Motoristas ganham menos enquanto Uber lucra mais: veja o que foi revelado

Um estudo recente da Universidade de Oxford trouxe à tona dados que reacendem o debate sobre a equidade nas plataformas de transporte por aplicativo.

O levantamento, conduzido por especialistas em ciência da computação da universidade britânica, analisou detalhadamente o funcionamento do algoritmo de precificação da Uber — e as conclusões são alarmantes tanto para motoristas quanto para passageiros.

A matemática da desigualdade: passageiros pagam mais, motoristas recebem menos

A grande virada no modelo de negócios da Uber se deu quando o novo algoritmo passou a calcular a chamada “taxa de serviço” — a comissão da empresa — de forma proporcional ao valor da corrida. Na prática, isso significa que quanto mais cara a corrida para o cliente, maior é a fatia que a Uber retém.

Segundo o professor associado Reuben Binns, autor principal da pesquisa, isso gerou um fenômeno contraditório: o cliente paga mais, mas o motorista ganha menos por minuto de trabalho. Isso não apenas reduz a motivação dos condutores como também desmonta o discurso de parceria e autonomia que a Uber utiliza em sua comunicação com os trabalhadores da plataforma.

A remuneração horária dos motoristas sofreu impacto direto. Os dados mostram que, antes de 2023, o valor médio por hora, ajustado pela inflação e desconsiderando custos como combustível e manutenção, era de £ 22. Após o novo modelo, esse valor caiu para pouco mais de £ 19.

Esse valor, embora ainda elevado se comparado com padrões de outros países, representa uma perda significativa de poder de compra para os motoristas britânicos — além de refletir uma tendência preocupante de remuneração decrescente mesmo com o aumento da demanda e dos preços das corridas.

Mais tempo ocioso e menos renda: o outro lado do algoritmo

Além de impactar o valor por minuto efetivamente trabalhado, o novo sistema trouxe outro desafio: mais tempo de espera entre uma corrida e outra. O estudo indica que os motoristas passaram a ficar mais tempo inativos, aguardando novas corridas, o que agrava ainda mais a queda na remuneração por hora.

Essa espera, não remunerada, representa um custo oculto para o trabalhador, que precisa continuar circulando em busca de chamadas, o que implica mais combustível gasto, maior desgaste do veículo e, consequentemente, aumento nos custos operacionais. Ao mesmo tempo, o ganho efetivo diminui, o que desfaz o equilíbrio necessário para que a atividade seja minimamente sustentável.

Comissão da Uber cresce: em alguns casos, ultrapassa 50%

Uma das descobertas mais impactantes do estudo diz respeito à comissão cobrada pela Uber em cada corrida. Historicamente, essa comissão girava em torno de 25% — uma cifra considerada alta, mas ainda aceitável por muitos motoristas em troca da conveniência e volume de chamadas gerado pela plataforma.

Contudo, com a mudança no algoritmo em 2023, essa taxa média subiu para 29%, e em casos extremos chegou a ultrapassar 50%. Ou seja, em algumas corridas, mais da metade do valor pago pelo passageiro vai direto para a Uber, enquanto o motorista, responsável por executar o serviço, fica com menos da metade.

Essa disparidade escancara o desequilíbrio crescente entre o trabalho prestado e a remuneração recebida, algo que os próprios pesquisadores de Oxford classificaram como um problema estrutural e ético, que afeta diretamente os pilares de justiça e transparência da chamada economia de plataformas.

Falta de transparência: a crítica mais grave à Uber

Para os estudiosos, o mais grave nem é o valor absoluto das comissões ou a queda na renda — mas sim a ausência de transparência sobre como os preços são calculados. O novo algoritmo, classificado como uma “caixa-preta”, dificulta que tanto motoristas quanto passageiros compreendam quanto cada parte está efetivamente ganhando ou pagando.

Essa opacidade torna praticamente impossível contestar ou compreender os critérios adotados, uma vez que os valores das corridas são apresentados como definitivos e não há explicações claras sobre o percentual da Uber, tampouco sobre a lógica de distribuição entre empresa e motorista.

A ausência de critérios públicos e acessíveis pode ser entendida como uma forma de desequilíbrio informacional, onde apenas a plataforma conhece os detalhes do funcionamento do sistema — deixando motoristas e usuários à margem.

O fim da parceria? A quebra do modelo “ganha-ganha”

Desde sua criação, a Uber sempre vendeu a ideia de uma relação de “ganha-ganha”: a plataforma conecta motoristas a clientes, oferecendo conveniência para um e renda para outro. Contudo, o estudo de Oxford sugere que esse modelo se deteriorou com o tempo, sobretudo após a implementação dos algoritmos mais recentes.

Se, de início, a Uber operava com comissões fixas e valores mais previsíveis, agora, a lógica virou de maximização do lucro da plataforma, mesmo que isso signifique a queda na remuneração dos motoristas e o aumento dos custos para os usuários. A dinâmica de “preço flutuante” ou “preço por demanda” — muitas vezes justificada pela empresa como uma forma de equilibrar oferta e procura — parece ter sido transformada em uma ferramenta de captação de margem.

A reação do público e o impacto no Brasil

Embora o estudo tenha sido realizado no Reino Unido, seus efeitos reverberam em escala global. Modelos de algoritmo são desenvolvidos de forma padronizada e testados em diversos mercados, o que significa que países como o Brasil provavelmente já estão enfrentando padrões semelhantes.

No Brasil, motoristas de aplicativo há anos relatam queda progressiva nos ganhos e aumento das taxas cobradas pelas plataformas. Reclamações em redes sociais e fóruns especializados mostram que, embora o valor da corrida para o cliente tenha subido, o valor final repassado ao condutor segue estagnado ou em queda. O estudo de Oxford, portanto, valida essas percepções empíricas com dados concretos e análises profundas.

Caminhos para o futuro: é possível reequilibrar a balança?

Com a apresentação oficial da pesquisa prevista para a ACM Conference on Fairness, Accountability and Transparency (FAccT 2025), o debate tende a se intensificar. O evento, voltado à ética e transparência em sistemas automatizados, é considerado um dos principais fóruns internacionais sobre algoritmos e seus impactos sociais.

Especialistas esperam que os dados apresentados pressionem a Uber e outras plataformas de transporte a reverem seus modelos de remuneração e precificação, ou pelo menos adotarem práticas mais transparentes sobre como os valores são definidos e divididos.

Algumas sugestões debatidas entre especialistas incluem:

• Implementação de comissões fixas e públicas, com percentual claro para empresa e motorista;
• Transparência no algoritmo, com critérios visíveis para todos os envolvidos;
• Remuneração mínima por quilômetro ou por tempo, como forma de garantir um valor justo ao motorista independentemente do preço cobrado;
• Regulação externa, com fiscalização de órgãos públicos ou entidades independentes.

Um alerta necessário para quem vive da Uber

O estudo da Universidade de Oxford serve como um alerta contundente para motoristas, usuários e formuladores de políticas públicas. Ele demonstra, com base em dados massivos e metodologia científica, que o modelo de precificação dinâmica da Uber evoluiu de uma ferramenta de ajuste de mercado para um mecanismo de concentração de receita.

Enquanto o passageiro paga mais e o motorista recebe menos, a plataforma segue aumentando sua margem de lucro, sem oferecer clareza ou controle às partes envolvidas. Se não houver mudanças estruturais no modelo, a tendência é de maior precarização do trabalho e insatisfação do usuário, com efeitos negativos sobre toda a economia de plataformas.

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Para os motoristas que dependem do aplicativo como fonte principal de renda, os dados reforçam a necessidade de buscar alternativas, fortalecer associações e pressionar por mais justiça e transparência. E para os passageiros, é o momento de refletir sobre quanto realmente custa aquela corrida “barata” que aparece no app — e quem está pagando o preço invisível por trás disso.