Het algoritme als zaakwaarnemer voor de zp’er

In een recent artikel in Harvard Business Review over de zaken waar mensen de grootste moeite mee hebben als ze aangestuurd worden door een algoritme, kwam weer een interessant fenomeen naar voren. In het Engels heet dit ‘gaming the system’: begrijpen hoe het systeem werkt en daarop inspelen. Bijvoorbeeld door massaal met een groep Uber-chauffeurs op dezelfde plek tegelijk uit te loggen op een gemiddeld moment qua drukte. Hierdoor is de vraag in een bepaalde regio ineens veel hoger dan het aanbod, dus gaat de prijs van een rit omhoog en verdienen de chauffeurs voor die rit meer. ‘Surge pricing’ noemt Uber dit.

Technisch gezien is hier niets illegaals aan en ik heb er persoonlijk ook geen problemen mee. Eigenlijk is het een vorm van collectieve onderhandelingstactiek, waarbij de onderhandelingen bij Uber door een algoritme worden gevoerd dat niet slim genoeg is om deze tactiek goed te counteren. Niks mis mee.

Het nadeel van deze acties is dat er coördinatie nodig is, waarbij Whatsapp een belangrijke rol speelt vermoed ik, en mensen het initiatief nemen. Het kan niet voor elke rit gedaan worden en als er een patroon ontstaat, herkent het algoritme dat en past het zich waarschijnlijk aan.

Zaakwaarnemer van de gig worker

Mijn voorkeur zou het hebben om met gelijke middelen te strijden in de gig economy. We hebben algoritmes die de aansturing overnemen, waarom niet ook algoritmes die als zaakwaarnemer optreden namens de gig worker? Het inmiddels ter ziele gegane Dispatcher heeft zoiets jaren geleden gedaan voor chauffeurs. Dispatcher wist wat je voor voertuig had, een auto, een busje, een fiets, een bakfiets, noem het maar op. Dispatcher kende jouw exacte locatie en wist dus welk gig platform je de hoogste opbrengst per uur aanbood. Autobezitters kregen niet alleen Uber en Lyft suggesties, maar in de lunch bijvoorbeeld ook Deliveroo leveringen als die betere prijzen boden. Uiteraard moest je wel bij al deze platformen aangesloten zijn en had je de keuze om wel of niet te switchen.

Hetzelfde zou kunnen werken voor klussers, die op die manier klusplatformen kunnen afstruinen naar de klussen die hen het beste passen en het minste reistijd kosten. Een algoritme dat simpelweg een selectie maakt van de beste klussen waarop de klusser kan reageren in plaats van dat deze zelfstandig meerdere platformen zou moeten afstruinen. Suggesties met de best passende klussen zodat de acquisitietijd sterk afneemt en een klusser meer kan klussen.

Opdrachtgevers tegen elkaar uitspelen

Dus in plaats van sporadisch een zwakke plek te gebruiken in een algoritme gewoon de verschillende platformen tegen elkaar afzetten. Stel als zelfstandige de vraag ‘Wie biedt het meest voor mijn inzet’ en speel daar meteen op in. De platformen kiezen voor het zelfstandigen-model en zijn dus verplicht je de kans te geven om bij de concurrent te werken. Vanuit die positie kan je dus opdrachtgevers tegen elkaar uitspelen om van jouw diensten gebruik te (mogen) maken. Maar zonder een algoritme om je daarbij te helpen kost het te veel tijd om dat elke keer uit te zoeken. Dus: wie pakt de handschoen op?