La dirección de la tecnología no es neutral

Según podemos leer en los periódicos, la IA (algoritmos de Inteligencia Artificial) ha dejado de ser una mera promesa futurista para convertirse en una herramienta indispensable. Su capacidad para aprender, adaptarse y optimizar procesos está revolucionando muchos campos. Desde la automoción hasta la medicina, pasando por el entretenimiento y la seguridad cibernética. La IA no solo está mejorando los productos y servicios existentes, sino que también está abriendo nuevas posibilidades.

El aprendizaje automático (machine learning), el aprendizaje profundo (deep learning) y los grandes modelos de lenguaje (large language models o LLMs) como el ChatGpt, se han convertido recientemente en un tema de moda.

Los datos indican que los trabajadores menos formados no se están beneficiando de las aplicaciones IA, aunque parece evidente que las personas que dirigen las empresas sí disfrutan de sus beneficios, tanto ellas mismas como sus accionistas

Estas tecnologías permiten a las máquinas procesar grandes cantidades de datos, y aprender de ellos para mejorar el rendimiento de los procesos empresariales. Permiten automatizar cada vez más tareas. Con estas tecnologías la productividad está aumentando, pero ¿se están distribuyendo los beneficios entre toda la sociedad? O planteado de otra forma: ¿son neutras las tecnologías a la hora de distribuir los beneficios producidos o tienen sesgos para beneficiar a unos grupos sociales frene a otros?

Los datos indican que los trabajadores menos formados no se están beneficiando de las aplicaciones IA, aunque parece evidente que las personas que dirigen las empresas sí disfrutan de sus beneficios, tanto ellas mismas como sus accionistas. Las tecnologías digitales (y en particular los algoritmos de IA) están automatizando el trabajo y perjudicando, por un lado, a la mano de obra frente al capital y, por otro, a los trabajadores sin formación frente a los que tienen títulos de grado o posgrado.

Según Acemoglu el sueldo medio real (la retribución horaria) en Estados Unidos creció por encima del 2,5 por ciento anual entre 1949 y 1973. Desde entonces, a partir de 1980, el sueldo medio no hace otra cosa que estancarse; los aumentos son mínimos, del orden del 0,45 por ciento anual, a pesar de que la productividad por trabajador ha seguido aumentando a buen ritmo (una tasa de crecimiento anual superior al 1,5 por ciento a partir de 1980).

Desde los años ochenta, casi todos los grupos demográficos que han sufrido una bajada de sus salarios reales son aquellos que en el pasado se especializaban en las tareas que hoy se han automatizado

La automatización está potenciando la desigualdad porque se concentra en las tareas que suelen hacer los trabajadores de las escalas baja e intermedia en las fábricas y oficinas. Desde los años ochenta, casi todos los grupos demográficos que han sufrido una bajada de sus salarios reales son aquellos que en el pasado se especializaban en las tareas que hoy se han automatizado. Los procesos de automatización son una de las principales causas de la congelación y la reducción de los salarios entre los trabajadores con nivel formativo bajo o intermedio.

¿Cuál fue el ingrediente básico de la prosperidad compartida en Europa que caracterizó las décadas posteriores a la Segunda Guerra Mundial? Una de las causas más importantes fue el marco institucional que permitió que los trabajadores compartieran los aumentos de la productividad con los empresarios y directivos. El incremento de productividad sólo significa beneficios para todos cuando hay competencia real entre empresas, los trabajadores tienen poder de negociación y la automatización está dirigida a mejorar el trabajo de las personas y no a eliminarlas.

La IA no parece estar avanzando tan deprisa como para provocar un desempleo masivo de la parte menos formada de la población. La IA actual sólo puede realizar tareas muy concretas y su impacto en la ocupación es limitado. Sin embargo, ha tomado un rumbo muy sesgado

La tecnología ha aumentado la desigualdad por las decisiones que han podido tomar las grandes empresas y otros actores con poder. Para calmar un poco los ánimos, la IA no parece estar avanzando tan deprisa como para provocar un desempleo masivo de la parte menos formada de la población. La IA actual sólo puede realizar tareas muy concretas y su impacto en la ocupación es limitado. Sin embargo, ha tomado un rumbo muy sesgado, contrario a los intereses de los trabajadores, y ya ha empezado a eliminar algunos empleos. Su efecto más probable es que recorte aún más los salarios de muchas personas y no tanto que nos lleve a un futuro en el que el desempleo sea un fenómeno generalizado. El problema es que, a pesar de que la IA es incapaz de cumplir con la mayoría de sus promesas, todavía esconde el potencial de reducir la demanda de mano de obra.

La digitalización, y los algoritmos de IA en particular, están redirigiendo todo el sector tecnológico hacia la automatización para ahorrar costes. Se nos convence de que las máquinas pueden ser autónomas e inteligentes y entonces parece natural que cada vez asuman más tareas asignadas hasta ahora a la mano de obra. Las empresas pueden dividir los empleos actuales en tareas mucho más simples, usar programas de IA y series de datos para aprender lo que hacen los humanos y sustituir a las personas por algoritmos para realizar esas funciones.

Reemplazar a los trabajadores por máquinas y algoritmos se convierte entonces en una medida muy atractiva. El sector continúa obsesionado con la recopilación masiva de datos y la automatización de tareas muy concretas a partir de técnicas de aprendizaje automático. El problema económico de esta estrategia de negocio resulta evidente: cuando los seres humanos no son tan inútiles como a veces se presupone y las máquinas inteligentes no son tan listas como se suele dar por sentado, lo que obtenemos es una automatización “a medias”; es decir, se pierden muchos puestos de trabajo y apenas hay noticias del prometido aumento de la productividad.

El enfoque predominante de la actual oleada de IA se basa en la obtención de datos y la automatización constante. Es, de hecho, una decisión muy costosa, no sólo porque responde a la preferencia por la automatización y la vigilancia de los muy ricos, sino también porque perjudica el nivel de vida de los trabajadores. Al mismo tiempo, desvía la energía y las investigaciones sobre tecnologías digitales de otros posibles caminos más beneficiosos para la sociedad.

Nuestra sociedad ya se ha dividido en dos capas. En la de arriba están los muy ricos, quienes están convencidos de que se han ganado su fortuna por su increíble genialidad. En la de abajo tenemos a las personas corrientes, a quienes los líderes tecnológicos ven como seres propensos al error, listos para ser reemplazados

Las tecnologías digitales, la robótica y la maquinaria para la automatización han elevado el nivel educativo exigido para incorporarse al sistema de producción global y han empezado a remodelar la división internacional del trabajo; por ejemplo, contribuyen al proceso de desindustrialización de muchos países en vías de desarrollo, cuya población activa se compone sobre todo de personas con un nivel educativo bajo.

Nuestra sociedad ya se ha dividido en dos capas. En la de arriba están los muy ricos, quienes están convencidos de que se han ganado su fortuna por su increíble genialidad. En la de abajo tenemos a las personas corrientes, a quienes los líderes tecnológicos ven como seres propensos al error, listos para ser reemplazados. Cuando la IA vaya penetrando en los distintos ámbitos de las economías modernas, cada vez será más probable que los dos niveles se distancien todavía más.

Pero ¿existe algún otro camino que no ponga las tecnologías digitales al servicio de la automatización constante y de la monitorización de los trabajadores y de los ciudadanos? La respuesta es que sí. Las tecnologías IA no tienen por qué centrarse en la automatización del trabajo o la monitorización de los empleados durante su jornada laboral. Tampoco tienen por qué reforzar la censura de los gobiernos. Las tecnologías digitales no son antidemocráticas por naturaleza y no hay duda de que las redes sociales no tienen por qué dedicarse a rentabilizar la indignación, el extremismo y la ira. Ha sido una decisión consciente —de las empresas tecnológicas, los investigadores en IA y los gobiernos— lo que nos ha metido en el presente atolladero.

Las tecnologías IA no tienen por qué centrarse en la automatización del trabajo o la monitorización de los empleados durante su jornada laboral. Las tecnologías digitales no son antidemocráticas por naturaleza

Aunque de una época anterior a la de los actuales algoritmos de IA, la mejor muestra de la viabilidad de modelos alternativos viene de la Wikipedia. Es uno de los servicios más visitados de la red, puesto que, en los últimos años, ha recibido más de 5.500 millones de visitas únicas anuales. Wikipedia no intenta monopolizar la atención del usuario porque no se financia con publicidad.

Si la dirección de las tecnologías digitales no cambia por completo, continuarán alimentando la desigualdad y marginando a grandes segmentos de la población activa, tanto en Occidente como en otras partes del mundo.

¿Pero el desarrollo tecnológico debe tener obligatoriamente un sesgo social determinado? ¿Debe favorecer obligatoriamente a los grupos sociales con mucho poder? Creemos que la tecnología no nace con una dirección predeterminada, nada que tenga que ver con ella es inevitable.

La sociedad tiene que dejar de maravillarse antes los multimillonarios tecnológicos y su agenda de prioridades. El debate sobre las nuevas tecnologías no sólo debería girar alrededor de la genialidad de los nuevos productos y algoritmos, sino más bien si están trabajando a favor o en contra de la gente.

No hace falta ser un experto en IA para tener voz y voto sobre la dirección del progreso y el futuro que crean estas tecnologías para el conjunto de la sociedad. No hace falta ser un inversor especializado en el sector tecnológico o en capital riesgo para pedir responsabilidades a los empresarios e ingenieros por lo que están haciendo sus inventos.

Para redirigir la tecnología hacen falta políticas progresistas. Hacen falta subvenciones públicas para desarrollar tecnologías más beneficiosas para el conjunto de la sociedad y poner en cuestión aquellas que se focalizan en tareas de monitorización y vigilancia.

La fragmentación y, en un sentido más amplio, las acciones antimonopolio deberían verse como herramientas complementarias a un objetivo mucho más trascendental: alejar la tecnología de la automatización, la vigilancia, la recopilación de datos y la publicidad digital.

Es necesaria una reforma fiscal que incremente los impuestos al capital y a los muy ricos. El actual sistema fiscal de muchas economías industrializadas fomenta la automatización y el objetivo de sustituir personas por máquinas para ahorrar costes. Los impuestos sobre la riqueza, que pagarían aquellos que están por encima de un cierto nivel de renta, han empezado a ganar terreno en la última década.

Hace falta un liderazgo público para redirigir el cambio tecnológico. La idea sería reunir desde el sistema público a científicos e ingenieros de renombre para que trabajaran en problemas de gran interés social, generar por parte del Estado una considerable demanda de las tecnologías producidas, y luego animar al sector privado a subirse al carro. Una estrategia de este tipo condujo al desarrollo acelerado de una vacuna durante la pandemia de la COVID-19. Es la estrategia dirigida por misiones que propone Mazzucato.

No nos dirigimos hacia una mayor desigualdad porque sea inevitable, sino por las decisiones tomadas por quién ostenta el poder en la sociedad y el rumbo que toma la tecnología

Es necesaria una mayor protección de la privacidad y la titularidad sobre los datos que exigiera a las plataformas el consentimiento explícito de los usuarios sobre los datos que pueden recopilar y el uso que les darán.

No nos dirigimos hacia una mayor desigualdad porque sea inevitable, sino por las decisiones tomadas por quién ostenta el poder en la sociedad y el rumbo que toma la tecnología.

Por último, es necesario reorientar el mundo académico. Es necesario poner la universidad al servicio de la sociedad. La tecnología depende de la perspectiva, y la perspectiva tiene su origen en el poder social, que en gran medida consiste en convencer al público y a las personas con autoridad de las virtudes que tendría asignar una trayectoria concreta a la tecnología. Es necesario orientar la universidad hacia la generación de tecnologías y de ideas que beneficien a la mayoría social.

Algunas de las ideas se han tomado de: Acemoglu, Daron; Johnson, Simon. Poder y progreso: Nuestra lucha milenaria por la tecnología y la prosperidad (Deusto).

Mazzucato, Mariana. Misión economía: Una guía para cambiar el capitalismo (Taurus).

Según podemos leer en los periódicos, la IA (algoritmos de Inteligencia Artificial) ha dejado de ser una mera promesa futurista para convertirse en una herramienta indispensable. Su capacidad para aprender, adaptarse y optimizar procesos está revolucionando muchos campos. Desde la automoción hasta la medicina, pasando por el entretenimiento y la seguridad cibernética. La IA no solo está mejorando los productos y servicios existentes, sino que también está abriendo nuevas posibilidades.

El aprendizaje automático (machine learning), el aprendizaje profundo (deep learning) y los grandes modelos de lenguaje (large language models o LLMs) como el ChatGpt, se han convertido recientemente en un tema de moda.