Resumo

Em um ambiente de economia compartilhada, a forma de exercício do controle pelas empresas pode mudar radicalmente (Leoni & Parker, 2019). Nesse contexto, Cheng e Foley (2019) destacam o crescimento do emprego de decisões baseadas em algoritmos, enquanto Hughes, Robert, Frady e Arroyos (2019) salientam que é cada vez mais popular o uso da inteligência artificial (IA) por parte de empresas para controlar o trabalho dos colaboradores. Jordão, Barbosa e Resende (2018) ressaltam que tais mudanças tecnológicas influenciam significativamente os sistemas de controle e contabilidade gerencial (SCCG).

O estudo desenvolvido visou responder ao seguinte problema de pesquisa: Como o SCCG da UBER, suportado por IA, é percebido nacional e internacionalmente pelos motoristas parceiros da empresa? Assim, a pesquisa objetivou analisar o SCCG utilizado pela UBER, suportado por IA, e seus reflexos sobre comportamentos dos motoristas parceiros da empresa. Em termos práticos, realizou-se um estudo comparando a realidade do sistema da UBER no Brasil e nos EUA, tendo como base teórica o modelo proposto por Malmi e Brown (2008).

No contexto da economia compartilhada, bastante dependente da tecnologia da informação e comunicação, a gestão baseada em algoritmos e o uso de IA passam ser bastante explorados (Cheng & Foley, 2019; Ertel, 2017). Hughes et al. (2019) reforçam o papel da IA para monitorar e tomar decisões em relação aos colaboradores em empresas de transporte por aplicativo. Tal papel normalmente é exercido pelos SCCG, que Malmi e Brown (2008) descrevem em pacotes interdependentes: planejamento, controles cibernéticos, controles de prêmio e compensações, controles administrativos e controle cultural.

A pesquisa desenvolvida pode ser classificada como qualitativa, exploratória e documental (Sampieri, Collado & Lucio, 2006). Os dados coletados foram obtidos por meio de documentos da UBER divulgados publicamente e de relatos de motoristas parceiros da empresa tanto brasileiros quanto norte-americanos. Posteriormente, os dados foram tratados e analisados com base na análise de conteúdo, conforme proposto por Bardin (2016). Neste caso, foram usadas como principais categorias aquelas baseadas nos pacotes de controles dos SCCG propostos por Malmi e Brown (2008).

Constatou-se que a UBER emprega diversas ferramentas de controle dos diferentes pacotes propostos por Malmi e Brown (2008), especialmente, com o suporte da IA. Verificou-se uma inter-relação entre as ferramentas empregadas em cada pacote para induzir o comportamento dos motoristas parceiros da UBER. Destacam-se o uso de controles cibernéticos e de controles de prêmios e compensação. Identificaram-se diversas técnicas usadas por motoristas no intuito de se desenvolver as suas atividades, aproveitando-se ao máximo das métricas determinadas pela empresa.

Constatou-se a adequabilidade do modelo de Malmi e Brown (2008) para analisar o SCCG da UBER e seus efeitos sob a perspectiva dos motoristas. Ademais, verificou-se diversas evidências do emprego da IA como suporte ao SCCG da UBER, sendo que o papel dessa inteligência parece transpassar praticamente as ferramentas todos os pacotes de controles identificados (com exceção do controle cultural). Destaca-se que os motoristas analisados apresentaram uma série de reações aos diferentes tipos de controles estabelecidos pelo SCCG da UBER.

Hughes, C., Robert, L., Frady, K. & Arroyos, A. (2019). Artificial Intelligence, Employee Engagement, Fairness, and Job Outcomes. In C. Hughes, L. Robert, K. Frady & A. Arroyos (Eds.). Managing Technology and Middle- and Low-skilled Employees: Advances for Economic Regeneration (The Changing Context of Managing People) (pp. 61-68). Bingley, UK: Emerald Publishing Limited. Malmi, T. & Brown, D. A. (2008). Management control systems as a package – Opportunities, challenges and research directions. Management Accounting Research, 19(4), 287-300.