Uber testează în Statele Unite un concept care ar putea schimba fundamental economia platformelor digitale: şoferii şi curierii pot câştiga bani fără să conducă sau să livreze, îndeplinind micro-sarcini digitale direct din aplicaţia Driver. Aceste sarcini includ înregistrări scurte de voce, încărcări de imagini, texte scurte sau etichetări de conţinut, iar scopul lor este alimentarea sistemelor de inteligenţă artificială cu date relevante. Compania transformă astfel o reţea logistică globală într-un mecanism de producţie de date – o resursă esenţială pentru modelele AI.
Prin acest experiment, Uber intră într-un domeniu dominat de companii specializate precum Scale AI, Sama, Appen sau Mechanical Turk. Diferenţa este dată de amploarea şi autenticitatea bazei de utilizatori: milioane de oameni verificaţi, distribuiţi geografic, capabili să furnizeze rapid mostre diverse de date – vocale, vizuale sau textuale – verificate şi standardizate. În loc să cumpere seturi de date de la terţi, Uber îşi foloseşte propria infrastructură pentru a genera conţinut real, specific nevoilor sale.
Fiecare sarcină este mică, bine definită şi plătită punctual, ceea ce permite extinderea rapidă a modelului la nivel global. Pe termen scurt, Uber îşi diversifică veniturile cu o activitate potenţial mai profitabilă decât transportul clienţilor. Pe termen lung, compania îşi consolidează un avantaj competitiv greu de replicat: accesul direct la un flux constant de date autentice şi variate, generate de o reţea deja operaţională. În plus, verificarea existentă a utilizatorilor reduce riscul de fraudă şi creşte calitatea datelor, una dintre principalele probleme ale industriei.
Pentru şoferi şi curieri, iniţiativa poate aduce venituri suplimentare în perioadele de inactivitate, fără costuri de combustibil sau uzură a maşinii. Totuşi, beneficiile vin la pachet cu o serie de riscuri. Munca digitală fragmentată este adesea precar remunerată, cu tarife imprevizibile şi fără protecţie socială. În lipsa unor reguli clare, statutul lucrătorilor rămâne ambiguu, iar accesul la platformă poate fi limitat unilateral.
Mai grav, există o dilemă etică majoră: oamenii care contribuie la antrenarea AI-ului pot, indirect, să îşi reducă propriile oportunităţi de muncă în viitor. Cine deţine, de fapt, valoarea generată – platforma, modelul de inteligenţă artificială sau persoana care furnizează datele? În lipsa unor acorduri explicite, regulile platformei presupun de obicei o cesionare completă a drepturilor asupra datelor, chiar dacă acestea pot conţine informaţii sensibile, precum biometrie vocală, metadate de localizare sau imagini din spaţii private.
În faţa acestei transformări, devin esenţiale două principii: consimţământul informat, care să explice clar cum şi pentru ce sunt folosite datele, şi o politică de remunerare echitabilă, care să ţină cont de complexitatea şi valoarea fiecărei contribuţii. Pe măsură ce modelele AI devin tot mai dependente de date de calitate, alte platforme – din retail, livrări, comerţ online sau utilităţi – ar putea adopta strategii similare, valorificând reţelele lor de utilizatori activi.
Graniţa dintre utilizator şi lucrător digital devine tot mai difuză, iar legislaţia privind munca, protecţia datelor şi drepturile de proprietate intelectuală trebuie să ţină pasul. Pentru cei implicaţi, cheia este transparenţa: să înţeleagă pentru ce sunt plătiţi, ce drepturi cedează şi cum pot controla utilizarea datelor lor. Pentru platforme, provocarea este să menţină echilibrul între inovaţie şi încredere — o condiţie esenţială pentru sustenabilitatea pe termen lung a acestui model.
