A Uber deu início a um programa-piloto nos Estados Unidos que permite a motoristas e entregadores realizarem microtarefas de rotulagem de dados diretamente no aplicativo para treinar modelos de inteligência artificial (IA). A iniciativa oferece remuneração extra aos parceiros, que poderão gravar áudios, capturar imagens e enviar documentos em idiomas específicos, entre outras atividades.
Meta é transformar a própria frota em base de dados
O projeto surge poucas semanas após a aquisição da startup Segments.ai, especializada em classificação de dados para IA. Com a operação, a empresa busca aproveitar a extensa rede global de condutores para coletar informações visuais e sonoras capazes de alimentar algoritmos internos. A proposta inclui tarefas como:
• Fotografar partes externas e internas do veículo;
• Gravar a própria voz em dialetos locais;
• Registrar imagens de documentos escritos em línguas determinadas.
Executadas dentro do app, essas microtarefas são remuneradas individualmente. Segundo analistas de mercado, esse formato cria um fluxo constante de dados rotulados que dispensa serviços terceirizados de grande porte, reduzindo custos operacionais e acelerando o treinamento de modelos.
Embora o piloto ocorra primeiro em solo norte-americano, motoristas na Índia já participam de testes semelhantes, sinalizando a intenção de ampliar o programa de forma gradual.
Concorrência direta com plataformas de rotulagem
Ao envolver sua própria força de trabalho, a Uber entra no segmento atualmente liderado por companhias como Scale AI e Amazon Mechanical Turk, que reúnem freelancers para executar tarefas simples, mas críticas à qualidade de qualquer sistema de inteligência artificial. Relatórios do setor indicam que a demanda por dados anotados deve crescer mais de 20 % ao ano até 2028, impulsionada por aplicações em veículos autônomos, assistentes virtuais e reconhecimento de imagem.
Especialistas apontam que a Uber possui duas vantagens competitivas: a escala — milhões de parceiros conectados diariamente — e a diversidade geográfica, capaz de gerar bases de dados em múltiplos idiomas e cenários urbanos. Ao mesmo tempo, há desafios relacionados à padronização da coleta e à validação de qualidade, pontos cruciais para evitar viés nos modelos.
Pacote de mudanças amplia transparência e segurança
O piloto de IA faz parte de um conjunto mais amplo de atualizações anunciadas para a plataforma de motoristas nos Estados Unidos. Entre as novidades, o aplicativo passa a exibir:
• Mais detalhes de cada corrida na tela de oferta – origem, destino, valor e tempo estimado, permitindo decisão mais informada;
• Novo mapa de calor – áreas de alta demanda agora mostram tempo médio de espera e indicação de tarifa dinâmica;
• Filtros de escolha de passageiro – motoristas podem definir nota mínima para aceitar usuários e, no caso de condutoras, optar por atender apenas mulheres, recurso semelhante ao U-Elas disponível no Brasil desde 2020.
Em medidas voltadas à reputação, a empresa passou a ouvir a versão dos motoristas antes de aplicar penalidades decorrentes de reclamações. Passageiros que apresentarem denúncias falsas poderão ser banidos. Para infrações leves, o usuário não ficará bloqueado integralmente, mas terá acesso restrito a algumas categorias de serviço. Violações graves ainda levarão ao desligamento definitivo.
Imagem: Vitor Pádua
O que muda para motoristas e mercado de trabalho
Para os parceiros, as microtarefas representam uma nova fonte de renda que pode ser executada entre viagens ou durante períodos de baixa demanda. Segundo economistas do trabalho, a oferta reforça o modelo de “gig economy”, no qual múltiplas atividades curtas compõem o rendimento mensal do trabalhador.
Do ponto de vista corporativo, a companhia amplia sua vertical de tecnologia sem depender exclusivamente de fornecedores externos. Caso o piloto seja bem-sucedido, a iniciativa pode criar um ecossistema interno de produção de dados que alimente projetos como roteirização inteligente, previsão de demanda e, futuramente, condução autônoma.
No entanto, o programa ainda não tem previsão para chegar ao Brasil. Especialistas em regulação lembram que o tratamento de dados pessoais e a remuneração por tarefa precisariam respeitar as diretrizes da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e da legislação trabalhista local.
Na prática, o novo recurso pode afetar a rotina do usuário final ao acelerar o desenvolvimento de funcionalidades baseadas em IA, como estimativas de rota mais precisas ou sistemas de segurança aprimorados. Para o mercado, a estratégia demonstra como empresas de mobilidade podem diversificar receitas explorando a própria comunidade de prestadores.
Curiosidade
O termo “Mechanical Turk”, usado hoje para plataformas de microtarefas, tem origem em um autômato de xadrez do século XVIII que, na verdade, escondia um jogador humano em seu interior. A analogia segue atual: por trás de muitos sistemas de inteligência artificial, há pessoas responsáveis por rotular e verificar milhares de dados — agora, inclusive, motoristas da Uber.
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