Mary Gray: ¡°La econom¨ªa actual depende de los ¡®trabajadores fantasma¡¯¡±

Cinco meses despu¨¦s de publicar su libro, Mary Gray sigue inmersa en un intensa gira al m¨¢s puro estilo de las estrellas del rock. El ¨¦xito de Ghost Work: How to Stop Silicon Valley from Building a New Global Underclass (Trabajo fantasma: c¨®mo evitar que Silicon Valley construya una nueva subclase global) se explica en parte por lo candente de todo los temas que trata: econom¨ªa ¡®gig¡¯ de los trabajos temporales bajo demanda, precarizaci¨®n del empleo a trav¨¦s de plataformas, dependencia de los gigantes tecnol¨®gicos que las impulsan, automatizaci¨®n, futuro de trabajo, inteligencia artificial¡­

Lo diferente en este caso es el modo de aproximarse a estas realidades, mediante m¨¢s de 200 entrevistas y decenas de miles de encuestas de trabajadores de EE UU y la India, docenas de experimentos y an¨¢lisis de plataformas y estudios ¨²nicos de los otros actores clave de este mercado laboral. Un trabajo de seis a?os que ha derivado en un diagn¨®stico diferente y en una propuesta de tratamiento a aplicar que se desv¨ªa de los debates medi¨¢ticos.

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Durante el evento Reshaping Work, que organiza OuiShare esta semana en Barcelona, entrevistamos a su autora principal, la antrop¨®loga Mary Gray, investigadora principal en Microsoft Research y presidenta de su Comit¨¦ Asesor de ?tica, miembro del Centro Berkman Klein para Internet y la Sociedad de la Universidad de Harvard, y miembro del comit¨¦ del proyecto AI100 de la Universidad de Stanford sobre el futuro de la inteligencia artificial (IA).

De la antropolog¨ªa al trabajo fantasma, ?por qu¨¦ y c¨®mo?

Microsoft Research empez¨® hace unos a?os a reclutar a investigadores del mundo de las ciencias sociales con foco en el an¨¢lisis cultural y cr¨ªtico respecto al impacto de las tecnolog¨ªas. Se trata de juntar a gente de diferentes ¨¢mbitos para que interactuemos y nos inspiremos los unos a los otros. As¨ª surgi¨® la investigaci¨®n que llev¨® al libro. Estaba hablando con varios investigadores que usaban Amazon Mechanical Turk para cualquier cosa, desde entrenar datos hasta etiquetado para reconocimiento de im¨¢genes. Entonces descubr¨ª que es as¨ª como funciona la tecnolog¨ªa que mueve gran parte de las aplicaciones que usamos.

Con personas detr¨¢s que ayudan a los sistemas tontos a ser ¡®inteligentes¡¯

Exacto. Si se consigue que una imagen sea registrada como un coche rojo es porque hay una persona diciendo que eso es un coche rojo y entrenando al sistema para que lo sepa reconocer. A esto se le llama ¡®human computation¡¯ (computaci¨®n humana) e involucra a personas en un proceso computacional para el desarrollo de APIS o de sistemas de aprendizaje autom¨¢tico. Yo no ten¨ªa ni idea de todo esto y enseguida supe que era lo que quer¨ªa estudiar. Quer¨ªa acercarme a esas realidades hasta ahora ajenas y comenc¨¦ a investigar junto con mi compa?ero Siddharth Suri [coautor de libro].

No es justo que los trabajadores estemos absorbiendo la inseguridad del mercado en lugar de que lo hagan las compa?¨ªas

?Qu¨¦ fue lo que m¨¢s le sorprendi¨®?

Lo que capt¨® mi atenci¨®n es que hab¨ªa una gran dependencia en estas personas alrededor del mundo y cuando preguntaba a los investigadores aqu¨ª en Microsoft qui¨¦nes eran esas personas no ten¨ªan ni idea y no era importante para ellos. Eso para m¨ª era fascinante, dado que ven¨ªa de trabajar en pol¨ªticas de visibilidad del colectivo LGTBI y en c¨®mo influye en este colectivo el aislamiento. Si hay una l¨ªnea clara que sigue mi investigaci¨®n es esa: c¨®mo nos damos a conocer, c¨®mo nos hacemos visibles. Seth [su coautor] fue la primera persona a la que conoc¨ª que tambi¨¦n quer¨ªa saber c¨®mo funciona esto en el caso de los trabajadores de la gig economy. En 2013 empezamos a trabajar y terminamos nuestro ¨²ltimo experimento en 2017.

??A qu¨¦ conclusiones han llegado?

Algo claro es que la gente que opta por estos trabajos quiere tener flexibilidad, controlar su tiempo, con qui¨¦n trabajan y en qu¨¦ trabajan. Las plataformas de trabajo bajo demanda online se han convertido en una opci¨®n viable para algunas personas y en una opci¨®n necesaria para otras. Sea como sea, sacar¨¢n de ello lo que puedan para sentir cierta sensaci¨®n de agencia u oportunidad. Parte de ello es ser capaces de conectar con otras personas en la misma situaci¨®n. Aunque est¨¦n trabajando solos en un lugar remoto, est¨¢n colaborando en cosas sobre c¨®mo facturar correctamente o c¨®mo manejar el tiempo.

?Habla en su libro de la b¨²squeda de identidad

S¨ª, hay una necesidad de tener esa sensaci¨®n de solidaridad, de reconocimiento, que se tiene en empleos tradicionales. Sobre todo entre personas que no tienen una identidad profesional clara. Se autodenominan aut¨®nomos, contratistas independientes¡­ Buscan la manera de definir y explicar lo que hacen y de sentirse parte de un colectivo. Contrariamente a lo que se cree, obtener ingresos no es su ¨²nica preocupaci¨®n. Es lo que hemos descubierto con esta aproximaci¨®n longitudinal multidimensional y la raz¨®n por la que este trabajo era necesario. Ellos est¨¢n haciendo posible un mercado laboral, un tipo de trabajo que realmente depende de las eventualidades y que afecta a c¨®mo la gente se siente acerca de lo que est¨¢ haciendo.

?Qu¨¦ es un trabajo de calidad?

La cuesti¨®n es qu¨¦ sentimos que es un trabajo de calidad y c¨®mo componemos la ecuaci¨®n entre inter¨¦s sobre lo que se hace, salario y beneficios recibidos y percibidos. Es algo muy arbitrario. Cuando el resultado del trabajo depende de la agregaci¨®n del trabajo de muchas personas no hay una forma de establecer lo que cada persona en particular debe recibir. Eso ya no tiene sentido. Raramente pensamos en un radi¨®logo como una persona que hace algo poco cualificado, mon¨®tono e insatisfactorio, cuando en realidad lo es. Pero no lo vemos as¨ª porque no est¨¢ mal pagado. ?Por qu¨¦ los trabajadores online est¨¢n peor pagados cuando b¨¢sicamente hacen un tipo de trabajo similar que consiste en mirar im¨¢genes en un ordenador? Es un error dejar al mercado la valoraci¨®n del trabajo.

En su libro habla de la ¡®paradoja de la ¨²ltima milla de automatizaci¨®n¡¯

El deseo de eliminar el trabajo humano siempre genera nuevas tareas para los humanos. La mayor¨ªa de los trabajos automatizados requieren de diferentes personas que den cobertura durante las 24 horas del d¨ªa, afinando y cuidando los procesos automatizados. Dado que las tareas que se demandan son din¨¢micas, no meramente mec¨¢nicas, es dif¨ªcil sacar a los humanos del c¨ªrculo. Identificar discursos de odio o enmendar correctamente una declaraci¨®n de impuestos requiere discernimiento humano.

?Seguir¨¢ siendo as¨ª en el futuro?

Estos trabajos potencian los sistemas, sitios web y aplicaciones de inteligencia artificial (que todos usamos y damos por sentado, de servicios como TripAdvisor, Match.com, Google, Twitter, Facebook o la propia Microsoft. Cada d¨ªa surgen empresas con modelos de negocio que dependen de ello. Solo las tareas de etiquetado relacionadas con la IA supondr¨¢n un mercado global de m¨¢s de 1.000 millones de d¨®lares a finales de 2023, seg¨²n un informe de Cognilytica.

En su libro aseguran que esta forma de trabajo no es intr¨ªnsecamente buena ni mala. De hecho, se habla de los supertemps [altos directivos y profesionales que trabajan por proyectos como independientes a quienes las nuevas tecnolog¨ªas les permiten desarrollar sus carreras]

No es bueno ni malo por definici¨®n. Los supertemps, o nosotras mismas, podemos ser lowtemps ma?ana. Es muy vol¨¢til, y no es justo que los trabajadores estemos absorbiendo la inseguridad del mercado en lugar de que lo hagan las compa?¨ªas. Estas van y vienen pero nosotros vamos a seguir aqu¨ª. Este tipo de trabajo podr¨ªa hacer invisible la labor de cientos de millones de personas, por lo que tienden a convertirse r¨¢pidamente en trabajos alienantes, degradantes, precarios y aislados. Mientras sigan a la sombra, sin definici¨®n y ocultos a los consumidores que se benefician de su labor, carecer¨¢n de derechos.

?Qu¨¦ destacar¨ªa como positivo?

El trabajo en plataformas puede evitar los dictados culturales sobre qui¨¦n puede y qui¨¦n no puede trabajar y en qu¨¦ debido a su raza, g¨¦nero, religi¨®n o sus diferentes capacidades o condicionantes f¨ªsicos. Tambi¨¦n pueden usar estas plataformas para adquirir experiencia y acceder posteriormente a un trabajo m¨¢s cualificado

?Qu¨¦ soluciones proponen?

Tenemos que ser capaces de dejar de ver a las plataformas como mero software y verlas como mercados online donde dos partes del mercado confluyen. Eso significa pensar en todo aquello que ya sabemos que la gente necesita para ser efectiva, productiva y feliz en el trabajo. Las soluciones no pasan solo por ajustes tecnol¨®gicos a algoritmos o soluciones sociales como requerir a las empresas contraten a las personas como empleados a tiempo completo sin hacer realmente frente a las din¨¢micas espec¨ªficas de estos mercados que, en la mayor¨ªa de los casos, se organizan en torno a tareas y no en torno a empleos. Necesitamos soluciones que respondan a esta realidad, en lugar de tratar de tratar de encajar en un desactualizado modelo de trabajo. Eso debe traducirse en nuevas leyes, nuevos tipos de impuestos y un nuevo contrato social que apoye a los trabajadores -incluidos los empleadores- sin importar a qu¨¦ categor¨ªa de trabajo pertenecen. La tradicional l¨®gica de trabajo 'a tiempo completo' o 'a tiempo parcial¡¯ no se ajusta a la actualidad y en el contexto de la econom¨ªa bajo demanda no tiene sentido. Las personas trabajan cuando pueden y como pueden y no son menos valiosas por ello.