La obsesi¨®n por la eficiencia

El pasado verano, Momentum, una agencia multinacional de marketing, puso en marcha una ingeniosa campa?a para Coca-Cola en Espa?a: instal¨® 18 m¨¢quinas expendedoras ¡°inteligentes¡± que bajaban el precio de las bebidas fr¨ªas en los d¨ªas de calor. Una bebida comprada a 25 grados cent¨ªgrados te costar¨ªa 2 euros. Si la temperatura superase los 30 grados solo tendr¨ªas que pagar 1 euro.

Pero no nos apresuremos a celebrar esa pol¨ªtica de precios din¨¢mica, basada en los sensores, como una prueba de que la ciudad inteligente a¨²n pueda albergar una dimensi¨®n humana. A pesar de todo su supuesto humanismo, el experimento era claramente un truco publicitario: ?Qu¨¦ negocio digno de tal nombre ser¨ªa lo suficientemente tonto como para bajar los precios de las bebidas cuando hace m¨¢s calor? Un negocio que quiera perdurar instalar¨ªa sensores para hacer exactamente lo contrario. Y, aparte de dar rienda suelta a su vandalismo, los consumidores no podr¨ªan hacer gran cosa para manifestar su protesta: a la m¨¢quina, a diferencia de algunos comerciales de carne y hueso, no le afectar¨ªan las quejas malhumoradas.

Sin embargo, hay algo que Momentum entendi¨® bien: la proliferaci¨®n de sensores baratos ha hecho de la pol¨ªtica de precios din¨¢mica ¡ªcuando el precio puede ajustarse en tiempo real sin intervenci¨®n alguna del operador humano¡ª una opci¨®n tentadora. Y mientras algunos sensores intentan determinar factores ambientales como la temperatura exterior, otros pueden concentrarse en aprender m¨¢s sobre los propios compradores: ?Son j¨®venes? ?C¨®mo suelen vestirse? ?Est¨¢n en Facebook?

Contestar a la ¨²ltima pregunta a¨²n puede constituir un desaf¨ªo, pero a las dos primeras hoy ya puede responderse. En 2011, Intel y Kraft se asociaron para lanzar los quioscos iSample, los cuales se basaban en un sensor ¨®ptico para determinar la edad y el sexo de los compradores y decidir qu¨¦ productos servirles. Inicialmente la m¨¢quina se utiliz¨® para comercializar Temptations, un postre a base de gelatina que se anunciaba como ¡°la primera gelatina solo para adultos¡±, de manera que, al detectar a un ni?o, la m¨¢quina le ped¨ªa que se apartase. En Jap¨®n hay una m¨¢quina expendedora similar, que se basa en la tecnolog¨ªa del reconocimiento facial para recomendar diferentes bebidas a diferentes consumidores: a los hombres menores de cincuenta a?os se les recomiendan bebidas de caf¨¦ enlatadas, mientras que a las mujeres veintea?eras se les recomienda t¨¦.

Proliferan los sensores: hay m¨¢quinas expendedoras que ofrecen productos
seg¨²n el perfil
del usuario

Ahora los sensores se utilizan primordialmente para ayudar a automatizar decisiones sencillas y binarias, como la de no vender alcohol a nadie que aparente tener menos de 18 a?os, pero no se tardar¨¢ mucho en capacitarlos para intervenciones m¨¢s complejas: una vez que nuestra cara puede asociarse a nuestro perfil en una red social, todo tipo de manipulaciones entran en escena. Descuentos, por ejemplo.

Te¨®ricamente, al menos, pareciera que hay mucho que celebrar: los sensores contribuir¨¢n a la consecuci¨®n de una mayor eficiencia. Max Levchin, director de tecnolog¨ªa de Paypal y destacado inversor tecnol¨®gico, reivindic¨® ese mundo obsesionado por la eficiencia en la relevante conferencia del DLD (Digital Life Design) del pasado enero. Para Levchin, la proliferaci¨®n de sensores y la portabilidad de nuestra identidad significan que el mundo digital finalmente puede llegar a ser mucho m¨¢s eficiente que su anal¨®gico predecesor.

¡°El mundo de las cosas reales es muy ineficiente: los recursos infrautilizados abundan, como tambi¨¦n abundan las compa?¨ªas que intentan racionalizar su uso¡±. Pero hoy, ¡°gracias a la digitalizaci¨®n de los datos anal¨®gicos y a su administraci¨®n en una lista centralizada¡±, ha surgido toda una generaci¨®n de nuevas empresas que ofrecen ¡°nuevos y sorprendentes rendimientos¡±, desde la popular Uber ¡ªque pone en conexi¨®n a pasajeros y conductores¡ª hasta la no menos popular Airbnb ¡ªque pone en conexi¨®n a propietarios e inquilinos que quieren alquilar viviendas para estancias cortas.

Veamos el caso de Uber. Antes, cuando se ped¨ªa un taxi por tel¨¦fono, a uno lo trataban como a todos los dem¨¢s. No ten¨ªas ni idea de qu¨¦ puesto ocupabas en la cola. Enfadarte y colgar el tel¨¦fono supon¨ªa tener que empezar de nuevo encontrarte al final de la lista. Mediante este sistema tonto, sostiene Levchin, ¡°incluso si estuvieras dispuesto a pagar cien veces m¨¢s que cualquiera que est¨¦ por delante de ti en la cola, nunca conseguir¨¢s expresar esa demanda. El dato existe solo en formato anal¨®gico y se mueve a velocidades solo anal¨®gicas¡±. Uber es diferente: tus datos llegan en formato digital, sabes exactamente cu¨¢ndo est¨¢n disponibles los recursos y cu¨¢nto tiempo tienes que esperar. Y, eventualmente, si est¨¢s dispuesto a pagar m¨¢s que los dem¨¢s, podr¨ªas obtener un mejor servicio.

Levchin lleva esta l¨®gica al extremo, anticipando con impaciencia ¡°listas de espera con precios din¨¢micos para confesores y terapeutas¡±, y prometiendo que seremos capaces de poner en alquiler el poder de computaci¨®n de nuestros cerebros para resolver tareas diversas mientras dormimos. Pero hay algo extra?o en su ejemplo de Uber: ?Por qu¨¦ es tan buena idea tratar a alguien que es amigo de Bill Gates en Facebook de un modo diferente a alguien que no est¨¢ siquiera en Facebook?

Las insuficiencias son
precisamente el precio
que pagamos para evitar
la discriminaci¨®n

La verdadera raz¨®n para que se d¨¦ un trato igualitario en el caso de los taxis anal¨®gicos y tontos no tiene nada que ver con la ausencia de unos buenos sensores: es el resultado l¨®gico de las regulaciones de ese servicio como ¡°transporte p¨²blico¡±. La no discriminaci¨®n es parte esencial de esa regulaci¨®n: se supone que vas a pagar la misma tarifa por tu viaje con independencia de si eres negro, blanco, homosexual o multimillonario.

Quiz¨¢ existan buenas razones para abandonar ese principio. Pero el simple hecho de que ahora dispongamos de una mejor tecnolog¨ªa para despojarnos de las ineficiencias del sistema no es una de ellas: la ineficiencia es precisamente el precio que hemos convenido pagar por la no discriminaci¨®n. Comparar la muy regulada industria del taxi con los reto?os de la escasamente regulada ¡°econom¨ªa compartida¡±, como es el caso de Uber, ¡ªy hacerlo solamente con criterios de eficiencia¡ª es trucar la baraja a favor de Uber. La industria del taxi se hizo para ser ineficiente.

O fij¨¦monos en Airbnb, que Levchin tambi¨¦n invoca de pasada. El argumento en favor de Airbnb es bien conocido: incorpora muchas m¨¢s unidades de alojamiento a un mercado muy r¨ªgido. Pero ?qu¨¦ decir de sus costes? Al permitir que los propietarios conviertan sus apartamentos en hoteles permanentes, Airbnb podr¨ªa estar socavando el esp¨ªritu comunitario de esos barrios y tal vez incluso estar violando la reglamentaci¨®n de alquileres. (Por no hablar del hecho de que no parece que Airbnb ni los propietarios que recurren a ella paguen todos los impuestos que se les exige a los hoteles; se estima que solo en San Francisco su deuda tributaria anual podr¨ªa elevarse a 1,8 millones de d¨®lares).

Las regulaciones vigentes de alquileres pueden ser tremendamente ineficientes, pero su ineficiencia es deliberada, no accidental: se ponen en pr¨¢ctica para privilegiar la dimensi¨®n social de una pol¨ªtica de vivienda por encima de su dimensi¨®n econ¨®mica. Si no queremos esas regulaciones, debemos oponernos sobre bases pol¨ªticas y sociales, y no solo aduciendo que gracias a los smartphones y a las redes sociales podemos crear nuevos y m¨¢s eficientes mercados que convengan a los arrendadores y a sus inquilinos temporales.

Lo que resulta m¨¢s interesante ¡ªe inquietante¡ª de la l¨ªnea de razonamiento de Levchin es que todas las ineficiencias del mundo anal¨®gico se presentan como el fruto de un inepto entorno tecnol¨®gico, y no de esfuerzos deliberados por promover la justicia, la equidad, la cohesi¨®n comunitaria o alg¨²n otro valor por el estilo.

Mientras tanto, no te quejes si la inteligente m¨¢quina expendedora decide que no eres la persona adecuada para disfrutar de la ¨²ltima botella de Coca-Cola que queda; despu¨¦s de todo, un sediento Bill Gates puede estar a la vuelta de la esquina.

Evgeny Morozov es profesor visitante en la Universidad de Stanford y profesor en la New America Foundation.

Traducci¨®n de Juan Ram¨®n Azaola.

? 2013 New York Times News Service.