“tan pronto como la máquina puede ejecutar sin ayuda del hombre todos los movimientos necesarios para elaborar la materia prima, aunque el hombre la vigile e intervenga de vez en cuando, tenemos un sistema automático de maquinaria”.
Capítulo “Maquinaria y gran industria”, Libro I de El Capital
El proceso histórico de expansión del sistema capitalista ha requerido el diseño de nuevos objetos artificiales mecanizados y automatizados, el capitalismo digital mantiene una característica: sigue siendo capitalismo, con las dinámicas inherentes de explotación, no crea de por sí nuevas relaciones de producción, afirmar que ha surgido algo esencialmente diferente al capitalismo que conocemos de los últimos 250 años es negar que persiste los mecanismos capitalistas básicos, categorías como trabajo asalariado, ganancia, plusvalía, propiedad privada o mercado mantienen su significado para brindar dinamismo al proceso de acumulación de capital.
Se prevé que la instalación de maquinaria con capacidad de inteligencia artificial en el sector de la fabricación industrial crezca a un ritmo CAGR (tasa de crecimiento anual compuesta) de 60%, llegando a 16 millones de unidades para 2024. Esto se debe a que los fabricantes de maquinaria aprovechan cada vez más la IA para predecir interacciones complejas entre cada unidad de producción y automatizar las solicitudes de pedidos de componentes. Además, la IA puede ayudar a los fabricantes a automatizar la inspección visual y detectar fallas en componentes de equipos pequeños.
Los resultados empresariales del primer trimestre de 2024 de las grandes empresas tecnológicas indican que están invirtiendo sumas considerables en la construcción de centros de datos de IA.
Es visible la evolución de los CapEx (capital expenditure) en el capitalismo contemporáneo, son utilizados por una compañía para adquirir o mejorar los activos fijos a largo plazo, se utilizan como por ejemplo para invertir en nueva tecnología para respaldar los aspectos operativos de la empresa en el crecimiento futuro de beneficios. Microsoft destinó un crecimiento de inversión del 31% en su negocio de servicio de computación en la nube Azure Cloud, de manera similar junto con rivales como Amazon.com Inc. y Google, han estado gastando miles de millones de dólares, a la adquisición de servidores de IA impulsados por chips especializados, infraestructura de red y almacenamiento asociado, así como sistemas de refrigeración.
La gestión de los intangibles
“La burguesía no puede existir sino a condición de revolucionar incesantemente los instrumentos de producción y, por consiguiente, las relaciones de producción, y con ello todas las relaciones sociales…,[ ] una revolución continua en la producción, una incesante conmoción de todas las condiciones sociales, una inquietud y un movimiento constantes distinguen la época burguesa de todas las anteriores”.
Manifesto Comunista
Las tecnologías digitales tienen el gran potencial para conectar a miles de millones de personas a la web de un lado, y por otro, optimizar los beneficios económicos de las empresas mediante la mejora de gestión de sus activos (asset management), constituidos por los Bienes físicos y los Servicios intangibles.
La cuantificación de la vida humana con fines económicos de extracción de plusvalía simplemente son medios de producción, es a través de información digital extraída de máquinas (entropía en el flujo de datos, también conocido como Big Data), que se vincula con la gestión de los intangibles (productos o servicios que no se pueden percibir físicamente) desarrollada en la Era de la transformación digital. Cualquier área de actividad o (stakeholder) tendrá que utilizar, en un momento u otro, dispositivos y nuevas tecnologías de implementación: software y aplicaciones móviles.
Los empresas vendedoras de servicios de datificación: proceso de extraer, limpiar y analizar los millones de datos (los activos intangibles, la llamada data) de usuarios y consumidores que se generan a través de servidores, plataformas transaccionales, sistemas operativos, programas de software en su relación digital con una determinada compañía, el propósito final de la datificación es obtener una plusvalía o beneficio para la empresa que contrata.
Su importancia, el pronóstico del valor del mercado de monetización de datos a nivel global pasará de los 303 millones € en 2018 a los 6.881millones € en 2025, las herramientas y servicios de monetización de datos ayudan a las empresas a extraer información oculta que se traduce en plusvalía al comprender sus comportamientos y patrones de compra de los clientes.
El mercado de monetización de datos está dominado por empresas estadounidenses Microsoft Corporation, Oracle, Salesforce, SAS, TIBCO, IBM, Qlik, Looker, ThoughtSpot, Sisense, Domo, Virtusa,1010Data y SAP (Alemania), Infosys (India), Accenture (Irlanda).
Con el “efecto red” y el internet social como cooperadores necesarios, Google domina las búsquedas (Baidu, en China); Amazon, y Alibaba o Tencent en China, el comercio electrónico a nivel mundial; YouTube, filial de Google, el mercado global de servicios de vídeo; Apple revolucionó la informática móvil; Twitter, el microblogging; y Facebook y sus extensiones (WhatsApp e Instagram), con ahora mismo más de 2.400 millones de usuarios, han acabado dominando los medios sociales con una aceleración y crecimiento de magnitud exponencial, así el capitalismo puede encontrar otras fuentes de valor nuevo con el crecimiento geométrico del uso en red, que requiere el concurso de la participación de los usuarios en las plataformas en línea que generan plusvalía, como por ejemplo entrenar los algoritmos de las plataformas con sus datos recogidos que pueden convertirse en un argumento de venta exitoso para su publicidad.
En el ecosistema digital global una red de empresas proveedoras recopila, organiza e intercambia datos con el fin de obtener valor de la información acumulada. Los datos se obtienen a partir de los motores de búsqueda, redes sociales, proveedores y empresas que implementan dispositivos conectados en Internet de las Cosas (IoT). Estos datos recopilados se almacenan bajo la forma de centros de datos en servidores propios o en la nube y serán accesibles por diferentes clientes a través de sus dispositivos.
Se utilizan diferentes métodos de extracción de datos en relación a la necesidad de las empresas compradoras:
—Datos como servicio (Data as a Service, DaaS) herramienta de software basada en la nube, es el más simple y directo. Los datos se venden directamente a intermediarios o clientes, ya sea en forma agregada o sin procesar.
—Información como servicio (Insight as a Service): fusiona fuentes de datos externas e internas y aplica análisis para obtener información limitada al dataset que interesa analizar.
—Plataforma habilitada para análisis como servicio (Analytics-Enabled Platform as a Service): provee data escalable, en tiempo real, de cualquier fuente de información y en cualquier formato
—Análisis embebidos (Embeded Analytics), agrega herramientas de análisis, paneles de informes y visualización de datos a las aplicaciones existentes.
Ejemplos de empresas privadas que utilizan monetización de datos para generar flujos de ingresos adicionales:
—Gigantes del comercio electrónico como Amazon y Alibaba han aprovechado el poder de los datos de los clientes para personalizar recomendaciones, optimizar precios e impulsar publicidad dirigida.
—Plataformas de redes sociales como Facebook e Instagram aprovechan a través de algoritmos avanzados y técnicas de aprendizaje automático para recopilar y analizan datos de los usuarios y así ofrecer anuncios altamente específicos. Al comprender las preferencias, los intereses y los datos demográficos de los usuarios, pueden relacionar a los anunciantes con los segmentos de audiencia más relevantes, maximizando la efectividad de las campañas publicitarias. Además, las plataformas de redes sociales ofrecen herramientas de análisis de datos a las empresas, lo que les permite obtener información sobre el comportamiento del consumidor y perfeccionar sus estrategias de marketing.
— Walmart: la implementó a finales del 2020, le ha representado generar un millón de dólares en datos y analítica por cada billón en ventas.
—Uber, recopila grandes cantidades de datos sobre patrones de viaje, demanda y oferta, lo que les permite optimizar sus operaciones y mejorar la eficiencia, comparte datos anónimos y agregados con gobiernos municipales y planificadores urbanos. De manera similar, Google Maps utiliza datos sobre la ubicación y el movimiento del usuario para proporcionar actualizaciones de tráfico en tiempo real, ayudando a los usuarios a navegar y monetizando al sugerir negocios cercanos con fines publicitarios.
—Bancos y servicios financieros utilizan datos de transacciones de clientes, historiales crediticios y patrones de gasto para adaptar productos y servicios financieros, como ofertas de préstamos personalizados o recomendaciones de inversión. Además, pueden monetizar sus datos proporcionando información a otras empresas, como minoristas o compañías de seguros.
Las contradicciones del sistema
Es importante considerar las nuevas tecnologías en el marco de las tendencias del desarrollo capitalista, no incurrir en una interpretación ahistórica, que pasa por alto las relaciones sociales de producción, éstas reproducen, actualizan y configuran las relaciones de explotación y dominio características del capitalismo. Ponen de manifiesto que las nuevas tecnologías son el medio más poderoso del que dispone el capital para dominar, disciplinar, sustituir, descalificar y aumentar la explotación de los trabajadores
Al mirar las nuevas tecnologías bajo ese prisma, se percibe que son más de lo mismo. Lo que encontramos es:
A) Profundiza y amplía la subsunción (sometimiento) del conjunto de la vida social al proceso de valorización realizado por el capital, conduce a que el capital domine cada vez más ámbitos de vida social cotidiana.
B) La objetivación de las capacidades físicas e intelectuales de los trabajadores en los dispositivos tecnológicos en el proceso del trabajo. Lo que era actividad del trabajador se convierte en actividad de la máquina. La máquina-herramienta sustituyó al trabajador de los procesos de producción al objetivar sus habilidades manuales. Mediante el uso de la maquinaria, el capital multiplicó la productividad del trabajo social, sustituyó al sujeto trabajador, se emancipó de los límites inherentes a la fuerza de trabajo individual –pues la maquinaria la supera en fuerza, velocidad, precisión, regularidad, etcétera– y acrecentó la producción de plusvalor.
C) La competencia intercapitalista impulsa a los capitales a desarrollar las fuerzas productivas y a perfeccionar tendencialmente la automatización que penetra ahora en todos los sectores de la vida social, la complejidad del control, puede ir desde un simple control de encendido y apagado hasta algoritmos multivariables de alto nivel. La automatización de los procesos de circulación y consumo permite acelerar la rotación del capital, reducir los tiempos y costos de circulación.
Por tanto, no nos encontramos ante una ruptura radical en la historia de la humanidad sino que estamos en medio de la competencia intercapitalista, la búsqueda de ganancias extraordinarias y la necesidad por parte de los capitales de profundizar el control y la disciplina sobre la clase trabajadora. Las nuevas tecnologías son utilizadas para crear desempleo y atacar las condiciones salariales y contractuales de la clase obrera. Estamos frente a un capitalismo reseteado al gusto de las élites del WEF (Foro Económico Mundial) que dispone de nuevas capacidades tecnológicas, a partir de las cuales se redefinen las capacidades de apropiación y se reorganiza el proceso de acumulación para evitar el colapso de la tendencia decreciente de la tasa de ganancia dada la incapacidad del modo de producción capitalista para reproducirse indefinidamente.
Efectos secundarios carenciales
“cuanto más sofisticado es un ordenador […] más empiezas a asumir que está corrigiendo tus errores, más empiezas a creer que lo que sale de la máquina es exactamente como debería ser. Es algo visceral”
Daniel Kahneman, Premio Nobel de Economía
Reificación, concepto que proviene del capítulo I° de El Capital—. Del latín “res”, o cosa, reificación significa, esencialmente, cosificación, proceso a través del cual las prácticas y las relaciones humanas llegan a ser vistas como objetos externos. Lo que está vivo termina siendo tratado como una cosa inerte o abstracción, caso ‘especial’ de alienación, la forma en que el hombre es tratado por la sociedad capitalista, como una máquina más en una fábrica o en la vida privada. Como apunta Nassim Taleb en su obra “Cisne negro” ciertas predicciones, en el momento que aparecen en una pantalla, la proyección cobra vida propia, pierde su vaguedad y abstracción y se convierte en algo investido de la calidad de concreto; así adquiere una vida nueva como objeto tangible.
La serendipidad (esto es, la capacidad de hacer descubrimientos, por azar o por sagacidad, de cosas que no se están buscando – por cierto, así ha sucedido con una gran cantidad de inventos – Taleb nos habla de un hecho improbable, impredecible y de consecuencias imprevisibles, un «cisne negro», un hecho improbable, cuyas consecuencias son importantes y todas las explicaciones que se puedan ofrecer a posteriori no tienen en cuenta el azar y sólo buscan encajar lo imprevisible en un modelo perfecto.
El «mito de la sustitución»
Un dispositivo que reduce el volumen de trabajo no solo ofrece un sustituto para algún componente aislado de un trabajo. Altera la naturaleza de toda la actividad, incluidos los roles, las actitudes y la destreza de las personas que participan en ella. Como explicó RAJA PARASURAMAN, “la automatización no sólo suplanta la actividad humana, sino que más bien la cambia, con frecuencia de manera no intencionada ni anticipada por los diseñadores” La automatización rehace tanto el trabajo como el trabajador.
En cuanto a su capacidad predictiva (a partir del análisis de lo precedente y la correlación), nos olvidamos también de que difícilmente pueden tener en cuenta todo aquello que queda fuera de los patrones establecidos. De hecho, el uso de herramientas informáticas nos ha inducido una falsa percepción predictiva. Nuestra incapacidad de proyección del futuro sigue siendo abrumadora y el uso de ordenadores no ha hecho más que potenciarla exponencialmente
Obsolescencia humana
Nicholas Carr en “Atrapados” (2016) describe: “Al abordar el impacto que este proceso está teniendo en nuestras habilidades como seres humanos, puede condicionar nuestro pensamiento y la percepción de la realidad. La persona que maneja el ordenador ocupa el rol de un empleado de la tecnología que introduce datos, monitoriza las respuestas y busca fallos” . En lugar de abrir nuevas fronteras de pensamiento y acción a sus colaboradores humanos, el software estrecha nuestra perspectiva. Cambiamos talentos sutiles y especializados por otros más rutinarios y menos distintivos.
N. Carr nos dice: “el hecho de saber que la información estará disponible en una base de datos, parece reducir la probabilidad de que nuestro cerebro haga el esfuerzo necesario para formar recuerdos” No la codificamos internamente, simplemente, cuando la necesitemos la buscaremos. Aunque es un proceso algo más complejo, tendemos a pensar con lo que «tenemos en la cabeza» (en definitiva, con la «información», recuerdos, memoria quetenemos «disponible»).
A medida que se incremente el uso de estos dispositivos, es posible que perdamos la pericia física y mental que el conocimiento y la experiencia nos había proporcionado
“Cuando las personas abordan una tarea con la ayuda de ordenadores, son víctimas muchas veces de un par de afecciones cognitivas: la complacencia automatizada tiene lugar cuando un ordenador nos atonta en una falsa sensación de seguridad. Estamos tan confiados en que la máquina trabajará inmaculadamente y solucionará,cualquier imprevisto que dejamos nuestra atención a la deriva: y el sesgo por la automatización Surge cuando las personas dan un peso excesivo a la información que aparece en sus monitores. La creen incluso cuando la información es errónea o engañosa. Su confianza en el software se vuelve errónea o engañosa.”
En algunos ámbitos profesionales, se está constatando que la sobredependencia técnica (amparada en el «fundamentalismo de los datos», el «parametricismo») tiende a limitar la creatividad y/o el talento (existe un interesante debate al respecto entre los arquitectos) y/o bien coartar la investigación. Herramientas que se han optimizado para la captura de datos, pero a costa de sacrificar su utilidad para la clasificación y el diagnóstico apropiados, lo que lleva frecuentemente al personal médico a que los árboles no les dejen ver el bosque. Los flujos de trabajo clínico basados en registros informatizados a menudo no logran optimizar el intercambio de información entre los diversos miembros del equipo y eso trae consigo fallos en el reconocimiento de los hallazgos clínicos específicos que podrían ayudar al diagnóstico rápido y preciso.
