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Ley Rider: Qué es y qué cambia para riders de Glovo y UberEats

La Ley Rider ha revolucionado el sector delivery en España, marcando un antes y un después en el modelo laboral de plataformas como Glovo, UberEats o Just Eat. Este artículo explica qué es la Ley Rider y qué cambia para los repartidores, el impacto real de la Ley Rider y cómo prepararse estratégicamente.

Tabla de contenidos

rider glovo
Huelga de repartidores de Glovo y UberEats en Barcelona

¿Qué es un rider?

Un ‘rider’ es un repartidor de comida y productos a domicilio que trabaja para plataformas digitales. Glovo, Deliveroo o Uber Eats son algunas de las más conocidas. Aunque rider en inglés significa ciclista o motorista, en España hace referencia a cualquier trabajador que desempeñe estas funciones, vaya en el transporte que vaya, incluso si conduce un coche.

Qué es la Ley Rider y qué ha cambiado desde su aprobación

La Ley 12/2021, más conocida como Ley Rider, modificó el Estatuto de los Trabajadores con un objetivo claro: acabar con la figura del “falso autónomo” en el sector del reparto a domicilio. A partir de su entrada en vigor, el 12 de agosto de 2021, se estableció una presunción de laboralidad para cualquier trabajador que prestara servicios en plataformas digitales de reparto, especialmente si su actividad estuviera organizada, dirigida o gestionada mediante un algoritmo.

Esto implicó que, por defecto, todos los riders debían considerarse trabajadores asalariados, con contrato laboral, nómina, Seguridad Social, vacaciones pagadas y protección frente a accidentes.

Qué añade la Directiva Europea y por qué es un game changer en 2025

En febrero de 2024, tras múltiples bloqueos por parte de países como Alemania y Francia, el Consejo de la UE logró cerrar un acuerdo sobre la Directiva de Trabajo en Plataformas Digitales. En mayo de 2025, esta Directiva fue aprobada formalmente y obliga a todos los Estados miembro a transponerla a sus legislaciones nacionales antes de 2027.

¿Qué implica esta Directiva?

  • Amplía la presunción de laboralidad a todo tipo de trabajos gestionados digitalmente, incluso aquellos que no implican entrega física de bienes.
  • Refuerza la obligación de transparencia algorítmica, incluyendo el derecho de los trabajadores a conocer cómo se toman las decisiones automatizadas que afectan a su empleo, salarios, tareas asignadas o continuidad en la plataforma.
  • Prohíbe expresamente el uso de tecnologías de reconocimiento facial, rastreo emocional o tratamiento de datos biométricos si no son esenciales para la tarea.
  • Establece que todos los algoritmos de gestión laboral deben ser auditables por humanos, y que las decisiones importantes puedan ser revisadas por una persona, no solo por una máquina.

Este nuevo marco apunta directamente a la automatización opaca y obliga a las plataformas a repensar no solo su operativa, sino también su infraestructura tecnológica, su política de datos y su cadena de subcontratación.

Qué consecuencias ha tenido la Ley Rider para las plataformas y marcas de restauración

Glovo

Hasta 2024, Glovo optó por mantener su modelo de autónomos, lo que ya le ha costado más de 200 millones en multas, varias causas judiciales abiertas y la imputación directa de su CEO, Óscar Pierre, por desobediencia reiterada a la Inspección de Trabajo.

A finales de 2024, Glovo decidió contratar por primera vez a sus repartidores.

El cambio de modelo incluye la totalidad de ciudades en las que Glovo está disponible, que actualmente superan las 900, y se aplica a todas las verticales de la aplicación, lo que puede implicar la contratación de 15.000 antiguos autónomos. La plataforma destaca que el nuevo modelo mantendrá en todo momento la experiencia de usuario y de los restaurantes y establecimientos que colaboran con la aplicación en todo el país.

Just Eat

Por otro lado, Just Eat optó por asumir el nuevo paradigma desde el principio, desarrollando un modelo de riders contratados directamente, lo que le ha permitido blindarse frente a sanciones, mejorar sus indicadores de servicio (tiempos, cancelaciones, experiencia de cliente) y posicionarse como operador “legalmente seguro”, tanto para restauradores como para inversores. Hoy, Just Eat exige a las marcas una adaptación total a su sistema y ha demandado a Glovo por competencia desleal, reclamando 295 millones de euros por el uso sistemático de falsos autónomos.

UberEats

Glovo no es, sin embargo, la única que se enfrenta a posibles problemas con la justicia. Y es que la plataforma de repartidores RidersxDerechos y las organizaciones de taxistas Élite Taxi y Taxi Project presentaron también el año pasado una querella contra Uber Eats por presuntos delitos de estafa, contra los trabajadores, contra la Hacienda pública y contra la Seguridad Social, «dentro de una posible organización criminal», según consta en la misma.

El escrito fue presentado ante el Juzgado Central de Instrucción de la Audiencia Nacional, ha sido admitido ya a trámite y se dirige no solo contra la empresa, sino también contra sus directivos. Los querellantes aseguran que, tras la entrada en vigor de la Ley Rider, Uber Eats ha hecho un giro en su modelo: de los falsos autónomos pasó a la subcontratación temporal, donde ha externalizado fraudulentamente toda su actividad a diferentes empresas.

¿Y ahora qué? Un sector en plena mutación

El delivery ya no es un sector libre, caótico o de guerrilla. Es una industria regulada, profesionalizada, con riesgos reales y oportunidades enormes para quienes sepan leer la normativa no como una barrera, sino como una ventaja competitiva.

¿Externalizar o tener flota propia? Claves para decidir tu modelo de reparto en 2025

Con la profesionalización del sector y las nuevas exigencias normativas, la forma en la que una marca gestiona su entrega a domicilio se ha vuelto una decisión estratégica. Ya no basta con “estar en plataformas”. Hay que decidir con cabeza: ¿externalizar la entrega con flotas locales o montar tu propia red de riders?

Flotas externas: pros y contras

Las flotas de terceros, también conocidas como empresas de reparto o flotas colaboradoras, han proliferado tras la entrada en vigor de la Ley Rider. Pueden ser nacionales o locales.

Ventajas:

  • Escalabilidad inmediata sin preocuparte por contrataciones ni gestión laboral.
  • Operativa plug & play para marcas que priorizan rapidez sobre control.
  • Cobertura flexible en múltiples zonas y franjas horarias.

Inconvenientes:

  • Costes más elevados por pedido (pueden superar los 4,50€/entrega).
  • Menor control sobre la experiencia de cliente.
  • Complejidad en el seguimiento de KPI de servicio (retrasos, cancelaciones, atención al cliente…).

¿Y si monto mi propia flota?

Cada vez más marcas apuestan por el reparto propio, especialmente cadenas que buscan:

  • Control total sobre el servicio.
  • Optimización de costes en zonas con mucho volumen.
  • Refuerzo de marca a través de uniformes, packaging y riders bien formados.

Eso sí: montar una flota interna exige organización, tecnología y equipamiento. Desde la contratación de riders (o acuerdos con cooperativas laborales), hasta la gestión del día a día (turnos, pagos, incidencias, rutas…).

Soluciones para la gestión de reparto propio

Aquí entran herramientas clave como:

  • Delitbee Rails: optimización avanzada de rutas y control operativo en tiempo real.
  • Catcher: software integral para gestionar flotas híbridas (propias y externas).

Equipamiento mínimo para operar con tu propia flota

  • Motos o bicis eléctricas (en propiedad o renting).
  • Mochilas térmicas homologadas (con branding si buscas visibilidad).
  • Seguros para los riders.
  • Teléfonos con datos o dispositivos para gestión de rutas.
  • SOPs claros para gestión de incidencias y atención al cliente.

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Conclusión

La era del delivery improvisado ha terminado. La Ley Rider y la nueva Directiva Europea han puesto el marco. Pero el cómo lo juegues depende de ti.

¿Quieres depender de las reglas de otros o crear tu propia ventaja competitiva?

Los operadores que ganen en los próximos años serán los que integren tecnología, estrategia y cumplimiento legal en una sola visión. Desde la elección del modelo de reparto hasta la optimización algorítmica, todo cuenta.