¿Y si la tecnología le perteneciera a las personas?

Artículo publicado originalmente por VICE Estados Unidos.

Desde que comenzó la pandemia, Apple, Alphabet, Amazon, Facebook y Microsoft han aumentado su valor en más de $1.7 billones de dólares. ¿Se debe a que nos ofrecen tecnologías que todos necesitamos o a que gozan de una serie de monopolios que les aseguran una mayor riqueza y control durante un período de gran incertidumbre?

Con tanta gente confinada en su hogar, estas compañías pioneras del internet se encontraban, obviamente, bien posicionadas para brindar los servicios que son críticos durante una pandemia. Sin embargo, todas ellas llegaron al lugar preponderante que ocupan aprovechándose del trabajo de algunas de las poblaciones más vulnerables del mundo, extrayendo y vendiendo los datos de sus clientes, obteniendo exenciones fiscales masivas y sacando partido de las enormes debilidades de nuestros sistemas económicos y políticos. Con la economía y la sociedad desmoronándose, estas enormes empresas, que ya eran monopolios en tiempos "normales", se están volviendo monolíticas.

Entonces, ¿qué se debe hacer con estas empresas y sus tecnologías que, por un lado, facilitan una comunicación sin precedentes y resuelven desafíos logísticos que alguna vez fueron infranqueables, pero que, por otro lado, contribuyen al sufrimiento generalizado de la población todos los días? ¿Podemos subordinar estas tecnologías, ya sean algoritmos o sus conjuntos de datos, al objetivo de crear un orden social más justo? En pocas palabras: ¿Podemos crear tecnología que sea propiedad de las personas que la utilizan, y cuyo objetivo principal sea ayudar a la humanidad en lugar de solo extraer riqueza para un pequeño puñado de individuos?

Digitalización y privatización

La digitalización de nuestra sociedad es una forma agresiva de privatización.

Al principio de su libro sobre capitalismo digital, Jathan Sadowski define la tecnología inteligente como aquella tecnología que "incorpora la tecnología digital para la recopilación de datos, la conectividad de red y un control reforzado". Sadowski usa el ejemplo de los cepillos de dientes inteligentes. Estos productos registran datos detallados sobre cómo te cepillas los dientes, luego los envían a un servidor en la nube que es mantenido por un fabricante o un tercero, al que tú y tu dentista pueden acceder a través de alguna aplicación para no solo guiar y monitorear tu cepillado, sino calificarlo. No es difícil imaginar un mundo en el que esos datos también sean vendidos a empresas o analizados por una aseguradora dental y utilizados para calcular tus primas mensuales; esto ya está sucediendo.

Si vemos la digitalización de los seguros desde un punto de vista más amplio, fácilmente encontramos un excelente ejemplo de cómo el uso de tecnologías de extracción y vigilancia de datos se está volviendo problemático. Aquí, los sistemas digitales no solo amplifican el historial de la industria como "una de las mayores fuentes de autoridad reguladora de la vida privada", sino que son utilizados para transformar la lógica de los seguros y sus efectos en la sociedad. En lugar de repartir el riesgo a través de niveles agregados que orienten las opciones políticas y brinden una especie de ayuda mutua a quienes lo necesitan, las empresas esperan evaluar individualmente el riesgo basándose en un flujo continuo de datos sobre cada acción que realiza un individuo.

La digitalización permite a quienes tienen grandes sumas de capital reemplazar los viejos sistemas de opresión por otros basados ​​en la vigilancia, el control y los algoritmos.

Los principios operativos que actúan aquí son claros, como establece Sadowski: “Cualquier riesgo que las aseguradoras deben asumir es una pérdida potencial y cualquier reclamación que las aseguradoras tengan que pagar es una pérdida de ganancias. Prevenir tales pérdidas significa controlar la fuente de riesgos y reclamaciones: los clientes".

Hay nuevas empresas como The Floow que asignan el "índice de seguridad" de un conductor en función de los datos recopilados de su teléfono (GPS, acelerómetro, tiempo de pantalla, etc.) para predecir el riesgo de accidentes que representa. Hay aseguradoras como Progressive que instalan dispositivos en los automóviles para registrar, con gran detalle, cómo y cuándo aceleras y frenas, si conduces por vecindarios "peligrosos" o en horas anormales, y se asegura de que tu prima coincida con lo “riesgoso” de tu comportamiento. Y hay grandes corporaciones como Microsoft que se asocian con grandes compañías de seguros como American Family Insurance para crear aceleradores de startups que tienen como objetivo convertir tu hogar en otra red informática llena de otros dispositivos de red que constantemente envíen flujos de datos a las aseguradoras deseosas de minimizar las pérdidas.

Las aseguradoras pueden afirmar que dicho sistema será "más justo" porque los precios reflejarán con mayor precisión el riesgo individualizado, pero en realidad solo están redefiniendo lo que consideran "riesgo" En lugar de "distribuir los riesgos entre la población para protegernos de los altibajos de la vida", se nos pide que creamos que "nadie debería asumir ningún gasto o riesgo en beneficio de la colectividad". Es una forma de vigilancia y control, que nos presenta como algo bueno para el individuo siempre que este se adhiera a reglas muy estrictas, determinadas por corporaciones y algoritmos. Se trata del concepto "si no tienes nada que ocultar, no tienes nada de qué preocuparte", aplicado a cada faceta de nuestras vidas, cada producto que poseemos, y todo lo que hacemos.

Esta línea de pensamiento justifica y exige la discriminación en nombre de la equidad, y vuelve deseables las consecuencias perversas y desiguales a razón de ser "justas" bajo esta nueva lógica. Esto representa una gran falta de imaginación, pues las tecnologías de los seguros terminan utilizándose para reforzar el status quo de cobertura desigual, en lugar de "extender una mejor cobertura a poblaciones más amplias y reducir la inseguridad colectiva que impide que la sociedad florezca".

Sin embargo, nada de esto debería sorprendernos, porque el capitalismo es, como escribe Astra Taylor, "una máquina de inseguridad". Nuestro sistema "es desestabilizador por diseño: las fuerzas del mercado desintegran las viejas formas de vida y hacen que las comunidades se vallan a pique". Taylor explica que la precariedad y la inseguridad no son nuevas de ninguna forma —la "seguridad" era "un concepto antiguo y un ideal aspiracional"—, pero las tecnologías digitales permiten una desestabilización y un despojo aún mayores para que pueda haber niveles superiores de propiedad e inversión privadas. La máquina de inseguridad del capitalismo tiene consecuencias de gran alcance. Para ilustrar esto, Taylor explica cómo se utilizan la vigilancia y el control en el ámbito inmobiliario:

“Los turbios sistemas de recopilación de información y análisis predictivo facilitan nuevas formas de discriminación y exclusión financiera, señalando a ciertas poblaciones como amenazas criminales o dirigiéndolas hacia servicios financieros de alto riesgo, hipotecas rapaces y mercados de alquiler abusivos, aumentando con esto la inseguridad en cuestión de vivienda”, escribe Taylor.

Las grandes empresas capitalizaron los desalojos masivos y los embargos hipotecarios, los cuales en Estados Unidos afectaron desproporcionadamente a los prestatarios y propietarios de color en 2008. Estas ejecuciones hipotecarias, "facilitadas por algoritmos, dieron lugar a nuevas apropiaciones de tierras" que permitieron que los inversores institucionales compraran propiedades embargadas durante la crisis. Luego se creó una nueva ola de tecnologías digitales, no solo para mediar y optimizar este proceso para los inversores, sino también para profundizar las viejas jerarquías discriminatorias que, para empezar, crearon la crisis hipotecaria original.

Los algoritmos deciden qué propiedades comprar en función de "el atractivo del vecindario, la proximidad a los centros de empleo, los corredores de transporte, las comodidades comunitarias, el tipo de construcción y las necesidades en curso del capital". Otros deciden excluir por completo a determinadas poblaciones o incluirlas para explotarlas mejor y obtener rendimientos excesivos. Al unir todos estos algoritmos es como finalmente lograron inversiones muy seguras(y poblaciones residentes privilegiadas), que se basan en la inseguridad y el despojo de ciertas poblaciones consideradas demasiado riesgosas.

La digitalización permite a quienes tienen grandes sumas de capital reemplazar los viejos sistemas de opresión por otros basados ​​en la vigilancia, el control y los algoritmos. Una serie de plataformas en red median la vida diaria de una masa de individuos que son tratados como consumidores en un mercado que compite por productos básicos como vivienda y atención médica, en lugar de tratarlos como ciudadanos con ciertos derechos y privilegios. También han permitido que las empresas privadas, cuya única motivación es el dominio del mercado a gran escala, “intervengan” en los bienes públicos, diseñados originalmente para ayudar a las masas.

Pensemos en la empresa de transporte privado Uber. Su plataforma le permitió crecer mejor al competir con las opciones de tránsito existentes (metro, autobuses) y al ignorar las regulaciones (y competir con los servicios de taxi que tuvieron que superar obstáculos regulatorios que Uber simplemente decidió ignorar). La extracción de datos de Uber proporciona información sobre cómo los conductores y pasajeros usan su plataforma, lo que le da a la empresa más ventajas para vencer a sus competidores y alentar la retención de conductores y clientes, en contraste directo con el objetivo del transporte público: garantizar el acceso universal y la máxima cobertura.

Es dentro de las ciudades donde tendremos la mejor oportunidad para construir alternativas viables que utilicen tecnologías digitales que saquen al transporte (y otros servicios) del sistema mercantil.

Este cambio hacia la vigilancia y el control se está produciendo en todas las industrias. Caracteriza a las empresas que pueden definirse a sí mismas como el epítome de la empresa capitalista, pero que operan de maneras que van en contra de la lógica capitalista: son anticompetitivas, disfrutan de subsidios inmensos y buscan activamente reescribir las regulaciones de manera que afiancen aún más su poder. Esto significa que, en realidad, pocas startups tienen la intención de ganar dinero y están más enfocadas en la escala, el control y el dominio del mercado, así como en la conquista de los aparatos reguladores. Están fuertemente subsidiadas por capitalistas de riesgo que están felices de asumir pérdidas de millones o miles de millones de dólares con la esperanza de que, una vez que logren obtener un monopolio, podrán aumentar los precios o monetizar a los consumidores de manera tal que rápidamente recuperen todo el dinero que gastaron en destruir a sus competidores valiéndose de precios artificialmente bajos.

Algunos pueden ver este desarrollo como algo favorable. Viktor Mayer-Schönberger, un jurista austriaco que escribió el influyente libro Big Data [La inteligencia de datos], argumentó que "las enormes cantidades de datos que ahora están siendo recolectadas y analizadas por unas cuantas empresas con visión de futuro producirían nuevos modelos comerciales y destruirían los existentes; esa disrupción era inminente, y los beneficios están asegurados". Un segundo libro, Reinventing Capitalism in the Age of Big Data [Reinventando el capitalismo en la era de la inteligencia de datos], fue mucho más ambicioso: "una vez que la inteligencia de datos se utilice de manera eficiente en toda la economía, no solo reinventará al capitalismo... sino que acabará con él", es decir, suplantará el sistema de precios.

Y, sin embargo, lo que vemos es que cuando la inteligencia de datos debilita el sistema de precios, termina favoreciendo los intereses de una clase reducida de capitalistas que no reinventan el sistema. En todo caso, la proliferación de la tecnología digital en el mercado ha creado un sistema en el que no se puede determinar el costo real; se trata más de un sucesor del sistema Gosplan de planificación centralizada de la Unión Soviética que de cualquier otra cosa.

¿Un Uber público?

La pregunta importante para el futuro es si podemos diseñar un mejor sistema. La tecnología, en términos generales, tiene la capacidad de mejorar la vida de grandes sectores de la población. Pero hasta ahora Silicon Valley la ha utilizado como un método diseñado para extraer riqueza de los vulnerables; aplastar a otras empresas socavándolas utilizando inagotables fondos de capital de riesgo; y controlar, vigilar y monetizar los comportamientos de las masas. Necesitamos alternativas para las grandes tecnologías, pero que sean de propiedad pública, no comerciales.

En lugar de tener una empresa de transporte privado como Uber que solo empeora el tráfico, pierde cantidades infinitas de dinero al fijar precios deslealmente bajos y paga a sus trabajadores salarios de nivel de pobreza, deberíamos aspirar a un sistema de transporte que sea gratuito y accesible para todos, que maximice la cobertura para los pasajeros al tiempo que garantice condiciones de trabajo justas para conductores y operadores. Si necesitas ir a algún lugar, no deberías tener que preocuparte de si puedes o no pagarlo. Y si quieres un trabajo en el sector transportista, no deberías tener que preocuparte de si podrás llegar a fin de mes con tu sueldo.

También deberíamos aspirar a adoptar formas de transporte que reduzcan radicalmente la contaminación urbana, la congestión vial y los accidentes, mientras minimizamos el tipo de transporte que no sirva a estos fines. Nuestra dependencia excesiva de los automóviles y el transporte privado literalmente moldea la manera en que se planifican nuestras comunidades y ciudades. Las carreteras federales, por poner un ejemplo, han ayudado a mantener a las comunidades segregadas hasta el día de hoy, gracias a la facilidad con la que las opiniones racistas se mezclaron con el proyecto de ingeniería social, que los planificadores urbanos adoptaron hace décadas para "mantener sus ciudades saludables" con grandes sistemas viales.

Es difícil imaginar una ciudad que en verdad pueda igualar los grandes recursos económicos (o el acceso a los recursos informáticos) de las grandes corporaciones, ya sean Google, Amazon o Uber. De hecho, el espectáculo que creó Amazon en torno a la construcción de sus nuevas oficinas —en el que decenas de ciudades se arremolinaron para convencer al hombre más rico del mundo de que instalara una tienda en su patio trasero—, debería hacernos dudar de que incluso una coalición de ciudades tuviera la capacidad de desafiar a una empresa.

Y, sin embargo, es dentro de las ciudades donde tendremos la mejor oportunidad para construir alternativas viables que utilicen tecnologías digitales que saquen al transporte (y otros servicios) del sistema mercantil.

El primer lugar para comenzar sería aprovechar los datos generados por pasajeros y conductores en la plataforma de Uber. Los conductores europeos ya interpusieron una demanda para tener acceso a sus datos generados por los algoritmos de Uber, pero eso no será suficiente. Dichos datos tendrían que ser confiscados por una autoridad local, estatal o federal o el acceso a ellos debería ser una condición para obtener una licencia para operar. En algunos de los mercados más grandes de Uber, están surgiendo oportunidades increíbles para precisamente implementar esto. En California, por ejemplo, donde Uber y Lyft amenazan con eliminar su servicio si sus conductores son reclasificados como empleados, y en Londres, donde Uber está en camino de perder su licencia para operar, las autoridades reguladoras podrían hacer que la entrega de los datos de Uber fuera una condición ineludible para poder operar ahí. La empresa misma, Uber, admitió en su archivo de documentos de la Interfaz de Pagos de Oracle (OPI) que probablemente no pueda sobrevivir sin estas ciudades.

Estos experimentos se han llevado a cabo en Barcelona, ​​donde Francesca Bria, profesora de la UCL y asesora de tecnología del gobierno español desde hace mucho tiempo, ha ayudado a encabezar tales esfuerzos durante años. Allí, las tecnologías digitales no solo se han utilizado para expandir la democracia participativa al permitir que los ciudadanos creen activamente la agenda del gobierno, sino también para evitar la típica tendencia de las "ciudades inteligentes" a convertirse en los patios de juegos donde las corporaciones disfrutan de un control total sobre los datos recolectados, para luego analizarlos y así saber con más precisión qué bien o servicio público sería más redituable privatizar después.

Por un lado, esto significa implementar contratos con empresas de tecnología que incluyan cláusulas que exijan que los datos sean propiedad del público o de una entidad gubernamental. Por otro lado, Bria argumenta que esto implica la creación de una infraestructura digital que permita a las personas comprender qué datos están generando y "qué datos quieren compartir, con quién, sobre qué base y con qué propósito". Esto también significa que debemos cuestionar si las empresas privadas deben poder decir que poseen los instrumentos que recopilan e interpretan los datos (no solo los generan), es decir, los sensores y algoritmos en cuestión. Después de todo, ¿de qué sirven estos datos confiscados a Uber o entregados obligatoriamente por la compañía si no podemos usarlos, y mucho menos darles sentido? Las ciudades deberán encontrar alguna manera de obtener los recursos computacionales necesarios para analizar los datos (o los algoritmos "patentados" que ha desarrollado Uber), con el fin de regular o imitar adecuadamente sus servicios.

El instinto inmediato podría ser simplemente confiscar la plataforma de Uber y operarla en beneficio del interés público. Pero la plataforma de Uber y sus algoritmos están completamente diseñados para lograr resultados que no nos interesan: aumentar la demanda de transporte privado, aumentar la cantidad de conductores para reducir los tiempos de espera, aumentar la cantidad de pasajeros para incrementar los ingresos y, por lo tanto, aumentar la contaminación y el tráfico.

Una última pregunta es cuánto hay que gestionar en primer lugar. ¿Deberíamos utilizar las tecnologías digitales para imponer una estricta uniformidad o fomentar una diversidad de experimentos y soluciones para problemas tanto universales como específicos? Las diferentes ciudades tienen en conjunto diferentes brechas en sus sistemas de transporte, diferentes datos demográficos que guían los patrones de tráfico, diferentes composiciones urbanas que dictan dónde puede o no fluir el tráfico y diferentes geografías. Reducir la propiedad de vehículos y el tráfico en una ciudad que sufre un crecimiento urbano desproporcionado podría requerir un tipo de opción pública diferente a la de una ciudad donde una cantidad significativa de la población debe desplazarse largas distancias para ir a trabajar. Las ciudades y los espacios urbanos deben ser únicos, en la medida necesaria, al igual que los datos que decidan o no recopilar.

En última instancia, los gobiernos y los grupos públicos no pueden intentar simplemente imitar a Uber, Amazon, Facebook o Google, porque estos servicios fueron diseñados desde un inicio para extraer riqueza y monetizar a los usuarios. Y en el caso de Uber específicamente, fue creado para suplir al transporte público con transporte privado. Debemos construir algo completamente diferente.

Las tecnologías digitales no necesitan estar vinculadas a corporaciones o incluso a sistemas mercantiles; pueden subordinarse a la tarea de crear formas de coordinación social que sean explícitamente no comerciales.

Debemos liberarnos de las narrativas que pintan a estas tecnologías y las instituciones que las acompañan como la providencia de los mercados y la actividad capitalista. No tenemos que elegir entre un sistema de planificación central y un sistema de mercado. Podemos elegir otra cosa, incluso si no estamos seguros de cómo será exactamente. De hecho, si tomamos con seriedad el objetivo de reducir los niveles de discriminación e inseguridad en este mundo —que son una característica particular, no un error, de lo que sucede cuando nuestras tecnologías digitales se implementan dentro del sistema de mercado—, debemos experimentar activamente para encontrar un nuevo sistema.

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