Uber tiene iniciado un programa piloto en los Estados Unidos que permite a sus conductores y mensajeros realizar microtareas para entrenar modelos de inteligencia artificial, un esfuerzo destinado a establecer la fuerza laboral independiente de la compañía como competidora de las plataformas existentes de capacitación de datos de IA. El nuevo programa fue anunciado como parte de una serie de actualizaciones diseñadas para crear lo que el CEO de Uber, Dara Khosrowshahi, describió como “la mejor plataforma para el trabajo flexible” durante un evento en Washington, DC. El componente central de esta iniciativa es la introducción de tareas digitales pagas que los conductores y mensajeros pueden completar a través de la aplicación Uber. Estas microtareas están diseñadas para generar, anotar y verificar datos utilizados para entrenar y perfeccionar sistemas de IA. Las indicaciones presentadas a los participantes variarán y cubrirán una variedad de tipos de recopilación de datos. Por ejemplo, se le puede pedir a un conductor que grabe clips de audio de él mismo hablando en su idioma nativo o en un dialecto local, lo que ayuda a entrenar el reconocimiento de voz y los modelos de procesamiento del lenguaje natural. Otras tareas podrían implicar capturar y cargar imágenes de objetos específicos, como diferentes tipos de automóviles, o enviar documentos escritos en idiomas particulares. Un ejemplo proporcionado por la empresa es la tarea de subir una fotografía de un menú escrito en español, un envío único que podría generarle al participante un pago de un dólar. Este movimiento estratégico posiciona a la extensa red global de contratistas independientes de Uber como un desafío directo a las entidades establecidas en el mercado de servicios de datos de IA, como Escalar IA y la plataforma Mechanical Turk de Amazon. Estos negocios son fundamentales para la industria de la IA generativa y proporcionan el etiquetado y la anotación de datos impulsados por humanos necesarios para entrenar modelos a gran escala. El trabajo generalmente involucra a humanos que revisan, categorizan y corrigen los vastos conjuntos de datos de los que aprenden los sistemas de IA. Una parte importante de esta mano de obra proviene de fuera de los EE. UU. a un costo menor, y se considera ampliamente un elemento crítico en el avance de las capacidades sofisticadas de IA. Al integrar estas tareas en su aplicación de mensajería y conductor existente, Uber está aprovechando su fuerza laboral para ingresar a este mercado especializado. https://www.youtube.com/watch?v=rJrh0jRCFWQ La participación de Uber en el uso de sus contratistas independientes para trabajos relacionados con la IA no es del todo nueva. El AI Solutions Group de la compañía ha detallado previamente su uso de procesos «humanos en el circuito». Esta metodología combina las capacidades cognitivas y la experiencia de los trabajadores humanos con la velocidad y la escala de la automatización de las máquinas para mejorar el rendimiento y la precisión del modelo de IA. Como señal adicional de sus ambiciones en este sector, Uber adquirió recientemente Segments.ai, una startup belga especializada en herramientas de anotación de datos, para impulsar su creciente negocio de etiquetado de datos. El piloto de microtareas en sí es una expansión de un programa similar que anteriormente se puso a disposición de los conductores de Uber en India, a quienes se les dio la oportunidad de ganar pequeñas cantidades adicionales respondiendo a indicaciones dentro de la aplicación. La empresa ahora está ampliando este modelo a su fuerza laboral estadounidense. La recepción de estas microtareas entre los conductores y mensajeros estadounidenses sigue siendo una cuestión abierta. Muchos trabajadores en la plataforma han expresado preocupaciones constantes con respecto a sus ganancias, citando lo que describen como bajos salarios resultantes de la alta comisión de la compañía, o tarifa de toma, sobre tarifas de viajes y entregas. El modelo de negocio de Uber se basa en clasificar a sus conductores y mensajeros como contratistas independientes, lo que significa que se considera que operan por sí mismos. Esta clasificación exime a la empresa de proporcionar beneficios laborales tradicionales, como pago de horas extras, garantías de salario mínimo y contribuciones al seguro médico. Por el contrario, algunos conductores sostienen que el nivel de control que Uber ejerce sobre su trabajo a través de su algoritmo (dictando tarifas, rutas y estándares de desempeño) es más característico de una relación laboral que de un acuerdo de contratista independiente. Además del piloto de capacitación en inteligencia artificial, Uber anunció varias otras actualizaciones centradas en mejorar la experiencia diaria de sus conductores y mensajeros. Un cambio significativo es el rediseño de las tarjetas de oferta de viaje que aparecen en la aplicación. Estas tarjetas muestran información clave sobre un posible viaje o entrega, que el trabajador debe revisar antes de aceptar o rechazar la solicitud. El diseño actualizado proporciona a los conductores y mensajeros más tiempo para evaluar los detalles de una oferta antes de tomar una decisión. Específicamente para los mensajeros, Uber también está lanzando una nueva interfaz de viaje diseñada para simplificar el proceso de manejo de entregas de pedidos múltiples. Esta experiencia renovada proporciona información más clara y organizada para cada lugar de recogida y entrega e incluye un nuevo sistema de alertas destinado a ayudar a evitar que se queden artículos que se pierden con frecuencia en un pedido. Para brindar a los conductores mejor información sobre dónde encontrar trabajo, Uber ha introducido un nuevo mapa de calor. Esta característica está diseñada para ofrecer una mayor transparencia con respecto a los niveles de demanda en diferentes áreas. El mapa utiliza un sistema codificado por colores para indicar los tiempos de espera para los viajes. Las áreas rojas indican los tiempos de espera más cortos, seguidas de las naranjas y luego las amarillas, que representan esperas progresivamente más largas. Las áreas moradas en el mapa de calor indican que el aumento de precios está actualmente vigente. El mapa también muestra el tiempo promedio que los conductores esperaron para realizar un viaje en un área determinada, según datos históricos recientes. Una característica relacionada permite a los conductores que viajan desde un lugar, como su casa, a una zona de alta demanda, como el centro de una ciudad, elegir su tipo de ruta preferida. Pueden optar por una ruta que los lleve a su destino lo más rápido posible o seleccionar una ruta alternativa calculada para maximizar sus tarifas potenciales al dirigirlos a través de áreas con posibles solicitudes de viaje en el camino. Uber también detalló cambios destinados a mejorar la seguridad en la plataforma. La compañía está ampliando la disponibilidad de su función Women Rider Preferences, que se lanzó por primera vez en los Estados Unidos en julio del año anterior. La función ahora se está implementando en ciudades adicionales, incluidas Baltimore, Minneapolis, Filadelfia, Seattle, Portland y Washington, DC. Esta herramienta permite a los conductores y pasajeros que se identifican como mujeres establecer una preferencia para ser emparejados solo con otras mujeres. Según Uber, en los mercados donde esta función ha estado activa, se ha utilizado en más de 100 millones de viajes. La compañía también informó que una cuarta parte de sus conductoras activan la función cada semana, y más de la mitad de quienes la usan la mantienen habilitada durante más del 90 por ciento de su tiempo de conducción. Para ampliar sus esfuerzos por darles a los conductores más control, Uber está introduciendo una función que les permite establecer una calificación mínima para los pasajeros que están dispuestos a aceptar. Los conductores pueden ajustar esta calificación mínima según su nivel de comodidad personal y pueden activar o desactivar la preferencia a medida que cambia su situación. Por ejemplo, un conductor podría optar por establecer una calificación mínima más alta para los viajes a altas horas de la noche y relajar ese requisito durante el día. Uber afirmó que esta herramienta, cuando se utiliza junto con sus medidas de verificación de pasajeros existentes, ayuda a «dar a los conductores más tranquilidad en cada viaje». Finalmente, Uber abordó las quejas de larga data de los conductores sobre desactivaciones de plataformas con varias actualizaciones relacionadas con la equidad. Los conductores han informado con frecuencia que se sienten impotentes ante lo que perciben como desactivaciones indiscriminadas y han descrito el proceso de apelación como difícil y lento. En respuesta, Uber afirmó que está implementando cambios para mitigar estos problemas. La compañía proporcionó una declaración directa sobre la nueva política: «Sabemos que perder el acceso a Uber puede crear desafíos reales, por lo que estamos trabajando para que sea más fácil para los conductores y mensajeros seguir ganando, incluso si surgen problemas. Cuando podamos, limitaremos el acceso solo a tipos específicos de oportunidades de ganancias en lugar de a la plataforma completa. Por ejemplo, si se informa un problema con la entrega de alcohol, los conductores aún pueden realizar viajes de comida o viajes compartidos. Como siempre, las infracciones graves, incluidos los problemas de seguridad, pueden resultar en la pérdida del acceso a Uber en conjunto.” Según el nuevo sistema, si Uber recibe una queja sobre un conductor por parte de un usuario, la plataforma ahora le brindará al conductor la oportunidad de presentar su versión de los hechos antes de que se tome una decisión final sobre el estado de su cuenta. Para promover aún más la equidad, Uber también responsabilizará a los pasajeros por sus informes; Si se descubre que un pasajero ha presentado informes falsos contra un conductor, ese pasajero puede enfrentar la desactivación de la plataforma. La compañía también introdujo una Garantía de viaje retrasado, una característica a través de la cual los conductores pueden obtener una compensación adicional si un viaje dura más de lo esperado debido a retrasos de los clientes u otras circunstancias atenuantes, como tráfico intenso o desvíos necesarios. En una medida para aumentar las ganancias de los conductores, Uber también está mejorando sus recordatorios de propinas para los clientes ampliándolos a las actividades en vivo del iPhone, creando notificaciones más frecuentes y visibles que solicitan a los pasajeros y a los destinatarios de la entrega que den propina a su conductor o mensajero.
