Problemas de Appen ameaçam meios de subsistência de trabalhadores com baixos salários

A ex-executiva da Appen, Lisa Braden-Harder.

De acordo com Braden-Harder, a maior parte dos negócios da Appen envolve dois clientes principais.

“Estamos basicamente falando sobre Facebook e Google aqui”, diz ela. E agora essas empresas estão sendo afetadas à medida que a economia global desacelera o crescimento da publicidade digital, e os novos recursos de privacidade da Apple também estão afetando a receita de anúncios do Facebook.

Simplificando, os principais clientes de Appen espirram e Appen pegou um resfriado.

Analistas que cobrem a empresa reagiram duramente, e nem Bob Chen, do JP Morgan, que reduziu a avaliação da Appen no final do mês passado para apenas US$ 3. A Appen não negocia nesses níveis desde 2017.

“Seus maiores clientes estão começando a sentir os impactos de uma macro mais fraca [economic conditions] e começamos a cortar gastos de capital, o que resultou em um declínio significativo na base de receita da Appen e temos visibilidade limitada de quando isso pode melhorar”, disse Chen.

A ex-executiva da Appen, Lisa Braden-Harder.

Enquanto isso, os analistas do Macquarie citaram outro risco potencial negativo relacionado à pressão competitiva sobre os preços, bem como o risco de que a grande tecnologia reduza sua dependência de empreiteiros como Appen.

E os problemas de Appen mascaram outra questão crucial para seu futuro: a ética de crowdsourcing em que se envolve.

A questão foi levantada no início deste ano, quando a empresa apareceu com destaque em uma série do MIT Technology Review. A série explorou a ideia de que a indústria de IA está criando uma nova ordem mundial colonial com plataformas de crowdsourcing em uma corrida para encontrar – e explorar – trabalhadores mal pagos em todo o mundo. Foi intitulado: Como a indústria de IA está lucrando com o desastre.

Ele se concentrou em plataformas de marcação de dados como Appen e os milhões que eles terceirizam para esse trabalho – os chamados “trabalhadores fantasmas”. Esses trabalhadores marcam dados para gigantes da tecnologia por meio de pequenos pedaços de trabalho que recebem pagamentos igualmente modestos. A viabilidade da Appen e das plataformas concorrentes depende de sua capacidade de atribuir e pagar por esse trabalho com o mínimo de intervenção humana possível.

Isso coloca Appen contra os trabalhadores por uma parte de cada dólar ganho. Para o ano fiscal de 2021, a Appen gerou receita totalizando US$ 447,3 milhões (US$ 671,2 milhões). Ela pagou US$ 268,4 milhões por serviços de crowd-tagging, mas o salário médio de seus mais de um milhão de trabalhadores naquele ano foi de cerca de US$ 268 (US$ 391).

A Appen também enfrenta outras plataformas de marcação de dados que vasculham o mundo em busca da mão de obra mais barata. Se é um trabalho genérico que pode ser feito em qualquer lugar, então “você pode definitivamente fazer um run-down”, disse o ex-chefe da Appen, Braden-Harder.

Esta é uma das razões pelas quais ela deixou a Appen logo após o IPO com a crescente pressão para maximizar os retornos para os investidores.

“Eu meio que sabia que ia dar errado. Já havia pressão”, disse ela.

“Eu sabia que com esse modelo de negócios não havia muitas opções para um CEO, em termos de dar aos investidores australianos o que eles pareciam estar procurando.”

A série do MIT examinou como essas plataformas chegaram à Venezuela após o colapso de sua economia, que mergulhou sua classe média na pobreza e impulsionou a demanda por qualquer fonte de emprego. O colapso econômico da Venezuela produziu a combinação mágica de uma força de trabalho desesperada, mas educada, e conectividade com a internet.

Oskarina Fuentes Anaya foi uma das muitas pessoas obrigadas a recorrer à Appen como sua única fonte de trabalho. Ela fugiu da Venezuela para a Colômbia. Sua situação foi agravada por uma doença crônica que limitava suas opções de trabalho, mas Fuentes logo aprendeu o que era ter sua vida governada pelos algoritmos da plataforma que asseguravam a distribuição mais econômica de mão de obra às pessoas: mais de um milhão de funcionários da Appen.

“Todos nós ajudamos uns aos outros”, disse Fuentes ao MIT sobre o apoio que esses trabalhadores deram uns aos outros para compartilhar o pouco trabalho disponível.

A história do MIT narra cortes salariais, desespero para pegar o trabalho disponível cada vez menor e suspensões de contas – o que também desencadeou suspensões salariais com dependência limitada de um operador humano das plataformas.

“O que começou na Venezuela criou uma expectativa entre os players da indústria de IA sobre quão pouco eles deveriam pagar por esses serviços, e criou um manual de como respeitar os preços em que os clientes confiam”, a história do MIT explica. .

Durante a crise econômica da Venezuela, sua moeda foi declarada sem valor e dinheiro se espalhou pelas ruas.

Durante a crise econômica da Venezuela, sua moeda foi declarada sem valor e dinheiro se espalhou pelas ruas. Crédito:PA

Embora a rotulagem de dados fornecesse uma tábua de salvação para trabalhadores como Anaya, também os expunha a uma escala darwiniana de exploração, à medida que as plataformas cortavam seus salários e suspendiam contas – e meios de subsistência – em uma corrida descendente contínua.

Os perigos incluem críticas severas ao cliente que podem resultar na suspensão da conta, tarefas ambíguas e erros administrativos que podem fazer com que uma conta seja suspensa por meses.

Julian Posada, professor associado de Yale que estudou esses serviços de crowdsourcing na América do Sul, diz que há um enorme desequilíbrio de poder que favorece plataformas que têm o poder de definir suas próprias regras. Eles podem literalmente viajar pelo mundo em busca de mão de obra barata para realizar essas tarefas domésticas.

Mas a população educada da Venezuela, a grande infraestrutura de antes do colapso da economia do petróleo – forneceu uma rara combinação de ingredientes que a tornou perfeita para esses empreiteiros, diz Posada.

“Então, por um lado você tem a infraestrutura para o trabalho. Por outro lado você tem pessoas que estão em crise com os níveis mais altos de inflação, então você pode pagar o mais baixo possível”, diz Posada.

No começo foi um bom trabalho.

Para construir uma rede viável de colaboradores, essas plataformas ofereciam bônus e, em um caso, até pagavam a esses trabalhadores terceirizados uma taxa horária. Mas assim que atingiram a massa crítica, muitos desses pagamentos desapareceram e as taxas de pagamento caíram.

Em um caso, uma plataforma investigada pela Posada deixou acidentalmente seus dados de pagamento para milhares de trabalhadores em uma planilha pública do Google.

Ele diz que forneceu uma imagem clara da relação entre o aumento da frequência e a queda dos salários.

“Quanto mais pessoas aderiram, menos pessoas ganharam”, diz ele.

À medida que a situação melhora lentamente na Venezuela, com o aumento dos preços do petróleo, o truque será encontrar o próximo mercado de trabalho de baixo custo com pessoas suficientes desesperadas para encontrar trabalho.

“Na próxima vez que houver um país em crise, eles provavelmente estarão lá, desde que haja computadores e pessoas desesperadas”, diz Posada.

Após a história do MIT, Appen começou a enfatizar o tratamento de sua força de trabalho terceirizada que inclui o código de ética da empresa.

Ele citou uma pesquisa interna com 7.000 trabalhadores no final do ano passado, indicando que 17% estavam desempregados de longa duração antes de ingressar na Appen, 16% viviam abaixo da linha de pobreza global. Sessenta e três por cento usaram a renda da Appen para sustentar sua família ou pagar sua educação.

Mas outra figura estava dizendo. Em seu relatório anual, a Appen relatou a pesquisa mostrando que 67% identificaram a Appen como sua principal fonte de renda.

Em resposta às perguntas, Appen disse: “Estamos comprometidos em fornecer pagamento justo e tratamento ético ao nosso público. Nosso Código de Ética da Multidão afirma explicitamente que nosso objetivo é pagar à nossa multidão acima do salário mínimo em todos os mercados em todo o mundo em que operamos. Para ajudar a orientar nossos clientes, temos um recurso de compensação justa disponível em nossa plataforma. »

A Appen também ajusta seu salário por tarefa ao salário mínimo da localidade do trabalhador. Isso significa que trabalhadores de um país pobre recebem menos para realizar a mesma tarefa que alguém de um país mais rico. Na história do MIT, Appen disse que viu um aumento na fraude onde os usuários usaram VPNs para acessar ofertas de compensação mais altas em outros países.

Braden-Harder, por sua vez, não se impressiona com a retórica sobre o salário mínimo que é estabelecido pelos estados americanos e tende a ser muito baixo.

“Você pode pagar o salário mínimo legal e ainda pagar salários de pobreza”, diz ela.

Posada citou um projeto de trabalho justo recente que analisou as condições de trabalho em todas as plataformas de crowdsourcing e descobriu que nenhuma atendia aos padrões mínimos. Mas Appen era o melhor de um bando ruim.

“É tipo, o melhor do pior. Eles têm padrões, eles têm regras”, diz ele.

Braden-Harder se aposentou de seu cargo de liderança e atualmente é membro do conselho consultivo do Global Social Benefit Institute da Santa Clara University.

Ela ajuda a orientar start-ups globais como a administrada no Quênia por um graduado universitário australiano que fornece refeições escolares.

“Acho que todos nós, inclusive eu, acreditamos que as empresas podem fazer as coisas para o bem, mas é preciso ter o modelo de negócios certo”, diz ela.

Quando se trata de resolver o problema do crowdsourcing, Braden-Harder diz que as grandes empresas precisam mudar a forma como pensam sobre a compra desses serviços.

“Na minha experiência, o sourcing é o lado ruim de qualquer negócio, porque o mesmo cara que compra papel higiênico para grandes empresas também compra esses serviços.”

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