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El repartidor que se enfrentó a su jefe sin rostro

El repartidor que se enfrentó a su jefe sin rostro

Un trabajador de Uber Eats experto en tecnología se cansó de los algoritmos que controlaban su día. Entonces decidió contraatacar. Eso cuenta este artículo de Madhumita Murgia, editora de inteligencia artificial del Financial Times, adaptación de su libro “Code Dependent: Living in the Shadow of AI”, que será publicado por editorial Picador el próximo 21 de marzo.

Por: Financial Times - Madhumita Murgia | Publicado: Sábado 16 de marzo de 2024 a las 21:00
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La mañana del 12 de agosto de 2020, el día que decidió luchar contra el algoritmo de Uber Eats, Armin Samii se despertó más temprano de lo habitual. Se vistió, preparó café y se sentó frente a su computadora, donde permaneció durante las siguientes 16 horas, codificando una aplicación web y filmando videos para mostrar a otros mensajeros cómo usarla. Lo llamó UberCheats, lo publicó en línea a medianoche y lo hizo de uso gratuito.

UberCheats era una herramienta de auditoría de algoritmos. Samii, que en ese momento trabajaba como mensajero en bicicleta para Uber en Pittsburgh, Pensilvania, había perdido la confianza en el sistema automatizado que esencialmente funcionaba como su jefe. Estaba convencido de que la aplicación Uber Eats cometía errores constantemente y le pagaba menos. Después de semanas de intentar sin éxito que un ser humano de Uber le explicara, sintió que no tenía más remedio que tomar el asunto en sus propias manos.

La aplicación de Samii realizó una función simple pero crucial. UberCheats pudo extraer coordenadas GPS de los recibos y calcular cuántas millas había viajado realmente un mensajero, en comparación con la distancia que Uber afirmaba haber recorrido. No existe una tarifa fija para los mensajeros de Uber, ya que la plataforma fija los precios de los trabajos de forma dinámica. Pueden cambiar cada hora, entre diferentes geografías e individuos, afectados por todo: desde los aumentos repentinos de la demanda hasta el clima. Debido a que, en ese momento, Uber generalmente ocultaba los lugares de entrega exactos a los mensajeros después de completar sus viajes, les resultaba difícil confirmar hasta dónde habían llegado. Cuando un mensajero recibe una boleta, lo que ve es una ruta anónima de A a B, junto con el número de millas y lo que le pagaron. Esto significaba que los repartidores no tenían forma de verificar cualquier discrepancia.

Samii pronto comenzó a escuchar a los trabajadores de Uber Eats en todo el mundo. En total, se registraron alrededor de 6.000 viajes en UberCheats, el 17 por ciento de los cuales parecían haber sido mal pagados. Cualquiera que sea la ciudad en la que se encontraran, los conductores aparentemente recibían un salario inferior a un promedio de 1,35 millas por viaje, según los datos que registraban en UberCheats. Recibió un correo electrónico que decía: “Acabo de usar su extensión y descubrí que el 8,31 por ciento de mis entregas se vieron afectadas... Si reúnes suficientes datos para una demanda colectiva, estaré encantado de participar. Gracias por tu trabajo”.

Armin era parte de una fuerza laboral global en crecimiento que trabaja al servicio de los algoritmos. Actualmente hay más de mil millones de trabajadores en sus filas de una forma u otra. Un software de aprendizaje automático asigna a los conductores sus trabajos, verifica sus identidades, determina el pago dinámico por tarea, otorga bonificaciones y detecta fraude. Incluso toma decisiones de contratación y despido.

 

Eludir el algoritmo

Cuando le pedí a Samii que describiera lo que se siente tener una caja negra como jefe, su respuesta fue: deshumanizante, desgarrador y frustrante. Es un trabajo con un falso sentido de autonomía. En julio de 2020, cuando intentó registrarse por primera vez como mensajero en Uber Eats, la aplicación requirió verificación de identidad. Debió tomarse una selfie, que sería verificada por un sistema de reconocimiento facial.

Pero no funcionó. Siguió tomando fotos y la aplicación siguió rechazándolas. “Este es un gran problema para las personas de piel oscura. No sé si era que tenía el pelo más grande o una gran barba, pero hubo algún tipo de error algorítmico”, afirma Samii. “Sucedió tres veces”. La cuarta, se lavó el cabello, lo aplastó y luego abrió la boca para que el algoritmo pudiera distinguirla de su barba. Finalmente funcionó. Podía empezar a trabajar, pero tenía la sensación de que algo andaba mal.

Los disgustos comenzaron a acumularse en su primer día de trabajo. Recibió repetidas órdenes de recoger hamburguesas de una sucursal de McDonald’s que había cerrado meses antes. Los clientes no tenían idea de que Uber se había olvidado de eliminarlo de su base de datos. “Pasé 45 minutos tratando de convencer a Uber de que lo eliminara de su sistema. Dijeron: ‘No podemos cambiar los datos en el sistema, pero podemos ofrecerte $ 2 porque fuiste allí’. Pasé 20 minutos en bicicleta hasta allí y 45 minutos llamándoles por teléfono, y me dieron $ 2”.

A Samii le costó aceptar que no había ningún ser humano con quien pudiera hablar. Se había formado como informático y sabía lo fácil que sería para un desarrollador corregir este tipo de error. Pero a sus colegas no les molestó. Descubrieron que el software de la aplicación no premiaba la honestidad ni el comportamiento responsable. Valoraba la velocidad. Entonces aprendió a eludir el algoritmo cancelando viajes a ese McDonald’s.

Samii tiene 32 años y es el hijo menor de inmigrantes iraníes que se mudaron a California en los años ‘60. Sus padres son ingenieros civiles. Su madre trabajaba en el gobierno local, averiguando cómo los flujos de tráfico se veían afectados por la construcción de carreteras. Su padre construyó puentes y líneas ferroviarias para la ciudad de San Diego, donde se estableció la familia. Cuando estaba particularmente estresado, sacaba un viejo libro de texto de cálculo y resolvía problemas hasta que su mente se aclaraba. Samii heredó este rasgo, pero su lucha contra el estrés es depurar códigos de computadora.

Su mayor amor es el ciclismo. Tiene cinco bicicletas y su trabajo ideal sería montar en una de ellas todo el día. Cuando se mudó a Pittsburgh desde Berkeley, en 2019, comenzó a asistir a reuniones para hacer la ciudad más segura para los ciclistas. Ahora dirige una nueva empresa llamada Dashcam For Your Bike, que ayuda a los ciclistas urbanos a grabar, guardar y resaltar secuencias de video para mantenerlos seguros en las carreteras. Es un activista por naturaleza y vive según el principio de que cualquier sistema puede mejorarse si te preocupas lo suficiente.

Cuenta que una vez compró un curry para microondas en la sección vegana del supermercado Target, que contenía ghee, un producto lácteo. Intentó hablar con el gerente de la tienda sobre el peligro de etiquetar mal los productos alimenticios, pero no llegó muy lejos. Entonces presentó una queja oficial al Departamento de Salud del condado. Cuatro semanas y una docena de correos electrónicos después, el condado envió un inspector a la tienda y el gerente se vio obligado a cambiar el nombre de la sección a “vegetariano”.

Samii se había mudado a Pittsburgh para trabajar en una empresa de vehículos autónomos, Argo.ai, financiada por Ford y Volkswagen. Dirigió un equipo que diseñó la interfaz de usuario entre los pasajeros humanos y el vehículo autónomo, actuando como un traductor hombre-máquina. Pero mientras desarrollaba el software, se dio cuenta de que estaba trabajando en una máquina mortal de dos toneladas que se estaba probando en carreteras reales. Una línea de código incorrecta podría literalmente matar a alguien. En el verano de 2020 renunció porque se dio cuenta de que los vehículos autónomos, si bien hacían que la conducción fuera más segura, no necesariamente harían que las ciudades fueran más habitables.

 

“Esto fue un error”

Mientras se tomaba un tiempo libre para decidir qué quería hacer, Samii supo que quería explorar Pittsburgh en su bicicleta. Fue entonces cuando tuvo la idea de trabajar como mensajero de Uber Eats.

Tardó sólo tres semanas y 21 viajes en dejarlo. No necesitaba el dinero después de seis años trabajando en tecnología y la experiencia no fue agradable. Su último día allí fue muy caluroso. Iba en bicicleta a su casa, cerca de las 2 de la tarde, cuando recibió un ping a través de la aplicación que decía que tenía una entrega a seis minutos de su camino. Sabía que en su bicicleta serían más bien 15 minutos (la aplicación calculaba los tiempos basándose en los viajes en automóvil, aunque sabía que iba en bicicleta), pero aceptó el trabajo que lo envió a recoger comida en un restaurante de Medio Oriente. Mientras esperaba, recibió otro ping; alguien más había hecho un pedido en el mismo restaurante y a él también le ofrecían esa entrega. Debido a que los algoritmos de Uber ocultan el destino de la entrega a los conductores hasta que hayan recogido el pedido de comida, Samii tenía poca información para tomar una decisión informada. No obstante, aceptó la segunda entrega.

La primera entrega fue en la cima de Pig Hill, una de las más empinadas de Pittsburgh. Tardó 50 minutos. El cliente le dijo que no podía creer que hubieran enviado a Samii en bicicleta. Sudado, sediento y exhausto, le llevó otros 40 minutos completar el segundo trabajo. Este cliente llevaba una hora y media esperando su comida. “Traté de explicarle, pero él simplemente se quejó y tomó su comida”, recordó Samii. “Me dio una propina de 50 centavos o un dólar”.

El algoritmo le había dicho que todo el trabajo tardaría seis minutos, pero tardó 90. Al principio, pensó que se trataba simplemente de una estimación para una entrega en auto. Pero luego se dio cuenta de que ni siquiera un coche podría haber hecho ese viaje en seis minutos. “No hubo una discrepancia entre andar en bicicleta y conducir”, dijo. “Esto fue un error”.

En las siguientes semanas, Samii envió a Uber más de una docena de mensajes. Siguió recibiendo sugerencias automáticas: cerrar sesión, reiniciar la aplicación, reiniciar el dispositivo, volver a descargar la aplicación... En una hoja de cálculo en la que anotó meticulosamente cada contacto con el servicio de atención al cliente de Uber, Samii registró 14 correos electrónicos y 126 minutos de conversación telefónica. “Finalmente, llegué a una persona que podía abrir Google Maps y decir: ‘Esto es un problema técnico’. Y me pagó $4,25 extra”. Entonces, en mitad de la noche, se iluminó: “Me pregunté si podría averiguar las ubicaciones a partir del recibo, conectarlo a Google yo mismo y comprobar si era correcto”.

El problema de intentar auditar tus propios salarios como trabajador autónomo es que la mayoría de las aplicaciones de reparto no ofrecen un salario estándar, ni siquiera una ecuación para calcularlo. Al mensajero o al conductor se le muestra la tarifa que se le pagará antes de decidir si acepta un trabajo, pero los algoritmos valoran cada uno utilizando una fórmula que tiene en cuenta variables. Cualquier cosa podría afectar el precio, desde la calificación de los clientes de un trabajador hasta el porcentaje que han rechazado.

Debido a que las aplicaciones registran los datos de los trabajadores cuando están dentro y fuera de servicio, registran cada pieza de información que pueden obtener, desde sus rutas preferidas hasta la frecuencia con la que se comunican con los servicios de Uber: cualquiera de estas variables podría influir en el cálculo de sus salarios.

Samii sabía que le habían pagado mal, pero tenía muchas otras preguntas sin respuesta: ¿cuántas veces había sucedido esto?, ¿a quién más le estaban pagando mal? “Es complicado, porque supongo que cuánto te pagan tiene muy poco que ver con la distancia, sino más bien con un algoritmo de aprendizaje automático que decide qué es lo mínimo que pueden pagarle a alguien”.

 

Fallos judiciales

UberCheats fue un intento de ver el interior de los algoritmos del trabajo informal. El aparente error de cálculo de las distancias sugirió algo que los trabajadores de la aplicación siempre habían sospechado: que los algoritmos tienen un punto ciego para factores como retrasos inesperados o atascos de tráfico, malas condiciones climáticas, obras viales, etcétera.

En febrero de 2021, unos meses después de que UberCheats estuviera disponible, los abogados de Uber se quejaron y pidieron a Google que bloqueara la aplicación en su navegador Chrome, alegando que la gente podría confundirla con un producto real de Uber. Cuando Google lo hizo, Samii envió correos electrónicos apelando al gigante de las búsquedas y se levantó la prohibición. Pero en febrero de 2022, desconectó UberCheats.

A pesar de su utilidad para los cientos de conductores que lo utilizaron, Samii encontró oneroso el mantenimiento técnico. Requería horas de su tiempo cada vez que Uber decidía cambiar su código, lo que ocurría regularmente. Algunos conductores le dijeron a Samii que habían llevado sus propios casos ante Uber y se habían beneficiado financieramente, pero Samii no tenía los recursos ni las ganas de llevar a Uber a los tribunales. Para él, el objetivo de la herramienta había sido arrojar luz.

Un portavoz de Uber dijo: “La aplicación Uber revisa información en tiempo real para ofrecer el mejor precio para atraer a los conductores o mensajeros de la zona, ayudando a minimizar los tiempos de espera para los clientes y maximizar las ganancias... Nuestras herramientas de emparejamiento siguen un proceso que equilibra una serie de factores diferentes, como el tiempo y la distancia, para brindar la mejor experiencia posible a todos los que usan la aplicación”. La compañía rechazó la idea de que hubiera errores técnicos en la aplicación que provocaran que los mensajeros recibieran un pago insuficiente, pero no ofreció una explicación alternativa.

Una creciente conciencia sobre la difícil situación de los trabajadores cuyos medios de vida están controlados por la IA ha llegado a los tribunales. En 2021, un tribunal de Ámsterdam, donde tiene su sede europea Uber, determinó que una aplicación competidora, Ola Cabs, había utilizado un sistema completamente automatizado para realizar deducciones de las ganancias de un conductor, una contravención de las leyes de protección de datos que otorgan a las personas el derecho a la revisión humana de algoritmos. Por otra parte, pidió a Uber que proporcionara a los acusados en el caso sus datos personales. También que diera a los conductores acceso a calificaciones individuales anónimas sobre su desempeño, en lugar de proporcionar un promedio de la calificación en varios viajes.

Sin embargo, el tribunal apoyó a Uber en sus afirmaciones de transparencia del algoritmo. No le ordenó que revelara más información sobre cómo se calcularon los precios o cómo se marcó a los conductores por fraude, y rechazó las afirmaciones de los conductores de que Uber no tenía una supervisión humana significativa en sus procesos relacionados con la asignación de trabajo y las suspensiones. El fallo no logró empoderar a los trabajadores. Sin acceso a los cálculos realizados por los sistemas de aprendizaje automático de Uber, les resultaría imposible evitar volver a ser víctimas de cálculos defectuosos.

En febrero de 2021, en un fallo histórico, la Corte Suprema del Reino Unido dijo que los conductores de Uber deberían ser tratados como empleados con derecho a un salario mínimo, subsidio de enfermedad y pensiones, a diferencia de personas que trabajan por cuenta propia. Por primera vez, los trabajadores pudieron reclamar derechos laborales que se aplican a la mayoría de las demás industrias, incluidas las licencias por enfermedad y las vacaciones. Se dictaron sentencias similares en Canadá, Suiza y Francia.

Aproximadamente la mitad de los trabajadores por encargo a nivel mundial pertenecen ahora a un grupo o sindicato formal, o han participado en huelgas, según una encuesta de 2021 realizada a casi 5.000 trabajadores. Entre los mensajeros de alimentos, esa cifra fue del 59 por ciento. Incluso en China, donde los sindicatos independientes son ilegales, los trabajadores se están uniendo informalmente, organizándose a través de grandes grupos de WeChat. Lo único que une a todos estos grupos es su rechazo colectivo a la tiranía del trabajo controlado por la IA. Las protestas contra Uber en Nairobi y Meituan en Shanwei fueron provocadas por cambios arbitrarios en la forma en que el software de la aplicación calculaba los salarios.

En una tarde lluviosa del verano de 2022 en Pittsburgh, Samii agarró su casco y su bicicleta, se puso su chaqueta de alta visibilidad y salió a recibirme y mostrarme su antigua área de entrega. Había reactivado brevemente su cuenta de Uber Eats para obtener una actualización sobre las tarifas que se les pagaba a los conductores desde la pandemia, aunque ahora pasaba la mayor parte de su tiempo construyendo su nueva empresa para la seguridad de los ciclistas.

Dijo que se sentía alentado por las mayores protecciones legales que se han logrado para los trabajadores desde que creó UberCheats. “Lo veo como un pequeño paso en la dirección correcta”, dijo.

Caminamos hacia Shadyside, un frondoso barrio residencial repleto de restaurantes y cafeterías. Esta, dijo Samii, es una de las áreas más lucrativas para un mensajero de Uber. La mayor parte del dinero que ganan los trabajadores aquí proviene de las propinas, por lo que se sienten obligados a aceptar pedidos de los barrios más ricos. Es lo que también incentivan los algoritmos de la aplicación. De esa manera todos ganan más dinero. El algoritmo siguió ampliando las brechas económicas en un bucle sin fin: “Tú entrenas al algoritmo y el algoritmo te entrena a ti”, dijo.  

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