Cuando se sumaban voces que advertían de un nuevo “invierno” (o al menos un “otoño”) de la inteligencia artificial (IA), llegó la crisis pandémica. La IA se enfrentaba a nuevos límites técnicos de lo que puede resolver y al efecto de las resistencias sociales y políticas a su aplicación, que comenzaban a horadar la arrogancia de los métodos (denunciando, por ejemplo, los sesgos imbricados en la toma de decisiones mediante IA). A contramano de lo que pasa con otras áreas, la crisis generada por los efectos de la covid-19 vino a darle a la IA un nuevo impulso, revalorizando en un contexto de emergencia la autonomía que la automatización permite; pero también, aun más que antes, a la veloz expansión de la vigilancia y el monitoreo social digital.

Automatización

La máxima “nunca dejes que una crisis seria se desperdicie” se ajusta perfectamente al espíritu que reina en el terreno de la automatización. La súbita necesidad de restringir el movimiento de trabajadoras y trabajadores debido al riesgo epidemiológico ha servido para acelerar todo plan que incluya el reemplazo de capital por trabajo, especialmente en los países dominantes del sistema mundial. Los ejemplos se multiplican: se han disparado las ventas de robots que limpian los pisos (para “liberar” tiempo y permitir tareas de desinfección), de robots de desinfección por UV, de robots que clasifican basura (aduciendo que la tarea podría tener riesgos de contagio) y el cobro con cajas registradoras inteligentes se promociona hoy (sobre dudosa evidencia) como la opción “más segura” en los supermercados. Además, Youtube, Paypal y Facebook aumentaron las capacidades de sus robots para filtrado de contenido y para soporte de usuarios, argumentando que tienen menos personal en sus oficinas.

Pero ¿qué sucederá pasada la pandemia? En todos estos casos, si los experimentos de emergencia son exitosos, es difícil pensar en una vuelta atrás. Una vez hecha la inversión en robots, serán los empleos los que estarán en riesgo.

Si estas son soluciones de emergencia, la perspectiva de crisis alienta planes de mediano plazo. Previendo un escenario de contracción económica muchas empresas planean una reducción de costos. La consultora EY, por ejemplo, encontró que 41% de las empresas encuestadas espera acelerar sus planes de automatización antes de que termine la pandemia. Aunque es difícil saber exactamente cuáles serán las tecnologías en juego y cuán efectivos serán esos planes, lo interesante es que coincidan en hacerlo durante la crisis. En una encuesta realizada por Gartner, dos tercios de los CEO encuestados dicen que planean convertir en permanente el trabajo remoto de al menos 20% de sus empleados, ahorrando de este modo costos de oficina. Todo indica que la oferta de educación superior online se multiplicará, pues las universidades internacionalizadas están ya en una carrera contrarreloj para ofrecer cursos a distancia debido a las restricciones de movilidad que impone la pandemia. En estos casos también se advierte el intento por consolidar el terreno ganado durante el momento de excepción y vencer de este modo las resistencias que estos planes habían encontrado en el pasado y encontrarían en una situación de normalidad.

En otras palabras, intentar cerrar oficinas y obligar a trabajadoras y trabajadores a trabajar desde sus casas no es una idea nueva. Los “avances” en el uso de IA para controlar este trabajo se podían leer en revistas como PC Magazine (con su ranking de Los mejores programas de monitoreo de empleados), pero pensar que esto podía hacerse a escala y sin resistencias no era realista, hasta que el mundo se sacudió por la pandemia.

Todo indica, para decirlo en voz alta, que se desliza silenciosa, cual serpiente sobre el mosaico, una reestructuración capitalista. Una reestructuración que, como veremos, no se limita sólo a la producción.

Control digital

La reestructuración es predecible porque detrás de la demanda de IA está la explosión de técnicas de vigilancia digital masivas. La crisis pandémica ha legitimado el uso de tecnologías de control a una velocidad única. Hasta hace pocas semanas, muchas de ellas se introducían sólo en la “lucha contra el terrorismo”, es decir dirigidas a poblaciones específicas (grupos políticos o raciales), encontraban resistencias y objeciones y no podían utilizarse en forma indiscriminada contra la población.

En pocas semanas, las siempre débiles barreras legales que protegen la privacidad han sido derribadas. En Moscú, por ejemplo, el cumplimiento de la cuarentena se verificará con el uso de reconocimiento facial en las cámaras, pero también con una aplicación para el celular que registrará los movimientos y un código QR que deberá mostrarse a la policía para circular. Quienes no tengan celular recibirán uno en préstamo. Israel, entre otros países, utilizará datos de localización de celulares para rastrear casos de coronavirus y avisar a quienes hayan estado en contacto con la persona infectada (enviando un mensaje de texto indicándoles que deben aislarse hasta una fecha en particular). El sistema utiliza los datos que ya tiene la agencia de inteligencia Shin Bet y tecnología creada para luchar contra el terrorismo. Italia utiliza drones equipados con sensores de calor para medir la temperatura de las y los transeúntes y que son capaces de dar instrucciones como “Estás en un área prohibida. Sal de inmediato”, y además permite utilizar la información obtenida por el reconocimiento facial para tramitar sanciones administrativas y penales. Las policías locales han recibido nuevos poderes que le permiten controlar los movimientos, residencia, actividades y hasta la temperatura corporal de las personas, sin su conocimiento o permiso. Irán intentó un método más burdo: llamó a instalar una aplicación en los teléfonos que prometía ayudar a diagnosticar los síntomas del coronavirus, mientras secretamente filtraba los datos de ubicación del usuario en tiempo real. Corea del Sur también implementó una aplicación de uso obligatorio para infectados. En China una aplicación obligatoria determina con un “código sanitario” si los usuarios pueden viajar o salir de la casa según codificaciones de colores (verde, amarillo o rojo) y el riesgo de infección en que se encuentran calculado a partir de big data.

Por su parte, Google ha hecho públicos sus reportes de movilidad que muestran no sólo la granularidad de datos de que dispone, sino también su capacidad de analizarlos: en los informes se muestra el declive en el uso de parques, transporte, lugares de trabajo, a partir de geolocalización de teléfonos con Android. En Argentina la empresa Grandata ha publicado algo similar a partir de MAIDs (Mobile Advertising IDs), revelando que el acceso a estos datos lo tienen hasta empresas pequeñas. Los ejemplos de aplicaciones de seguimiento se multiplican: Taiwan, Singapur, Corea del Sur. Alemania y Reino Unido exploran la idea de un “pasaporte de inmunizados” que más allá de su efectividad abriría terroríficas distinciones a la capacidad de circular de la ciudadanía.

Esta proliferación de métodos ha abierto nuevos mercados lucrativos para compañías que extraen, venden y analizan datos privados; tanto que estas compañías hablan de un “9/11 con esteroides”, comparando con la expansión de la vigilancia que les permitió el atentando contra las Torres Gemelas en Nueva York.

Si estas normas se presentan como temporarias, su legado no lo es. En primer lugar, la colección de datos, en su gran mayoría, no tiene ni cláusulas de extinción ni compromisos de eliminación terminada la pandemia. En segundo lugar, porque esto implica una demostración de fuerza de (algunos) estados y empresas para mostrar que estas tecnologías no sólo existen potencialmente, sino que son capaces de ser utilizadas en determinados contextos e implementadas sobre el conjunto social. Y finalmente, porque estos experimentos masivos serán a su vez un camino de aprendizaje para perfeccionarlas.

Trabajo esencial

La pandemia mostró también con claridad que el grueso de la producción depende diariamente de trabajo humano y no de máquinas. No hay sector que no haya sido afectado por los límites a la movilidad humana ni expansión de la producción y el comercio que no se haya fundado en más trabajo humano. Los informes de los increíbles avances en automatización de cadenas como Amazon deben ponerse en contexto con las noticias recientes que hablan de la incorporación de 100.000 empleados durante la crisis. En algunos casos la lista de sectores “esenciales” es tan larga que, como dice Kim Moody, nos recuerda “cuán esencial es toda la clase trabajadora para el funcionamiento de la sociedad en los buenos o malos momentos.”

Esta crisis ha revelado patrones inesperados: la vulnerabilidad de cadenas de valor debido a su extrema confianza en la producción just in time y la increíble precariedad del empleo en que se montan estos servicios esenciales. El sistema de salud es, si se quiere, paradigmático. Lo mismo se puede decir de los sectores de servicios asociados a logística y transporte.

Detrás de la crisis asoma una reestructuración, pero para prevenir cualquier fatalismo es necesario decir que también ha dejado a la luz el poder estructural de les trabajadores en general y de algunos sectores en particular, que será difícil de borrar de la memoria colectiva y, especialmente, de su formación colectiva.

Grigera es docente e investigador en desarrollo económico del departamento de Desarrollo Internacional del King’s College London.