Las cadenas globales de producción de las empresas de plataformas están conformadas por una casa matriz base, desde donde operan y brindan la tecnología y el apoyo a las aplicaciones a través de las cuales ofrecen el servicio, y por empresas soporte en los países donde se encuentran localizadas. Sin embargo, la idea de la deslocalización sin domicilio legal en los países donde operan es un mito si se analiza su verdadera estrategia empresarial.
La base de operaciones es la empresa madre que decide el devenir de la totalidad de la corporación. La empresa soporte organiza el trabajo a nivel local, brinda capacitaciones, vende herramientas de trabajo, da soporte a través del chat y maneja las relaciones institucionales con gobiernos e instituciones interesados a nivel local. Por otro lado, la programación y el mantenimiento del sistema algorítmico y de datos, puede estar deslocalizado y subdividido en uno o varios países.
Las empresas de plataformas se suelen inscribir en el país donde operan como empresas de tecnología o como empresas de servicios logísticos. Lo cierto es que las empresas de plataformas de comercio y entrega de productos basan su estrategia en la recolección de datos y la gestión algorítmica que optimiza todo el proceso de marketing, compraventa y entrega de productos y servicios.
El modelo de negocios no se basa en la entrega de productos, sino en potenciar su comercialización, posicionándose como plataforma de gestión del comercio local y vendiendo soluciones algorítmicas a los procesos de marketing, venta y comercialización de productos varios. Así, la gestión algorítmica y el análisis de datos son la esencia del negocio, y es ahí donde se enfoca el mayor gasto en inversión a fin de expandirse y crecer.
Un nuevo paradigma: la gestión algorítmica del trabajo
Las plataformas digitales, que introducen una nueva organización del trabajo, están en la mira de legisladores, sindicatos e investigadores, principalmente debido a las precariedades que imponen a las personas trabajadoras.
Lo cierto es que analizar, aprender y comprender las formas algorítmicas de asignación de tareas permite diseñar regulaciones inteligentes, que sirvan a mejorar las condiciones de trabajo a futuro y que también sean compatibles con la nueva administración empresarial de las plataformas digitales. Así, en lugar de concentrarse en la transparencia de un algoritmo específico, puede resultar más eficiente (y posible) centrarse en la visibilidad de un proceso o procedimiento con una finalidad concreta. Por ejemplo, la asignación de tareas. La comprensión de estos procesos y su explicabilidad son la puerta de entrada para otras herramientas de transparencia.
El capitalismo digital en las empresas de plataformas
El capitalismo digital utiliza los datos como materia prima para la venta de información en el mercado. Información actual y futura. Es decir, constituye un producto predictivo que, al anticipar conductas, permite dirigirlas o influenciarlas para optimizar procesos y hacerlos más veloces y rentables.
En el caso particular de las plataformas de compraventa y entrega de productos de cercanía, la entrega del producto es solo una parte. El negocio esencial de la plataforma está centrado en la recopilación de datos de todo el proceso de compra y entrega. Su procesamiento, la disposición de forma eficiente de los pedidos y, sobre todo, la mejora de ese proceso a través de la utilización de la información predictiva producto del procesamiento algorítmico de los datos. Resulta pertinente, entonces, comprender cómo funcionan estos sistemas para diseñar una regulación inteligente.
La información extraída y su utilización
Las personas que participan del proceso de compra-venta y/o entrega de productos generan información y datos básicos que la plataforma digital extrae para posibilitar el negocio. Los roles de las personas están asignados por el proceso de trabajo y, según su rol, proveen de datos a la plataforma desde su primera conexión a la aplicación y cada vez que se conectan al sistema. Desde el mismo momento del armado de perfiles de comercios, clientes y personas trabajadoras, las plataformas captan datos que administran para crear información que luego es utilizada con determinados fines en la toma de decisiones general.
La persona usuaria no siempre es consciente de que un dato puntual está siendo extraído y almacenado, ya que los datos son relevados desde la instalación de la aplicación y luego durante su utilización, sobre la base de los permisos otorgados al firmar sus términos y condiciones. Todos los datos recabados son procesados mediante algoritmos escritos en lenguaje de programación que pueden procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real.
Un algoritmo es una secuencia de pasos finitos que resuelve un problema o enunciado y permite a la plataforma extraer de los datos información valiosa sobre el proceso de compraventa realizado mediante su utilización. Esta información es utilizada para tomar decisiones sobre acciones futuras. Es precisamente ahí donde reside el valor de la economía digital: en la transformación de los datos en información con capacidad predictiva a través de algoritmos.
El procesamiento de esos datos, que deriva en la comprensión de la gestión algorítmica, permanece bajo un manto de oscuridad al estar protegido por normas de propiedad intelectual. Y son justamente los sistemas de análisis de datos los que transforman los datos en los fines propuestos por la gerencia de la empresa.
Existen dos partes identificables de la gestión algorítmica del trabajo. Por un lado, la asignación de pedidos propiamente dicha. Por otro, los sistemas de incentivos y sanciones que regulan la oferta de trabajo y/o disponibilidad de mano de obra en un momento y lugar determinados.
Explicar el algoritmo
La gestión algorítmica de los pedidos resulta en un modo de organización que va de la mano de la gestión del trabajo. Al ingresar un pedido en la plataforma, el sistema debe asignar a una persona repartidora el pedido. Esta asignación se realiza a través del procesamiento de datos obtenidos por la utilización de la plataforma. Es posible inferir que los datos utilizados para asignar el pedido son la ubicación, la cercanía al punto de retiro, la movilidad y el nivel o ranking de la persona trabajadora, su velocidad en las anteriores entregas de productos, el tiempo pasado sin recibir pedidos, entre otros.
Sin embargo, las entrevistas a repartidores y programadores dan cuenta de que el medio de transporte de la persona trabajadora es un factor determinante a la hora de asignar los pedidos. Variables como el nivel o puntuación pasan a un segundo lugar, y aparentemente no resultan decisivas a la hora de asignar pedidos. Por lo tanto, si bien la persona trabajadora sabe que valoran su movilidad, su ubicación y su cercanía al punto de retiro, desconoce si existen otras variables preponderantes a la hora de que el algoritmo asigne el pedido o su valoración dentro del sistema: no tiene un conocimiento real de los factores que determinan el flujo de su trabajo y, en última instancia, su paga.
La falta de transparencia de estos sistemas hace que las suposiciones sobre el análisis de datos puedan ser inexactas. No obstante, se puede presumir que el objetivo principal de la plataforma—y también de las personas trabajadoras por distintas razones— es que todos los pedidos asignados sean aceptados.
Las personas trabajadoras también hacen estimaciones y cálculos para “comprender” el sistema, pero no poseen la información suficiente para predecir el impacto de la tasa de aceptación en sus ingresos o en las asignaciones futuras. De allí la importancia de alcanzar mayores grados de explicabilidad de la gestión algorítmica, por su doble función: la de estrechar la brecha de la asimetría de información y la de comprender la organización algorítmica del trabajo.
El buen algoritmo. Soberanía del tiempo de trabajo e innovación regulatoria
El sociólogo Michael Burawoy sostiene que los empleadores conceden ciertos márgenes de autonomía a las personas trabajadoras para lograr de manera más eficiente que éstas consientan su propia “explotación”. En el caso de las economías de plataforma, esos márgenes están organizados por el algoritmo. Pero es cierto que, en el caso analizado, este margen de relativa libertad es real (opciones de tareas y opciones horarias), a la vez que es desconocido (desconocimiento del algoritmo), inexplicable (inexplicabilidad del algoritmo) y está constreñido por la dirección empresaria. Este condicionamiento es indicativo de la subordinación laboral y de que existe un margen relativo de libertad para quienes trabajan que no está regulado de ninguna otra manera más que por la plataforma.
Regular la organización algorítmica no precisa del código fuente del algoritmo: la luz de transparencia debe apuntar a los componentes del proceso de gestión algorítmica, a los criterios de asignación de tareas y de organización del tiempo, arrojando previsibilidad sobre las consecuencias de rechazar pedidos o seleccionar determinadas horas.
La soberanía del tiempo de trabajo es una aspiración de quien trabaja, que se asienta sobre la posibilidad de optar por tareas y horarios de trabajo para, a la vez, elevar su soberanía sobre el tiempo libre. ¿Es posible adoptar nuevas regulaciones para que estos derechos sean admitidos en el trabajo en plataformas? Pareciera que las herramientas para hacerlo posible constituyen un derecho opuesto al derecho de dirección empresaria. Regular esa tensión requiere de una intervención institucional intensa e innovadora. Como hemos propuesto en la parte 1 de esta serie, creemos que el estatuto es la figura jurídica más idónea dentro de la legislación laboral argentina para facilitar esta regulación.
