Uber testează în SUA o schimbare cu miză uriașă pentru economia platformelor: șoferii și curierii pot câștiga bani fără să conducă sau să livreze, îndeplinind micro-sarcini digitale direct în aplicația Driver. De la înregistrări scurte de voce și încărcare de imagini, până la texte scurte și etichetări de conținut, compania transformă o rețea logistică reală într-o fabrică globală de date pentru antrenarea modelelor de inteligență artificială.
Dincolo de noutate, experimentul repoziționează Uber pe piața serviciilor de „data labeling”, unde operează jucători ca Scale AI, Sama, Appen sau Mechanical Turk. Avantajul este evident: milioane de utilizatori autentificați, dispersați geografic, gata să producă rapid seturi de date diverse, standardizate și verificabile. Pentru AI, exact acest tip de date face diferența între modele mediocre și sisteme performante.
Cum funcționează noul model și de ce are sens pentru Uber
În loc să cumpere date de la terți, Uber folosește infrastructura proprie pentru a genera exact ce îi trebuie AI-ului: mostre de voce în mai multe limbi, imagini realizate în contexte reale, etichete și validări umane pentru conținut vizual sau textual. Fiecare „task” este mic, bine definit și plătit punctual, astfel încât fluxul să poată fi scalat la nivel global fără fricțiuni.
Pe termen scurt, compania își diversifică veniturile cu o linie de business cu marje potențial superioare ride-hailing-ului. Pe termen lung, își construiește un avantaj competitiv greu de replicat: accesul la un „puț” de date proaspete, ieftine și eterogene, livrate de o rețea pe care deja o controlează operațional. În plus, faptul că lucrătorii sunt deja verificați în aplicație reduce frauda și crește calitatea datelor, unul dintre punctele slabe cronice ale pieței.
Ce câștigi tu și unde apar riscurile pentru „curierii de date”
Pentru șoferi și curieri, promisiunea este simplă: venituri suplimentare în timpii morți, fără uzură a mașinii și fără drumuri suplimentare. Dacă sarcinile sunt transparente, plătite corect și ușor de finalizat, modelul poate adăuga câteva sute de lei pe lună într-un portofoliu de venituri variabile.
Riscurile sunt însă reale. Munca digitală pe bucăți tinde să fie precară, cu tarife fluctuante și puțină protecție socială. În lipsa unor reguli clare, apare confuzia între utilizator, colaborator și angajat, iar accesul la platformă poate fi limitat unilateral. Pe fond, rămâne și dilema etică: contribuția umană care alimentează AI-ul ar putea, în timp, să reducă nevoia de oameni pentru sarcini similare, inclusiv în lanțul logistic.
Cine deține datele și cum se schimbă regula jocului
Cine este titularul valorii generate de aceste micro-sarcini: platforma, modelul AI sau persoana care produce datele? În lipsa unor clauze explicite, se aplică regulile standard ale platformei, ceea ce în practică înseamnă cesionarea largă a drepturilor de utilizare. Chiar dacă nu vorbim despre opere protejate în sens strict, seturile de date pot conține elemente cu potențial sensibil: biometrie vocală, metadate contextuale, imagini captate în spații private sau semi-private.
De aici, două nevoi imediate. Prima, consimțământ informat și granular: să știi exact pentru ce se folosește fiecare eșantion, pe ce durată și cu cine este partajat. A doua, o politică de remunerare corelată cu utilitatea datelor: o înregistrare rară sau o etichetare complexă nu ar trebui plătită la fel ca o sarcină banală, tocmai pentru a preveni capcana „muncii invizibile” sub-plătite.
Ce urmează și de ce discuția nu e doar despre Uber
Pe măsură ce modelele AI cer date mai variate și mai curate, platformele cu rețele mari de utilizatori activi vor replica experimentul. Retail, food delivery, e-commerce, chiar și companiile de utilități au infrastructura perfectă pentru a produce date „în casă”, la cost marginal scăzut. Granița dintre user și lucrător digital devine tot mai subțire, iar reglementările despre muncă, protecția datelor și proprietate intelectuală trebuie să recupereze rapid decalajul.
Pentru tine, cheia rămâne aceeași: să știi pentru ce ești plătit, ce cesionezi și care sunt mecanismele de contestare și ștergere. Pentru platforme, miza este sustenabilitatea: fără transparență, echitate și opțiuni reale de opt-in și opt-out, modelul riscă să erodeze încrederea chiar a rețelei care îl face posibil.