Algoritmo e riders: il gioco illimitato

In qualche distretto cinese c’è più di qualcuno che definisce il progresso tecnologico come una cosa “folle e letale”.

Sono i cd. riders, ovvero fattorini che in moto o in bici consegnano cibo e, in questo caso, il sistema che gestisce ordini e consegne si mangia letteralmente il tempo.

I rider si suddividono in due tipologie: ci sono quelli addetti alle consegne speciali e quelli in crowdsourcing. I primi sono rider a tempo pieno con un salario di base garantito, regolati da un inizio e fine lavoro e soggetti ai feedback dei loro clienti. I secondi sono lavoratori part-time, non hanno un salario di base e possono anche rifiutare ordini che il sistema di consegna gli assegna (fermo restando che dopo un certo numero di rifiuti, questi non vengono più assegnati). Nessuno dei due tipi però ha un rapporto subordinato con la piattaforma perché si parla di agenzie interinali che fanno i contratti. Nell’immaginario collettivo siamo soliti pensare che dietro ci sia un sistema ben consolidato e architettato supportato da una straordinaria tecnologia basata sui dati.

Le piattaforme di consegne sono il risultato delle capacità di deep learning dell’algoritmo intelligente.

Ma il rider oltrepassa le fila e la struttura di una rete urbana a volte non rispettando il codice della strada e rischiando perfino la vita [secondo una ricercatrice dell’Accademia cinese di scienze sociali che dal 2017 studia la connessione tra rider e algoritmo, si stima che sempre più rider sono coinvolti in incidenti stradali: nella prima metà del 2017 in media ogni due giorni e mezzo un rider ha un incidente e a volte è mortale. Sempre nel 2017, a Shenzhen, in tre mesi sono stati feriti o morti 12 rider. Nel 2018, la polizia stradale di Chengdu, ha riportato che in sette mesi si sono verificati 196 incidenti in cui erano coinvolti rider]. Dunque il tempo è letteralmente lo stipendio di queste persone: se fanno tardi verranno redarguite non solo dal sistema, quindi dalla società che c’è dietro che lo pagherà di meno, ma anche dal cliente che può rilasciare un feedback negativo, additando dunque il fattorino come un ritardatario, incidendo sulla reputazione di tutto il gruppo.

Con l’ottimizzazione dell’algoritmo ha fatto aumentare i ricavi delle aziende cinesi di consegne a domicilio.

Tuttavia ciò che l’algoritmo non considera è la complessità della realtà. Ovvero, le variabili e gli imprevisti che possono costare caro ad un rider. Per fare un esempio: le attese per prendere un ascensore si erano decisamente ridotte durante la pandemia vista l’impossibilità di poter entrare nei condomini, comprensori o uffici. Per questo si lasciava il cibo all’ingresso e si guadagnavano minuti. Infatti, il fatturato degli acquisti online 2020, rispetto al periodo di gennaio-giugno del 2018 [396] e 2019 [615], è stato di 657 miliardi di euro. [Dipartimento del commercio elettronico e della tecnologia dell’informazione, ministero del commercio cinese].

All’algoritmo possono sfuggire sensi di marcia, semafori e imprevisti.

Perciò, alcune variabili non vengono considerate e alcune volte il navigatore indica anche una strada non propriamente corretta o comunque non la più veloce, considerando che ci troviamo in un mondo digitale il cui motto è “convenienza e velocità”. E questo ha fatto sì che i clienti incominciassero ad essere molto meno tolleranti e più critici ed esigenti verso il servizio e la qualità. È una spinta per migliorare sempre di più ma allo stesso tempo, i clienti, avranno una maggiore influenza sul mercato. Ed è presto detto, considerando che oggi sta svanendo il concetto di fedeltà al marchio, rendendo il consumatore pronto a cambiare fornitore in qualsiasi momento pur di ottenere ciò che vuole nel minor tempo possibile. La potenza della tecnologia è senza dubbio rilevante e imponente, in questo come in tanti altri ambiti della nostra vita, ma la stessa tecnologia mobile ha reso i consumatori impazienti di fronte ad un contrattempo incrementando così un gioco infinito che però l’algoritmo non è in grado di migliorare.

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