'Riders' asfixiados por el algoritmo: "Trabajo 11 horas al día toda la semana y si bajo el ritmo me penalizan"

Son las 20.30 horas. La lluvia en Madrid no ha dado tregua. Ese fenómeno que para muchos supone para muchos una restricción a la movilidad, sobre todo en plena calle, para Alejandro (24 años) significa más carga de trabajo. Él es repartidor de Glovo. Le acompañamos en una de esas jornadas que hace de lunes a domingo llueva, nieve o apriete el sol. "Empiezo a las 9.00 de la mañana hasta las 15.00; vuelvo a casa, salgo, de nuevo, a las 18.00 y termino a las 23.00, todos los días de la semana", detalla el 'rider'.

Pero a pesar de su esfuerzo y de los turnos maratonianos, para este tipo de plataformas de comida a domicilio no es suficiente, al menos no lo es para el algoritmo que manejan servicios como el de 'Glovo' o 'Uber Eats', las dos principales que operan en España . Porque disminuir el ritmo de trabajo o quedarse en casa para evitar mojarse equivale a que "te bajan de ránking", comenta Alejandro. Ese "ránking" al que alude es un sistema de puntuación que utilizan este tipo de empresas para clasificar a sus trabajadores por su eficiencia. Cuantos más pedidos acepta el repartidor, y en peores condiciones climatológicas, más le valora la 'app' y, por tanto, mayor preferencia a la hora de asignar los pedidos. Da igual las horas y los días que trabaje, si el algoritmo detecta que baja el ritmo de pedidos su categoría también baja, lo que se traduce en menos pedidos.

Pese a la intención de Glovo de abandonar el modelo de falsos autónomos, la realidad sobre el asfalto es bien distinta. Al ser Alejandro autónomo, el número de entregas que hace es lo que al final determina sus ingresos. "A ellos no les importa que tenga una urgencia, qué sé yo... acompañar a mi madre al hospital, eso tendría consecuencias negativas". De hecho, ya las ha tenido. "Llevaba toda la semana trabajando. Estaba cansado y me dolían las piernas. Descansé y salí más tarde. Me conecté tarde a la aplicación. Ese día me llegaron menos pedidos, apenas tuve trabajo".

El mecanismo torticero que encierra el algoritmo de las aplicaciones de 'delivery' ha suscitado el interés de varios expertos. Uno de ellos es Gaetano Priori, matemático italiano. Él comenzó a investigar la aplicación de Glovo hace ocho años por casualidad. "Conocí a algunas personas que trabajaban como 'riders'. "Un amigo mío me contó que un día, junto a otras personas, acudieron a una huelga para protestar contra la empresa por su modelo de falsos autónomos. Al día siguiente de participar en esa manifestación, la plataforma inhabilitó sus usuarios", relata Priori. La empresa alegó "errores técnicos", pero justamente esos "errores" afectaron a los que participaron en las protestas.

"A partir de ahí, empezamos a investigar qué datos toma la aplicación, a quién se los envía, etc", añade el experto. Gracias a las investigaciones descubrió que la filial de Glovo en Italia, no solo accedía a la ubicación de sus repartidores fuera de turno, sino que, en efecto, utiliza un sistema de puntuación entre sus trabajadores relegando a los que tienen puntuaciones baja. "Esto, obviamente, induce a tener que trabajar cada vez más duro para mantener la puntuación alta", explica el matemático.

Este 'control', más allá de la conciliación, no permite a los repartidores organizar sus propios horarios, pese a que muchos siguen siendo autónomos. Cuando llueve, Alejandro es consciente que apenas tiene capacidad para elegir: debe salir a repartir para sortear las 'represalias' del algoritmo. Así pues, nuestro 'rider' se dispone a reanudar la jornada en cuestión. Sus dos principales herramientas trabajo, la bicicleta eléctrica y el móvil, ambas envueltas en celofán para que no se mojen. Además, necesita ataviarse con un chubasquero, botas de agua, gorro, guantes para el frío, y un pasamontañas. Todo equipamiento en días como estos es poco, porque él ya sabe lo que es trabajar en estas condiciones meteorológicas sin la protección necesaria. "Cuando empecé a repartir no tenía los implementos de lluvia, llegué mojado, mojado a mi casa", cuenta mientras revisa de reojo si llega algún pedido. Aunque con o sin material para la lluvia, Alejandro no puede faltar, y menos con la que está cayendo. "La gente no sale de casa para no mojarse", afirma el joven repartidor. Afirmación que se pone de manifiesto en el siguiente pedido que recoge. Después de 15 minutos de bicicleta y otros tantos esperando a que el restaurante complete el pedido, su lugar de destino estaba a unos 100 metros. "En realidad, casi que mejor, así no gasto la electricidad de la bici", bromea Alejandro aliviado.

"Los pies los tengo helados, apenas los siento"

Para incentivar a los trabajadores a salir los días de lluvia, la compañía recompensa con más dinero por pedido entregado. Aunque según Alejandro, "tampoco es tanto". Normalmente, los pedidos un día corriente se pagan a tres euros, "cuando llueve te suben si acaso un euro más o dos; a veces ingresas cuatro o cinco euros, pero no siempre", confiesa el repartidor, que ya empieza a notar los efectos de trabajar toda una noche bajo el aguacero. "Los pies los tengo helados, apenas los siento", dice mientras se frota con las manos para entrar en calor.

Ciertamente, se hace duro un turno en estas condiciones. Pero hay más. Al acompañar a Alejandro en bicicleta nos damos cuenta de que, además del frío, conducir una bicicleta en Madrid, por la noche, en plena lluvia es un riesgo. Caídas, poca visibilidad -el agua te golpea en la cara continuamente- y atropellos. Riesgos cuya responsabilidad es única y estrictamente del repartidor. Al ser falso autónomo, jamás recaerá en la empresa. "No nos queda otra, necesitamos el dinero", zanja Alejandro entre la determinación y la resignación.

Ha terminado su jornada. 11 horas trabajando bajo la lluvia hacen un "total de 59 euros". Para el 'rider' este "ha sido un día bueno", porque ha habido muchos pedidos. Otras veces, por las mismas horas de trabajo ha llegado a ingresar "unos 30 euros o menos".

Antes de concluir el viaje y la conversación, Alejandro quiere dejar muy claro que la culpa de esta situación en ningún caso es del consumidor, sino de la plataforma que presta el servicio. "Tienen que ponerse en nuestros zapatos. Si elijo trabajar un día u otro no debería afectar a mi valoración". En definitiva, reclama tener la capacidad para elegir en qué condiciones hacer los repartos sin que una máquina decida si es más o menos apto para la tarea.