Editor Top
Mientras que la IA de la escala dependía en gran medida de los trabajadores en Filipinas, Nigeria y Kenia, el enfoque de Uber distribuyó el trabajo a través de las redes de transporte establecidas con el cumplimiento regulatorio existente y la infraestructura de pago. «Esto ofreció compradores empresariales preocupados por las ventajas incorporadas de soberanía de datos que las plataformas tradicionales de crowdsourcing no podían igualar», agregó Gogia.
Las implicaciones más amplias se extendieron más allá del etiquetado de datos. «La estrategia de Uber refleja una mayor realineación en la economía digital, donde las plataformas de conciertos ya no se limitan a la movilidad o la entrega de alimentos, sino que se están reformulando como infraestructuras laborales distribuidas para la IA», observó Gogia. «Lo que Uber ha lanzado no es un espectáculo secundario, sino un plan de cómo otras plataformas pueden monetizar sus ciclos de fuerza laboral latente».
Para los equipos de adquisición empresarial, la entrada de Uber forzó recalculación estratégica. «En áreas como el comercio minorista, la logística y la tecnología de consumo, donde los conjuntos de datos son vastos pero no altamente sensibles, el modelo de Uber es inmediatamente atractivo», explicó Gogia. Sin embargo, «el desafío radica en extender esa apelación a los dominios regulados» donde los bancos, las aseguradoras y los proveedores de atención médica requieren entornos auditivos estrechamente controlados.
