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Cuando tu jefe es un algoritmo de Uber
Envía mensajes de texto con solicitudes de último minuto para turnos adicionales y no considerará solicitudes de aumento. Sí, el software que administra los conductores de Uber tiene algunas cosas en común con los impopulares jefes humanos.
Los investigadores dicen que el sistema de gestión automatizado de la empresa, y el de su competidor Lyft, crea nuevas dinámicas entre los trabajadores y sus pagadores que deben ser examinadas. Un papel presentado la semana pasada por Datos y Sociedad , un instituto de investigación sin fines de lucro en la ciudad de Nueva York, relata las formas en que el sistema de Uber dirige el comportamiento de sus conductores y sugiere que es posible que los reguladores deban considerarlas.
Uber llama a sus conductores contratistas independientes y solicita nuevos con la promesa de ser tu propio jefe. Alex Rosenblat, investigador de Data & Society y coautor del nuevo artículo, entrevistó a un puñado de conductores, habló de manera menos formal con muchos otros desde la parte trasera de un Uber y supervisó casi un año de discusiones de los conductores en foros en línea. Ella dice que la realidad de ser un contratista de Uber es diferente. Uber controla muchas de las formas en que los conductores se comportan en el trabajo, dice.
Los conductores generalmente tienen que conocer a un humano cuando se registran por primera vez para conducir en Uber o Lyft. Después de eso, interactúan con un sistema de gestión automatizado entregado principalmente por una aplicación móvil.
Cuando un conductor inicia sesión, la aplicación le asigna solicitudes de recogida de personas cercanas. El sistema otorga retroalimentación al rastrear la proporción de recolecciones que acepta un conductor (Lyft y Uber les dan a los conductores 15 segundos para decidir) y promedian la calificación que los pasajeros le dan a su conductor después de un viaje. Los conductores pueden ser suspendidos por no aceptar suficientes viajes o por bajas calificaciones de pasajeros; se les incentiva a trabajar en determinados momentos, o en determinados lugares, mediante aumentos de precios que elevan temporalmente las tarifas.
A algunos pasajeros no les gustan los aumentos de precios, pero el CEO de Uber, Travis Kalanick, los ha defendido como un mecanismo directo para reconciliar la oferta y la demanda (ver Elogio de los aumentos de precios eficientes).
Los conductores a veces reciben mensajes instándolos a trabajar en un día en particular a una hora en particular porque se pronostica una gran demanda, por ejemplo. E informaron haber recibido encuestas preguntando cuándo exactamente conducirán en los próximos días.
Rosenblat dice que eso demuestra que Uber no solo deja que el mercado decida. Los conductores tienen que determinar cuánto confían en la empresa para ayudarlos a ganar más, y muchos se resienten o se resisten a los empujones de Uber, dice ella.
Uber dice que quiere actuar como un intermediario neutral que conecta la oferta y la demanda con un mecanismo automatizado para encontrar el precio correcto, dice Rosenblat. Es difícil argumentar que eres una plataforma neutral si estás tratando activamente de administrar la oferta y la demanda.
Uber también usa su sistema de retroalimentación de pasajeros como palanca en el comportamiento del conductor, dice Rosenblat. Los conductores están muy motivados para mantener su puntaje alto para evitar ser cortados. La empresa a veces envía correos electrónicos con consejos muy específicos sobre lo que pueden hacer los conductores, como ofrecer refrigerios o no hablar de otros intereses comerciales, para obtener calificaciones positivas.
Rosenblat dice que los reguladores deberían considerar si la forma en que sistemas como Uber pueden influir en el comportamiento de los trabajadores podría ir demasiado lejos. Ella dice que la Comisión Federal de Comercio de EE. UU. ha mostrado interés en su investigación. ella trabajo con lucas stark de la Universidad de Nueva York, y presentaron su trabajo en una Jornada sobre el trabajo en la economía bajo demanda en el Centro de Estudios de Política Europea en Bruselas, Bélgica, la semana pasada.
Min Kyung Lee , científica investigadora del Centro de Aprendizaje Automático de la Universidad Carnegie Mellon, publicó su propia estudio de uber y lyft conductores a principios de este año.
Descubrió que la mayor parte del tiempo estaban contentos con la gestión algorítmica que asignaba tarifas y aumentaba las tarifas durante los períodos de mayor actividad. Pero los conductores también se quejaron de que a veces los empujaban a hacer cosas que no parecían razonables, como hacer camionetas que no estaban cerca.
Lee y Rosenblat dicen que han tenido interacciones amistosas con Uber, que ha mostrado interés en su investigación. La vocera de Uber, Jessica Santillo, dice que la compañía brinda información a los conductores para ayudarlos a aumentar sus ingresos y que son libres de ignorar cualquier sugerencia. Los conductores usan Uber en sus propios términos; ellos controlan su uso de la aplicación, dice ella.
Uber se enfrenta una demanda colectiva de personas que han conducido para la empresa que depende de cuánto control tiene la empresa sobre los conductores. La demanda, que se encaminará a juicio el próximo verano, alega que Uber tiene suficiente control para que los conductores sean considerados empleados y no contratistas, y se les otorguen los beneficios y la capacidad legal correspondientes.
Rosenblat dice que la conciencia de ese problema legal inminente ha hecho que algunos conductores sean más propensos a cuestionar su relación con Uber. A medida que los conductores se vuelven más conscientes de la independencia que deben tener como contratistas, comienzan a preguntarse cosas como: '¿Por qué no puedo establecer la tarifa base para una tarifa?', dice. Las tarifas mínimas de Uber son tan bajas como $ 5, antes del recorte de Uber, en algunas ciudades de EE. UU.
Lee dice que tales tensiones podrían extenderse más a medida que las empresas al estilo de Uber se vuelvan más poderosas y la administración automatizada quizás se extienda a otros dominios. Veo muchas cosas buenas en el uso de algoritmos como este, pero al mismo tiempo debemos tener cuidado con la forma en que los diseñamos, dice Lee.