*Por Joaquín Torres
«Existen diferentes negocios donde el mercado es limitado… pero nosotros simplemente no tenemos ese problema»
«Lo más interesante sobre el aprendizaje de máquinas, en comparación a muchas otras tecnologías, es cuan horizontal va a ser (…) No hay ni una sola categoría de negocios o gobierno u otra cosa, que realmente no pueda mejorarse por sí sola»
Jeff Bezos, CEO de Amazon[1]
Como un tsunami que avanza sin control y todo lo inunda con sus fuertes aguas, las grandes compañías tecnológicas han colonizado extensos campos de la producción, la distribución, el intercambio y el consumo de bienes y servicios en el mundo. Un aspecto importante que lo refleja es que se han convertido en las compañías más poderosas del planeta en términos de su capitalización bursátil. Mientras hacia el año 2005, entre las 10 de mayor tamaño dominaban las productoras de hidrocarburos y conglomerados bancarios, hoy 7 de las 10 primeras son compañías tecnológicas. Hablamos de Amazon, Microsoft, Apple, Alphabet/Google, Facebook, Tencent y Alibaba[2]. Las 5 norteamericanas juntas valen más que el PBI de Japón, tercera economía mundial.
La crisis mundial generada por la pandemia del Covid-19 ha acelerado a pasos agigantados este proceso de concentración económica, nuestras vidas se basan cada día más en diversas actividades y trabajos digitales que son una fuente de valor fundamental en esta fase del sistema capitalista hegemonizada por estas grandes plataformas.
Un interesante debate se ha desarrollado en estos años buscando descifrar este cambio. Distintas corrientes de pensamiento han aportado su perspectiva con nuevas categorías de análisis y conceptos, se habla de cuarta revolución industrial, capitalismo digital, capitalismo de plataforma, capitalismo de monopolios intelectuales, industria 4.0, tecnofeudalismo, capitalismo de vigilancia, imperialismo de plataformas. En el campo de las ciencias sociales nos encontramos ante el desafío de investigar en profundidad este nuevo contexto para pensar cualquier camino de transformación social. El sociólogo brasileño Ricardo Atunes dice «si en el período de la empresa taylorista y el fordismo la fuerza de las empresas era medida según el número de trabajadores y trabajadoras que actuaban en las mismas; en la era actual de las empresas flexibles y digitalizadas del mundo financiarizado, estas son consideradas más productivas, con mayor proyección global y con perfiles más transnacionales en la medida en que cuenten con menos trabajo vivo»[3]. Esta nueva fase afecta tanto a las potencias que lideran el desarrollo tecnológico, con Estados Unidos y China a la cabeza, como a los países periféricos y dependientes del sur global. Entonces surgen los siguientes interrogantes: ¿cómo funcionan estas grandes empresas? ¿Cuáles son sus elementos constitutivos que les han permitido crecer aceleradamente? ¿Qué efectos están provocando en el mundo del trabajo? ¿Por qué se convirtieron en hegemónicas dentro del contexto neoliberal?
Vamos a buscar dar respuesta a estos problemas a partir del debate en curso. [4]Para entrar en tema vamos a comenzar indagando sobre las primeras cuestiones en la obra «Capitalismo de Plataformas» (2016) [5]de Nick Srnicek, donde realiza una clara síntesis para caracterizar a estas nuevas compañías. Srnicek es profesor de Economía Digital del Departamento de Humanidades Digitales del Kings College en Londres y sus investigaciones están basadas en la interacción de la economía política y la tecnologíaía. Es reconocido por haber publicado junto a Alex Williams el Manifiesto Aceleracionista (2013) con el que despertaron un interesante debate sobre los cambios del capitalismo.
Las crisis crearon a los gigantes
En su libro Capitalismo de Plataformas Srnicek postula que «con una prolongada caída de la rentabilidad de la manufactura, el capitalismo se volcó hacia los datos como un modo de mantener el crecimiento económico y la vitalidad de cara al inerte sector de la producción»[6]. Partiendo de un breve desarrollo histórico, desde la crisis de los años setenta del siglo pasado, junto con la reacción de los capitales industriales y financieros, generaron las condiciones generales de un capitalismo basado en el trabajo flexible y un austero modelo de negocios, donde se reorganizó el proceso productivo para su optimización y economizar en todo tipo de costos. Luego, en los años noventa el sector manufacturero se había estancado, lo que provocó que el mundo de las finanzas en Estados Unidos, incentivara una revolución tecnológica al crear una burbuja de inversiones en la incipiente industria de internet. El nivel de inversión en computadoras y tecnología de la información en el período entre 1995-2000 creció exponencialmente, lo que llevó a establecer la base del funcionamiento de internet y la economía digital del nuevo milenio. Pero ante las señales de fragilidad de esta burbuja, el Estado norteamericano aplicó una política monetaria hiperflexible de bajas tasas de interés, lo que el autor llama «keynesianismo financiero»[7], para impedir el inevitable crash financiero que se produjo en el año 2000. Esta política monetaria impulsó un nuevo modelo de crecimiento que continua hoy en día y que condujo a la crisis del 2008. En ese entonces el gobierno estadounidense salió al rescate financiero de los grandes bancos al mismo tiempo que aplicaba una política de ajuste fiscal para los ciudadanos. Así, el desempleo se disparó sin control creando las condiciones para una mayor precarización laboral. En este escenario, con el estímulo del Estado, las compañías tecnológicas fueron las que lograron usufructuar el exceso de liquidez por las bajas tasas de interés, y el factor de un mercado laboral abatido para imponer sus condiciones.
el poder de los datos
Para el siglo XXI el capitalismo avanzado se centra en la extracción de datos, a los que Srnicek define comouna materia prima que debe ser extraída por medios digitales, y las actividades de los usuarios conforman su fuente natural. Cuanta más información pueda ser extraída de estas actividades, más usos se le puede dar. La comunicación con base digital hizo el registro excesivamente simple. Igualmente debemos tener en cuenta que los datos no son inmateriales, dependen de una vasta infraestructura para detectar, grabar y analizar.
¿Para qué son utilizados estos datos? Con su extracción se educan y dan ventaja competitiva a los algoritmos de inteligencia artificial, posibilitan la coordinación y la deslocalización de los trabajadores, permiten la optimización y la flexibilidad de los procesos productivos, posibilitan la transformación de la producción de bajo margen en servicios de alto margen, y en términos generales, el análisis de datos es generador de más datos. Siguiendo al autor, para realizar todas estas operaciones fue necesario la creación de un nuevo modelo de compañía, la plataforma.
Vamos a ver las 4 características principales de las plataformas que Srnicek plantea. En primer lugar, son infraestructuras digitales, que permiten que interactúen dos o más grupos de usuarios. Cuando hablamos de usuarios nos referimos tanto a individuos particulares, consumidores, anunciantes, productores de bienes y servicios, distribuidores o incluso objetos físicos. Para que se realice esa interacción, las plataformas proveen herramientas que permiten a los usuarios construir sus propios productos, servicios y espacios de transacciones. De esta forma, se posicionan a sí mismas entre los usuarios, y a su vez, como el terreno sobre el que tienen lugar sus actividades, logrando un acceso privilegiado para registrarlas, consiguiendo más datos.
En segundo lugar, las plataformas producen y dependen de efectos de red. Esto significa que mientras más usuarios tenga la plataforma más valiosa se convierte para los demás, mejores se vuelven sus algoritmos y así se generan más usuarios, lo cual lleva a que se registren más actividades y se extraigan mayor cantidad de datos. Es por esto que las plataformas tienen una tendencia hacia la monopolización. Resulta casi imposible para una nueva plataforma competir, por ejemplo, con Amazon o Mercado Libre, la consecuencia de los efectos de red lleva a que los usuarios recurran siempre a estas plataformas consolidadas, la enorme cantidad de datos que ya poseen hace que sus sistemas en base a algoritmos sean por lejos los más eficientes.
Ahora, para conseguirlo utilizan tácticas, la más generalizada es la de subvenciones cruzadas, es decir, una rama de la compañía puede reducir el precio de un servicio o producto o incluso ofrecerlo gratis, mientras otra rama sube el precio de otro servicio. No es común que nos cuestionemos porqué utilizar las redes sociales de Facebook o los servicios de Google como Gmail es gratuito, la mayoría de los usuarios naturaliza el hecho de que así funcionan las aplicaciones. Sin embargo, tiene una explicación, las subvenciones cruzadas. Todas las actividades «gratuitas» que realizamos en estas dos plataformas son trabajadas como datos que luego van a generar ganancias por publicidad.
La última característica de las plataformas que Srnicek identifica es su cualidad política, tiene que ver con las reglas para el desarrollo de sus productos y servicios, y de las interacciones en su espacio de negocios. Son los propietarios de las mismas quienes las establecen, por lo cual no solo ganan con el acceso a más datos, además con el control y gobierno sobre las reglas de juegos. En los casos de las plataformas como Uber o Rappi, que se presentan a sí mismas como simples intermediarias entre clientes y «prestadores de servicios», en la práctica fijan las pautas y reglamentos para los trabajadores que operan para las mismas.
Además de estas características, las grandes plataformas son propietarias del hardware y el software. Esta infraestructura material-digital las convierte, en palabras del autor, en «un aparato extractor de datos».
cinco modelos de plataformas
Continuando con su análisis, Srnicek distingue 5 tipos de plataformas distintas. Las primeras son las plataformas publicitarias, las más comunes utilizadas por los usuarios particulares en todo el mundo. Son las más antiguas y emergieron con la caída de las .com en el 2000. De esa crisis, junto con la inversión de capitales de riesgo, se consolidaron las tendencias monopólicas. Los ejemplos de Google y Facebook son los principales. Los datos extraídos pasaron de ser una manera de mejorar los servicios, a una manera de recolectar ingresos por publicidad. Miles de millones de actividades realizadas por usuarios particulares en todo el mundo cada vez que uno de ellos utiliza el motor de búsqueda de Google, son extraídos y analizados por algoritmos, con el fin de vender espacio publicitario dirigido a potenciales clientes. Aquí surge un debate en torno a la idea de «trabajo gratis» sobre todas las interacciones digitales. Si se considera la actividad de los usuarios como trabajo gratis esto significaría una nueva forma de explotación laboral casi ilimitada para el capitalismo. Por otro lado, si no es gratis, estas empresas podrían ser consideradas parasitarias de otras industrias productoras de valor. Srnicek considera que no es trabajo gratis, sino que las plataformas publicitarias se apropian de los datos como materia prima. Esto quiere decir que las actividades digitales, si se graban y se transforman en datos, se convierten en una materia prima que puede ser refinada y utilizada por las plataformas de distintas maneras. La información debe ser analizada. A través de este proceso se transforman en datos trabajados, ya sea por la labor calificada de un científico de datos o por la operación automatizada de los algoritmos. El servicio que estas plataformas venden a los anunciantes es la garantía de que un software va a conectar de manera eficiente con los usuarios correctos cuando sea necesaria. Para tener una idea del tamaño de ese negocio, en el año 2020, El 81% de los ingresos totales de Alphabet/Google provinieron de la publicidad, monto que se calcula en alrededor de 146.000 millones de dólares.[8]
El segundo tipo son las plataformas de la nube, que representan la tercerización del departamento de tecnología de la información de una empresa. El análisis de datos, el almacenamiento de la información de clientes y el mantenimiento de los servidores de una empresa pueden ser derivados a la nube. Estas plataformas han logrado constituirse en la infraestructura digital que precisan una de cada dos industrias. En este proceso se desplazan a los trabajadores del conocimiento de las empresas particulares a la plataforma, y también se genera la automatización de su trabajo con tecnologías de inteligencia artificial. Este modelo de alquiler de servicios en la nube permite a la plataforma de la nube recolectar datos constantemente. El ejemplo más paradigmático es el de Amazon, que construyó en 2006 la primera plataforma importante de la nube para alquilar medios de producción. Amazon Web Service (AWS) brinda el servicio de mantenimiento on demand de servidores, de almacenamiento y potencia para computadoras, herramientas de desarrollo de software y sistemas operativos y aplicaciones ya listas para usar.
Continuamos con el siguiente tipo presentado por Srnicek, son las plataformas industriales que se han constituido en la infraestructura central básica en el campo de la producción material de bienes para que se vinculen sensores y activadores, fábricas y proveedores, productores y consumidores, y software y hardware. La internet industrial se basa en insertar sensores y chips de computadoras al proceso de producción y de rastreadores al proceso logístico. Cada componente es capaz de comunicarse con máquinas de ensamblaje y a su vez con otros componentes sin la guía de gerentes ni trabajadores. De esta forma los bienes materiales se vuelven inseparables de sus representaciones informáticas, lo que posibilita una optimización del proceso de producción. Por otro lado, la internet industrial estás llevando a una vinculación del proceso de producción más cercana con el proceso de realización y consumo. Las industrias de vanguardia en esta tecnología están desarrollando nuevos productos y diseñando nuevos dispositivos sobre la base del uso de datos extraídos de los productos mismos. Buscan establecer un estándar común para la comunicación entre las distintas industrias y en las cadenas de valor, ya que dependen de la extracción de datos. Los casos más avanzados de este tipo son Predix y MindShpere, las plataformas industriales desarrolladas por General Electric y Siemens respectivamente. Representan la competencia y disputa entre dos potencias industriales, Estados Unidos y Alemania, por construir la plataforma monopólica. Ofrecen servicios de infraestructura, herramientas de desarrollo y aplicaciones para innovar, impidiendo de algún modo que las empresas produzcan su propio software para manejar la internet interna. Como intermediarias entre fábricas, consumidores y desarrolladores de aplicaciones, estas plataformas se ubican estratégicamente para monitorear gran parte de la manera de operar de la manufactura global desde el activador más pequeño hasta las fábricas más grandes.
Una cuarta categoría es la de plataformas de productos, constituyen un modelo on demand (a demanda), donde la compañía alquila sus propios productos que pueden ser software, bienes de consumo o bienes manufacturados duraderos. Los ejemplos más reconocidos son los de Spotify y Rolls Royce. El caso de esta última y la producción de motores a reacción es representativo. Anteriormente esta empresa se encargaba de la producción principalmente, área donde los márgenes de ganancia no son grandes, la mayor diferencia se genera en el servicio de mantenimiento de los mismos. Rolls Royce competía con otras empresas para brindar este servicio. Ahora todos los motores que produce contienen sensores y de cada vuelo extraen datos que son enviados a un centro de monitoreo en el Reino Unido, donde son analizados para programar el mantenimiento. Estos datos se convierten fundamentales para mantener alejados a los competidores y asegurar una ventaja competitiva. Lo mismo que los datos que trabaja Spotify para brindar un mejor servicio de música streaming a todos los usuarios.
La última clase de este modelo de empresas, Srnicek las denomina, plataformas austeras. Son las intermediarias entre usuarios, clientes y trabajadores, y poseen solo el activo más importante, el software y análisis de datos. Se basan en un modelo hipertercerizado donde los trabajadores, el capital fijo, costos de mantenimiento y el training se encuentran deslocalizados. Los casos más conocidos son los de Uber, Airbnb y Mchanical Turk (Amazon). Han extendido a nuevas áreas tendencias preexistentes de precarización laboral. Muchas de ellas surgieron como un fenómeno desarrollado post crisis del 2008, que convirtieron servicios no transables en transables, expandiendo de manera efectiva el suministro de trabajo a un nivel prácticamente global, generando una mayor división internacional del trabajo. Estas empresas han logrado explotar trabajo barato recortando costos a lo largo y ancho del mundo.
pelea de gigantes, desafio para la periferia
La investigación de Srnicek es valiosa para entender el funcionamiento de este nuevo modelo de empresas que, por su tendencia a la monopolización, les ha permitido a un puñado de ellas convertirse en hegemónicas en el mundo. A su vez, se ha producido una suerte de fusión entre el capital financiero internacional y estas plataformas que está reconfigurando el poder económico en todo el globo. Éstas se habían presentado en un inicio como expresión de un modelo económico distinto al neoliberal, sin embargo, a esta altura ya es posible reconocer que han profundizado el neoliberalismo. Por otro lado, esto no significa que hayamos llegado a la era de un gran leviatán que todo lo controla. La competencia entre ellas por dominar distintas áreas de producción, infraestructura y distribución, es agresiva. Sumado a ello, hay que considerar el trasfondo de la disputa entre las grandes potencias, nos referimos a EE.UU. y China. El texto de Srnicek se centra sólo en los casos de las compañías occidentales. Las grandes plataformas norteamericanas contaban con ventaja hace más de 10 años por sobre sus competidoras chinas, sin embargo, no lograron penetrar en su mercado por la política proteccionista de censura y vigilancia del Partido Comunista que erigió la llamada «gran muralla digital» China, prohibiendo el desarrollo de aquellas en su territorio y espacio digital. Esto le permitió al gigante asiático ganar tiempo para desplegar su potencial científico tecnológico y consolidar sus propias plataformas monopólicas como Alibaba, Tencent y Baidu. Son las ganadoras del mercado nacional más grande del mundo, y sus usuarios las utilizan para todo tipo de actividades y operaciones. Además, estas compañías ejercen su influencia por todo oriente e incluso algunas llegan a Europa.
En medio de esta pelea de gigantes surge la cuestión sobre sus efectos en los países dependientes. Volviendo a las categorías de Srnicek, tenemos que investigar sobre la subordinación que las grandes plataformas industriales y de la nube están causando sobre nuestras industrias y proyectos de desarrollo. En América Latina no contamos con plataformas semejantes, por lo tanto, la información y datos generados por nuestras industrias, son extraídos, apropiados y analizados por los gigantes tecnológicos, de cuyos servicios dependen. En relación a este problema es muy importante el trabajo de investigación realizado por Cecilia Rikap [9] en su reciente libro «Capitalism, Power and Innovation: Intellectual Monopoly Capitalism Uncovered» (2021)[10]. Desde un marco teórico diferente al de Srnicek, en un artículo reciente explica, «En las periferias, los monopolios intelectuales pasan sistemáticamente por encima de los Estados menos poderosos (…) Para dar cuenta de los efectos específicos del capitalismo de monopolios intelectuales en las periferias, propongo los conceptos de extractivismo de conocimientos y de datos, dos formas específicas de lo que puede denominarse extractivismo de intangibles (…) que se traduce en una mayor concentración de activos intangibles en manos de unas pocas corporaciones del centro, que amplían sus rentas a costa del conocimiento y los datos producidos en las periferias»[11]. El desarrollo de su teoría del capitalismo de monopolios intelectuales es un gran aporte para estudiar críticamente este cambio económico y político.
Por otro lado, en Latinoamérica se desplegaron rápidamente las plataformas austeras, como Mercado Libre, Uber, Rappi, ifood, Loggi, Workana, Pedidos Ya, Kavak, que han extendido la precarización laboral y desplegado una nueva forma de sujeción sobre los trabajadores a través de las aplicaciones. El sociólogo brasileño Ricardo Antunes ha explorado esta problemática en su libro «O Privilégio da Servidão. O Novo Proletariado de Serviços na Era Digital» (2018), donde sostiene que nos encontramos ante el crecimiento de nuevas formas de realización de la ley del valor, configurando mecanismos complejos de extracción de más valor, tanto en las esferas de la producción material como en las de actividades inmateriales. Discutiendo con posiciones teóricas eurocentristas que se olvidan que la mayor parte de la fuerza de trabajo del mundo se encuentra en los países del sur global, argumenta que con las nuevas cadenas productivas de valor de la era digital, los algoritmos diseñados por las plataformas digitales para controlar los tiempos, ritmos y movimientos de todas las actividades laborales, fueron el elemento que faltaba para desplegar, dirigir e inducir modalidades intensas de extracción de plustrabajo, donde las jornadas de 12, 14 o más horas son la regla:
«Al contrario de la eliminación completa del trabajo por la maquinaria informacional-digital, estamos presenciando el advenimiento y la expansión monumental del nuevo proletariado de la era digital, cuyos trabajos, más o menos intermitentes, más o menos constantes, ganaron nuevo impulso con las TICs, que conectan, por los celulares, a las más distintas modalidades de trabajo. Por lo tanto, en vez del fin del trabajo en la era digital, estamos vivenciando el crecimiento exponencial del nuevo proletariado de servicios, una variante global de lo que se puede denominar esclavización digital.».[12]
Desde el sur global tenemos el desafío de crear nuestro lugar en el mundo digital ante este tsunami que nos tomó desprevenidos. ¿Cómo podríamos apropiarnos de los conceptos y el trabajo de inteligencia artificial (IA), la internet de las cosas (IoT), el Big Data, la impresión 3D? La lucha por el conocimiento, la información y los datos se vuelve fundamental para liberar al trabajo. Las investigaciones de Rikap y Antunes son buenos ejemplos de que el camino de la crítica al mundo de gigantes digitales está comenzando a dar pasos importantes en la región. Cualquier crítica de la dependencia de las potencias centrales, en particular de Estados Unidos, que no tenga en cuenta el poder e influencia de estas plataformas se queda coja para recuperar nuestro futuro.
*Joaquín Torres: profesor en Historia egresado de la UNMdP, viene recorriendo América Latina y el mundo desde hace una década. Actualmente residente en Irlanda e investiga el desarrollo del capitalismo digital.
[1] https://www.forbes.com/sites/randalllane/2018/08/30/bezos-unbound-exclusive-interview-with-the-amazon-founder-on-what-he-plans-to-conquer-next/?sh=174858dd647b
[2] https://www.bloomberg.com/graphics/2021-biggest-global-companies-growth-trends/?srnd=premium-europe
[3] Ricardo Antunes, ¿Cuál es el futuro del trabajo en la era digital?, OLAC, 2020.
[4] El presente texto formará parte de una serie de artículos que tendrán continuidad en futuras publicaciones.
[5] Srnicek, Nick. Capitalismo de Plataformas, Caja Negra Editora, Buenos Aires, 2018.
[6] Ibídem, pág. 13.
[7] Ibídem pág. 37
[8] https://es.statista.com/estadisticas/635557/google-ingresos-totales-anuales-por-publicidad/
[9] Investigadora de CONICET, UBA y Université de París.
[10] Rikap, Cecilia. Capitalism, Power and Innovation: Intellectual Monopoly Capitalism Uncovered, Cecilia Rikap, Routledge Ed. 2021
[11] https://developingeconomics.org/capitalismo-de-monopolios-intelectuales-y-sus-efectos-en-el-desarrollo
[12] Antunes, Ricardo. O privilégio da servidão [recurso eletrônico] : o novo proletariado de serviços na era digital, Pag 35. 1°. ed. – São Paulo : Boitempo, 2018. ( Mundo do trabalho) recurso digital
