Durante años, el crecimiento de algunas plataformas de movilidad se explicó con una premisa simple: algoritmos que fijan precios y asignan viajes de forma automática. En economías más desarrolladas, esa lógica funcionaba. En mercados emergentes como el mexicano, no siempre.
Países con alta disparidad de ingresos, geografías complejas y condiciones urbanas cambiantes exponen el límite del “algoritmo único”. Un precio centralizado puede no reflejar el valor real de un viaje, ni para quien lo solicita ni para quien lo realiza. Esto acarrea una situación injusta, donde un algoritmo puede pasar por alto las experiencias humanas, imponiendo decisiones desde un servidor programado remotamente.
Estudiando casos actuales, una reciente investigación internacional de Oxford Economics sobre plataformas de movilidad en economías emergentes aporta evidencias relevantes para promover el crecimiento. Cuando se impulsa la negociación de precios dentro de la aplicación, el mercado no se distorsiona: se adapta a diferentes realidades del día a día.
Según datos de esta encuesta, realizada a conductores y pasajeros en siete mercados emergentes como Colombia, Perú, Egipto y Pakistán, además de México, el 66 por ciento de los conductores reportaron que negociar precios justos les ayuda a generar mejores ingresos. En tanto, más de la mitad de los pasajeros afirman que los viajes con precios negociados fueron más asequibles. Esto también se traduce en más trayectos completados, lo que brinda mayor acceso a la economía digital a más usuarios, muchos de los cuales necesitan precios inclusivos para poder transportarse en contextos urbanos. Así, los modelos de negociación de precios en plataformas de movilidad funcionan como un mecanismo de democratización en economías donde la realidad no cabe en una sola fórmula.
Existen plataformas que desde su origen apostaron por conectar a las personas a través de la tecnología, incorporando la libre negociación de precios justos dentro de la aplicación (utilizando una referencia algorítmica como punto de partida). Este modelo combina tecnología con decisión humana y reconoce la diversidad de condiciones que caracterizan a las personas que viven en países en desarrollo.
Los hallazgos del reporte de Oxford son particularmente oportunos para el entorno de movilidad en el marco de la reforma laboral sobre plataformas digitales. En ese sentido, los datos del estudio apuntan a que los modelos híbridos, donde el algoritmo orienta sin imponer decisiones, mejoran la eficiencia del mercado; fortaleciendo las economías locales y el bienestar de las personas.
La oportunidad de atracción de inversiones en movilidad y tecnología para México no está en imponer un solo modelo operativo, sino en que el marco regulatorio cuente con esquemas de flexibilidad que reconozcan una diversidad de modelos de negocio en competencia efectiva. En otras palabras, regular para una heterogeneidad de empresas en ciudades con condiciones diversas, priorizando el acceso de más personas a la economía digital para mejorar los ingresos de los trabajadores, reduciendo distorsiones de mercado.
El verdadero límite no es tecnológico, sino conceptual. Entre el algoritmo impersonal y la decisión humana pueden existir puntos de equilibrio. Reflejar esa diferencia en la implementación de la reforma de seguridad social para plataformas digitales no debilita la regulación, sino que la vuelve más apegada a la realidad del país.
En última instancia, el debate sobre plataformas de movilidad en México es sobre cómo poner a la tecnología al servicio de las personas. Reconocer que los mercados emergentes requieren modelos flexibles, donde el algoritmo oriente sin imponer y la automatización complemente la decisión humana (y no al revés), permitirá construir marcos regulatorios más sostenibles y justos. Integrar esta visión en la implementación de la reforma no solo favorece el acceso y la equidad, sino que solidifica un ecosistema digital más capaz de generar valor económico y social en el largo plazo.