Cecilia Rikap: “A más inteligencia artificial, más formas de trabajo precario”

En este especial nos propusimos observar de manera minuciosa los cambios que la IA está provocando en el mundo del trabajo, el desarrollo y la productividad. Buscamos salir de la grandilocuencia de las amenazas de cambio total y promesas paradisíacas conversando con especialistas sobre lo que verdaderamente está sucediendo, dónde y cómo, y sobre las formas en que imaginan que podemos conducir esta transición tecnológica.

Entre esas voces conversamos con Cecilia Rikap, economista especializada en política internacional y economía de la innovación, jefa de investigación del Institute for Innovation and Public Purpose (IIPP) y profesora asociada de economía en el University College London (UCL). En su reciente libro Teoría de la dependencia digital (Caja Negra), realiza una radiografía de los mecanismos que utilizan las grandes tecnológicas para controlar la producción, la innovación y apropiarse del conocimiento.

Le preguntamos por la distancia entre las narrativas sobre la Inteligencia Artificial y los caminos posibles hacia el bienestar. ¿Permite la economía digital avizorar algún horizonte de desarrollo para la Argentina? ¿Qué papel pueden jugar las élites económicas locales en este proceso? 

Respecto de la IA, ¿estamos frente a una nueva revolución tecnológica?

Lo primero que tenemos que tener en cuenta es que la inteligencia artificial son modelos de estadística avanzada que, dado que son enormes, necesitan capacidad de procesamiento, no solo para entrenarse sino para cuando los utilizamos. Y se basan en un proceso de inducción sobre la base de todos los datos que va adquiriendo a medida que se utiliza. En esa clave, uno podría decir que hay un proceso de continuidad en el desarrollo de la producción de conocimiento y sus aplicaciones en el área de la tecnología. Nos podemos ir a la historia de las tecnologías de la información y comunicación, incluso al taylorismo. La introducción del cronómetro dentro de la fábrica para marcar el tiempo de una forma externa al propio trabajador o trabajadora. Es importante desmitificar todo este halo de magia o religiosidad que se le coloca a la inteligencia artificial como si fuese algo completamente nuevo. Hay un proceso histórico de desarrollo de las tecnologías de la información y comunicación que nos permite entender cómo hoy la inteligencia artificial generativa ocupa el último capítulo. En esa historia, el desarrollo de la inteligencia artificial en un sentido amplio tiene más de medio siglo. 

En la discusión más específicamente técnica, está por verse todavía qué impacto económico tiene la inteligencia artificial generativa. Lo que hay son muchísimas promesas. Porque en general la discusión sobre si es una tecnología revolucionaria o una revolución industrial o tecnológica está muy asociada al impacto económico que tiene. Cuando decimos impacto económico, no estamos refiriéndonos necesariamente al impacto en la vida de las personas, sino al impacto en una variable muy específica que, en última instancia, con algunas mediaciones, termina siendo el crecimiento económico. Incluso en relación a esa variable está por verse qué va a pasar con la IA. 

«Es importante desmitificar todo este halo de magia o religiosidad que se le coloca a la inteligencia artificial como si fuese algo completamente nuevo»

En tu libro hablás de tecnologías digitales para no hablar específicamente de IA generativa, ¿por qué haces esa operación conceptual? 

En parte por lo que veníamos diciendo de esta historia, entender que no es solo el Chat GPT o Claude, sino que hay un cúmulo de tecnologías que se utilizan para los ámbitos de trabajo, para todos los ámbitos de la vida y que son tecnologías complementarias entre sí. La IA aparece como la tecnología de punta, la de frontera, la que va a solucionarlo todo. Y si solamente miramos esas promesas, en general son exageradas. Si solamente miramos los modelos de inteligencia artificial generativa, corremos el riesgo de no entender que hay un montón de otras tecnologías digitales que también se utilizan en los distintos ámbitos de la vida y que tienen implicancias sobre las personas, las relaciones, los ámbitos de trabajo, las economías. Si ampliamos el espectro podemos dejar atrás esa idea mágica asociada a la inteligencia artificial generativa y verla como un eslabón dentro de esta historia de tecnologías que tienen un propósito claro, porque son todas tecnologías de control.

«La IA aparece como la tecnología de punta, la de frontera, la que va a solucionarlo todo. Y si solamente miramos esas promesas, en general son exageradas»

¿A qué nos referimos cuando hablamos de economía digital? ¿Puede hablarse de una cadena de valor de la IA? ¿Cuáles serían los componentes y los actores de esa cadena? 

Hoy cada vez más tenemos que pensar que cuando decimos economía digital en realidad estamos diciendo economía global. Porque las tecnologías digitales están detrás de todo lo que hacemos. Desde que nos levantamos hasta que nos acostamos, interactuamos con un sinnúmero de servicios de computación y servicios de software. No necesariamente con la IA generativa, pero sí con un montón de tecnologías digitales. A la vez hay definitivamente múltiples cadenas de valor, una red global de producción de la inteligencia artificial que es importante identificar, mapear y conocer, para entender que la IA no surge de generación espontánea: es creada por trabajadores y trabajadoras y hay una materialidad asociada a ella. Cuando hablamos de datos o de inteligencia artificial parecería que todo se queda en el plano de lo inmaterial, en el plano de las ideas, y que no hay un componente material asociado y tan claro desde lo territorial. Y, por el contrario, sí lo hay, solo que muchas veces invisibilizado.

Si tenemos que pensar en un ejemplo simplificado de cómo producir un modelo de inteligencia artificial, hay tres componentes fundamentales: el código del modelo, la capacidad de procesamiento y el entrenamiento del modelo, y los datos. Para cada uno de estos ingredientes hay un montón de trabajo y un montón de materialidad detrás. No solo estamos las personas en la vida cotidiana creando datos a partir de nuestras interacciones con dispositivos en nuestra casa o en el lugar de trabajo, sino que también hace falta que esos datos se pongan en el formato indicado para que el modelo después los entienda. Ese proceso históricamente ha sido realizado por trabajo tercerizado, muchas veces microtareas o trabajo a destajo, que van surgiendo en la cadena de valor de empresas que intermedian entre quien necesita que le entrenes el modelo, o que le pongas la base de datos a punto para entrenarlo, y las personas que efectivamente realizan las tareas a las que se las sigue contratando de manera tercerizada, precarizada.

«La IA no surge de generación espontánea: es creada por trabajadores y trabajadoras y hay una materialidad asociada a ella»

Como se paga por tarea y en dólares, en los países que tienen su moneda más devaluada lo que pagan por tarea significa muchísimo más. Por ejemplo, durante muchos años en Venezuela hubo muchísimas personas que optaron por estas microtareas y se generó una suerte de competencia entre trabajadores precarizados: quién es la primera persona que la agarra. Hoy los modelos de inteligencia artificial generativa se entrenan con otros mecanismos que implican interactuar con el modelo. Este proceso lo que hace es que el modelo escupe una respuesta y la micro tarea es decirle si está bien o mal. Ahí ya hay un montón de trabajo.

Después, en el proceso de código del modelo también hay un montón de trabajo. El de investigadores en inteligencia artificial, científicos, ingenieros, que arman el modelo, escriben el código y lo conceptualizan. Tanto los datos como el modelo están en los centros de datos. Detrás de ellos, de los procesadores de NVIDIA y demás, lo que hay no solo es trabajo sino también un consumo enorme de energía eléctrica, de agua potable y también de materiales. Detrás de toda la economía digital hay litio, cobalto, materiales raros.

A más inteligencia artificial, más formas de trabajo precario que contribuyen en los márgenes a que exista el modelo. Más apropiación de nuestros datos para entrenar el modelo, más extractivismo de la naturaleza y puesta al servicio de las ganancias de unos pocos. Porque detrás de todo, ¿quiénes se apropian de este valor? Que, insisto, es creado por cientos, miles de trabajadores para un solo modelo y basado también en la apropiación de la naturaleza. Son unas pocas empresas que ocupan distintos lugares en esa cadena de valor. Están las que desarrollan el modelo y están las que ofrecen no solo la capacidad de cómputo sino también el ambiente donde el modelo se integra con otras tecnologías digitales, que es la nube. En las de modelos vamos a pensar OpenAI, Anthropic, Mistral y en la de la nube en Amazon, Microsoft, Google, que también ofrecen sus modelos. Pero, al mismo tiempo, ofrecen este ambiente en donde el modelo se utiliza y se conecta con otras tecnologías digitales. 

«A más inteligencia artificial, más formas de trabajo precario que contribuyen en los márgenes a que exista el modelo»

Respecto de Argentina, ¿cuál es hoy su inserción en la cadena de valor de la IA y cuál creés que debería ser? ¿Es posible que algún tipo de inserción genere desarrollo para la Argentina?

Argentina tiene desarrollos en las disciplinas que han generado la inteligencia artificial desde hace más de 50 años. Es uno de los primeros países que tiene institutos de cálculo desde donde se empezaron a pensar y a escribir estos modelos. Hay una tradición y capacidades de desarrollo de los modelos que todavía, en algunos casos, perviven en las universidades públicas o en el CONICET. También vemos la emergencia de empresas que crean aplicaciones que no están desarrollando un modelo fundacional, al estilo del de OpenAI o de Anthropic, pero que sí desarrollan modelos de frontera, de machine learning, de inteligencia artificial de otras características, y sí adoptan y adaptan esos modelos más generales. 

Argentina tiene capacidades. Se ha insertado, sobre todo, en la pata de microtareas. No se ha desarrollado tanto la industria de los centros de datos. Sobre cuál es el proyecto que tiene el gobierno de Milei en relación con la inteligencia artificial, diría que se resume en, por un lado, ser un país receptor de cada vez más centros de datos, para lo cual la eliminación de la restricción a la extranjerización de la tierra era indispensable. Y la otra pata es la adopción masiva y acelerada. Empezando por el propio Estado, porque está completamente obnubilado y cree en las promesas fantasiosas asociadas a la inteligencia artificial, que van desde darle un boom de productividad a todos los países, a curar el cáncer, a llevarnos a la luna y resolver la crisis ecológica. Todas son promesas completamente exageradas, que el presidente actual cree o elige creer. Y no piensa –como otros gobiernos progresistas que también creen en estas mismas promesas– que hay que hacer un desarrollo propio. La versión de la extrema derecha, la versión de Milei, es que adoptemos lo que ya está afuera, y si podemos de la mano con las empresas que sean más amigas del gobierno, como Palantir, mejor. ¿De este escenario puede salir algún proyecto de desarrollo para la Argentina? No, claramente no. Es lo contrario, es un proyecto de extractivismo a gran escala y extractivismo gemelo, porque no solo pone al servicio la energía eléctrica, el agua potable o los recursos naturales, sino también lo que queda de capacidades de producción de conocimiento en la Argentina. Y digo lo que queda porque la investigación pública en Argentina está siendo masacrada por el gobierno de Milei.

Lo que quede después de este gobierno, ponerlo al servicio de simplemente adoptar la tecnología extranjera o seguir enriqueciendo empresas que no contribuyen al desarrollo de la Argentina sino que generan todavía más asimetrías, no da ninguna posibilidad de desarrollo. Imaginemos un gobierno distinto, uno que quiera apostar a la ciencia, a la tecnología, desde el sector público, que pone reparos y trata de identificar hasta dónde y cómo se pueden instalar centros de datos en el territorio. ¿Eso significaría un proyecto de desarrollo? Tampoco. Y ese es el punto clave. Por sí misma la tecnología no va a traer desarrollo. Es un error pensar que el desarrollo se resume en que tengamos tecnología propia en Argentina y que esa tecnología genere crecimiento económico, hacemos algunas políticas redistributivas y listo, todos estamos mejor. El desarrollo es una pregunta mucho más compleja que simplemente redistribución de la riqueza, si acaso esa redistribución se concreta. Y la tecnología se puede desarrollar para control de los trabajadores, para el Ejército, para volver adictas a las personas en las redes sociales. Puede ser muy de punta pero a la vez generar todos esos impactos. Definitivamente no podemos hablar de un proyecto de desarrollo, de buen vivir, de progreso, de mejora en las condiciones de vida de las mayorías, si al mismo tiempo permitimos ese tipo de desarrollos tecnológicos. 

«Argentina se ha insertado, sobre todo, en la pata de microtareas. No se ha desarrollado tanto la industria de los centros de datos»

¿Cuál es el rol de las élites locales en el desarrollo? ¿Creés que existen o podrían construirse élites económicas en la Argentina en el marco de la economía digital que contribuyan al desarrollo? 

Esas empresas hoy ya existen, pero no contribuyen al desarrollo. Hacen lo contrario: profundizan las asimetrías, no pagan impuestos, no contribuyen al mejoramiento de las condiciones de trabajo de las mayorías. Si ni siquiera son empresas que permiten que sus trabajadores y trabajadoras tengan buenas condiciones de trabajo, buenos salarios, menos aún podemos pensarlas como un motor del desarrollo. Erramos en pensar que una empresa va a poder ser motor del desarrollo porque, en tanto organización privada, tiene como objetivo maximizar sus ganancias. Y si es una empresa muy muy grande va a intentar combinar la maximización de ganancias con expandir su esfera de control, que incluye el ejercicio de un control político. 

El desarrollo es un proyecto que tiene que darse desde las comunidades, desde los gobiernos elegidos democráticamente. Es desde ahí donde podemos discutir qué proyecto de desarrollo tenemos e identificar qué tipo de entramado productivo facilitaría el desarrollo. La concentración económica no favorece al desarrollo, le da más poder a unas pocas empresas. ¿Puede haber algunos procesos redistributivos que generen mejoras si hay un proceso de más desarrollo productivo local? Sin dudas. ¿Va a alcanzar eso para un proyecto alternativo de desarrollo? No. El proyecto de vida que queremos vivir va de la mano, no sólo de discutir lo productivo, sino otras dimensiones, donde la tecnología se mete e influye y van mucho más allá de las empresas.

«La concentración económica no favorece al desarrollo, le da más poder a unas pocas empresas»

¿Cuál crees que va a ser el nivel de difusión y adopción de IA en el aparato productivo de Argentina? ¿Cómo crees que eso podría impactar en la productividad?

La narrativa ya es que va a ser un cambio violento, un crecimiento inédito, o más fuerte todavía que el de la electricidad. Parte de la misma noción de revolución tecnológica es la construcción de un discurso ideológico que busca generar fomo en todas las organizaciones. No estás muy seguro de qué agrega la inteligencia artificial generativa pero por las dudas la vamos a adoptar. Es un proceso de adopción casi impulsivo. No solo de las empresas o los individuos, también los gobiernos. Tenemos que ser conscientes de que cuando hablamos de si es la cuarta o la quinta revolución, es parte de una construcción ideológica que favorece a los que están controlando esa tecnología a que la adoptemos a mansalva sin preguntarnos cuáles son las consecuencias. 

Esa adopción no está generando un aumento violento de productividad, no solo en la Argentina sino en general. Y no lo va a hacer por un montón de motivos. Primero, si esa tecnología en realidad lo que hace es reemplazar trabajo, necesitas menos trabajadores en total. Y algo van a tener que hacer, pueden ir a sectores que no se ven tan afectados por esa tecnología. En general, cualquier cambio tecnológico que genera reemplazo de tareas, aunque en el escenario ideal se quiera ofrecer la idea de que es mejor que la persona trabaje en conjunto con el algoritmo, en el escenario concreto, la empresa lo que va a buscar es reducir sus costos. Y si está introduciendo IA, va a buscar no contratar el mismo nivel de personal que hubiera necesitado en otro contexto. Esas personas eventualmente tienen que buscar trabajo en otro lado, en sectores que no están afectados por este proceso de eficientización, en el que se espera que hagan mucho más en el mismo tiempo porque tienen la IA al lado, sin importar la calidad del servicio que se va a brindar. Eso genera que si aumenta la productividad, baja del otro lado porque tenés más personas para producir lo mismo que antes. En el neto, el promedio hace que se elimine. 

«La adopción de la IA no está generando un aumento violento de productividad, no solo en la Argentina sino en general»

Por otro lado, con la inteligencia artificial también aparecen tareas nuevas. Hay que verificar los resultados, que además hace que nuestras tareas se vuelvan más aburridas. En vez de ser quienes pensamos, somos quienes verificamos lo que hizo la IA. En el tiempo de trabajo no significa un aumento de productividad increíble porque aunque te ahorra una parte de la tarea, te introduce otras nuevas. 

Y a todo eso le podemos agregar un tercer elemento, un elemento global, que es que a alguien se le pagan estas tecnologías. Salvo que uses el modelo gratuito, cuando lo adopta una empresa, un gobierno, pagan las suscripciones a unas pocas empresas de Estados Unidos, secundariamente de China. Lo que terminás pagando, quién te dice que no termina siendo lo que se lleva todo tu aumento de productividad. Si hay un crecimiento, se va a concentrar en algunos pocos lugares. Además, ¿a quién le vas a ir a decir, el modelo no funciona, tengo un problema? Termina habiendo negocios anexos que son una fuente de captura de valor de los países que son meramente adoptantes de la tecnología, que se va a pocas empresas concentradas fundamentalmente en dos países, que son las que desarrollan la tecnología. 

No solo se apropian de la mayor cantidad de los beneficios –y, por lo tanto, ahí podríamos llegar a ver un crecimiento y un aumento de productividad, cuando en realidad lo que hay es captura de valor del resto del mundo–, sino que además terminan siendo solamente empresas de dos países y sus gobiernos los que deciden qué tecnología tenemos. Y es hasta más importante que el hecho de que concentren las ganancias porque nos condena al futuro. Si no podemos decidir qué conocimiento producimos, qué ciencia, qué tecnología, con qué propósito, no solo nos van a estar robando hoy, se van a estar apropiando de valor hacia el futuro de manera irrestricta. 

«Termina habiendo negocios anexos que son una fuente de captura de valor de los países que son meramente adoptantes de la tecnología»

En tu libro, al analizar los impactos de la IA en el empleo, decís que la aceleración de la productividad en las ocupaciones, en cuanto se requiere menos tiempo para realizar las mismas tareas, resultará en desempleo salvo que “aumente la demanda o que medie la lucha sindical”. ¿Cuánto crees que es inevitable de efectos como la pérdida de empleo o la descalificación y cuánto es algo que puede ser moldeado por los actores que intervienen en el proceso de trabajo?

Siempre todo desarrollo tecnológico responde a decisiones políticas, que son decisiones también económicas. Creo que una tarea fundamental de todos los sindicatos es entender que la lucha no es sólo por salarios y empleo sino también por las  condiciones de trabajo. Poder decidir también qué tecnología se adopta en el lugar de trabajo, cómo se la adopta, para qué se la va a utilizar, y que el sindicato pueda influir también en la trayectoria de la tecnología. Por eso digo “salvo que medie la lucha sindical” porque no sólo los trabajadores pueden, organizados, limitar el proceso de desplazamiento por la introducción de tecnología, sino que también cuando hablamos, por ejemplo, de soberanía digital es que en todos los distintos ámbitos podamos decidir democráticamente qué tecnología se tiene, cuál se desarrolla, para qué se la utiliza. Que los sindicatos puedan influir y decidir sobre qué datos se van a recuperar de los y las trabajadores en el ámbito de trabajo. Eso es soberanía también. Los sindicatos tienen un rol central a jugar. Algunos lo hacen. No hay nada inevitable, eso también es parte del discurso ideológico. Si la tecnología avanza muy rápido es porque alguien pisa el acelerador con plata, disponiendo de los recursos y diciendo avancemos igualmente, controlando a los gobiernos en sus intentos de regulación del cambio tecnológico y fogoneando la idea de que el cambio tecnológico lo tenemos que abrazar siempre porque va a traer crecimiento económico y esa es la precondición necesaria para el desarrollo. Si desmantelamos esos discursos ideológicos, entendemos que no hay nada inevitable en ningún cambio tecnológico, que qué tecnología tenemos responde a intereses, lo que significa que podría haberse desarrollado una tecnología distinta, que no tenemos que aceptarla simplemente sino que tenemos que ser actrices activas en el proceso, no solo de moldearla, sino también de poder decir esta tecnología no o no la quiero acá. 

«Siempre todo desarrollo tecnológico responde a decisiones políticas, que son decisiones también económicas»

¿Crees que es posible una alianza entre el trabajo y la tecnología? 

La tecnología no tiene vida propia. Las alianzas son entre personas, entre grupos de seres humanos. No hay que pensar en clave alianza con, por ejemplo, la luz. Lo que diríamos es, ¿podemos utilizar la luz de una manera que potencie nuestras relaciones de trabajo? Que haga que los seres humanos tengamos tareas que son las más interesantes y que las más aburridas y repetitivas sean realizadas por máquinas, por herramientas. Si logramos un escenario donde democratizamos todo el proceso de producción de la tecnología, podría ser. Queda también pendiente la pregunta de ¿por qué queremos deshacernos de todas las tareas rutinarias? Hay tareas rutinarias que también nos forman como personas. ¿En qué medida estamos seguros de que hacer una tarea todos los días no nos forma también? Limpiar el baño es una tarea necesaria para vivir mejor en colectividad. A mí, como a la mayoría de las personas, no me gusta limpiar el baño pero cuando pensamos en el desarrollo de la tecnología, tenemos que entender que hay tareas que pueden ser medio pesadas pero que distribuidas democráticamente pueden ser menos pesadas.

Sin estar para nada en contra de la posibilidad de pensar en un desarrollo de la tecnología que se ponga más al servicio de reemplazar las tareas que no nos interesan y que nos deje más espacio para que todos y cada uno pueda tener un espacio de creatividad, de ocio, de entretenimiento, de potenciar nuestras capacidades humanas. Pero estamos muy lejos de eso.