El sonido de la notificación en su teléfono alerta a Marina, una conductora de la plataforma de movilidad Gojek, de que le han asignado un pedido de comida. (Marina es un seudónimo.) Ella tiene 12 segundos para decidir si lo acepta o no, por lo que rápidamente hace algunos cálculos mentales. El lugar para recoger la orden es Grand Indonesia, un gigantesco centro comercial en Yakarta conocido tanto por su clientela de élite como por su complicada disposición. A pesar de que sus restaurantes dependen de los servicios de entrega de motocicletas para mantenerse activos, Grand Indonesia no cuenta con espacios de estacionamiento adecuados para estos vehículos.
Afortunadamente, Marina conoce algunos grupos de mototaxis de la zona que podrían cuidar su motocicleta mientras recoge el pedido. Pero la ruta hacia el cliente la llevaría más allá de Monas, un monumento nacional en el centro de Yakarta. Según las noticias que se comparten en los grupos de WhatsApp de conductores, una manifestación política ha provocado el cierre de muchas calles de la zona.
Con todo, ella acepta el pedido. En el camino, comparte su ubicación en tiempo real y los datos de su destino con el grupo de WhatsApp de su comunidad de conductores, una práctica común entre los repartidores de motocicletas que trabajan para plataformas en línea en Yakarta. Cientos de grupos de WhatsApp altamente organizados forman la columna vertebral de las comunidades de conductores de la plataforma en esta ciudad, y se han convertido en un espacio donde reciben consejos sobre sus estrategias de trabajo, piden ayuda si llegan a tener accidentes y, como en el caso de Marina, solicitan información sobre los vecindarios en los que están a punto de aventurarse para completar un pedido. Ahí se le informa que el punto de entrega está cerca de una zonah merah, una zona roja a donde los conductores de plataformas no pueden ingresar debido a antiguos acuerdos entre los conductores de motocicletas convencionales y sus contrapartes “digitales”. Ella envía un mensaje al cliente por medio de la aplicación, solicitándole que recoja su pedido a 150 metros de distancia de la zonah merah. El cliente acepta de mala gana, pero a Marina le preocupa que su solicitud pueda hacer que este le ponga una mala calificación.
El gran número de decisiones que Marina tuvo que tomar con relación a este pedido es representativo de las limitaciones de la visión algorítmica del espacio urbano que la plataforma de movilidad despliega: una geografía plana e idealizada donde no existen fricciones, solo oferta y demanda. En este mundo, la primera parece moverse fácilmente a través de calles mapeadas hacia la segunda.
Sin embargo, en Yakarta los conductores conocen la realidad. En el transcurso de mis múltiples visitas de trabajo de campo a este lugar entre 2019 y 2020, Marina y otros conductores de Grab y Gojek compartieron conmigo su comprensión del espacio urbano. Está impregnada de relaciones sociales y obstáculos de infraestructura. Para hacer su trabajo, todos los días deben pensar qué rutas tienen más baches y qué semáforos permanecen más tiempo en rojo. Sus mapas mentales de la ciudad señalan qué lugares tienen una seguridad hostil, dónde pueden encontrarse con conductores de motocicletas tradicionales violentos, acuerdos específicos que deben cumplir, y restaurantes amigables al pie de la carretera que les permitirían tomar un descanso. También deben compensar las geolocalizaciones inexactas causadas por señales de GPS bloqueadas por la infraestructura cercana.
Se ha escrito bastante sobre la tecnología sin fricciones de las plataformas de transporte, que clientes y tecnólogos han celebrado por igual. Start-ups como Gojek y Grab han alcanzado un valor de más de 10 mil millones de dólares, sobre la base de proporcionar por fin una solución tecnológica simple a los caóticos mercados de movilidad del mundo en desarrollo. No obstante, su elegancia está impulsada y se basa en las mediaciones humanas de los conductores en la calle. Los mercados locales a los que afirman reemplazar son los que a menudo han proporcionado a los conductores el conocimiento de las limitaciones físicas y sociales a nivel local.
En Yakarta, la fluidez del funcionamiento de los mercados de taxis de motocicletas digitalizados y no digitalizados depende de las particularidades de las morfologías de la red de calles, las condiciones del tráfico y la agrupación espacial de los mototaxis en las calles. Es tarea del conductor unir las dos visiones del espacio urbano: la abstracta y la real. Sin embargo, la celebración de la digitalización vuelve al conductor completamente invisible, a pesar de que son sus conocimientos e ingenio los que permiten que las tecnologías parezcan exentas de fricciones. Aunque los algoritmos se vuelven cada vez más complejos, es difícil de replicar ese conocimiento granular local. Siempre habrá optimizaciones desconocidas que los algoritmos pasarán por alto y obstáculos en tiempo real que las empresas de tecnología, sin importar cuán organizadas estén, desconocerán.
Este despliegue de tecnosolucionismo a través de un algoritmo sin contexto es particularmente pernicioso cuando consideramos que el punto de vista que se asume como proveniente de ningún sitio viene, de hecho, de un lugar en específico: Silicon Valley. Hasta las nuevas empresas locales en los mercados emergentes heredan la creencia de Silicon Valley en las “soluciones tecnológicas” independientes del contexto. Así, los prejuicios occidentales pueden filtrarse en los supuestos sobre la movilidad en diferentes lugares. Por ejemplo, hasta hace poco, Google Maps no discriminaba entre calles intransitables de asentamientos informales y carreteras principales anchas. (Me familiaricé bien con este defecto de diseño cuando terminé atascando un automóvil prestado en los estrechos confines de un sinuoso asentamiento informal.) Los trabajadores en el terreno, cuyo sustento depende repentinamente de tales visiones algorítmicas incompletas, eventualmente resolverán estas brechas.
Entonces, las plataformas digitales no han eliminado las fricciones, las han trasladado a otra persona.
Este artículo es publicado gracias a la colaboración de Letras Libres con Future Tense, un proyecto de Slate, New America, y Arizona State University.
es candidata a doctora en el MIT y estudia la integración de plataformas de movilidad en mercados emergentes. Se enfoca en comprender los resultados inesperados y las eficiencias limitadas de la mediación algorítmica en el mercado de mototaxis del sudeste asiático.
