Enquanto a escala de IA dependia muito de trabalhadores nas Filipinas, Nigéria e Quênia, a abordagem da Uber distribuiu o trabalho em redes de transporte estabelecidas com a infraestrutura de conformidade e pagamento regulatória existente. “Isso ofereceu aos compradores corporativos preocupados com a soberania de dados que as plataformas tradicionais de crowdsourcing não conseguiram corresponder”, acrescentou Gogia.
As implicações mais amplas estendidas além da rotulagem de dados. “A estratégia da Uber reflete um realinhamento maior na economia digital, onde as plataformas de show não estão mais confinadas à mobilidade ou entrega de alimentos, mas estão se reformulando como infraestruturas de trabalho distribuídas para a IA”, observou Gogia. “O que o Uber lançou não é uma apresentação lateral, mas um plano de como outras plataformas podem monetizar seus ciclos de força de trabalho adormecidos”.
Para equipes de compras corporativas, a entrada da Uber forçou o recálculo estratégico. “Em áreas como varejo, logística e tecnologia do consumidor, onde os conjuntos de dados são vastos, mas não altamente sensíveis, o modelo da Uber é imediatamente atraente”, explicou Gogia. No entanto, “o desafio está em estender esse apelo a domínios regulamentados”, onde bancos, seguradoras e prestadores de serviços de saúde exigem ambientes auditivos rigorosamente controlados.
Fonte: Computer World
