Einleitung
Rosa Felder lernte den Grundriss eines Bürohauses kennen, bevor sie wusste, wer dort tagsüber an KI-Produkten arbeitete. Nachts schob sie den Reinigungswagen durch Flure, in denen noch Whiteboards voller Pfeile standen. In der Pause saß sie im Treppenhaus, aß ein Brot und hörte Vorlesungen auf dem Handy.
Heute lebt Rosa in Zürich, studiert Informationswissenschaft und leitet ein kleines Team für Datenannotation. Sie spricht über Modellqualität mit der Genauigkeit einer Person, die viele Stunden damit verbracht hat, scheinbar einfache Bilder zu beschriften.
Geschichte des Weges in die KI
Der erste Auftrag klang harmlos: Produktfotos anklicken, Kategorien vergeben, Grenzfälle melden. Rosa nahm ihn an, weil die Schichten planbarer waren als zusätzliche Reinigungsstunden. Bald merkte sie, dass aus dieser angeblichen Klickarbeit später Entscheidungen eines Modells wurden.
Schwierig waren nicht nur die Bilder. Die Regeln waren oft ungenau. Ist eine geöffnete Verpackung beschädigt oder nur fotografiert? Zählt ein Spiegelbild als eigenes Objekt? Rosa schrieb solche Fälle auf, obwohl niemand sie darum gebeten hatte. Einmal sortierte ein Modell glänzende Metallteile als Schmuck ein, weil die Trainingsbeispiele zu sauber waren. Daraus entstand ihr erstes kleines Glossar: Beispiele, Gegenbeispiele, erlaubte Zweifel.
Aktuelle Arbeit
Heute organisiert Rosa Annotationsteams, die Bilder, kurze Texte und Produktbeschreibungen für Lernsysteme vorbereiten. Sie achtet darauf, dass Anweisungen verständlich sind und dass Annotatorinnen Rückfragen stellen können. Bei einem Projekt im Einzelhandel setzte sie durch, dass beschädigte Verpackungen, Schatten und regionale Begriffe separat dokumentiert werden.
Der Effekt ist unspektakulär, aber im Alltag spürbar: weniger Nacharbeit, klarere Rückmeldungen an Entwicklerinnen, weniger Schuldzuweisungen an einzelne Mitarbeitende. Rosa hält sich von der Vorstellung fern, Datenarbeit sei neutral. Wer Regeln schreibt, bestimmt mit, welche Welt ein Modell überhaupt sieht.
Persönlicher Rat
„Frag immer, wer die Grenzfälle sieht“, sagt Rosa. Für sie beginnt KI-Kompetenz oft am Rand der Tabelle, dort, wo ein Beispiel nicht ordentlich passt. Wer in Datenarbeit einsteigt, sollte diese Randfälle nicht verstecken. In ihnen steckt meist mehr Wissen als in den glatten Kategorien.
Schlüsselfakten
Alter und Ort: 27, Zürich.
Hintergrund: Nachtarbeit, Studium, Arbeiterfamilie.
Einstieg in KI: bessere Anleitungen für Bildannotation mit dokumentierten Grenzfällen.
Schwerpunkt heute: Datenqualität und faire Arbeitsprozesse.
Typische Werkzeuge: Annotationstools, Qualitätsrichtlinien, Bias-Dokumentation.
Werkstattnotiz
Rosas wichtigster Ordner heißt intern „komische Fälle“. Darin liegen Bilder, bei denen alle erst zu schnell waren: eine Tasche im Spiegel, ein Etikett in zwei Sprachen, ein Karton mit nassem Rand. Sie prüft weiter, wie viel Unsicherheit ein Team melden darf, bevor es als langsam gilt. Die Frage ist organisatorisch, nicht technisch.