Durante mucho tiempo, la automatización se imaginó como una cuestión de fábricas: brazos mecánicos que reemplazaban manos humanas en una línea de montaje. Esa imagen sigue existiendo, pero ya no explica lo más extendido del fenómeno. Hoy la automatización más común no reemplaza a una persona en una fábrica: organiza su jornada, le asigna pedidos, le calcula el puntaje, le cambia la tarifa sin avisarle. No es el robot que hace el trabajo en lugar del trabajador. Es el sistema que le dice al trabajador cómo, cuándo y a qué precio hacerlo.
Dirigir, evaluar, disciplinar: las 6 R del control algorítmico
La literatura académica sobre este cambio tiene un nombre preciso: gestión algorítmica. Una de las revisiones más citadas, publicada por Katherine Kellogg, Melissa Valentine y Angèle Christin en 2020 en Academy of Management Annals, propone entenderla no como una herramienta neutra, sino como una forma de control que asume tres funciones clásicas de la jefatura: dirigir, evaluar y disciplinar. Su definición del modelo:
"Encontramos que el control algorítmico en el trabajo opera a través de seis mecanismos principales, que llamamos las '6 R': los empleadores pueden usar algoritmos para dirigir a los trabajadores restringiendo y recomendando, evaluar a los trabajadores registrando y calificando, y disciplinar a los trabajadores reemplazando y recompensando" (texto original: "We find that algorithmic control in the workplace operates through six main mechanisms, which we call the '6 Rs'—employers can use algorithms to direct workers by restricting and recommending, evaluate workers by recording and rating, and discipline workers by replacing and rewarding").
Es una revisión teórica, no un estudio con datos de un país en particular: sintetiza investigaciones de todo el mundo sobre plataformas digitales, almacenes, call centers y servicios. Su valor está en ordenar lo que, desde afuera, parece desordenado: un repartidor que recibe pedidos, un conductor que es calificado por estrellas, un trabajador que es desactivado sin entrevista previa no están frente a fallas aisladas de una app. Están frente a un sistema que dirige restringiendo opciones, evalúa registrando cada movimiento y disciplina reemplazando sin necesidad de despedir.
Paraguay: repartidores y conductores bajo puntaje
En Paraguay, esa forma de organizar el trabajo ya tiene nombres y empresas concretas. El informe Fairwork Paraguay 2025, elaborado por TEDIC en alianza con el Oxford Internet Institute y publicado en febrero de 2026, evaluó seis plataformas que operan en el país: Bolt, Uber y MUV en transporte de pasajeros, y PedidosYa, Monchis y Helpers en reparto y servicios. No es una encuesta de opinión: es una auditoría basada en cinco principios internacionales de trabajo justo —pago justo, condiciones justas, contratos justos, gestión justa y representación justa—.
Su hallazgo más directo para este ensayo:
"Ninguna de las seis plataformas evaluadas garantiza el salario mínimo nacional una vez descontados los gastos operativos... Se documentaron protestas de trabajadores debido a aumentos arbitrarios de comisiones y cambios de tarifas sin previo aviso".
El informe no mide automatización en call centers ni en el agro con sensores —los propios autores aclaran que el INE y el MTESS no incluyen todavía módulos específicos sobre control algorítmico en sus encuestas— pero sí documenta con precisión el núcleo del modelo: fijación automatizada de tarifas, asignación despersonalizada de viajes y pedidos, puntajes de reputación que condicionan el acceso a más trabajo y ausencia de canales humanos de apelación ante bloqueos o desactivaciones.
Un informe anterior, pionero, ayuda a entender el contexto estructural de ese hallazgo. La OIT, en colaboración con el Centro de Análisis y Difusión de la Economía Paraguaya (CADEP), publicó en diciembre de 2021 "Desafíos para el trabajo decente: El trabajo en plataformas digitales en Paraguay". Allí se describía un mercado urbano de plataformas sostenido sobre acuerdos verbales, sin cobertura previsional y con alta percepción de autonomía entre los prestadores. Es un diagnóstico exploratorio —basado en microdatos de la EPHC 2019 y entrevistas, previo a la expansión masiva de 2022-2026— y por eso no trae una cifra oficial consolidada de cuántos trabajadores de plataformas hay en el país.
Las estimaciones disponibles sobre volumen vienen, justamente, de fuera del sistema estadístico oficial. Según registros de cuentas activas recogidos por el propio informe Fairwork y por sitios de monitoreo sectorial como Finiquito Justo, Bolt concentraría alrededor de 20.000 cuentas de conductores registradas en Paraguay, y el sector completo de movilidad y reparto se movería entre 20.000 y 23.000 personas entre ingreso principal y secundario. No es un dato del INE —el Instituto no cuenta con una categoría ocupacional específica para "conductor de app" en la EPHC—, sino un conteo de cuentas habilitadas declarado por gremios y plataformas, con posible solapamiento por pluriempleo o cuentas compartidas. No lo uso como cifra dura: lo menciono para dimensionar que no hablamos de un nicho marginal, sino de miles de personas trabajando bajo las 6 R descritas por Kellogg.
La autonomía que no era tal
Buena parte del relato de estas plataformas se sostiene sobre una palabra: autonomía. Ser tu propio jefe, manejar tus horarios, elegir cuándo conectarte. Ya analizamos en la ilusión de la autonomía: el peaje del cuentapropismo el costo oculto de esa promesa cuando se traslada al cuentapropismo en general: la libertad que se celebra rara vez incluye la protección social que se pierde en el camino.
En el caso de las plataformas, la autonomía es todavía más paradójica. El trabajador puede elegir cuándo conectarse, pero no puede elegir la tarifa, ni el criterio con el que se le asignan los pedidos, ni el modo en que su puntaje se calcula, ni el procedimiento para apelar una desactivación. Dirige su moto o su auto, pero no dirige las reglas que organizan su trabajo. Es una autonomía de horario dentro de una subordinación de criterio: exactamente el tipo de control que el modelo de las 6 R busca nombrar.
La formalidad que no protege y la ley que llega tarde
Esa subordinación ocurre, además, dentro de un mercado laboral donde la formalidad ya no garantiza por sí misma protección. Lo vimos en detalle en trabajo estable en crisis: cuando la formalidad ya no protege: el 60,1% de informalidad general y el hecho de que más de la mitad de los empleados privados informales trabajen dentro de empresas formalmente registradas muestran que el problema no es solo estar afuera del sistema, sino estar adentro sin derechos efectivos.
Los trabajadores de plataformas encajan en ese mismo punto ciego, pero con una capa adicional: ni siquiera aparecen como asalariados en los registros clásicos. El informe OIT-CADEP ya señalaba en 2021 la prevalencia de acuerdos verbales y la falta de acceso a previsión social. Cinco años después, el informe Fairwork confirma que esa desprotección persiste, ahora mediada por un algoritmo que fija comisiones y tarifas de forma unilateral.
Es el mismo dilema que analizamos en regular la innovación: leyes que llegan tarde: la tecnología de gestión avanza más rápido que la capacidad institucional para nombrarla, medirla y regularla. No es casual que el INE no tenga todavía un código específico para este tipo de ocupación en su encuesta continua, ni que el MTESS no publique series sobre duración de contratos o rotación en plataformas. Cuando el trabajo se organiza por puntaje y no por contrato escrito, los instrumentos tradicionales de medición tardan en alcanzarlo.
El mismo mecanismo, en la vida cotidiana
Este costado laboral de la automatización tiene un espejo cotidiano que ya exploramos en la automatización silenciosa: cuando la tecnología decide por nosotros y dejamos de notarlo. Allá el foco estaba en cómo los sistemas filtran qué vemos, qué ruta tomamos o qué respuesta aceptamos sin revisar, y cómo la confianza en la herramienta desplaza el esfuerzo de pensamiento crítico de reunir información a verificarla.
Acá el mecanismo es el mismo, pero el costo cambia de lugar: no es solo que delegamos decisiones pequeñas sin notarlo, es que delegamos parte de la relación laboral misma —quién asigna, quién evalúa, quién disciplina— a un sistema sin rostro humano al que es difícil apelar. En ambos casos, la comodidad funciona como criterio silencioso: aceptar lo que el sistema sugiere es más rápido que discutirlo, hasta que el atajo se vuelve norma.
Los límites no son técnicos, son decisiones
La pregunta que dejaba el texto original de este post —¿dónde están los límites?— no tiene una respuesta técnica. Técnicamente, casi todo el flujo de asignación, evaluación y desactivación que hoy hacen estas plataformas puede automatizarse un poco más. Los límites, si existen, son sociales y políticos: qué parte de la dirección del trabajo estamos dispuestos a delegar a un puntaje, qué transparencia mínima exigimos sobre cómo se calcula ese puntaje, qué canales de apelación consideramos irrenunciables cuando una desactivación equivale, en los hechos, a un despido sin entrevista.
Responder esas preguntas no implica rechazar las plataformas —que, en un mercado con 60% de informalidad, representan para miles de personas una fuente de ingreso real— sino decidir bajo qué condiciones esa fuente de ingreso deja de ser una zona gris entre autonomía formal y subordinación algorítmica real. Como en otros frentes de la innovación, el problema no es que la tecnología avance. Es que avance sin que hayamos acordado, colectivamente, qué parte del criterio humano no es delegable.
Fuentes
Kellogg, K. C., Valentine, M. A. y Christin, A. (2020). "Algorithms at Work: The New Contested Terrain of Control". Academy of Management Annals, 14(1), 366-410. DOI: 10.5465/annals.2018.0174. Revisión sistemática de literatura, sin datos primarios de país específico. Cita textual, traducción propia del original en inglés (no es traducción oficial publicada).
Fairwork Paraguay 2025: Condiciones laborales en las plataformas digitales (2026). TEDIC - Tecnología, Derechos e Innovación Ciudadana, en alianza con Oxford Internet Institute / red Fairwork. Publicado en febrero de 2026. Evalúa Bolt, Uber, MUV, PedidosYa, Monchis y Helpers bajo 5 principios de trabajo justo. Enlaces: tedic.org/oitplataformas y finiquitojusto.com - trabajadores de plataformas en Paraguay. Cita textual en español del informe.
OIT / CADEP (2021). "Desafíos para el trabajo decente: El trabajo en plataformas digitales en Paraguay". Informes Técnicos OIT Cono Sur N°22. Autores: Dionisio Borda, Verónica Serafini, Robert González y María Luz Rodríguez. Publicado el 9 de diciembre de 2021. Análisis exploratorio con base en EPHC 2019 y entrevistas; no mide expansión 2022-2026 ni volumen de facturación. Enlace: ilo.org - Desafíos para el trabajo decente.
Estimación de 20.000 cuentas de Bolt y 20.000-23.000 trabajadores de plataformas a nivel nacional: dato de registros de cuentas activas de plataformas y gremios de conductores recogido por Fairwork Paraguay 2025 y sitios de monitoreo sectorial (Finiquito Justo). No es dato oficial del INE, que no cuenta con categoría específica para "trabajo en plataformas" en la EPHC. Se usa con cautela, como estimación de cuentas, no de personas únicas.
