KARUR / LONDON (IT BOLTWISE) – In der südinischen Stadt Karur arbeiten laut Bericht Hunderte Menschen als „Human-in-the-Loop“ an der Datenannotation für KI-Systeme. Firmen wie Objectways übertragen Aufgaben aus Robotik- und Automotive-Use-Cases in wiederkehrende Prüf- und Kennzeichnungsarbeit, die sich nicht vollständig automatisieren lässt. Ein Teil der Beschäftigten arbeitet im Labor vor Ort, andere ergänzen ihr Einkommen flexibel von zuhause. Damit verschiebt sich der Arbeitsmarkt in Indien: nicht nur neue KI-Kompetenzen entstehen, sondern auch ein neues Beschäftigungsprofil rund um Trainings- und Qualitätsdaten.
Während der KI-Boom häufig mit großen, fensterlosen Rechenzentren assoziiert wird, zeigt Karur an der südlichen Spitze Indiens, wie „KI“ auch in der Fläche produziert wird: als Tätigkeit am Bildschirm. In den Arbeitsschichten fallen keine Bits und Bytes vom Himmel, sondern Frames, Beschriftungen und Qualitätschecks. Genau diese menschliche Komponente bildet den Kern der so genannten Datenannotation. Die Mitarbeitenden fungieren dabei als „sentient backstop“ für Modelle, indem sie Fehler finden, Lücken markieren und die Trainingsdaten für Aufgaben verbessern, die sonst im Alltag längst automatisch ablaufen würden.
Das Modell dahinter ist vergleichsweise simpel zu erklären und dennoch arbeitsintensiv: In regelmäßigen Abständen prüfen annotierende Teams Filmmaterial oder Sensordaten aus realen oder Test-Umgebungen Bild für Bild. In Karur arbeiten laut dem Bericht „Hundreds of tech lab workers“ auf den Straßen, während andere an Wochenenden oder abseits der Laboreingänge per Heimarbeit Aufnahmen ergänzen. Die Inhalte reichen dabei von Videodaten für robotische Haushaltsanwendungen bis zu Szenen, in denen KI zielsicher Objekte erkennt und Aktionen ausführt. Objectways beschäftigt nach Angaben im Bericht 2.600 Menschen; davon seien 300 erst im letzten Monat eingestellt worden. Für eine Region mit rund 440.000 Einwohnern bedeutet das spürbaren Spielraum auf dem Arbeitsmarkt.
Für Aiswarya Palaniswamy ist die Datenannotation ein Einstieg, der gleichzeitig stabiler wirkt als viele reine Bürojobs. Sie arbeitet für Objectways als datennah ausgebildete Kraft und sagt: „There will always be data. There will always be information, “ und beschreibt damit ihre Überzeugung, dass sich die Anforderung nach Informationen und Trainingsmaterial weniger schnell entzieht als Tätigkeiten, die KI-gestützt von selbst erledigt werden können. Der Bericht ordnet die Vergütung in ein typisches Lohnbild für Karur ein: qualifizierte Einstiegsjobs im Büro liegen bei etwa $210 bis $260 im Monat, während niedrigschwellige Heimarbeit bei rund $2,50 pro Stunde für verwendbares Filmmaterial angesiedelt ist. Diese Staffelung zeigt, wie KI-Projekte nicht nur neue Rollen schaffen, sondern auch eine neue Binnendifferenzierung zwischen „prüfender“ und „produzierender“ Datenarbeit, inklusive unterschiedlichen Qualifikations- und Lernkurven.
Politisch und wirtschaftlich kommt ein zweiter Druckfaktor hinzu: Indien steht laut Bericht unter besonderer Erwartung, weil ein großer Teil der jungen Bevölkerung jeden Monat in den Arbeitsmarkt drängt. Minister S. Krishnan, der in einem Interview die Perspektive des Landes auf KI skizziert, betont die Strategie, menschliches Know-how gezielt dort einzusetzen, wo es für KI-Systeme nötig bleibt. Er nennt als Beispiele die Übersetzung vieler in Indien gesprochener Sprachen sowie das Monitoring von Patientinnen und Patienten in Intensivstationen, beides Aufgaben, die bereits von indischen Unternehmen umgesetzt werden. Gleichzeitig warnt er davor, zu viele KI-gestützte Jobs zu schaffen, die ebenso schnell verschwinden könnten wie frühere Backoffice-Stellen: „We have to look for higher-value-added jobs.“ Der Bericht verweist dabei zusätzlich auf eine Prognose aus einem Regierungs-nahen Thinktank, wonach bis zu 1,5 Millionen Jobs in IT-Services durch KI-bedingte Umbrüche entfallen könnten.
Technisch wird die Rolle von Datenannotation besonders greifbar, wenn Robotik nicht als Science-Fiction bleibt, sondern im Testküchen- und Testbad-Alltag überprüft wird. Bei Objectways, wo zwei Reporter im Juli vor Ort waren, arbeiten laut Bericht viele Menschen an Annotationen für einen humanoiden Roboter, der Haushaltsaufgaben übernimmt. Ein Beispiel aus dem Testbetrieb beschreibt, wie Beschäftigte Aufgaben wie das Aufheben von Tellern, das Aufdrehen von Flaschenverschlüssen oder das Einschenken aus einem Wasserbehälter ausführen, während Kameras die Abläufe aufnehmen. Anschließend werden die Videoabschnitte analysiert und in eine Form gebracht, die das Lernverhalten des Roboters verbessert: „We are giving the robot the data and saying ‘learn from this, ’“ sagt Ravi Rajalingam, Gründer und CEO von Objectways. Für Unternehmen heißt das: selbst wenn die Robotik später in Produktionstätigkeiten „greifen“ soll, muss vorher die Welt für das Modell in konsistente Trainingssignale übersetzt werden.
Auch die Unternehmensgründungen in anderen Bundesstaaten zeigen, dass die Nachfrage nicht nur aus einzelnen Use-Cases entsteht, sondern aus dem Bedarf an Daten mit hoher Diversität. Puneet Jindal, Chief Executive und Gründer von Labellerr in Punjab, stellt dabei auf die Vielfalt der Bevölkerung ab: „India is one of the most diverse countries on planet Earth, “ sagt er und argumentiert, dass Daten aus unterschiedlichen Lebensrealitäten und Arbeitsweisen in vielen Sprachen gesammelt werden müssen. Diese Diversität ist für KI-Modelle wirtschaftlich relevant, weil sie die Robustheit gegenüber Varianz erhöht und damit die Eintrittshürde in reale Anwendungen senkt. Zugleich bleibt die Skalierung schwierig: Beim Bericht wird beschrieben, dass 200 Menschen täglich etwa 70 Stunden Video von Robotern oder selbstfahrenden Systemen verarbeiten können, während täglich rund 1.000 Stunden bei dem Unternehmen ankommen. Die Lücke deutet an, dass Datenarbeit zwar „mechanisch“ wirkt, aber operativ eine echte Kapazitäts- und Qualitätsfrage ist.
Bemerkenswert ist schließlich die Einordnung, warum Indien trotz hoher Arbeitskräftebasis nicht automatisch die besten KI-Ergebnisse für sich verbuchen konnte. Im Bericht wird darauf verwiesen, dass einige asiatische Volkswirtschaften beim KI-Invest um die entscheidende Startphase zurückhaltender waren; Indien habe eine erste größere Initiative erst 2024 gestartet, als eine Regierung eine 1,25 Milliarden-Dollar-Planung über fünf Jahre ankündigte. Genau diese Verzögerung habe weniger Puffer gelassen, um Jobverluste abzufedern, die KI-bedingt bereits in Backoffice-Bereichen sichtbar wurden. Für die Beschäftigten ist die Perspektive dennoch oft konkret: Hari Prasad, der mit Ingenieurabschluss 2023 startete, sagt, er habe sich nicht vorgestellt, „10 years down the road“ würde ein Roboter „bringing you coffee“ übernehmen. Seine Aufgabe ist heute, diese Zukunft mit Datensorgfalt wahrscheinlicher zu machen: „We need a man to train the robot, “ fasst er laut Bericht lächelnd zusammen.
In Summe zeigt Karur, dass KI nicht nur den Output von Software verändert, sondern auch die globale Arbeitsteilung neu ordnet. Datenannotation ist dabei weniger ein „Ersatz“ für Technikjobs, sondern ein Übergangsstadium: Solange Modelle im realen Einsatz mit neuen Szenarien, Sprachen und Abweichungen konfrontiert werden, bleiben Menschen im Prozess. Für Unternehmen bedeutet das, dass KI-Produktentwicklung zunehmend als datengetriebene Lieferkette verstanden werden muss, in der Qualitätssicherung, Lernfeedback und Kapazitätsplanung strategische Kernpunkte werden. Gleichzeitig wirkt der Ansatz wie ein Testlauf für die Frage, ob Länder mit großen Jugendkohorten nicht nur von KI profitieren, sondern KI-Arbeit so gestalten können, dass sie nicht mit der nächsten Welle der Automatisierung wieder abreißt.
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