Análisis
Trabajo líquido
Los algoritmos que están detrás de las plataformas digitales inducen a la autoexplotación
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Decenas de hombres, y alguna mujer, esperan junto a sus bicicletas equipadas con cajas transportadoras a que un complejo algoritmo les asigne un encargo. Es la nueva forma de precariedad. Las sentencias judiciales de Amazon y Glovo, que obligan a reconocer como trabajadores propios a las personas intermediarias, junto a la trágica muerte de un repartidor utilizando la cuenta de otro trabajador, son indicadores de que el debate y la propuesta sobre la 'ley rider' que está preparando el Gobierno es pertinente.
Las plataformas digitales y las nuevas tecnologías están deconstruyendo, rediseñando, y reconfigurando, tanto el contenido de los trabajos como las relaciones laborales a una velocidad de vértigo. Cambios que de entrada parecen positivos, pero que generan consecuencias sociales negativas y terminan requiriendo intervención.
Un ejemplo reciente fue el descubrimiento de la potencialidad del teletrabajo. Fue esperanzador comprobar que ciertas actividades podían continuar con relativa normalidad, y el ahorro de los desplazamientos generó una sensación de incremento de la productividad. A medida que pasaron los meses, el cansancio de las pantallas, el deterioro de los límites entre trabajo profesional y tiempo privado, y el alargamiento de las jornadas laborales, mostraron otra cara. Y, por ello, una regulación fue necesaria.
Con la economía colaborativa o las plataformas digitales está pasando lo mismo. Una etapa de enamoramiento inicial en la que, de repente, se abren nuevas oportunidades para personas trabajadoras: facilidad de acceso, flexibilidad, y mayor autonomía. Después, a medida que se extiende esta relación laboral, la constatación de efectos secundarios imprevistos.
Uno de los puntos más oscuros son los algoritmos que están detrás de estas plataformas y que actúan como un departamento de recursos humanos, pero sin humanos, modelando su comportamiento laboral a través de técnicas de inteligencia artificial. Las fórmulas buscan la máxima productividad con los mínimos recursos económicos, sin necesidad de incorporar las condiciones intrínsecas al ser humano o el bienestar de la sociedad. Estas empresas premian a las personas que están disponibles para hacer los turnos más duros, dándoles puntos para poder acceder después a más pedidos. Este tipo de incentivos inducen a la autoexplotación, degradando la calidad de los trabajos.
Es por ello que existen organizaciones científicas, como la Data-Pop Alliance o FAT/ML, que apuestan por una inteligencia artificial que colabore en el progreso social, evitando algoritmos sesgados por incentivos que no contemplen la condición humana y el bienestar colectivo. Estas organizaciones advierten de que un uso incorrecto de estos algoritmos puede disminuir la capacidad de elección de los seres humanos, e incluso recortar derechos básicos. Su propuesta: que estas complejas formulaciones incorporen valores universales como la justicia, la transparencia, la responsabilidad, la confianza, la sostenibilidad, la veracidad y la honestidad. Los algoritmos no son neutros, y alguien debe hacerse responsable de los efectos que generan.
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