2024
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15082023
13112023
Universidad Nacional de General Sarmiento, Argentina, Argentina
Universidad Nacional de General Sarmiento, Argentina, Argentina
Resumen: El artículo estudia el caso de los servicios de reparto y de transporte de pasajeros en el Área Metropolitana de Buenos Aires. Si bien se trata de actividades que en su versión tradicional se encuentran casi completamente masculinizadas, existe evidencia a nivel local de que en los últimos años la presencia femenina en estas plataformas ha crecido considerablemente. La incorporación de las mujeres en estas ocupaciones podría estar influyendo positivamente en sus oportunidades laborales y de ingresos. Sin embargo, la emergente evidencia empírica a nivel global revela que sigue implicando importantes brechas de género que afectan el desempeño laboral de las mujeres. En este sentido, el objetivo del artículo es, por un lado, identificar una serie de inequidades de género preexistentes que implican restricciones para estas trabajadoras. Las mismas se relacionan con tres tipos de condicionamientos: los que imponen la distribución desigual por género del trabajo doméstico y de cuidado no remunerado, aquellos que derivan de la mayor vulnerabilidad de las mujeres ante la inseguridad callejera y el acoso, y los que resultan del desigual acceso a los vehículos más eficientes para trabajar. Al mismo tiempo, se reflexiona sobre cómo la gestión algorítmica de las plataformas bajo estudio tiende a reproducir o incluso amplificar este tipo de desventajas iniciales, mediante herramientas como los sistemas de calificación, la tarifa dinámica y la asignación selectiva del trabajo. El análisis se basa en un estudio de tipo cuanti-cualitativo, que implicó entrevistas individuales a cerca de 70 trabajadores y una encuesta por etapas de 750 casos.
Palabras clave: plataformas digitales de trabajo, género, gestión algorítmica.
Abstract: The article studies the case of delivery and ride-hailing services in the Buenos Aires Metropolitan Area. Although these are activities that in their traditional version are almost completely masculinized, there is evidence at the local level that in recent years the female presence on these platforms has grown considerably. The incorporation of women in these occupations could be positively influencing their employment and income opportunities. However, the emerging empirical evidence at a global level reveals that it still entails significant gender gaps affecting women’s work performance. In this sense, the objective of the article is, on the one hand, to identify a series of pre-existing gender inequities that imply restrictions for female workers. These are associated to three types of constraints: those imposed by the unequal distribution by gender of unpaid domestic and care work, those that derive from the greater vulnerability of women to street insecurity and harassment, and those that result from the unequal access to the most efficient vehicles to work. At the same time, the inquiry reflects on how the algorithmic management of the platforms under study tends to reproduce or even amplify these initial disadvantages, through tools such as rating systems, dynamic pricing, and selective work assignment. The analysis is based on a quantitative-qualitative study, which involved individual interviews with nearly 70 workers and a survey of 750 cases.
Keywords: digital labor platforms, gender, algorithmic management..
Resumo: O artigo estuda o caso dos serviços de entrega e transporte de passageiros na Região Metropolitana de Buenos Aires. Embora sejam atividades que em sua versão tradicional são quase totalmente masculinizadas, há evidências em nível local de que nos últimos anos a presença feminina nestas plataformas cresceu consideravelmente. A incorporação das mulheres nestas ocupações pode estar influenciandopositivamente as suas oportunidades de emprego e rendimento. No entanto, as evidências empíricas emergentes a nível global revelam que ainda existem disparidades de gênero significativas que afetam o desempenho no trabalho das mulheres. Nesse sentido, o objetivo do artigo é, por um lado, identificar uma série de desigualdades de gênero pré-existentes que implicam restrições para as trabalhadoras. Eles estão relacionadas com três tipos de limitações: asimpostas pela distribuição desigual por gênero do trabalho doméstico e de cuidado não remunerado, as que resultam da maior vulnerabilidade das mulheres à insegurança e ao assédio nas ruas, e aquelas que resultam do acesso desigual aos veículos mais eficientes para trabalhar. Ao mesmo tempo, o artigo reflete sobre como a gestão algorítmica das plataformas em estudo tende a reproduzir ou mesmo amplificar essas desvantagens iniciais, por meio de ferramentas como sistemas de classificação, precificação dinâmica e atribuição seletiva de trabalho. A análise baseia-se num estudo quantitativo-qualitativo, que envolveu entrevistas individuais com cerca de 70 trabalhadores e umapesquisa faseada de 750 casos.
Palavras-chave: plataformas digitais de trabalho, gênero, gestão algorítmica.
Artículos
Sesgos de género en la gestión algorítmica: el caso de las plataformas de reparto y transporte de pasajeros en el Área Metropolitana de Buenos Aires
Gender biases in algorithmic management: the case of delivery and passenger transportation platforms in the Buenos Aires Metropolitan Area
Vieses de gênero na gestão algorítmica: o caso das plataformas de entrega e transporte de passageiros na área metropolitana de Buenos Aires
Recepción: 15 Agosto 2023
Aprobación: 13 Noviembre 2023
Una de las transformaciones más destacadas que ha experimentado el mundo del trabajo durante la última década ha sido la aparición de las plataformas digitales que intermedian entre la prestación y el consumo de una amplia gama de servicios. La creciente literatura sobre el tema ha marcado algunas de las principales preocupaciones que generan estas nuevas formas de inserción laboral. Entre ellas, se destacan las condiciones laborales cambiantes y la incertidumbre que genera la escasa transparencia de la gestión algorítmica del proceso de trabajo.
En la búsqueda de optimizar el uso de la mano de obra y maximizar los beneficios, y como únicas propietarias de los algoritmos, las plataformas son los únicos agentes con poder para alterar unilateralmente las condiciones laborales (Rani y Furrer, 2021; Kasy y Abebe, 2021). Además, dado que la mayoría de las plataformas no da ninguna información sobre cómo funcionan los algoritmos, su funcionamiento se asocia a una baja transparencia (Mateescu y Nguyen, 2019; OIT, 2021). En este sentido, el control ejercido a través de la gestión algorítmica lleva a cuestionar el carácter "independiente" de este tipo de trabajo publicitado por las plataformas, y suscita preocupaciones en cuanto a la precarización de las condiciones laborales (OIT, 2021).
Por otro lado, desde el punto de vista de los aspectos positivos, se ha señalado que la promocionada flexibilidad y las barreras de entrada relativamente bajas podrían facilitar la participación laboral de ciertas poblaciones que usualmente experimentan restricciones horarias y/o de movilidad. En particular, en el caso de las mujeres, las restricciones se encuentran asociadas a las responsabilidades de cuidado que les son socialmente asignadas. En este sentido, el trabajo a través de plataformas podría favorecer su participación laboral al otorgar mayor flexibilidad para compatibilizar trabajo remunerado y cuidados (Berg et al., 2018; Barzilay y Ben-David, 2017; Chen et al., 2019). No obstante, los estudios que abordan el fenómeno desde una perspectiva de género son prácticamente inexistentes a nivel local, y su desarrollo es aún incipiente a nivel internacional. Por lo tanto, cobra relevancia la indagación sobre las experiencias laborales de las mujeres en este ámbito y en qué medida replican, atenúan o intensifican las desigualdades de género pre-existentes en el ámbito laboral.
Este trabajo contribuye a esta línea de investigación analizando el caso argentino, donde la aparición de las plataformas digitales constituye un fenómeno reciente pero en rápida expansión. En efecto, la crisis económica desatada en 2018, y agravada durante la pandemia del COVID-19, empujó a muchos individuos a refugiarse en el trabajo de plataformas. En este contexto, el artículo se centra en el caso de dos ocupaciones emblemáticas del trabajo mediante plataformas basado en la localización, como lo son el servicio de reparto a domicilio y el servicio de transporte de pasajeros.
Si bien se trata de actividades que en su versión tradicional se encuentran casi completamente masculinizadas, existe evidencia a nivel local de que en su versión de plataforma comienza a delinearse una incipiente figura de repartidora y conductora mujer. Según los datos disponibles, se observa que en los últimos años la presencia femenina en estas plataformas ha crecido de manera considerable. Si en julio de 2019 la proporción de mujeres en el reparto vía plataformas se situaba en torno al 13 %, en julio de 2020 la misma se ubicaba en torno al 22 % (OIT, 2020).[1] En el caso del transporte de pasajeros, en el primer semestre de 2018 la plataforma Uber –líder en el mercado– aportó el dato de que las mujeres representaban al 11 % de la fuerza laboral (Madariaga et al., 2019: 68), y en el mismo periodo de 2019 la empresa reportó un incremento anual de conductoras mujeres adheridas a la plataforma de 110 %. Adicionalmente, entre 2020 y 2021 la misma empresa reportó un aumento adicional del 30 % en el número de trabajadoras mujeres.[2]
En este sentido, si bien la entrada de las mujeres en ocupaciones tradicionalmente masculinas podría estar influyendo positivamente en sus oportunidades laborales y de ingresos, la emergente evidencia empírica a nivel global, que se analiza en el apartado siguiente, revela que sigue implicando importantes brechas de género entre las y los trabajadores. En el contexto de Argentina se pueden encontrar algunos estudios empíricos que dan cuenta de diferencias respecto a la inserción de varones y mujeres en plataformas digitales. El estudio Grow-Uber (2020) reporta una brecha de género de 5 % en los ingresos por hora entre los conductores de Uber, fundamentalmente asociada a que los patrones de manejo son diferentes entre varones y mujeres y esto repercute en el aprovechamiento de las franjas horarias más redituables. Para el caso del reparto, el estudio de Haidar (2020: 46-49) encuentra que los varones tienen medias de ingresos superiores a las mujeres, y que si bien no se encuentran diferencias en el promedio de horas de trabajo semanales, las mujeres tienen mayor participación en las franjas de dedicación horaria de entre 0 a 48 horas semanales mientras que los varones tienen mayor participación en las franjas de dedicación horaria de más de 48 horas semanales. Asimismo, el estudio econométrico de brechas de género en reparto y transporte de pasajeros realizado por Micha, Poggi y Pereyra (2022) aporta evidencia de una brecha significativa en la cantidad de horas semanales trabajadas en ambas ocupaciones, al tiempo que solo encuentra una diferencia significativa en los ingresos horarios para el caso del reparto.
En este marco, el artículo se propone reflexionar sobre cómo la gestión algorítmica de las plataformas tiende a penalizar el desempeño de las mujeres trabajadoras que las utilizan. Con este fin se identifican una serie de inequidades de género preexistentes que implican restricciones para las trabajadoras en términos de cuánto tiempo, dónde y cuándo pueden trabajar. La distinción de las inequidades de género preexistentes procura identificar una serie de desigualdades basadas en el género que preceden a las ocupaciones bajo análisis y que trascienden el ámbito del mercado de trabajo. Las mismas se relacionan fundamentalmente con tres tipos de condicionamientos: los que imponen la distribución desigual por género del trabajo doméstico y de cuidado no remunerado, aquellos que derivan de la mayor vulnerabilidad relativa de las mujeres ante la inseguridad callejera, la violencia y el acoso, y los que resultan del desigual acceso a los vehículos más eficientes para trabajar.
Estas desigualdades preexistentes suelen impactar en el desempeño laboral de las mujeres en general, a través de los diversos mecanismos identificados por la extensa literatura sobre desigualdades de género en el mercado de trabajo. Como ha sido ampliamente documentado, las características de la desigual participación laboral entre varones y mujeres se encuentran estrechamente relacionadas con las responsabilidades de cuidado que recaen en mayor proporción en estas últimas, lo que repercute en posibilidades desiguales de elegir, y últimamente inciden en los resultados obtenidos en términos de las horas disponibles para trabajar, los desplazamientos que pueden realizar para dirigirse a los puestos de trabajo y los ingresos laborales generados (Pérez Orozco, 2012; Espino, 2012). Asimismo, las múltiples manifestaciones de violencia que las mujeres experimentan en el transporte y los espacios públicos (Banco Interamericano de Desarrollo, 2015) generan limitaciones en términos de la definición de las franjas horarias y las zonas a transitar en ocupaciones que requieren desenvolverse en el espacio público. Por otro lado, los patrones culturales acerca de la relación de varones y mujeres con la conducción y el uso de vehículos (automóviles, motocicletas, camiones, colectivos, etc.) afecta la participación femenina en el sector del transporte y reparto, así como su desempeño en ese tipo de ocupaciones (Grow-Uber, 2020).
En este sentido, se indaga sobre cómo las inequidades de género preexistentes identificadas impactan de manera específica en el desempeño laboral de las mujeres que participan del reparto y el transporte de pasajeros mediante plataformas. Para ello, se reflexiona sobre cómo la gestión algorítmica de las plataformas bajo estudio tiende a reproducir o incluso amplificar estas desigualdades de género, mediante herramientas como los sistemas de puntuación, la tarifa dinámica y la asignación selectiva del trabajo. Por reproducción se entiende la forma en que las restricciones mencionadas impactan negativamente en el desempeño laboral de estas trabajadoras de plataformas, de igual o similar manera que lo hacen en el resto del mercado de trabajo. Es decir, se analizan sus efectos en términos de las horas disponibles para trabajar, la autonomía para organizar la jornada laboral en cuanto a horarios y zonas de desplazamiento, el desgaste físico, y la resultante capacidad de generar ingresos. Y por amplificación se entiende la profundización de estos efectos adversos a partir de la gestión algorítmica de las plataformas. Es decir, se analiza si algunas de las desigualdades reproducidas en el ecosistema de plataformas pueden ser amplificadas por los sistemas de gestión algorítmica. ¿Cuáles son los mecanismos que operan reeditando y ampliando estos sesgos de género? ¿Cuáles son las consecuencias para las trabajadoras mujeres en términos de los grados de libertad para el establecimiento de la jornada laboral y de los ingresos laborales que pueden obtener?
En las últimas décadas, el vínculo sociedad y tecnología ha sufrido importantes transformaciones (Sadin, 2022) y el mundo del trabajo no ha sido la excepción a estos cambios. En particular, el fuerte crecimiento que han tenido las plataformas y sus impactos en el mundo del trabajo puede verse reflejado en un progresivo interés de la literatura local e internacional por este fenómeno. Si bien desde un punto de vista optimista ciertas particularidades, como una mayor flexibilidad para organizar la jornada laboral o menores barreras de ingreso formales son remarcadas como aspectos positivos del trabajo de plataformas (Sobrino Ruiz e Hinojo González, 2017; Lobel, 2018; Oranburg y Palagashvili, 2018), cada vez más estudios comienzan a poner en discusión las condiciones laborales promovidas por este nuevo medio digital. En particular, se pone en debate la contradicción entre el control unilateral que tienen las empresas sobre las condiciones de contratación y de trabajo, así como la pertinencia del encuadre de las y los trabajadores de plataforma en la figura contractual de independientes (De Stefano, 2016; Berg et al., 2018; Howcroft y Bergvall-Kåreborn, 2019; Purcell y Brook, 2020). También se ponen bajo la lupa las opacas formas en que las empresas pueden modificar los términos y condiciones, y los mecanismos de gestión del trabajo que determinan las condiciones laborales (De Stefano, 2016; Chen et al., 2017; Berg et al., 2018; OIT, 2021). En suma, la arquitectura del modelo de negocios de las plataformas digitales deja a las y los trabajadores en una posición vulnerable, sujeta a las condiciones fijadas por las empresas sin que éstas asuman responsabilidades respecto a las cuestiones laborales.
Por otro lado, las plataformas digitales han promovido nuevas formas de organización y gestión del trabajo, basadas en la aplicación de nuevas tecnologías. A diferencia de los medios de trabajo tradicionales, donde las indicaciones suelen ser dictadas por quienes ocupan puestos jerárquicos, las y los trabajadores de plataforma responden a los mandos de un sistema algorítmico. Es decir, en esta nueva forma de control, los algoritmos asumen la responsabilidad de tomar y ejecutar decisiones relacionadas con el gerenciamiento del trabajo, como la dotación de personal, el seguimiento del desempeño o los despidos, que en trabajos de tipo tradicional son adjudicadas a seres humanos con ciertos niveles jerárquicos que podemos englobar bajo la figura de jefe o jefa (Duggan et al., 2020). Si bien en la literatura se señala que los sistemas de gestión que utilizan algoritmos permean en cada vez más actividades (Baiocco et al., 2022), incluso en entornos laborales tradicionales como depósitos, fábricas y oficinas comerciales, también es posible encontrar distintos gradientes en cuanto a la automatización de la gestión basada en algoritmos, siendo el caso de las plataformas digitales el de mayor avance técnico (Wood, 2021). Esto significa que los sistemas de gestión del trabajo de las plataformas pueden funcionar con un nivel mínimo de intervenciones de personal humano, limitado en general a situaciones donde es necesario revisar las decisiones tomadas por los algoritmos.
Este tipo de sistemas, denominado gestión algorítmica por Lee et al. (2015), permite a las empresas controlar las actividades de un enorme y disperso caudal de trabajadores, en tiempo real y de forma continua. Si bien existe una gran opacidad en cuanto a la arquitectura de estos sistemas, autores como Wood (2021) y Parent-Rocheleau y Parker (2022) distinguen algunas de las principales funciones que cumplen estos dispositivos, que incluyen la asignación de trabajos, el control del desempeño, la determinación de las tarifas y la decisión de desactivación de la cuenta. Como se refleja en la figura 1, la arquitectura del sistema de monitoreo implica asimismo una retroalimentación entre las distintas funciones[3]. Si las métricas de desempeño, que incluyen la calificación por parte de usuarias y usuarios, y las tasas de aceptación y cancelación de servicios están por debajo de las expectativas empresariales, ello puede desencadenar la asignación de una menor cantidad y calidad de trabajos[4], lo que a su vez puede tener una repercusión sobre la remuneración obtenida vía los mecanismos de precios dinámicos[5]. Asimismo, a largo plazo un mal desempeño puede derivar en la desactivación de la cuenta del trabajador o trabajadora.
Además, el permanente monitoreo de los sistemas de gestión algorítmicos sobre las actividades condiciona la autonomía para organizar la jornada laboral, al inducir presiones sobre las y los trabajadores para cumplir con las expectativas empresariales con el fin de acceder a los mejores trabajos y obtener una mejor remuneración (De Stefano, 2016; Risak, 2017; Howcroft y Bergvall-Kåreborn, 2019; Schor et al., 2020; Wood, 2021; Aloisi y De Stefano, 2022). Se ha reportado también que las dinámicas condiciones establecidas por la gestión algorítmica pueden conducir a un aumento en la intensidad del trabajo (Mateescu y Nguyen, 2019; Aloisi y De Stefano, 2022), por ejemplo, al fijar la necesidad de mantener una alta tasa de aceptación de servicios para no ser desactivado, o establecer metas de cantidad de tareas realizadas en un determinado plazo para acceder a mejores remuneraciones. Además, la opacidad con que opera el sistema puede producir sensaciones de inseguridad o incertidumbre en las y los trabajadores, quienes deben desencriptar las reglas del juego para poder mejorar su desempeño laboral (Lee et al., 2015; Wood, 2021; Aloisi y De Stefano, 2022).
Por otra parte, si bien los mecanismos de gestión y control mediados por tecnologías pueden presentarse como una alternativa imparcial frente a los muchas veces discrecionales o sesgados sistemas de gestión ejecutados por personal jerárquico, algunos estudios comienzan a cuestionar esta supuesta neutralidad. Un cuerpo incipiente de la literatura ha comenzado a vislumbrar que la gestión algorítmica puede reproducir e incluso potenciar desigualdades de género, raza y clase (van Doorn, 2017; Mateescu y Nguyen, 2019; OIT, 2021; Aloisi y De Stefano, 2022).
En esta línea de análisis, recientemente han surgido estudios que intersectan el fenómeno del trabajo de plataformas con las cuestiones de género, aunque los avances son aún incipientes (Piasna y Drahokoupil, 2017; Gerber, 2021; Kampouri, 2022; Rani et al., 2022), especialmente a nivel local (Micha, Poggi y Pereyra, 2022). En línea con lo observado a nivel local, existen estudios que señalan que la promesa de flexibilidad horaria de los trabajos de plataformas, en apariencia compatible con las rigideces impuestas por las responsabilidades de cuidado socialmente asignadas a las mujeres, ha motivado la inserción de muchas trabajadoras a esta modalidad de trabajo (Berg et al., 2018; IFC, 2018; Milkman et al., 2021; Centeno Maya et al., 2022; Tandon y Sekharan, 2022; Anwar, 2022), incluso en trabajos típicamente masculinizados como los analizados en este artículo (IFC, 2018; Ghosh, Mubashira y Ramachandran, 2022; Micha, Poggi y Pereyra, 2022; Centeno Maya et al., 2022; Anwar, 2022; Kwan, 2022). No obstante, comienzan a trascender indicios de que las condiciones laborales impuestas por las plataformas pueden reproducir o incluso amplificar desigualdades de género.
Por un lado, en lo que atañe a las desigualdades de género en el ecosistema de plataformas digitales, una de las cuestiones que se ha comenzado a evaluar es cómo el modelo de negocios de las plataformas, basado en interfaces digitales y sistemas de gestión algorítmica, interactúa con las desigualdades estructurales que atraviesan las mujeres en el mercado de trabajo (Piasna y Drahokoupil, 2017; Rani et al., 2022; Anwar, 2022). La necesidad de conciliar el trabajo remunerado en la plataforma con el trabajo no remunerado de cuidados condiciona la autonomía de las mujeres trabajadoras para organizar la jornada laboral, en términos de horarios, extensión y de desgaste físico y emocional (Ghosh, Mubashira y Ramachandran, 2022; Rodríguez-Modroño, Agenjo-Calderón y López-Igual, 2022; Rani et al., 2022; Anwar, 2022). Adicionalmente, el solapamiento horario de las tareas de cuidado con las franjas de mayor demanda (y por consiguiente mayores tarifas) en trabajos como reparto de comida o transporte de pasajeros puede afectar el ingreso obtenido por las mujeres (Micha, Poggi y Pereyra, 2022). Asimismo, una limitada disponibilidad para el trabajo remunerado no se alinea con el perfil de trabajador ideal con el que se configuran los sistemas de gestión algorítmica de las plataformas, los cuales tienden a premiar a quienes pueden permanecer en línea durante un mayor rango horario o en los horarios de mayor conveniencia para la empresa (Kwan, 2022).
Otra desigualdad de género estructural que pone en desventaja a las mujeres en el caso de los servicios que se desarrollan en la vía pública –como los que analiza este artículo–, tiene que ver con la mayor percepción de inseguridad que suelen tener las mujeres en las calles (Micha, Poggi y Pereyra, 2022; Centeno Maya et al., 2022; Anwar, 2022; Ghosh, Mubashira y Ramachandran, 2022). Esta percepción no se reduce al temor generalizado a sufrir un robo que sienten tanto trabajadoras como trabajadores, sino que adiciona el miedo a sufrir situaciones de acoso y otras manifestaciones de violencia sexual en el medio público, que declaran las mujeres en mayor proporción. La priorización de la seguridad por sobre otros factores lleva a muchas trabajadoras a resignar trabajar en los horarios nocturnos, habitualmente caracterizados por una mayor demanda y mejores tarifas (Micha, Poggi y Pereyra, 2022; Anwar, 2022; Centeno Maya et al., 2022). Por el mismo motivo, muchas elijen realizar una mayor selección de los trabajos aceptados (Kwan, 2022), en términos de las zonas a transitar o de los perfiles de clientes. Ello repercute sobre las métricas de aceptación y cancelación y, vía el sistema de gestión algorítmica (figura 1), puede afectar la calidad y cantidad de trabajos asignados. No obstante y por otro lado, existe evidencia de que la insistencia de los mecanismos de gestión algorítmica para incentivar el trabajo en las franjas de mayor demanda (Lee et al., 2015; Parent-Rocheleau y Parker, 2022) también puede llevar a las mujeres a enfrentar los riesgos de trabajar de noche para poder conseguir una mejor remuneración (Kwan, 2022).
Resumidamente, el incipiente cuerpo de estudios que aborda el trabajo de plataformas desde una perspectiva de género presenta indicios de que, ante las condiciones opacamente impresas en la arquitectura digital, las desigualdades de género estructurales se traducen en limitaciones al desempeño laboral de las mujeres. Ello deriva en una autonomía restringida para organizar la jornada laboral, menores calificaciones, menores ingresos o un mayor riesgo de exposición a situaciones de violencia y/o acoso. No obstante, si bien la literatura sobre los impactos de los sistemas de gestión algorítmica sobre el trabajo ha comenzado a tomar impulso, aún escasean los estudios que aborden esta cuestión con una mirada de género, especialmente a nivel local. En este sentido, el artículo busca aportar a la evidencia acumulada hasta el momento en base a un análisis en clave de género sobre la reproducción o amplificación de las desigualdades de género por parte de la arquitectura algorítmica de las plataformas digitales del Área Metropolitana de Buenos Aires. Asimismo, no resulta menor el hecho de que se han seleccionado dos actividades típicamente masculinas que conllevan desigualdades de género adicionales.
El trabajo se basa en un estudio de tipo cuanti-cualitativo realizado en el Área Metropolitana de Buenos Aires, que formó parte de un proyecto más amplio sobre el trabajo mediante plataformas digitales y las desigualdades de género[6]. El caso del servicio de transporte de pasajeros mediante plataformas se basó en trabajadores de la empresa Uber, mientras que para el trabajo de reparto se incluyó a las diferentes compañías que operaban en los distintos momentos del relevamiento (Pedidos Ya, Glovo, Rappi y UberEats)[7]. La indagación cualitativa implicó la realización de entrevistas individuales telefónicas en junio de 2020, comprendiendo en total a cerca de 70 trabajadoras y trabajadores entrevistados, divididos en partes iguales por ocupación. Además, se buscó que al menos un tercio de las entrevistadas fueran mujeres, a fin de poder dar cuenta de sus experiencias en particular.
La información recopilada en esta primera etapa fue un paso útil para diseñar cuestionarios de formato cerrado –basados en las mismas dimensiones temáticas– para recabar información cuantitativa sobre el tema. La estrategia incluyó información compartida a partir de un acuerdo de cooperación, que fue generada tanto por parte del proyecto de investigación arriba mencionado como por parte de la oficina local de la Organización Internacional del Trabajo (OIT)[8]. De esta manera, entre julio de 2020 y marzo de 2021 se llevó adelante una encuesta por etapas de 750 casos: 300 de trabajadores de reparto y 450 de conductores de Uber. En ambas ocupaciones se incluyó una cuota intencional específica de 150 mujeres, a fin de contar con suficientes casos para poder extrapolar resultados sobre ellas en particular.[9] En el anexo se presentan mayores precisiones sobre la muestra de ambos relevamientos, aportando asimismo algunos datos descriptivos relevantes que se desprenden del relevamiento cuantitativo.
Con respecto al muestreo, tanto para la encuesta como para la indagación cualitativa se utilizó un diseño no probabilístico mixto: en una primera etapa se realizó un muestreo virtual online a través de redes sociales donde interactúan estos trabajadores, buscando representar diferentes características socio-demográficas de esta población, incluyendo su distribución territorial. En una segunda etapa, se realizó un muestreo por bola de nieve tradicional, utilizando un incentivo económico por participación y limitando a dos el número de contactos que cada trabajador podía proporcionar, a fin de garantizar la mayor heterogeneidad y representatividad posible a la muestra. Las encuestas fueron administradas a través del sistema CATI (Computer Assisted Telephone Interviewing; acrónimo en inglés).
Tal como se señaló en la introducción, el objetivo de este trabajo es realizar un análisis de las restricciones de género que preexisten a las plataformas bajo estudio, para indagar sobre cómo los algoritmos pueden estar reproduciendo o incluso reforzando este tipo de desventajas iniciales. A partir del relevamiento realizado se ha detectado la existencia de al menos tres restricciones relacionadas a desigualdades de género preexistentes que se reproducen en los trabajos de plataforma analizados y que tienen efectos sobre el desempeño laboral de las mujeres conductoras y repartidoras. Asimismo, se encuentra que algunas desigualdades reproducidas en el ecosistema de plataformas pueden ser amplificadas por los sistemas de gestión algorítmica.
Una primera restricción relacionada con inequidades de género preexistentes que experimentan las mujeres repartidoras y conductoras, tiene que ver con las responsabilidades de cuidado y su conciliación con el trabajo mediante la plataforma. Esta restricción se encuentra principalmente vinculada a la presencia de niños en el hogar, y como se verá a continuación, repercute en términos de cuánto tiempo, dónde y cuándo pueden trabajar las mujeres.
En efecto, cerca de la mitad de las repartidoras y conductoras encuestadas declara que en su hogar hay personas que requieren cuidados (aunque predomina ampliamente el cuidado de niñas, niños y adolescentes, también aparecen en menor medida alusiones al cuidado de adultos mayores). Y asimismo, la mayoría de estas trabajadoras se declara la principal responsable de proveer esos cuidados y también la principal responsable de las tareas domésticas asociadas.
Como es de esperar, tener menores a cargo implica un límite para las conductoras y repartidoras en términos de cuánto tiempo pueden dedicar a su trabajo mediante la plataforma. En estas profesiones caracterizadas por la sobrecarga laboral, muchas trabajadoras señalan la diferencia que observan en cuanto al tiempo dedicado al trabajo entre ellas y sus compañeros varones:
- “Ya te digo, los hombres pueden trabajar todo el tiempo que quieran. (...) Para las mujeres, al menos para las que somos madres, es diferente. Por ejemplo, yo soy la que se encarga [del trabajo doméstico y de cuidados], (...) así que trabajo cuando puedo: después de comer, cuando los chicos están en el colegio, (...) o cuando viene mi madre, (...) y dependo mucho de mi madre, (...) si uno de mis hijos se enferma no voy a trabajar” (Noelia, repartidora, 30 años, cinco hijos de entre 4 y 11 años).
- “Pero al tener una nena de cuatro años en algún momento yo tengo que parar y llevarla al jardín o darle de comer. Te complica porque en realidad vos necesitas ganar dinero. Y si vos parás, está divino que te ocupes de todo... pero en realidad todas las horas que vos parás no te las paga nadie” (Adela, conductora, 43 años, cuatro hijos de entre 4 y 24 años).
Siguiendo un típico patrón de distribución del trabajo por género, cuando hay niños en el hogar, a medida que las madres reducen su tiempo de trabajo remunerado, los padres tienden a aumentarlo (Faur y Pereyra, 2019). En este sentido, no son infrecuentes las afirmaciones de entrevistados varones del estilo: “trabajo de sol a sol porque tengo hijos que alimentar”. Y, muchas veces, están respaldadas por percepciones similares de las mujeres: “los hombres tienen que trabajar más horas porque tienen más responsabilidad de llevar dinero a la casa”.
En este sentido, resulta interesante notar que los datos de la encuesta reflejan el diferencial según género en las horas semanales dedicadas al trabajo en la plataforma: mientras los varones conductores declaran trabajar en promedio 46 horas semanales, las mujeres afirman dedicar 41 horas a la semana (11 % menos); y en el caso del reparto, mientras los varones declaran trabajar en promedio 45 horas semanales, para las mujeres este guarismo desciende a 38 horas a la semana (17 % menos). Al respecto, Micha, Poggi y Pereyra (2022) realizan un análisis econométrico de estas diferencias observadas en reparto y transporte de pasajeros, y encuentran brechas de género significativas en horas semanales trabajadas.
Por lo tanto, en primer lugar lo que se observa es la reproducción de estas desigualdades de género en el ámbito del trabajo mediante plataformas, en términos de las horas disponibles para trabajar y la resultante capacidad de generar ingresos. Ahora bien, mientras que las limitaciones en términos del tiempo disponible para dedicar a las plataformas tienen consecuencias obvias en términos de los ingresos mensuales que se pueden obtener, en el caso de las empresas de reparto, de acuerdo a los registros relevados durante el trabajo de campo, los algoritmos operan penalizando aún más este tipo de situaciones. Esto sucede porque en las plataformas de reparto una parte de los sistemas de calificación de los trabajadores se basa en el número total de entregas realizadas, y, a su vez, el puntaje obtenido suele afectar cuestiones clave como la posibilidad de elegir horarios convenientes, la cantidad de pedidos que se reciben, el acceso a promociones y, en consecuencia, el nivel de ingresos generados.[10]
Concretamente, una menor puntuación en el reparto suele repercutir en el precio por distancia recorrida (en la muestra analizada tres de las cuatro empresas operadoras aplicaban esta política al momento del relevamiento), y también repercute en la cantidad y el tipo de pedidos que reciben las y los repartidores. Por ejemplo, los pedidos que implican distancias más largas y, por lo tanto, una mejor remuneración, tienden a ofrecerse primero a las y los trabajadores con mejor puntuación. Además, algunas plataformas dan prioridad a quienes ostentan una mayor puntuación para la elección de los turnos semanales más demandados (dos de las cuatro empresas operadoras aplicaban esta política al momento del relevamiento). Esto significa que la gestión algorítmica de la mayoría de las empresas de reparto premia la dedicación intensiva, que, como ya se ha comentado, las mujeres tienen dificultades para sostener. Como afirma un repartidor:
“Si querés que te vaya bien, tienes que trabajar todo el día... 12 horas al día diría yo: entonces conseguís una buena puntuación, buenas tarifas y los mejores trabajos” (Erwin, repartidor, 21 años).
Las restricciones relacionadas con las responsabilidades domésticas y de cuidado, y en consecuencia, con la disponibilidad para cumplir con ellas, también implican condicionamientos en términos de dónde pueden trabajar las repartidoras y las conductoras, nuevamente señalando una reproducción de las desigualdades de género en el ámbito de las plataformas. Estas limitaciones tienden a confinar la zona de trabajo y suponen la selección de servicios en función de la distancia de desplazamiento que implican desde/hacia su hogar. Leila, una repartidora que vive con su hija de seis años, y Viviana, conductora de Uber y madre de tres hijos, explican su estrategia de selección de servicios para poder volver rápidamente a su hogar si lo exigen los precarios arreglos de cuidado de sus hijos:
- “Dejo a mi hija con vecinos para poder trabajar, es un favor, así que no me puedo dar el lujo de irme muy lejos, tengo que estar disponible si surge algo” (Leila, repartidora, 31 años, una hija de 6 años).
- “(…) para mí es súper importante poder largar todo y volver a casa si me necesitan los chicos, además mis hijos tienen distintos horarios de colegio, (…) entonces trato de manejarme por la zona para poder buscarlos” (Viviana, conductora, 43 años, tres hijos de entre 9 y 17 años).
Además, si bien esta situación aplica a las madres trabajadoras de estas plataformas en general, como es de esperar, afecta aún más a aquellas repartidoras que trabajan con bicicletas:
“Si manejara una moto tal vez me movería fuera del barrio, pero con la bici... siempre estoy alerta por si tengo que aparecer por casa” (Jeannete, repartidora, 30 años, un hijo de 5 años).
En consecuencia, muchas madres trabajadoras suelen rechazar solicitudes de entrega/viaje debido a la distancia que las separa del hogar. Dado que la tasa de aceptación del servicio en ambas ocupaciones analizadas es uno de los factores que contribuyen a obtener una buena puntuación[11], esta situación tiende a afectar el puntaje de las mujeres y su posicionamiento en los rankings de trabajadores, apuntando en este caso a un mecanismo de amplificación de desigualdades debido a la gestión algorítmica. Mientras que para las y los repartidores una puntuación baja tiene consecuencias muy notables -que se han descrito anteriormente-, en el caso de las y los conductores de Uber también hay repercusiones negativas. En este último caso, quienes se encuentran en la escala más baja de la clasificación no tienen acceso a ciertos beneficios (descuentos en equipos de gas, en la compra de neumáticos o en membrecías de gimnasios), y solo quienes están en las categorías más altas acceden a las recompensas más valoradas por las y los conductores: acceso prioritario al soporte telefónico durante las 24 horas, prioridad en ciertos trayectos de mayor rentabilidad (como los que van desde y hacia los aeropuertos) y acceso a los detalles de cada viaje solicitado, como la distancia a recorrer, el destino y el precio del viaje. En los hechos, tener que aceptar solicitudes de viaje a ciegas puede ser una restricción importante para hacer un uso más eficiente de la plataforma, tal como afirma José:
“Cuando yo tomo un viaje, una de las grandes incógnitas que tenemos nosotros es cuánto durará el viaje. (...) con la mejor categoría te indica al momento que te llega la alerta del viaje, te dice la puntuación que tiene el pasajero, a cuántos kilómetros se encuentra el pasajero y ya te informa qué duración estimada va a tener el viaje, entonces, eso es una información muy buena para el conductor” (José, conductor, 31 años).
Por último, la mayor carga del cuidado de los hijos que recae sobre las mujeres también limita la posibilidad de aceptar determinados turnos de trabajo, especialmente los que implican trabajar de noche y/o durante los fines de semana, restringiendo su autonomía para organizar la jornada laboral de manera similar a lo que se observa en el resto del mercado de trabajo. Por lo tanto, esto afecta al momento en que las mujeres repartidoras y conductoras pueden trabajar: el cuándo. Notoriamente, las mujeres entrevistadas que asumen esta responsabilidad relatan que tienden a circunscribir sus elecciones de las franjas horarias de trabajo a aquellas en las cuales tienen cubierto el cuidado de los hijos:
-“No, no puedo los fines de semana, encuentro el tiempo para trabajar con la app más que nada cuando mis hijos están en la escuela, no elijo el turno, trabajo cuando puedo” (Noelia, repartidora,30 años, cinco hijos de entre 4 y 11 años).
-“… como te decía, era dejar a mi hijo al jardín a las nueve [de la mañana] y de ahí arrancar hasta las cuatro y media [de la tarde], pero bueno mi horario era de día. O sea, yo tengo ese impedimento, en realidad no sé si es un impedimento pero es lo que me toca digamos, que es tener un niño pequeño, entonces los horarios me los acomodo cuando no está él” (Cecilia, conductora, 39 años, un hijo de 6 años).
Ahora bien, por sobre la señalada reproducción de estas desigualdades de género, la adaptación de las jornadas de trabajo según las responsabilidades de cuidado impacta a su vez en el desempeño laboral de las mujeres a través del mecanismo de fijación de precios que tienen las plataformas, tanto las de reparto como de transporte de pasajeros, apuntando a una ampliación de desigualdades debido a la gestión algorítmica. El mecanismo de fijación de precios está basado en una tarifa dinámica calculada mediante un algoritmo, que genera un multiplicador según la cantidad de pedidos que se registran en ese momento. Por lo tanto, las mujeres se ven penalizadas en términos del precio pagado por distancia recorrida, debido al desaprovechamiento de las franjas horarias más redituables por ser las de alta demanda: los horarios de entrada y salida de las oficinas y los colegios, durante las noches y los fines de semana (y especialmente en las noches de fin de semana). En general, estas disparidades en las prácticas laborales de mujeres y varones y la consecuente desventaja para las mujeres son reconocidas por las trabajadoras:
- “Y yo sé que de noche se gana mucho mejor, más cara la tarifa y a la mañana bien temprano también. Pero imaginate que si tengo que salir de noche tengo que cambiar toda mi vida para ganar un billete más” (Cecilia, conductora, 39 años, un hijo de 6 años).
- “Si me pongo a comparar, eso tiene de distinto un hombre que una mujer, yo hablo con los hombres y me dicen ‘no, yo salgo a tal hora porque a tal hora se gana más’, te re banco, te entiendo, pero yo no salgo a esa hora porque esa hora la comparto con mis hijos ¿me entendés?” (Viviana, conductora, 43 años, tres hijos de entre 9 y 17 años).
La segunda inequidad de género preexistente que implica restricciones para las mujeres trabajadoras de estas plataformas se relaciona con los condicionamientos que derivan de la mayor vulnerabilidad relativa de las mujeres ante la inseguridad callejera, la violencia y el acoso. En este sentido, se observa que la percepción de la inseguridad afecta en mayor medida al comportamiento de las trabajadoras en relación a cuándo y dónde trabajan. Si bien la inseguridad en la calle es una preocupación compartida por varones y mujeres, las entrevistas dejan entrever que las mujeres se sienten más expuestas a esta problemática:
- “A la noche se mueve muchísimo más pero (…) no lo hago porque no es lo mismo no conocer una calle de día que no conocer de noche. Otra cosa: estás con efectivo encima, con el celular (…) da mucho miedo, te puede pasar cualquier cosa” (Andrea, repartidora, 23 años).
- “Me gustaría volver a trabajar a la noche, pero no me animo (…) hay menos gente y bueno, por la vez que le robaron a mi pareja cuando estaba trabajando (…) me empezó a dar miedo (…) entonces empecé a salir sólo al mediodía. Y bueno bajó muchísimo mis ingresos. Yo creo que los hombres se van a cualquier lado con tal de hacer más plata, la mujer lo piensa un poco más” (Samanta, repartidora, 34 años).
- “(...) creo que a la mujer le da más miedo también porque se siente indefensa frente a determinadas circunstancias” (Felipe, conductor, 43 años).
Además del peligro a sufrir robos y violencia callejera, las trabajadoras expresan su temor -muchas veces respaldado por experiencias concretas- a sufrir situaciones de acoso sexual. Esta preocupación es especialmente marcada entre las conductoras de Uber, que en general se sienten vulnerables al estar solas adentro de un auto con un desconocido. Estos temores relacionados con la inseguridad tienden a intensificarse durante la noche, debido tanto a la menor visibilidad como a la menor circulación de personas. Tal como describe Romina, una conductora de Uber:
“Por las noches estás expuesta a un montón de cosas, (...) robos, acoso, (...) una vez un hombre no quiso bajarse del auto hasta que le di un beso” (Romina, conductora, 33 años).
Al ser consultadas por experiencias concretas de inseguridad al desarrollar su trabajo, son varias las mujeres conductoras que refirieron a situaciones de acoso, como la expresada por Romina. Al respecto, resulta interesante marcar que de las entrevistas se desprende que en general las mujeres tienden a no reportar este tipo de situaciones. Muchas veces el no denunciar estos hechos se encuentra ligado a la falta de confianza en los procedimientos establecidos para generar las denuncias, así como en las respuestas que pueden obtener. El caso de Mónica es ilustrativo en este sentido, ya que expresa su insatisfacción respecto al manejo de la plataforma cuando denunció un hecho de acoso:
“(...) gente que se te tira encima y que te dice ‘si no me das un beso no me bajo’ y que uno tiene que ser respetuoso también porque no sabés si después te va a reportar en la aplicación, ¿y cómo le explicás a la aplicación que en realidad el loco estaba ebrio y se te pasó? Eso es lo que noto, como que una no tiene un lugar de descargo donde sea creída en lo que a una le pasó. (…) Yo denuncié, después de ese pasajero denuncié a la aplicación lo que había pasado para que la aplicación decida si lo quería seguir teniendo como usuario o no. Pero nunca tenés una respuesta más que ‘gracias por tu reporte’, ‘vamos a estar atentos a la cuenta de ese usuario’, no son muy contenedores en ese sentido, o sea no sé si me explico.” (Mónica, conductora, 54 años).
En principio, las experiencias respecto a la inseguridad y los riesgos asociados al trabajo en estas dos actividades se relacionan con las características generales del transporte de pasajeros y el reparto, es decir, son problemáticas que refieren a estas ocupaciones más allá de su versión de plataforma. Ahora bien, en el ámbito de las plataformas y específicamente ligado a la gestión algorítmica de las mismas, estas inequidades de género y sus consecuencias en el desempeño laboral de las mujeres tienden a ampliarse por los mecanismos de fijación de precios dinámicos según la demanda. La tendencia de las mujeres a evitar las noches por razones de seguridad supone, una vez más, un obstáculo para beneficiarse tanto de las horas de mayor demanda como de las consiguientes mayores tarifas pagadas por distancia, tal como expresa el siguiente testimonio:
“Mi pareja sufrió un robo por la noche trabajando en esto así que me asusté y empecé a trabajar por la tarde: mis ingresos bajaron mucho... él sigue de noche... los hombres se centran en las ganancias pero las mujeres somos más precavidas” (Samanta, repartidora, 34 años).
En este sentido, resulta interesante notar que los datos de la encuesta reflejan de manera categórica el menor uso por parte de las mujeres de las franjas horarias de la noche, producto tanto de los condicionantes de cuidado como de las percepciones de inseguridad. En efecto, mientras que casi el 80 % de los varones repartidores declara trabajar durante la noche (desde las 20 horas en adelante), sólo el 40 % de las repartidoras mujeres declara que lo hace habitualmente. En el caso de los conductores de Uber, mientras que el 43 % de los varones declara trabajar por la noche, sólo el 20 % de las mujeres conductoras afirma hacerlo.
Asimismo, las inequidades respecto a las percepciones sobre la inseguridad callejera también suponen una penalización para las trabajadoras mujeres mediante la tasa de aceptación de servicios que forma parte del sistema de puntuación de estas plataformas. Esto sucede porque muchas decisiones de las trabajadoras mujeres en torno a rechazar pedidos se basan en la presunta peligrosidad del punto de destino:
“Si creo que hay un lugar complicado no lo agarro, no voy (…) lo pienso sí, porque me baja el puntaje, (…) pero bueno la seguridad primero”; “Si no conocés bien la zona a dónde te manda la aplicación, si pensás que puede ser medio peligrosa…y no vas, es un garrón porque te baja el puntaje cuando rechazás”.
Por lo tanto, se observa nuevamente una ampliación de desigualdades debido a la gestión algorítmica. Como se explicó previamente, los rechazos de servicios son un componente del puntaje de las y los trabajadores que afecta su rendimiento laboral en términos de los ingresos que pueden obtener. En el caso del reparto, un puntaje bajo impacta negativamente en su rendimiento a través de una reducción del pago por distancia y del menor acceso a los mejores pedidos y turnos de trabajo. En el caso del transporte de pasajeros, un menor puntaje perjudica a las y los conductores a través del menor acceso a información clave para hacer un uso más eficiente de la plataforma.
Por último, en el trabajo de campo se encontró una restricción de género adicional que opera penalizando el rendimiento laboral de las mujeres, y tiene que ver con el acceso desigual a los vehículos motorizados, los cuales constituyen el principal recurso productivo para estas ocupaciones. En el caso del transporte de pasajeros, no se observa una significativa desigualdad entre varones y mujeres en este aspecto, es decir, el porcentaje que trabaja con vehículo propio (versus pagar un alquiler por el mismo) es similar entre conductores varones y conductoras mujeres.[12] Pero en el caso del trabajo de reparto, los datos de la encuesta muestran una clara desigualdad: mientras que el 40 % de los varones declaró utilizar moto o auto para desarrollar su trabajo, esta proporción desciende a la mitad en el caso de las repartidoras mujeres (21 %).
Depender de una bicicleta para trabajar implica un ritmo más lento en las entregas y, por lo tanto, menores ingresos obtenidos en un mismo periodo de tiempo, en relación a los repartidores que trabajan con vehículos motorizados. Pero ésta no es la única consecuencia: los repartidores que poseen motocicletas tienden a trabajar más horas, ya que el desgaste físico es menor. Este tipo de desigualdades refieren a obstáculos que pueden enfrentar las mujeres en las actividades de reparto tanto fuera como dentro de las plataformas, es decir, se relacionan con las características generales de la ocupación. Y los efectos señalados (mayor desgaste físico y menor capacidad de generar ingresos) dan cuenta de la reproducción de estas desigualdades en el ámbito de las plataformas.
Pero también hay indicios de que la gestión algorítmica de las plataformas de reparto tiende a ampliar las inequidades identificadas. El desigual acceso a los vehículos motorizados no sólo afecta a los ingresos totales que pueden obtener las mujeres, sino también a la puntuación alcanzada, ya que, como se ha explicado anteriormente, los sistemas de puntaje de las plataformas de reparto tienden a premiar la dedicación horaria intensiva. Además, existe la percepción compartida de que, recientemente, los algoritmos han empezado a dar prioridad a quienes trabajan con motocicletas para las asignaciones de trabajo. Tal como señala Sabrina:
“Sí, a mí me cuesta un poco ahora porque no me llegan muchos pedidos: como te decía, ellos [las plataformas] tienen preferencias por los que tienen motos, (...) a mis compañeros con motos les llegan tres o cuatro pedidos a la vez y a mí no me llega nada, (...) entonces los que trabajamos con bicicleta somos como...’opcionales’: cuando la demanda es alta y no hay suficientes repartidores, entonces nos liberan pedidos a nosotros” (Sabrina, repartidora, 34 años).
Entre las razones esbozadas por las repartidoras encuestadas para explicar las mayores dificultades que experimentan para acceder a los vehículos más eficientes para trabajar se destaca –de manera previsible– el carácter oneroso de esta adquisición: 66 % de las repartidoras que no tienen moto lo mencionan como una de las causas. También se mencionó el hecho del gasto fijo de mantenimiento que representa este tipo de vehículo (42 %), que requeriría una dedicación intensiva al trabajo y, como se ha visto anteriormente, esto es difícilmente sostenible para la mayoría de las mujeres, debido a sus responsabilidades de cuidado y/o a restricciones relacionadas con la seguridad. Asimismo, en la encuesta las mujeres también mencionaron con una frecuencia importante (42 %) la percepción de un mayor nivel de riesgo y exposición en este medio de transporte. En este sentido, las entrevistas en profundidad aluden fundamentalmente a los accidentes y robos: “me da mucho miedo la moto, no me siento segura pues, y he visto muchos accidentes con las motos”; “porque hoy en día lo que primero te quieren robar es la moto”. Por último, un porcentaje también importante aludió a la falta de experiencia para conducir estos vehículos (35 %). En efecto, hay amplia coincidencia entre las entrevistadas en el relevamiento cualitativo respecto a que las diferencias observadas en términos del uso de este tipo de medio de transporte se encuentran estrechamente relacionadas con patrones culturales acerca de la relación de varones y mujeres con las motos:
“Pasa que un hombre se compra una moto para ir a hacer facha o para ir a trabajar y llegar más rápido, (…) a una mujer no se le va a ocurrir nunca comprarse una moto por ninguna de esas opciones”; “Es algo que creo que socialmente ahí sí está el estereotipo muy fuerte de que la moto es para los hombres y no para las mujeres”.
En relación a esto último, y a modo de observación final, vale la pena señalar que en el caso del transporte de pasajeros, aunque el análisis cuantitativo no muestra diferencias basadas en el género en cuanto al acceso al vehículo, la información cualitativa sugiere que existe cierta “autoselección” de las mujeres al unirse a la plataforma, inclinada hacia aquellas que ya tenían alguna experiencia de trabajo en el sector del transporte, la logística o de la industria automotriz. Al examinar la trayectoria laboral de las mujeres conductoras, se observa que, si bien los conductores varones suelen proceder de una gran variedad de ocupaciones (Filipetto et al., 2022), en el caso de las mujeres se puede advertir que en muchos casos estas se desempeñaron en actividades que implicaban el trato con vehículos o su conducción (vendedoras a domicilio, emprendedoras que realizaban sus propios servicios de reparto, empleadas de concesionarios de autos, de empresas de logística o de pequeñas agencias de taxis). De esta manera, las conductoras que se unen a Uber tienden a ser mujeres que de alguna manera ya habían conseguido desafiar la segregación de género en el sector del transporte, y su participación en el rubro conforma experiencias y aprendizajes que se configuran como antecedentes que las animaron a desarrollar el trabajo actual (García, 2022).[13]
El incremento de la presencia de mujeres en el trabajo de reparto y de transporte de pasajeros -ocupaciones típicamente dominadas por varones-, constituye un avance, en tanto desafía la tradicional segregación horizontal de género en el mercado de trabajo. Sin embargo, a pesar de las ventajas que las plataformas pueden ofrecer para el ingreso de trabajadoras en ocupaciones masculinizadas, este artículo muestra que las experiencias laborales de las mujeres en este ámbito siguen estando teñidas por dificultades que afectan su desempeño laboral.
El análisis desarrollado revela que las mujeres enfrentan un conjunto de desventajas iniciales para desempeñar su trabajo mediante las plataformas, y que los sistemas de gestión algorítmica tienden a penalizar aún más a las trabajadoras que experimentan estas barreras. En este sentido, resulta interesante distinguir aquellas dimensiones del análisis que suponen una reproducción de las desigualdades de género preexistentes, y aquellas que implican una amplificación de las desigualdades a través de la gestión algorítmica.
Por un lado, las restricciones relacionadas con las responsabilidades domésticas y de cuidado limitantes para las trabajadoras en términos del tiempo que pueden dedicar a su trabajo remunerado y que condicionan la elección de las zonas de trabajo y de las franjas horarias, son todas reconocidas dimensiones de las desigualdades de género presentes en el mercado de trabajo que se reproducen en el trabajo mediante plataformas. Lo mismo se puede señalar en el caso de aquellas restricciones ligadas a la mayor vulnerabilidad de las mujeres ante la inseguridad callejera y el acoso, acreditadas desigualdades que afectan el comportamiento de las trabajadoras en ocupaciones que se desarrollan en la vía pública, y que en el caso de las plataformas bajo estudio se replican fundamentalmente, generando limitaciones sobre la realización de la actividad durante las noches. Y también en el caso del acceso desigual a los vehículos motorizados para trabajar, que implica para las repartidoras menores ingresos obtenidos en un mismo periodo de tiempo, se estarían reproduciendo, entre otras cosas, inequidades de género ligadas a estereotipos acerca de la relación de varones y mujeres con las motos y la conducción de vehículos en general.
Ahora bien, por sobre esta transferencia de desigualdades de género de larga data a la esfera del trabajo mediante plataformas, el análisis muestra que la gestión algorítmica estaría amplificando estas desventajas. En primer lugar, tanto en reparto como en transporte de pasajeros, la gestión algorítmica mediante el sistema de calificación de los trabajadores penaliza la práctica de delimitación de la zona de trabajo, ya que premia las altas tasas de aceptación. En este sentido, se observan ciertas penalizaciones experimentadas por las mujeres, las cuales tienden a rechazar solicitudes de trabajos con frecuencia, debido tanto a preocupaciones relativas a la (in)seguridad como a obstáculos asociados a responsabilidades de cuidado. En segundo lugar, también en ambas ocupaciones bajo estudio, la gestión algorítmica mediante los mecanismos de fijación de precios dinámicos premia/penaliza la elección de ciertas franjas horarias de trabajo por sobre otras, al asignar mejores tarifas durante los periodos de mayor demanda, en especial durante las noches. Por lo tanto, las mujeres se encuentran en desventaja ya que tienden a evitar trabajar durante las noches fundamentalmente por motivos de seguridad. Y lo mismo ocurre durante los fines de semana, cuando muchas trabajadoras tienen dificultades para organizar el cuidado de sus hijos. En tercer lugar, en el caso del reparto, la gestión algorítmica penaliza la menor dedicación horaria mediante el sistema de calificación de las y los trabajadores, así como también lo hace a través de la asignación selectiva del trabajo, al dar prioridad a los que pueden desplazarse a mayor velocidad. Así, las repartidoras se ven penalizadas al no cumplir con el pretendido modelo de dedicación horaria intensiva, tanto por razones de conciliación como por el menor acceso a vehículos motorizados.
Tal como se desarrolló a lo largo del artículo, las consecuencias para las trabajadoras de este conjunto de inequidades observadas son diversas y dependen de la ocupación y de la plataforma. No obstante, a grandes rasgos, repercuten en el nivel de ingresos obtenidos, en el acceso a las mejores ofertas de trabajo, en la disponibilidad de turnos de trabajo para seleccionar, y en la información con la que cuentan sobre los servicios a realizar.
Como sucede en la mayor parte del mundo, la definición de un régimen regulatorio capaz de enmarcar el trabajo en plataformas es aún una tarea pendiente en Argentina. Esta situación representa una oportunidad de aplicar un enfoque sensible al género a fin de tener en cuenta las necesidades de las mujeres en este ámbito. En este sentido, la evidencia proporcionada por el presente artículo sugiere que es deseable que la regulación de las plataformas en Argentina incluya consideraciones sobre cómo corregir el sesgo algorítmico de género observado. Esto podría realizarse mediante la revisión de la definición de los beneficios y sanciones asociados al comportamiento de los trabajadores -en términos de la cantidad de horas trabajadas, la cantidad de servicios realizados, la tasa de rechazos de trabajos, entre otras-. Asimismo, los anteproyectos de ley que buscan regular y controlar estas actividades podrían desempeñar un papel en la promoción de la transparencia de los sistemas de gestión de las empresas, así como en la promoción de algunas formas de compensación por los efectos discriminatorios de la gestión algorítmica. En el caso de las plataformas de trabajos masculinizados resultaría especialmente pertinente examinar el proceso de construcción de los parámetros de evaluación de los trabajadores, considerando la posibilidad de que los algoritmos, al nutrirse de una retroalimentación de datos de trabajadores principalmente masculinos, produzcan parámetros sesgados y difíciles de alcanzar para las mujeres trabajadoras restringidas por distintas desigualdades de género.
En esta dirección, la empresa Uber ha lanzado recientemente en varios países de América Latina (incluida la Argentina) iniciativas que buscan reducir la sensación de inseguridad/vulnerabilidad entre las conductoras. Por un lado, se puso en marcha la herramienta Uber Ellas, disponible para las trabajadoras mujeres, a través de la cual las conductoras pueden optar por recibir únicamente solicitudes de viaje de pasajeras identificadas como mujeres.[14] Y, por otro lado, también se lanzó la campaña de concientización “Fuera de juego”, que difunde videos dentro de la comunidad de trabajadores/as y clientes de estas aplicaciones. Los mismos buscan advertir sobre posibles conductas inapropiadas entre ambas partes, prestando particular atención a las situaciones de acoso sexual. Si bien aún no se cuenta con estudios en torno al impacto de estas acciones, son herramientas que podrían contribuir a continuar atrayendo mujeres a la actividad y también a que las conductoras puedan beneficiarse de aprovechar en mayor medida las tarifas nocturnas y/o de reducir los rechazos de servicios por motivos de seguridad. Aunque estas iniciativas no bastan para resolver todas las cuestiones planteadas -sin duda, las actividades laborales que tienen lugar en la vía pública implican retos especiales a este respecto-, sus resultados deben seguirse de cerca ya que pueden alimentar planteamientos normativos más amplios.
En esta sección se presenta una mayor precisión sobre la composición de las muestras del relevamiento cuantitativo y de las entrevistas, las dimensiones de análisis, así como algunos datos descriptivos relevantes para el presente estudio que se desprenden de la encuesta realizada en el marco del proyecto de UNGS-AFD.
Como ya se ha mencionado en el artículo, el relevamiento cualitativo consistió en entrevistar a 70 trabajadoras y trabajadores, divididos en partes iguales por ocupación. En el caso del reparto, se entrevistaron en total a 38 personas, de las cuales 19 fueron mujeres y 19 fueron varones. Una parte de dicho trabajo de campo corresponde a información compartida a partir de un acuerdo de cooperación con la oficina local de la Organización Internacional del Trabajo (OIT).
Para el caso de transporte de pasajeros/as, el total de personas entrevistadas fue de 32, de las cuales 14 fueron mujeres y 18 fueron varones.
La encuesta realizada tiene 750 observaciones, de las cuales 300 son de trabajadores y trabajadoras de reparto y 450 de trabajadores y trabajadoras de transporte de pasajeros/as. Para ambas actividades se mantuvo una cuota de 150 mujeres.
La dimensión de las desigualdades de género se consideró a lo largo de todo el trabajo de campo, ya que es una de las dimensiones que estructuraron todo el proyecto de investigación. Por un lado, en las entrevistas que se realizaron, además de incluir preguntas orientadas a conocer y profundizar en aspectos generales de la experiencia de las y los trabajadores de la plataforma (motivaciones para ingresar en la actividad, consideraciones sobre las condiciones de trabajo, los sentidos que le otorgan y las evaluaciones que realizan sobre esta ocupación), se buscó indagar sobre las diversas manifestaciones de la desigualdad que atraviesa la experiencia de las y los trabajadores, las representaciones sociales en torno a una ocupación mayoritariamente ejercitada por varones, las condiciones de trabajo para varones y mujeres, y los modos de articulación entre la vida laboral y las actividades del cuidado en los hogares. Por otro lado, en la encuesta se relevaron datos sociodemográficos sobre las y los trabajadores, información sobre las condiciones de trabajo y la forma en que operan las plataformas (funcionamiento, sistema de asignación de trabajos, sistema de evaluación, riesgos percibidos), los horarios de trabajo e ingresos obtenidos, el acceso a la protección social, las cargas de cuidado y su conciliación con el trabajo mediante la plataforma, así como la influencia de la pandemia en la actividad.
ARK: https://id.caicyt.gov.ar/ark:/s25912755/frsnkl8kn
redalyc-journal-id: 6680
