posto di lavoro tradizionale, con orari garantiti e una quantità fissa di ore: il collaboratore seleziona, oppure riceve, compiti variabili e viene pagato per quelli completati e verificati.

Per Martina, questo modello si conciliava con lo studio. Poteva lavorare senza un calendario fisso e senza spostarsi, collegandosi in modo discontinuo. La libertà di scegliere quando dedicarsi alle attività aveva però un limite preciso: il flusso degli incarichi non era costante. Anche il compenso dipendeva dalla quantità e dal valore dei compiti disponibili.

Clickworker rientra nel lavoro digitale on demand, dove il rapporto tra committente e prestatore passa attraverso un sistema informatico. L'Organizzazione internazionale del lavoro ha rilevato che questo modello può facilitare l'accesso a incarichi da remoto. Al tempo stesso, può spostare sui lavoratori l'incertezza legata ai compensi, ai tempi e alla continuità dell'occupazione.

Che cosa faceva per addestrare i sistemi

Le mansioni di Martina cambiavano a seconda del progetto. In uno degli incarichi valutava le risposte dell'assistente vocale Alexa: doveva controllare se fossero pertinenti rispetto alla domanda e se risultassero comprensibili. Non costruiva il software. Il suo compito era giudicare l'output prodotto dalla macchina.

Ha poi partecipato all'addestramento di Pinterest, contribuendo alla classificazione dei contenuti e alla loro interpretazione corretta. Un'immagine, una parola chiave o una ricerca devono essere ricondotte a categorie coerenti, così il sistema può proporre risultati più vicini a ciò che l'utente sta cercando.

Un altro incarico riguardava i risultati dei motori di ricerca. La persona incaricata doveva stabilire se le pagine mostrate rispondessero davvero alla richiesta. Occorreva separare il risultato utile da quello irrilevante, impreciso o non collegato all'intento espresso nella ricerca.

Tra le attività c'era anche l'invio di una fotografia del proprio cane. L'immagine serviva ad aiutare il riconoscimento degli animali: fornita dall'utente, diventava un esempio utilizzabile per migliorare la capacità del sistema di individuare la presenza e la tipologia di un animale.

Il prezzo della precisione: centesimi e pochi euro

La varietà delle attività non si traduceva in una retribuzione elevata. Martina parla di pochi centesimi o pochi euro al giorno, con un totale mensile che arrivava al massimo a circa 100 euro.

È un dato riferito alla sua esperienza, non una tariffa valida per tutti gli iscritti. Gli importi cambiano secondo il progetto, i criteri di valutazione e il numero di incarichi portati a termine.

I pagamenti, racconta, arrivavano regolarmente e il lavoro prevedeva l'emissione delle fatture. La puntualità amministrativa non risolveva però il problema economico. Un compenso può essere versato senza ritardi e restare comunque modesto, se il lavoro è discontinuo e ogni operazione vale pochi centesimi.

Il tempo necessario non coincide sempre con quello impiegato per cliccare una risposta. Prima bisogna leggere le istruzioni e capire il criterio richiesto; poi arrivano il controllo e, qualche volta, la soluzione di problemi tecnici. Un'attività breve, se pagata pochissimo, può far scendere rapidamente il guadagno orario.

Per leggere correttamente il dato mensile bisogna quindi considerare il tempo realmente dedicato. Le istituzioni che studiano il lavoro sulle piattaforme distinguono proprio tra accesso flessibile e protezione economica. L'assenza di turni obbligatori può essere utile a chi studia o ha altri impegni, ma rende difficile prevedere il reddito e costruire una continuità professionale.

Perché l'addestramento resta così frammentato

Un sistema di intelligenza artificiale non migliora soltanto grazie a grandi quantità di dati grezzi. Per funzionare in modo più preciso, molti contenuti devono essere selezionati, ordinati, confrontati oppure associati a un giudizio umano. Il materiale può riguardare testi, immagini, audio, mappe, risultati di ricerca e conversazioni.

La divisione in microattività dipende dalla natura stessa di questi compiti. Un progetto può essere distribuito in migliaia di unità: una domanda da valutare, una fotografia da classificare, una risposta da confrontare con un'altra. Così la raccolta dei dati procede più rapidamente e molte persone possono partecipare allo stesso lavoro.

Il contributo individuale, però, diventa meno visibile. Chi svolge un incarico può non conoscere l'intero progetto, il committente finale o l'uso successivo dei dati. L'utente vede un prodotto centralizzato e uniforme; dietro ci sono invece attività distribuite tra lavoratori che operano separatamente.

La quantità non basta a garantire la qualità. Istruzioni ambigue o controlli insufficienti possono produrre valutazioni incoerenti e introdurre errori nei dati di addestramento. Anche un'interfaccia semplice, dunque, può nascondere un compito che richiede attenzione e precisione.

Il confine tra flessibilità e precarietà

Per una studentessa, lavorare da casa e scegliere quando collegarsi può essere una soluzione pratica. Martina ha conciliato gli incarichi con l'università e ha acquisito familiarità con attività che oggi alimentano molti servizi digitali. Non era vincolata a un orario fisso e poteva decidere quali compiti accettare.

La piattaforma, però, non garantiva un reddito sufficiente né una progressione professionale facilmente riconoscibile. La disponibilità dei progetti e le regole previste per ogni incarico determinavano la quantità di lavoro possibile. Anche quando i pagamenti arrivano con regolarità, la continuità del lavoro resta incerta.

È un meccanismo presente in molte forme di lavoro digitale. Il committente distribuisce rapidamente un'attività, mentre il lavoratore sostiene il rischio dei periodi senza incarichi. Gli aspetti fiscali, contributivi e contrattuali vanno poi valutati caso per caso: dipendono dal rapporto concreto e dal Paese in cui opera la persona.

Le esperienze non sono tutte uguali. Alcuni collaboratori possono trovare incarichi più remunerativi o specializzati, altri svolgono soltanto compiti occasionali. La storia di Martina va quindi letta come una testimonianza concreta, non come una misura generale dei compensi riconosciuti da ogni piattaforma o da ogni progetto di addestramento.

Quanto ha guadagnato e perché ha smesso

Nel suo caso, la cifra massima indicata è di circa 100 euro al mese. Non è disponibile un guadagno complessivo riferito a tutto il periodo di attività e non emerge una tariffa oraria stabile. Quel numero va letto per ciò che rappresenta: una soglia mensile raggiunta al massimo, non uno stipendio costante.

Martina ha interrotto il lavoro sulla piattaforma nel 2025. La decisione è legata alla modestia degli introiti e alla ricerca di una situazione più stabile. Oggi svolge o alterna attività di pet sitting e un impiego con maggiore continuità. Ha lasciato un modello nel quale il tempo messo a disposizione non si trasformava in un reddito prevedibile.

La sua scelta mette in evidenza un limite delle promesse legate al lavoro online. Potersi collegare in qualsiasi momento non significa riuscire a guadagnare abbastanza. Quando ogni incarico viene pagato singolarmente, servono molte attività per raggiungere una somma significativa; se i compiti diminuiscono, l'impegno personale non basta a mantenere lo stesso livello di entrate.

Che cosa resta dietro una risposta automatica

Il caso di Martina mostra che l'addestramento dell'intelligenza artificiale comprende anche attività umane di controllo, classificazione e valutazione. Sono compiti essenziali per migliorare la qualità delle risposte, ma spesso vengono distribuiti in microincarichi poco visibili.

La flessibilità della piattaforma può essere utile per chi studia o ha altri impegni, ma non equivale a un reddito stabile. Nel caso raccontato, i compensi fino a circa 100 euro al mese e la disponibilità variabile degli incarichi hanno reso necessario cercare un lavoro più continuativo.

Per valutare opportunità simili è quindi importante considerare non solo la possibilità di lavorare da remoto, ma anche la paga effettiva rispetto al tempo impiegato, la continuità dei progetti e gli aspetti fiscali e contrattuali.

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