El reconocimiento facial precariza (aún más) el día a día de los repartidores de comida a domicilio
En el trabajo, Sami* debe someterse a múltiples controles de identidad. Uber Eats, la plataforma para la que trabaja, le pide regularmente que se haga una foto para demostrar que es el titular de la cuenta registrada en la aplicación, so pena de bloqueo. Pero tiene un problema: como la mayoría de los repartidores en bicicleta de la zona parisina, Sami es un trabajador sin papeles.
Su situación administrativa no le permite ser ni asalariado ni microempresario. “Cuando la aplicación me pide un selfie, voy a ver al propietario de la cuenta y le pido una foto. Esto me puede pasar tres o cuatro veces al día, precisa el repartidor. ¡Pero a algunos compañeros les pasa hasta diez veces!”
En los últimos años, el reconocimiento facial es el pan de cada día de los repartidores pertenecientes a plataformas de reparto de comida. Esta tecnología tan intrusiva se utiliza desde el momento en que se abre la cuenta. En 2022, en el marco de la carta de compromiso para la lucha contra el fraude y la subcontratación irregular, Uber Eats y Deliveroo, los principales actores del sector, se comprometieron a “desarrollar nuevas herramientas tecnológicas que faciliten la detección de documentos fraudulentos utilizados por los titulares de cuentas”.
Las dos plataformas refuerzan así los controles durante la creación de cuentas. Están desarrollando colaboraciones con empresas proveedoras de servicios de verificación de identidad a distancia, certificadas por la Agencia Nacional de Seguridad de los Sistemas de Información (Anssi).
Uber opta por una solución basada en una tecnología desarrollada por Ubble, una start-up francesa especializada en la verificación de identidad adquirida en 2022 por el especialista en pagos seguros Checkout.com.
“Deliveroo realiza un control riguroso de los documentos de identidad de todos sus repartidores antes de cualquier colaboración”, detalla su competidor, que subcontrata a la empresa Entrust. “Estos controles van acompañados de verificaciones que son posibles gracias a herramientas de reconocimiento facial destinadas a garantizar que el titular de la cuenta corresponde a la identidad que se ha facilitado a la plataforma.”
Las dos empresas van aún más lejos. Cada día realizan cientos de controles de identidad a su plantilla de repartidores. “Deliveroo solicita esa información al conectarse, con cada vez más controles realizados durante el día en los últimos meses”, señala Circé Lienart, coordinadora de la Maison des coursiers, una asociación que ofrece un lugar de descanso y organización para los repartidores de París y Burdeos.
Sistema de identificación biométrica
Uber no ha esperado a las peticiones del Estado para controlar a su gente. Además de la tecnología Ubbl, la empresa utiliza desde 2019 una solución de reconocimiento facial operada por Microsoft y descrita modestamente como “un software de comparación de fotos”.
“Esas verificaciones se realizan de forma aleatoria para garantizar su eficacia”, detalla la empresa, que precisa que todos los repartidores son controlados al menos una vez a la semana. “Si las fotos no coinciden o si no se realiza la verificación, la cuenta podrá ser objeto de una suspensión temporal para proceder a verificaciones adicionales”.
“Se trata de un sistema de visión por ordenador, que se basa en la identificación de una serie de puntos para reconocer una cara y compararla con una imagen de referencia”, analiza Maxime Cornet, doctorando en sociología en el Instituto Politécnico de París. “Es un sistema de identificación biométrica según todas sus definiciones técnicas y legales.”
El sistema dista mucho de ser fiable al 100 % y prácticamente no hay posibilidad de impugnación cuando Uber decide cerrar una cuenta
Maxime Cornet, conocido por su trabajo de investigación sobre la subcontratación en el sector de la inteligencia artificial, participa en el proyecto europeo GDPoweR, gracias al cual ha tenido acceso a los datos personales de más de 150 repartidores y conductores.
El análisis detallado de los datos, al que Mediapart ha tenido acceso, permite comprender el funcionamiento de la herramienta: analiza más de veinte de puntos a partir de selfies, desde el uso de gafas hasta el de accesorios en la cabeza, pasando por la posición de los ojos.
“El sistema dista mucho de ser fiable al 100 % y prácticamente no hay posibilidad de impugnación cuando Uber decide cerrar una cuenta por sospecha de uso compartido”, señala el investigador. En 2022, una investigación de la periodista india Varsha Bansal también reveló los sesgos racistas de la herramienta de reconocimiento facial utilizada por Uber, incapaz de reconocer correctamente a los conductores de origen indio.
Precariedad administrativa
En Uber Eats, cada mes, esta tecnología provoca la suspensión de varios cientos de cuentas de repartidores. Vendida como una tecnología que permite luchar en última instancia contra el trabajo no declarado, esta herramienta solo tiene, en realidad, un impacto marginal en ese aspecto.
“La gran mayoría de los repartidores se encuentran hoy en día en una situación de precariedad administrativa”, recuerda a Mediapart Marwân-al-Qays Bousmah, investigador del Instituto Nacional de Estudios Demográficos (Ined) y coordinador del estudio Santé-Course, que recopila las respuestas de varios cientos de personas que trabajan en París y Burdeos, y cuyos resultados se publicarán próximamente.
Diversas fuentes estiman que el porcentaje de repartidores no declarados oscila entre el 50 % y el 70 %, algo que Deliveroo niega. “Los resultados preliminares nos permiten afirmar que los repartidores trabajan más de sesenta horas semanales de media, por menos del salario mínimo interprofesional”, detalla el investigador.
Si te suspenden, puedes encontrar fácilmente una nueva cuenta, pero el propietario de la primera cuenta nunca te devolverá tu dinero
“La precariedad administrativa parece estar en el centro del modelo económico de las plataformas”, confirma Kévin Poperl, ingeniero de estudios del Instituto de Investigación para el Desarrollo (IRD) y, desde 2017, también de la aventura CoopCycle, que ha creado un software competidor del de las plataformas privadas.
Bajos ingresos, condiciones laborales difíciles, situación jurídica precaria... Ese trabajo solo atrae a quienes no tienen otra opción. “Solo los indocumentados hacen ese trabajo”, resume Jalil*, miembro del colectivo para la integración y la emancipación de los repartidores (Ciel), que defiende la regulación de los repartidores indocumentados.
Para trabajar, las personas en situación de precariedad administrativa simplemente alquilan una cuenta a un tercero. “Se trata sobre todo de ex repartidores que cambian de actividad y subalquilan su cuenta con tarifas más o menos variables, no de una red organizada”, detallan Kévin Poperl y Marwân-al-Qays.
Cerca del 95 % de los repartidores declaran no estar cubiertos por un seguro proporcionado por la plataforma. Casi un tercio no tiene ninguna cobertura sanitaria, a pesar de que se encuentran en una situación de fragilidad física y psicológica. La política de reconocimiento facial les somete a una presión aún mayor.
“El dinero llega a la cuenta del titular”, describe Jalil. Si te suspenden, puedes encontrar fácilmente una nueva cuenta, pero el propietario de la primera cuenta nunca te devolverá tu dinero.”
Esta nueva capa de angustia se suma a la sensación de control algorítmico que experimentan cada día casi tres cuartas partes de los repartidores, según el estudio Santé-Course. Conscientes de que la plataforma los vigila y controla constantemente, se sienten obligados a seguir sus instrucciones, por miedo a perder su cuenta.
Entrenamiento de software
¿Qué hacen Uber y Deliveroo con los datos recopilados? “Los conjuntos de datos creados por plataformas como Uber permiten, como mínimo, entrenar el software que desarrolla su proveedor”, afirma Assia Wirth, doctoranda en la ENS Paris-Saclay, cuya tesis versa sobre la producción de tecnologías de análisis facial. “La creación de conjuntos de datos procedentes de poblaciones minoritarias, como es el caso de los repartidores en bicicleta, permite consolidar las bases de datos existentes, que están compuestas en su mayoría por personas blancas”.
Microsoft es la única empresa que explica claramente, tras contactar con ellos, que no utiliza los datos recopilados sobre los repartidores de Uber para entrenar sus algoritmos. “Llevamos a cabo nuestras operaciones de acuerdo con todas las leyes y reglamentos”, se limita a indicar Checkout.com, el otro socio de Uber.
“Entrust solo puede tratar los datos personales, tanto legal como contractualmente, para prestar servicios a Deliveroo y siguiendo sus estrictas instrucciones”, asegura Deliveroo. Preguntados por Mediapart, Entrust no respondió sobre el punto específico de la reutilización de los datos con fines de entrenamiento.
En Francia sigue desarrollándose el reconocimiento facial, de especial interés para el mundo del trabajo temporal. Iziwork, una plataforma de trabajo temporal adquirida por Proman, una de las principales empresas de trabajo temporal del país, ya ha dado el paso.
“La empresa está probando una solución que permite verificar la coincidencia entre los trabajadores temporales que se presentan en las instalaciones del cliente y la persona que ha sido contratada previamente por nuestros servicios”, detalla el servicio de comunicación de la empresa, que asegura que “el trabajador temporal sigue siendo libre de aceptar o rechazar el control propuesto a través de la aplicación”. Iziwork también indica que los datos biométricos no se utilizan con fines de entrenamiento de modelos.
Caja negra
Esta investigación se ha llevado a cabo en colaboración con la AI Accountability Network del Pulitzer Center.
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* Los nombres de los repartidores se han modificado a petición suya.
Traducción de Miguel López
