Lo que la gente odia de que los gestionen mediante algoritmos, según un estudio sobre conductores de Uber

La empresa de transporte Uber y otras empresas de la economía colaborativa gestionan cada vez más sus plantillas remotas mediante lo que se denomina «gestión algorítmica». La investigación de los autores revela que la gestión algorítmica frustra a los trabajadores; su resentimiento puede llevarlos a comportarse de forma subversiva con el potencial de causar un daño real a sus empresas. Descubrieron que los conductores de Uber tienen tres áreas de quejas consistentes sobre trabajar «para» algoritmos, preocupaciones que los autores también han visto en otras empresas que utilizan la gestión algorítmica: la vigilancia, la falta de transparencia y una sensación de deshumanización. Como resultado, algunos están jugando con el sistema o encontrando otras formas de castigar a las empresas. Las empresas que generen confianza de forma activa con sus empleados temporales pueden obtener mejores resultados.

••• Las empresas utilizan cada vez más algoritmos para gestionar sus plantillas remotas. Denominado «gestión algorítmica», este enfoque se ha adoptado más ampliamente en las empresas de la economía colaborativa. Por ejemplo, la empresa de transporte Uber aumenta sustancialmente su eficiencia al gestionar unos tres millones de trabajadores con una aplicación que indica a los conductores qué pasajeros deben recoger y qué ruta tomar. Gestionar de esta manera también ofrece algunas ventajas a los trabajadores autónomos: por ejemplo, los conductores de Uber son libres de decidir cuándo y durante cuánto tiempo quieren trabajar y en qué zona quieren trabajar. Sin embargo, nuestra investigación revela que la gestión algorítmica también es frustrante para los trabajadores, y su resentimiento puede llevarlos a comportarse de forma subversiva con el potencial de causar un daño real a sus empresas. Nuestra investigación también sugiere algunas formas en las que las empresas pueden mitigar estas preocupaciones y, al mismo tiempo, aprovechar las ventajas de la gestión mediante algoritmos. Junto con Lior Zalmanson (Universidad de Tel Aviv) y Robert W. Gregory (Universidad de Virginia), llevamos a cabo un método múltiple[estudio](https://www.researchgate.net/publication/319965259_Hands_on_the_wheel_Navigating_algorithmic_management_and_Uber_drivers'_autonomy) de los conductores de Uber en Nueva York y Londres. Recopilamos datos entrevistando de manera informal y formal a 34 conductores, observando a los conductores en acción, analizando más de 1000 publicaciones en foros en línea y revisando la cobertura mediática de Uber en varias oleadas entre diciembre de 2015 y septiembre de 2018. Hemos descubierto que los conductores de Uber tienen tres áreas de quejas constantes sobre el trabajo «para» los algoritmos, problemas que también hemos visto en otras empresas que utilizan la gestión algorítmica: **Vigilancia constante.** En cuanto inician sesión en la aplicación Uber, los algoritmos de la plataforma vigilan y examinan a los conductores; la aplicación registra su ubicación GPS, la velocidad y el índice de aceptación de las solicitudes de los clientes. Les indica qué pasajeros recoger, dónde y cómo llegar a los destinos de los pasajeros. Si los conductores no siguen las instrucciones de la aplicación, pueden ser penalizados o incluso expulsados de la plataforma. Independientemente de si la atención llega a través de una aplicación o en persona, sabemos que el escrutinio del trabajo puede[reducir la productividad](/2014/10/the-transparency-trap). Según nuestro estudio, descubrimos que los conductores consideraban que las evaluaciones del desempeño en forma de valoraciones de los clientes eran particularmente frustrantes. Creemos que esto puede deberse a que amplifican los sentimientos negativos de los conductores de Uber ante la vigilancia constante con una capa adicional de atención mediada por la tecnología. **Poca transparencia.** Si bien la aplicación aprende mucho sobre ellos, a los conductores de Uber les resulta frustrante lo poco que saben de la aplicación. Encuentran frustrante la falta de transparencia de la lógica subyacente de los complejos algoritmos, ya que creen que se trata de un sistema injusto que los manipula sutilmente sin su conocimiento o consentimiento. (De hecho, Uber admitió anteriormente que se basaba en conocimientos de las ciencias del comportamiento para[codazo](https://www.nytimes.com/interactive/2017/04/02/technology/uber-drivers-psychological-tricks.html) conductores para trabajar más horas). Conductores de Uber, así como otros trabajadores de la economía colaborativa, como trabajadores de mensajería y reparto en[Compañeros de correo](https://techcrunch.com/2019/05/20/postmates-workers-want-minimum-delivery-guarantees-and-at-least-15-per-hour/) y[Deliveroo](https://www.irishexaminer.com/breakingnews/lifestyle/features/slave-to-the-algorithm-what-its-really-like-to-be-a-deliveroo-rider-905680.html) , exigen más transparencia en cuanto a la asignación de los puestos de trabajo, la recopilación de sus calificaciones y su estructura salarial. Sin embargo, empresas como Uber sostienen que no pueden revelar la receta secreta de sus algoritmos a la competencia. Además, los avances recientes en la IA y el aprendizaje automático permiten que los algoritmos ahora puedan aprender y ajustarse dinámicamente a cualquier entorno dado, lo que permite automatizar tareas más sofisticadas (como la gestión de la fuerza laboral). Pero cuanto más sofisticados se vuelven estos algoritmos, más opacos son, incluso para sus creadores. **Deshumanización.** Los conductores de Uber afirman que se sienten igual de solos, aislados y deshumanizados. No tienen colegas con los que socializar ni un[equipo](/cover-story/2019/05/the-power-of-hidden-teams) o comunidad de la que formar parte. No tienen la oportunidad de entablar una relación personal con un supervisor. Los que utilizan plataformas multitudinarias como Amazon Mechanical Turk han recaudado[quejas similares](https://www.researchgate.net/publication/304953011_The_Duality_of_Empowerment_and_Marginalization_in_Microtask_Crowdsourcing_Giving_Voice_to_the_Less_Powerful_Through_Value_Sensitive_Design) ya que realizan «microtareas», como clasificar el contenido o participar en encuestas. Los conductores han respondido a sus diversas frustraciones con estos algoritmos identificando formas inteligentes de evitarlas. Por ejemplo, un conductor del foro de UberPeople.net escribió: «Juegue con el sistema, no deje que lo juegue a usted. Todos sabemos que a estas empresas les gusta ofrecer mejores incentivos a los conductores que pierden tiempo. Conduce Uber una semana, la siguiente en Juno, la tercera en Lyft, etc. Cambio de Uber/Juno cada semana». También están lo suficientemente enfadados —y se sienten lo suficientemente desempoderados— como para encontrar formas creativas de dar a conocer su disgusto; por ejemplo, los conductores están jugando con el sistema provocando un aumento artificial de los precios. También se están volviendo políticos; especialmente en la economía colaborativa, los conductores de los servicios de transporte y los mensajeros buscan compensar el aislamiento social que sufren en su rutina diaria mediante la participación activa en las comunidades en línea, pero las propias empresas no participan en esas plataformas. En cambio, han surgido organizaciones de tipo sindical más conflictivas a medida que los conductores o los mensajeros buscan apoyarse mutuamente, como la organización de derechos de los trabajadores con sede en Seattle[Trabajando en Washington](https://www.cnn.com/2019/06/14/tech/postmates-blitz-up-worker-protest/index.html), que reunía a empresas de mensajería que hacían entregas para Postmates, DoorDash y otros servicios bajo demanda. Para abordar estos desafíos y mitigar los riesgos para la empresa y, no menos importante, para implementar prácticas éticas, sugerimos que las empresas que gestionen toda o parte de su fuerza laboral mediante algoritmos: 1. **Compartir información**. En teoría, la gestión algorítmica puede _aumentar_ transparencia, ya que incluso los algoritmos de aprendizaje que se utilizan para gestionar a los trabajadores reflejan un conjunto de normas y procedimientos que cumplen con los objetivos estratégicos de la alta dirección. Puede que no sea posible compartir el algoritmo en sí con los trabajadores, pero los líderes de la empresa pueden y deben compartir con ellos los datos y los objetivos en los que se basa. 2. **Invitar a dar su opinión.** Para contrarrestar los comandos unidireccionales que el algoritmo transmite a los conductores, las empresas deberían encontrar formas de incluirlos democráticamente en la toma de decisiones, por ejemplo, implicándolos en comités o consejos que debatan y negocien los reglamentos internos relacionados con el trabajo. Hacer que los trabajadores participen activamente en las discusiones sobre el diseño de sistemas basados en algoritmos contribuiría en gran medida a crear una fuerza laboral más comprometida y solidaria. 3. **Incorpore el contacto humano.** La gente necesita gente. Las organizaciones deberían desarrollar comunidades formales y de apoyo en las que los trabajadores se sientan miembros y puedan establecer conexiones sociales. Añadir un elemento humano a la forma en que se gestiona a las personas ayudará a los trabajadores a sentir que los tratan menos como máquinas. Por ejemplo, algunos de los conductores de nuestro estudio hablaron con cariño de la empresa neoyorquina de transporte Juno (adquirida por Gett en 2017), que, al principio de su existencia, empleaba un amplio sistema de atención al cliente humano que ayudaba ansiosamente a los conductores con preguntas o problemas. 4. **Generar confianza.** Implementar prestaciones que mejoren el bienestar de los trabajadores, como la prestación de apoyo financiero en caso de enfermedad o una mejor paga por enfermedad o licencia de maternidad, puede ser un primer paso para humanizar la empresa y mitigar la ira de los empleados que se gestionan mediante algoritmos anónimos. Los reguladores de todo el mundo ya están intentando implementar reglamentos en torno a algunas de estas recomendaciones para beneficiar a la fuerza laboral gestionada algorítmicamente. Por ejemplo, en 2017, se dictaminó que Uber tendría que pagar a los conductores residentes en el Reino Unido un salario mínimo y pagar por enfermedad y vacaciones. Dado el rápido ritmo del progreso tecnológico y las tentadoras ventajas económicas para las empresas, creemos que la gestión algorítmica se hará más común en los próximos años. A medida que más empresas gestionan su fuerza laboral de esta manera, y a medida que provocan la ira de la fuerza laboral, lo que hace posible sus ofertas principales, tienen que tomar algunas de estas medidas por sí mismas.