No hace mucho, Uber inició una revolución en el trabajo: gestionar trabajadores, ¿o son autónomos? - a través de una aplicación basada en un algoritmo. Nació la economía de los conciertos. Su promesa era ahorrar dinero a los consumidores y hacer dinero rápido y fácil para cualquiera que tenga un automóvil. Y, por supuesto, para enriquecer a los fundadores e inversores de Uber.
Fue cuando. Sabemos mejor ahora.
Oh, el modelo es más popular que nunca. Gracias a la pandemia de COVID-19, por ejemplo, los servicios de entrega de alimentos se han disparado: el 60% de los consumidores estadounidenses ahora piden a domicilio o para llevar una vez a la semana de DoorDash, Uber Eats, Grubhub-Seamless o de sus competidores menores. Solo hay un pequeño problema. Todas estas promesas de la economía del trabajo ocasional resultaron ser mentiras, una lección importante para las pequeñas empresas que podrían verse tentadas a intentar emular todo este "éxito".
Claro, a veces los consumidores han ahorrado dinero, pero en otras ocasiones los precios vertiginosos han dejado agujeros en sus billeteras. Los trabajadores se sienten jodidos con razón. Y, con la excepción de los fundadores que obtuvieron capital de riesgo como un elefante hecho cacahuetes, las empresas de conciertos en gran parte no obtuvieron ganancias.
Por ejemplo, Airbnb, el principal servicio de alquiler vacacional basado en algoritmos, reportó una pérdida neta de alrededor de € 1.1 mil millones en el primer trimestre de 2021. ¿Uber? Tuvo un "buen" primer trimestre de 2021. Su pérdida neta fue de solo € 108 millones. Y DoorDash, el principal servicio de entrega de alimentos de IPO, perdió solo € 110 millones en el primer trimestre de 2021.
Llevamos más de una década en la economía de los conciertos. Uno pensaría que alguien, además de un fundador que cobró, ya habría obtenido una ganancia real.
Sí, sí, lo sé todo sobre crecimiento más que sobre rentabilidad. Pero aun así, al final del día, o de la década, tienes que mostrar ganancias.
Como señaló recientemente el columnista técnico del New York Times Kevin Roose, estas empresas también lo saben. Durante años, los inversores "inundaron estos negocios con efectivo, que a menudo se pasaba a los usuarios en forma de precios artificialmente bajos e incentivos generosos".
Ahora la lluvia plateada se ha reducido a un goteo. ¿El resultado? “El viaje promedio de Uber y Lyft cuesta un 40% más que hace un año, según Rakuten Intelligence, y las aplicaciones de entrega de alimentos como DoorDash y Grubhub han aumentado constantemente sus tarifas durante el año pasado. La tarifa diaria promedio de un alquiler de Airbnb ha aumentado en un 35%. Se acabó la carrera barata.
De hecho, nunca ha sido tan barato para empezar. No pagamos nuestros viajes de Lyft a bajo precio. Andreessen Horowitz LLC lo fue, con su inversión de € 60 millones.
Incluso cuando está involucrada otra empresa convencional, no paga todo el flete. Por ejemplo, como señaló un artículo de investigación reciente de New York Magazine y The Verge de Josh Dzieza, "la razón principal por la que los restaurantes no te permitían pedir un solo tocino, huevo y queso por 50 bloques casi gratis es que es un terrible modelo de negocio. Caro, innecesario, laborioso, desperdiciaría dinero en cada pedido. Las aplicaciones prometieron resolver este problema mediante optimización algorítmica y de escala. Esto aún no ha sucedido, ninguna de las empresas es rentable de manera constante.
Tampoco funcionan bien con otras empresas. Por ejemplo, DoorDash está demandando en lugar de darles a los restaurantes acceso a datos básicos del consumidor, como los nombres y direcciones de sus clientes. (Si mi negocio dependiera de los servicios de entrega, realmente me gustaría saber quiénes son mis clientes).
La dolorosa verdad es que, aunque todos los algoritmos parecen técnicos y eficientes, no lo son. El principal problema es que los empleados detrás de los algoritmos, las caras y las manos detrás de un servicio rápido y fácil, son mal pagados y abusados por programas despiadados. En lugar de un mal jefe, tienen malos algoritmos.
¿Es de extrañar que los concertistas se unan a la gran dimisión? Oh, claro, aceptarán un trabajo para salir adelante. ¿Pero lealtad? ¿Buen trabajo? ¡Por favor! El algoritmo solo se preocupa por X números de viajes en Y tiempo. Los trabajadores saben esto y dejarán de trabajar tan pronto como puedan irse porque saben que el programa les fallará tan pronto como dejen de ser efectivos.
Peor aún, a pesar del pobre historial empresarial de la gestión algorítmica, ahora está en camino a otros tipos de negocios. Algunas empresas están recurriendo al reconocimiento facial y la programación en tiempo real; credenciales inteligentes y códigos QR; y seguimiento GPS de empleados y pulseras para rastrear a los trabajadores de oficina. Personalmente, no me importaría si mis empleados estuvieran en sus oficinas en casa de 9 a.m. a 5 p.m. siempre que estuvieran haciendo su trabajo.
Si está pensando en dar cierto nivel de gestión a un algoritmo, piénselo dos veces. En lugar de la eficiencia digital, acabará alienando a sus empleados. Y, con los trabajadores que desertan de sus trabajos en su punto más alto, ¿realmente quiere aprovechar esta oportunidad?
En lugar de recurrir a algoritmos, recurra a una buena gestión personal a la antigua que demuestre que valora a su gente y su trabajo. Las personas responden mucho mejor a ser tratadas como personas que como números. Creo que el respeto entre jefes, trabajadores, gerentes y empleados siempre ha sido la mejor manera para que una empresa maneje sus asuntos. En gestión, los algoritmos son herramientas útiles pero pésimos maestros.
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