Transparentan apps su política algorítmica

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  • Como parte de la reforma para proteger a conductores, las empresas de plataformas están publicando el modelo de contrato y su política algorítmica.
STAFF / AR

CIUDAD DE MÉXICO.- Como parte de la reforma para proteger a conductores y repartidores, las empresas de plataformas están publicando el modelo de contrato y su política algorítmica ante el Centro Federal de Conciliación y Registro Laboral (CFCRL).

En los documentos presentados por Uber, se determina que entre los factores que influyen en la asignación de tareas tiene que ver la ubicación geográfica en tiempo real de las Personas Trabajadoras; la cercanía con el usuario; el destino solicitado; las condiciones actuales del tránsito; y el método de pago.

Además de la existencia de evaluaciones negativas previas entre el usuario y la persona trabajadora, las cuales podrían impedir una nueva coincidencia por razones de seguridad y  la calificación del conductor y del usuario.

Aunado a esto, la plataforma utiliza sistemas automatizados y revisiones manuales para prevenir y detectar patrones que podrían indicar comportamientos fraudulentos o inseguros.

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Entre dichos comportamientos están: alteración de tiempos o distancias para aumentar ganancias; aceptación de pedidos sin intención de completarlos; cancelaciones estratégicas para manipular la asignación de tareas; falsificación de entregas; y manipulación para forzar una cancelación por parte del usuario.

En el caso de Didi, la plataforma digital tomará en consideración diversos criterios para la asignación de viajes.

Entre ellos está la proximidad geográfica del conductor; tiempo de espera acumulado, es decir, el tiempo transcurrido desde la última asignación recibida por el conductor. Además de calificación promedio.

“El algoritmo busca optimizar el tiempo estimado de llegada al origen para ofrecer una experiencia satisfactoria al usuario final, al tiempo que maximiza la productividad de los conductores mediante rutas eficientes y una distribución equitativa de los viajes o servicios”, dijo Didi.

Aclaró que las calificaciones promedio podrían influir de manera indirecta en programas de recompensa o acceso a promociones.

“En ese sentido, las calificaciones no constituyen un criterio único ni determinante para la asignación de tareas, pero son parte de un conjunto de elementos que permiten evaluar la calidad del servicio”, subrayó.

Por otro lado, en la política algorítmica de Rappi se determina que el repartidor más idóneo para la gestión de un pedido se define en función de varios criterios, como el tipo de vehículo y la distancia al lugar de recolección de productos.

Aunado a esto, en la política de Rappi existe un criterio denominado “tasa de defecto”, que es el número de pedidos gestionados por el repartidor en el que se presenta un defecto y se toma como referencia la totalidad de los pedidos aceptados en la plataforma.

La plataforma define defectos como aquellos pedidos incompletos, en malas condiciones o retrasados.

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