Na rozdíl od techniků a programátorů, kteří koncipují a aktualizují aplikace, pracují na dohodu s chabou ochranou na pracovišti. Ani umělá inteligence, do budoucna všeobecně považovaná za hlavní zdroj technologické nezaměstnanosti, by neexistovala bez přispění milionů digitálních dělníků, především v rozvojovém světě, kteří se lopotí u montážních linek datové ekonomiky. Většinu algoritmů strojového učení je nezbytné vycvičit na objemných datových sadách, jež manuálně „čistí“ a „značkují“ lidé, kteří obsah kategorizují. Aby algoritmus poznal, že snímek auta je skutečně snímek auta, je zpravidla zapotřebí, aby jej nejprve někdo příslušně označil. Vzhledem k těmto skutečnostem v digitální ekonomice je neomluvitelné přistupovat k nekvalifikovaným pracovním místům jako k místům nekvalitním.
Anders als die Ingenieure und Programmierer, die die Apps entwickeln und aktualisieren, werden sie als freiberufliche Mitarbeiter beschäftigt, die kaum Schutz am Arbeitsplatz genießen. In ähnlicher Weise würde die künstliche Intelligenz, die weithin als Hauptquelle der technologischen Arbeitslosigkeit der Zukunft angesehen wird, ohne die Beiträge von Millionen von an den Fließbändern der Datenwirtschaft schuftenden Digitalarbeitern – insbesondere in den Entwicklungsländern – nicht existieren. Die meisten Algorithmen für maschinelles Lernen müssen anhand voluminöser Datenbestände trainiert werden, die manuell von menschlichen, die Inhalte kategorisierenden Datenannotatoren „bereinigt“ und „getaggt“ werden. Damit ein Algorithmus ermitteln kann, dass ein Bild von einem Auto tatsächlich ein Auto darstellt, muss im Allgemeinen jemand das Bild entsprechend getaggt haben. Angesichts der Realitäten der digitalen Wirtschaft gibt es keine Entschuldigung dafür, geringqualifizierte Tätigkeiten als synonym mit Tätigkeiten geringerer Qualität gleichzusetzen.