Entregadores: quando as empresas promovem a imprudência

À autoridade competente,

Venho apresentar denúncia para apuração de possível esquema de distribuição oculta e qualitativamente diferenciada de entregas em aplicativos de delivery que atuam na cidade de Londrina/PR, especialmente no contexto da TAON Delivery, sem prejuízo de investigação de padrões semelhantes em outros aplicativos que operam na cidade, como iFood e Delivery Up.

A presente denúncia não se limita a uma reclamação individual sobre baixa remuneração ou insatisfação com corridas. Trata-se de possível modelo estrutural de gestão algorítmica do trabalho, baseado em classificação de endereços, filtragem de rotas, direcionamento de entregas mais vantajosas para determinados motoristas e concentração de entregas mais lentas, distantes ou burocráticas nos demais trabalhadores. O resultado prático desse sistema seria a criação de um incentivo econômico indireto à velocidade, à condução menos defensiva e ao aumento do risco de acidentes no trânsito.

1. A lógica geral: o endereço do cliente como dado operacional central

Os aplicativos de delivery não trabalham apenas com a localização do restaurante e do motorista. Eles também acumulam, ao longo do tempo, uma base detalhada sobre os destinatários: endereços, regiões, tipo de imóvel, tempo médio de espera no local, facilidade de entrega, dificuldade de acesso, existência ou não de portaria, distância do circuito principal de demanda e possibilidade de o motorista retornar rapidamente para novas coletas.

Na prática, determinados destinos são mais vantajosos do que outros. Um prédio residencial com portaria, uma casa próxima ao centro ou um endereço comercial em região de alta demanda tende a permitir uma entrega rápida, com baixa espera e retorno quase imediato ao fluxo de pedidos. Já um prédio sem portaria, um condomínio fechado de casas, um endereço em bairro muito afastado ou uma região que obriga o motorista a se deslocar sem remuneração para voltar ao circuito principal produz uma entrega mais lenta e menos rentável.

Em Londrina, essa diferença é especialmente relevante porque grande parte da demanda se concentra no centro, na Gleba Palhano e em regiões próximas aos principais estabelecimentos. Uma entrega finalizada em área central tende a permitir novo encaixe de rota. Uma entrega finalizada em bairros muito afastados, como extremos da zona norte, zona leste ou outras regiões periféricas, pode gerar perda de tempo não remunerado, gasto de combustível, desgaste da moto e redução do número de pedidos possíveis dentro da janela de almoço ou jantar.

Portanto, há uma diferença real entre entregas rápidas e entregas lentas. Essa diferença, isoladamente, não seria ilícita. O problema surge quando a plataforma, tendo conhecimento técnico dessa diferença, passa a distribuir os melhores pacotes operacionais de forma seletiva, premiando determinados padrões de comportamento e penalizando outros sem transparência.

2. O mecanismo denunciado: concentração de entregas rápidas nos motoristas mais velozes

O ponto central desta denúncia é que os aplicativos podem estar utilizando dados de tempo, localização, permanência no destino, retorno ao circuito e desempenho operacional para formar uma espécie de hierarquia oculta entre motoristas.

Segundo a dinâmica observada, motoristas que demonstram maior agilidade, maior velocidade no trânsito e maior capacidade de cumprir rotas rapidamente tendem a receber maior concentração de entregas rápidas, centrais e encadeáveis. Esses pedidos são mais vantajosos porque exigem menos tempo parado, permitem mais paradas em uma mesma corrida, aumentam a receita por minuto e mantêm o motorista próximo de novas coletas.

Por outro lado, motoristas que dirigem de forma mais cautelosa, respeitam os limites da via, reduzem velocidade após acidentes ou não se enquadram no padrão operacional desejado tendem a receber maior proporção de entregas lentas, periféricas, burocráticas ou de pior aproveitamento. Isso inclui condomínios fechados, prédios sem portaria, destinos afastados, regiões com retorno improdutivo e rotas menos alinhadas ao circuito principal.

Esse mecanismo é grave porque transforma segurança no trânsito em desvantagem econômica. O motorista que dirige com mais cuidado pode acabar recebendo rotas piores. O motorista que acelera mais, aceita risco e mantém desempenho agressivo pode ser premiado com rotas melhores. A plataforma não precisa ordenar expressamente que o trabalhador corra. Basta fazer com que a remuneração dependa, na prática, de um pacote logístico reservado aos motoristas mais rápidos.

3. A diferença econômica entre entregas rápidas e lentas

A diferença entre uma rota rápida e uma rota lenta não é pequena. Ela altera completamente a remuneração do motorista dentro das janelas de maior demanda.

Imagine um motorista que realiza 10 corridas, cada uma com 3 destinos. Ao final, ele terá passado por 30 destinos. Se esses destinos forem majoritariamente lentos — condomínios, prédios sem portaria, locais com cadastro, espera na entrada e deslocamento interno — e cada um gerar de 5 a 10 minutos de espera, o motorista pode perder de 2h30 a 5h apenas em tempo parado ou burocrático.

Em sentido oposto, um motorista que recebe 30 destinos rápidos, com espera média de 1 a 2 minutos, pode gastar apenas 30 a 60 minutos em espera total. A diferença prática pode ultrapassar uma hora e meia de trabalho dentro do mesmo número aparente de corridas. Ou seja, dois motoristas podem trabalhar as mesmas horas, mas com resultados econômicos completamente diferentes, porque um recebeu destinos rápidos e encadeáveis e o outro recebeu destinos lentos e dispersos.

Essa diferença fica ainda maior porque os aplicativos funcionam por janelas de pico. O almoço e o jantar concentram a maior parte da demanda. A manhã tem menor fluxo, e o período da tarde, especialmente entre 14h e 17h, costuma ser ainda mais fraco. Assim, perder 10, 15 ou 20 minutos em destinos ruins durante o almoço não significa apenas perder tempo naquela corrida; significa perder a oportunidade de pegar outras rotas dentro da melhor janela do dia.

No caso da TAON Delivery, isso era agravado pelo modelo de entregas adicionais. Como a entrega adicional possuía valor reduzido para o motorista, era economicamente vantajoso para a plataforma agrupar várias entregas rápidas em uma mesma corrida. Quanto mais destinos rápidos fossem colocados em uma rota só, maior a eficiência para o aplicativo: mais pedidos entregues em menos tempo, menor custo relativo por parada e maior possibilidade de lucro sobre o trabalho do entregador.

4. O conceito de “premium” e a prova estatística do melhor resultado econômico

O laudo técnico elaborado sobre a janela de 11h às 13h analisou 305 dias com ao menos uma corrida entre abril de 2023 e julho de 2024. Para fins técnicos, foi adotado o critério de “premium/circuito” para destinos finalizados dentro do miolo operacional central da cidade, isto é, regiões com maior densidade de estabelecimentos, maior chance de reaproveitamento logístico e menor necessidade de deslocamento vazio.

Esse conceito é importante porque traduz, em termos objetivos, aquilo que o motorista percebe na prática: terminar a corrida dentro do circuito central é muito melhor do que terminar em região afastada. O destino premium não é simplesmente um “bairro melhor”; é um ponto que permite continuidade operacional, novas coletas e menor tempo improdutivo.

O laudo identificou que, nos dias normais da janela 11h-13h, a mediana era de 5 corridas, 8 destinos, R$ 53,25 de receita, 50% de corridas unitárias, 50% de corridas multidestino e 33,3% de fechamentos premium. Em contraste, no núcleo de julho de 2024, especialmente nos dias 01/07, 08/07 e 15/07, houve um pacote operacional de outra qualidade: mediana de 17 destinos, R$ 92,40 de receita, 85,7% de multidestino, apenas 14,3% de corridas unitárias e 100% de fechamentos premium.

Isso demonstra que a vantagem econômica não vinha apenas de “trabalhar mais”. Ela vinha da qualidade do pacote recebido: mais destinos, mais corridas agrupadas, menos unitárias, melhor fechamento espacial e maior conversão de tempo em receita.

No dia 01/07/2024, por exemplo, foram 9 corridas, 17 destinos, R$ 92,40 de receita e 100% de fechamentos premium. No dia 08/07/2024, mesmo com apenas 4 corridas, houve 11 destinos e R$ 84,70 de receita, indicando alta densidade operacional. No dia 15/07/2024, o padrão reapareceu: 7 corridas, 17 destinos, R$ 96,30, 85,7% de multidestino e 100% de fechamentos premium.

O próprio laudo reconhece que esses dados não provam, sozinhos, o código interno do algoritmo. Contudo, eles indicam um padrão compatível com gerenciamento diferenciado da distribuição de corridas, marcado por agrupamento de destinos bons, maior densidade operacional e melhor conversão de tempo em receita. A ocorrência conjunta desses pacotes, quando comparada às taxas históricas normais dos estabelecimentos, foi apontada como extremamente rara sob um modelo aleatório simples.

5. Incentivo indireto à velocidade e risco de acidente

A consequência mais grave desse sistema é a indução indireta ao risco. Quando o motorista percebe que as melhores rotas são direcionadas a quem mantém desempenho mais rápido, ele passa a ter incentivo econômico para acelerar, reduzir margens de segurança, atravessar a cidade com mais pressa e operar em estado de tensão permanente.

A plataforma não precisa escrever “corra” na tela. O incentivo pode ser construído pelo resultado. Se correr mais gera acesso a rotas melhores, e dirigir de forma cautelosa gera perda de qualidade operacional, então o sistema cria uma pressão estrutural por velocidade.

No meu caso, essa dinâmica contribuiu para que eu buscasse maior desempenho dentro da plataforma, culminando em acidente de moto em 18/12/2023, durante atividade relacionada à operação de entrega. Após o acidente, com lesão no joelho e maior cautela na condução, houve percepção de piora qualitativa das rotas, perda de programadas e maior instabilidade de acesso aos melhores pacotes operacionais.

A tese aqui não é que a plataforma tenha dado uma ordem expressa para correr. A tese é que ela estruturou um ambiente econômico em que correr mais podia significar receber melhores entregas, enquanto dirigir com segurança podia significar cair para pacotes piores. Isso cria um risco não apenas para o trabalhador, mas também para pedestres, consumidores, outros motoristas e a coletividade no trânsito urbano.

6. Impacto coletivo e possível extensão para outros aplicativos

Embora os documentos mais robustos anexados se concentrem na TAON Delivery, há indícios e relatos de que lógica semelhante pode existir em outros aplicativos de entrega em Londrina, como iFood e Delivery Up. Por isso, a investigação não deve se limitar à análise de um único caso individual, mas deve examinar a estrutura do mercado local de delivery e os critérios reais utilizados para distribuição de entregas.

É possível que diferentes aplicativos utilizem sistemas semelhantes de pontuação, ranqueamento, classificação de endereços, tempo médio de permanência no destino, taxa de cancelamento, velocidade de conclusão e retorno ao circuito de demanda. Caso isso se confirme, estaremos diante de um problema coletivo de segurança, remuneração e transparência algorítmica.

A investigação deve verificar se há empresas, operadores logísticos, equipes locais, estabelecimentos parceiros ou grupos internos organizando, direta ou indiretamente, a separação de pedidos rápidos e lentos, bem como a destinação preferencial dos pedidos mais vantajosos a determinados motoristas.

7. Conclusão

O que se denuncia é um possível sistema de exploração sofisticada, no qual a plataforma utiliza dados operacionais sobre endereços, motoristas e rotas para distribuir o trabalho de forma desigual, sem transparência e com forte impacto econômico. A consequência prática é a criação de uma hierarquia oculta: alguns motoristas recebem pacotes mais rápidos, centrais e lucrativos; outros ficam com rotas lentas, afastadas e menos rentáveis.

Esse mecanismo não apenas altera a remuneração. Ele modifica o comportamento do trabalhador no trânsito. Ao premiar, direta ou indiretamente, quem entrega mais rápido e mantém maior aderência ao circuito privilegiado, o aplicativo cria um incentivo estrutural à velocidade. O trabalhador passa a disputar não apenas corridas, mas acesso a uma faixa melhor do próprio sistema. A segurança deixa de ser neutra e passa a ter custo econômico.

Por isso, a investigação é necessária. Sem acesso aos logs internos, critérios de distribuição, histórico de programadas, classificação de destinos e regras de ranqueamento, a plataforma sempre poderá reduzir o problema à mera oscilação de demanda ou à escolha individual do motorista. Contudo, os dados já reunidos indicam algo mais sério: um padrão operacional compatível com distribuição qualitativamente diferenciada de corridas, agrupamento de destinos vantajosos e favorecimento econômico de comportamentos mais rápidos e arriscados.

A presente denúncia busca, portanto, a apuração completa desse modelo, a preservação dos registros internos das plataformas e a responsabilização de eventuais práticas que exponham trabalhadores e a população a risco, precarizem a remuneração e operem decisões automatizadas sem transparência.