KANADA / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein Sales-Profi aus Kanada ist über KI-Training in die bezahlte Bewertung von KI-Systemen eingestiegen. Er begann laut eigener Darstellung mit Projekten für 15 US-Dollar pro Stunde und arbeitet heute als spezialisierter Experte für Sales-Management an Aufgaben für 100 US-Dollar pro Stunde. Ausschlaggebend waren zunächst Plattform-Tests und später die Zuweisung von „Sales“-nahen Projekten. Zusätzlich baut er mit einer Beratungsfirma und einer eigenen Lernplattform neue Einnahmequellen auf.
Als er 2023 aus dem Iran nach Kanada kam, suchte Mo Zohourian lange nach einer klassischen Anstellung. Trotz 15 Jahren Erfahrung in Sales und Entrepreneurship blieb nach wiederholten Bewerbungsgesprächen der Job aus. Statt auf einen Zufallsfund zu warten, stieß er über LinkedIn auf ein Angebot: KI-Training für 15 US-Dollar pro Stunde, ohne Vorerfahrung. Er ging die Sache zunächst pragmatisch an, auch weil er im Gegensatz zu vielen Bewerbern sofort eine bezahlte Tätigkeit vorweisen konnte, anstatt nur weiter in einem Bewerbungsprozess zu hängen.
Technisch betrachtet startete er nicht mit einem „großen“ KI-Projekt, sondern mit Bewertungstätigkeiten, die sich in kurzer Form ausführen lassen: Er schrieb Prompts, erstellte mehrere Antwortvarianten und lieferte eine kurze Begründung. Genau diese Einstiegshürde war laut seiner Darstellung der Grund, warum er überhaupt in die Arbeit hineinwachsen konnte. Anfangs war die Auslastung unregelmäßig, und parallel liefen weiterhin Bewerbungen auf Vollzeitstellen. Der Übergang hin zu besser bezahlten Aufgaben erfolgte dann über Plattform-Assessments: Nach etwa drei Monaten erhielt er einen ersten Sprung auf 30 US-Dollar pro Stunde, als er Tests für englische Literatur, Reasoning und Mathematik bestand und dadurch Zugang zu „wichtigeren“ Projekten bekam. Danach lagen die Sätze bei 35 US-Dollar pro Stunde.
Marktseitig zeigt die Geschichte ein Muster, das in der KI-Ökonomie immer wieder auftaucht: Bezahlt wird nicht nur „KI“, sondern die Fähigkeit, definierte Qualitätsstandards konsistent umzusetzen. Zohourian arbeitete zeitweise für mehrere Auftraggeber und beschreibt eine Spannbreite von 45 bis 70 US-Dollar pro Stunde, je nach Projekt. Eine feste Untergrenze gab es nicht; als Freelancer entzieht sich die Vergütung stärker dem Einfluss des Einzelnen. Entscheidend sei laut seiner Darstellung gewesen, dass mit der Zeit „Expert“-Jobs sichtbar wurden. Der größte Sprung kam, als er salesnahe Projekte bekam – und nicht mehr nur Aufgaben aus STEM-Feldern wie Physik, Chemie oder Coding. Sein Vorteil: Er hatte auf den Plattformen bereits eine Historie mit hochwertigen Ergebnissen aufgebaut, sodass er schneller zu den höher dotierten Sales-Projekten wechseln konnte.
Der inhaltliche Wandel wird besonders deutlich, wenn man auf die Evolution der Aufgaben schaut: Zu Beginn waren Trainings- und Bewertungsarbeiten relativ geradlinig. Später änderten sich die Anforderungen spürbar, weil agentic KI und leistungsfähigere Modelle Einzug hielten. Zohourian beschreibt die Aufgaben danach als „komplett anders“ und zugleich komplexer – ein Hinweis darauf, dass Bewertung nicht mehr nur aus isolierten Prompt-Antwort-Paaren besteht, sondern stärker in Richtung von mehrstufigen Workflows, übergreifender Konsistenz und belastbarerer Begründungslogik geht. Gleichzeitig zeigt die von ihm beobachtete Zahlungsentwicklung, dass Domain-Expertise als Kriterium für die Zuweisung an Bedeutung gewinnt: Er arbeitet seit rund 10 Monaten konsistent an Projekten für 100 US-Dollar pro Stunde, weil seine Spezialisierung im Sales-Management genau zu den Anforderungen der Auftraggeber passt.
Seine Entscheidung, etwa drei Monate nach dem Start mit dem KI-Training keine Vollzeitjobs mehr aktiv zu suchen, war nicht sofort eine „Karriere-für-immer“-Wette, sondern zunächst ein Übergang. Erst nach ungefähr einem Jahr war er sich sicher, dass es langfristig sein Feld bleibt. In der Praxis verteilt er 20 bis 40 Stunden pro Woche auf KI-Training; Projektpausen können ein bis zwei Wochen, teils auch einen ganzen Monat dauern. Das ist nicht nur eine Frage der Verfügbarkeit, sondern auch der Planbarkeit: Er kann während solcher Fenster neue Projekte annehmen, nutzt die Zeit aber als Unternehmer eher dafür, bestimmte Schwerpunkte persönlicher zu setzen. Dadurch verschiebt sich die klassische Erwartung an Freelancer: Nicht die Maximierung jeder einzelnen Arbeitsstunde steht im Zentrum, sondern die Strukturierung von Nachfragezyklen.
Aus Industry-Sicht ist der Aufbau zusätzlicher Angebote konsequent. Zohourian priorisiert heute sein eigenes Beratungs- und Bildungsportfolio. Er gründete eine Firma als KI-Berater für kleine Unternehmen, mit dem Fokus darauf, KI zur Effizienzsteigerung einzusetzen; den ersten Kunden bekam er über ein persönliches Netzwerk. Parallel startete er Annotation Academy, eine Online-Plattform, in der er das Thema KI-Evaluation vermittelt. Für diese Initiative nennt er einen konkreten Startpunkt: seinen ersten zahlenden Kunden habe er am Launch-Day im Juni gewonnen. Inhaltlich passt das zusammen: Wer die Bewertungsarbeit versteht, kann sowohl Trainingsmethoden als auch Qualitätskriterien didaktisch übersetzen – und genau an dieser Schnittstelle entsteht ein Nebeneinkommen, das unabhängig vom Tagesumsatz einzelner Projekte wird.
Finanziell beschreibt er den entscheidenden Stabilitätsfaktor als Ausgangslage: Zu Beginn hatte er Ersparnisse, war also nicht unter starkem Druck gezwungen, jede Lücke sofort zu schließen. Die Inkonsistenz der frühen Projektphasen war damit für ihn aushaltbar. Außerdem seien die Aufgaben zu Beginn einfacher gewesen, was ihm erlaubte, die eigenen Fähigkeiten mit steigenden Anforderungen zu erweitern. Gleichzeitig bleibt ein realer Hinweis für andere: Die Nachfrage nach „Leuten, die liefern“ und zugleich Domainkenntnis besitzen, ist laut seiner Darstellung groß. Nach 15 Jahren Sales war die Vertrautheit zwar anfangs ein Vorteil, aber er konnte dennoch keinen „schnellen“ Sprung allein über den klassischen Karriereweg finden; der beschleunigte Aufstieg ergab sich offenbar erst durch die Kombination aus Plattformzugang, nachgewiesener Qualität und Spezialisierung auf die Art von Aufgaben, die später sichtbar wurde.
Für Unternehmen und Entscheider ist daran vor allem eine praktische Konsequenz erkennbar: KI-Qualität hängt nicht nur an Modellleistung, sondern an überprüfbaren Bewertungs- und Trainingsprozessen, die von Menschen skaliert werden können. Zohourians Weg macht sichtbar, wie „Onboarding“ in der KI-Ökonomie über Assessments, konsistente Ergebnisse und Domänenfit funktioniert – und wie sich daraus sogar ein Geschäftsmodell außerhalb der reinen Crowd- oder Freelancerarbeit entwickeln lässt. Ob man selbst ein Trainingsangebot aufbaut oder KI in Teams einführt: Die Fähigkeit, Bewertungskriterien sauber zu formulieren und wiederholbar anzuwenden, bleibt ein knappes Gut. In diesem Sinne ist sein Werdegang weniger ein Zufall als eine gut getaktete Lern- und Spezialisierungsstrategie, die zur richtigen Zeit in eine wachsende Nachfrage nach KI-Experten für konkrete Domänen hineinführt.
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