In de platformeconomie is na deeleconomie de ‘gig economie’ de grote ‘next big thing’. Met de potentie van de gig economie verbaast het mij overigens enorm dat hier vanuit overheid en wetenschap nog zo weinig aandacht aan wordt geschonken.
Dit stuk pakt de Tegenlicht strategie: je bespreekt grote vraagstukken (werkgeluk, inwisselbaarheid, etc.) en pakt een concreet voorbeeld om het onderwerp een gezicht geven. Een begrijpelijke keuze, maar ook eentje met beperkingen. Het verhaal van hoofdpersoon Jan (hij wil niet met zijn achternaam in de krant, maar geeft wel zijn beroep naast Uber X en leeftijd prijs, waardoor Uber zo kan achterhalen wie Jan is) is vrij positief, maar hij heeft dan ook nog een andere baan, waardoor de effecten van het werken voor een app worden afgevlakt. Het enige negatieve punt wat hij kan bedenken is dat hij nooit contact heeft met zijn mede chauffeurs. Interessant is in het bijgevoegde YouTube filmpje van Uber de hoofdpersoon zegt dat ‘zijn mede chauffeurs meer dan vrienden zijn geworden en altijd voor hem klaar staan’.
Aangestuurd door een app
“Volgens onderzoek van de Amerikaanse universiteit Carnegie Mellon naar chauffeurs van Uber en van concurrent Lyft, zijn chauffeurs grotendeels tevreden over dit soort ‘algoritmisch management’ omdat het wordt ervaren als objectief en eerlijk. „Maar er ontstaan problemen als het algoritme iets opdraagt dat onredelijk is, bijvoorbeeld een heel kort ritje, of het oppikken van een passagier heel ver weg”, schrijft onderzoeker Min Kyung Lee” Wat ik zelf in de gebruikersgroepen veel terug zie komen is dat het misschien wel fijn is om een algoritme als baas te hebben (zie ook het stuk ‘MIT scientists say people would rather take orders from a robot than their boss’), maar dat wanneer je puur door een algoritme wordt aangestuurd én beoordeeld er geen ruimte meer is voor nuance, flexibiliteit én dat fouten bijna altijd bij de worker worden neergelegd. In een lopende band omgeving zal het naar mijn mening dus vaker goed werken om een algoritme als baas te hebben: het gaat immers om een gecontroleerde omgeving en in veel gevallen een individu versus een machine die een repeterende handeling doet. Maar wanneer het van bijvoorbeeld individuele klant versus schoonmaker gaat, dan komen er veel en veel meer variabelen bij kijken. De klant is geen ervaren facility manager en heeft geen goed inzicht in wat goed, redelijk en kwaliteit is. Waardoor er altijd ruimte moet zijn voor nuance: als worker heb je geen niet alle factoren onder controle. Verre van.
Werkrelatie?
In het stuk wordt ingegaan op de vraag of platformen werkgever zijn of niet. Koen Frenken zet terecht vraagtekens hierbij en in het stuk ‘British Uber drivers are employees entitled to minimum wage and holiday pay, tribunal rules‘ zie je dat ook de Britse rechter hier zo over denkt. De discussie werkrelatie wordt ook in het stuk ‘Zullen digitale jobs voldoende betalen?‘ aangehaald.
Conclusie
Hoe groter en dominanter een platform wordt, hoe groter bepaalde problemen, zoals inwisselbaarheid, ook worden. Belangrijke noot bij dit stuk is wel dat je je moet beseffen dat het soort platformen (Uber, Helpling, Deliveroo) waar we nu over praten makkelijk inwisselbare arbeid faciliteren. Ik heb een tijd geleden een onderzoekje gedaan naar dit soort platformen en hierbij ontdekte ik dat je arbeid platformen kunt opsplitsen in 2 soorten platformen:
- Platformen die makkelijk aan te leren en door nagenoeg iedereen uit te voeren arbeid faciliteren (schoonmaak, chauffeur, bezorger). Deze platformen richten zich voornamelijk op de klant kant en houden de worker kant flink onder controle: weinig data vrijgeven, strak aansturen, snel en eenvoudig afstraffen, etc. Dit zorgt er voor dat zij het platform nodig blijven hebben om überhaupt werk te hebben: de workers bouwen zelf geen eigen reputatie en klantenbestand op en blijven afhanjelijk;
- Platformen die skilled professionals faciliteren. Oftewel: professionals die een specifieke skill hebben, hier veelal ook al klanten voor hebben en het platform puur gebruiken als middel om extra werk (vaak de verloren uurtjes) te krijgen. Hier zie je dat de platformen de workers faciliteren om een betere professional te zijn: een eigen profielpagina met referenties.
Grofweg zie je hier ook in het verdienmodel van het platform een verschil: marge op transactie versus abonnement of advertentie modellen. Enerzijds omdat de platformen weten dat ze groep 2 nooit alles via het platform kunnen laten doen, maar ook omdat het type werkzaamheden zo divers en per casus verschillend te zijn, dat ze niet makkelijk zijn te standaardiseren. Waar een rit van A naar B de variabelen tijd en afstand genoeg zijn om automatisch tot een prijs te komen heb je voor een verbouwing een intensief traject voordat je tot een prijs komt.
