Puede producir dibujos, canciones, textos y videos en cuestión de segundos, sin más input que una breve instrucción. La omnipresencia y las capacidades de la Inteligencia Artificial (IA) han dado lugar a discursos apocalípticos, anticipando computadoras hiperinteligentes que exterminan a la humanidad. Pero, quizás, una frase de esas que ya pertenece a la Internet encierre pistas más certeras: “Quiero que un robot me lave la ropa y los platos así puedo tener tiempo para hacer arte y escribir, no que un robot escriba y haga mi arte así puedo tener más tiempo para lavar la ropa y los platos”.

¿Por qué el tiempo de ocio se resiste a aparecer a pesar de los avances tecnológicos? No es la primera vez que sucede. Entre 1840 y 1940, en las casas del mundo desarrollado aparecieron tecnologías inéditas como la electricidad, los electrodomésticos, el gas natural o las cloacas. Pero en esos cien años, una cosa no cambió: a pesar de esa verdadera revolución industrial al interior de cada hogar, la cantidad de horas por semana que se empleaba en las tareas domésticas prácticamente no se redujo un segundo.

Esta “inesperada obstinación del tiempo”, como la llama el matrimonio compuesto por el economista canadiense Nick Srnicek y la académica tecnofeminista Helen Hester, tiene nombre: “la paradoja de Cowan”. Vale para el lavarropas y para la IA: “La tecnología por sí sola es insuficiente para reducir el trabajo; los dispositivos individuales existen dentro de un sistema sociotécnico más general y su impacto está mediado por ese contexto”, explican. Ese es uno de los puntos de partida de Después del trabajo (Caja Negra, 2024). El otro es una falta: en su primer libro -Inventar el futuro (2017, con Alex Williams)- Srnicek ya demandaba una economía que nos libere del trabajo mediante la tecnología, denunciando la pobreza y la baja calidad de los empleos. “Pero mi esposa señaló que faltaba el debate sobre el trabajo reproductivo: el trabajo realizado en el hogar, el trabajo doméstico. Y tenía razón”, recuerda Srnicek hoy en Buenos Aires. Tres hijos y una pandemia después, la pareja publicó el libro que el canadiense presentó la semana pasada en Buenos Aires. 

“El impulso original del movimiento obrero fue el control sobre el tiempo”, dice Srnicek a crisis. “Esto llevó a los trabajadores a luchar por cosas como la jornada laboral de ocho horas y finalmente por el fin de semana de dos días, esfuerzos para básicamente reafirmar el control de los trabajadores sobre el tiempo, poniendo límites a la cantidad de tiempo que el capitalismo podía extraer de nosotros”. Según el autor, esta tendencia es prácticamente opuesta a otro enfoque que surgió en el universo gremial luego de la Segunda Guerra Mundial, el de exigir “pleno empleo”. Sin embargo, tras la virtual desaparición de las promesas de la sociedad salarial, los reclamos por el tiempo han regresado.

— Sólo recientemente hemos empezado a ver de nuevo un movimiento hacia la reducción del tiempo. Esto es particularmente en el mundo desarrollado con varios movimientos hacia la semana laboral más corta en lugares como el Reino Unido, los Estados Unidos, Alemania y Francia, pero también en lugares como China se ha visto un rechazo real por parte de las generaciones más jóvenes de sus padres a la imposición de trabajar tanto como sea humanamente posible. Así surgió el «movimiento acostado», que es básicamente decir «Yo no quiero trabajar. Sólo quiero relajarme y disfrutar de la vida». Así que creo que hay un montón de espacio para este tipo de movimientos, pero tiene una serie de desafíos diferentes a los que podría enfrentar el movimiento obrero en el mundo desarrollado.

 He visto ejemplos de lo contrario aquí en Argentina: es cada vez más común escuchar a trabajadores de aplicaciones que están en contra de leyes que pondrían un límite a las horas que pueden trabajar. ¿Por qué surgen estos discursos en países en crisis como el nuestro?

— ¿La gente quiere trabajar más horas sólo para poder trabajar, o quieren los ingresos que vienen con el trabajo de esas horas extras? Eso nos lleva al meollo de la cuestión, que es que el salario no es suficiente para los trabajadores de la “economía colaborativa”. Es un trabajo extremadamente explotador. Las principales plataformas se están llevando una tajada cada vez más grande de estos trabajadores, y esa es la razón clave por la que creo que muchos de ellos quieren trabajar más horas, es solo para poder llegar a fin de mes, y es perfectamente comprensible. La situación es tal que se les incentiva a trabajar muchas horas.

 En cuanto a las propuestas que surgen de la izquierda, se habla mucho del salario básico universal. 

— La idea de la renta básica universal, que consiste en que el gobierno otorgue una cantidad fija de dinero a la gente cada mes, sin importar si trabajás o no o si sos rico o pobre, tiene muchas virtudes. Pero no estoy seguro de que sea alcanzable a corto plazo. Para mí este es un punto realmente clave. Podría haber rentas básicas que se fijan en un nivel no muy alto que se utilicen como excusa para recortar el Estado del bienestar, que es el enfoque de Milton Friedman. Si no tenés el poder estratégico para implementar una renta básica decente, puede que se implemente una, pero particularmente en un país como Argentina, ¿se mantendría a un nivel consistente con la inflación? ¿O se iría consumiendo con los años y el valor real de esa renta básica desaparecería? Así que estas son cuestiones estratégicas clave.

 ¿Y entonces?

— Creo que nuestro tiempo está mejor empleado en otras cosas. Mi preferencia personal es una semana laboral más corta. Se puede lograr en cualquier lugar, obtiene muchos de los mismos beneficios en términos de ese equilibrio de poder entre las clases trabajadoras y el capital, y es mucho más fácil de lograr que algo como una renta básica universal. Y crucialmente es mucho más difícil de revertir. Solo se me ocurre un país que haya retrocedido en la reducción de la jornada laboral: Grecia, que recientemente la ha aumentado.

ocio tech
 

El anarcocapittalista Javier Milei parece fascinado con una posibilidad que ve en la IA, que es la de atraer inversiones de la Big Tech al país. Ya se reunió con Mark Zuckerberg, Elon Musk y Sam Altman y su asesor en este tema, Demian Reidel, repite que quiere convertir a la Argentina en el próximo “polo de IA del mundo”. ¿Están dadas las condiciones para que Argentina se vuelva Silicon Valley? ¿Ofrece algo esta tecnología que no sea el prospecto de ingresar dólares frescos al país? ¿Hay lugar para una IA de izquierda, o una que al menos nos haga la vida más fácil?

Historicemos. El libro anterior de Srnicek, Capitalismo de plataformas (2017), es una original caracterización de gigantes como Microsoft, Amazon, Uber y Airbnb como parte de un movimiento tectónico en la forma en que las grandes empresas capitalistas interactúan con el resto de los agentes de la economía. Sin embargo, las condiciones económicas que posibilitaron la aparición de estas compañías quizás hayan desaparecido.

— El entorno de tasas de interés que surgió tras la crisis de 2008 fue básicamente de dinero fácil y barato. Los recortes masivos de las tasas de interés significaban básicamente que el capital era realmente barato. También tuvo el efecto de que las inversiones tradicionales -por ejemplo, los bonos del Estado- ya no generaban un rendimiento decente de ninguna manera. Así que la gente que tradicionalmente invertía en estas cosas de repente buscaba nuevas inversiones, nuevas formas de sacar su capital. Así que acabamos con el capital de riesgo financiando todas estas nuevas empresas de plataforma que eran tremendamente poco rentables durante años y años y años. Pero podían hacerlo porque el capital era muy barato. Siempre y cuando recuperaras tu inversión una década más tarde, no importaba.

 ¿Eso cambió ahora?

— Lo que ha sucedido desde entonces es, sobre todo con la reciente inflación en el mundo occidental, subas en las tasas de interés, aunque la Fed acaba de recortarla en los EE.UU. El impacto fue que las empresas que no eran rentables han tenido que convertirse rápidamente en rentables. Uber y Spotify, creo, son dos buenos ejemplos de empresas que se han vuelto rentables solo muy recientemente. En el caso de Uber, en gran medida lo logró recortando la cantidad de dinero que se daba a los trabajadores, quedándose con la mayor parte, y reduciendo algunas de las apuestas más especulativas como los autos sin conductor y demás. Así que ha habido un giro más rápido hacia la búsqueda de ganancias, lo que ha significado una mayor explotación de los trabajadores en la mayoría de los casos para estas empresas. La otra implicación interesante es que cuando nos fijamos en las empresas que están recibiendo financiación en este momento, son empresas de IA. Y muchas de estas empresas de IA en realidad no están siendo financiadas tanto por el capital de riesgo como por las Big Tech. Y así, sí, el capital de riesgo está en una especie de lucha. He visto una serie de empresas de capital de riesgo luchando para recaudar capital para invertir, mientras que las Big Tech llegan y dicen: «Bueno, vamos a verter miles de millones en estas nuevas empresas de IA». Así que es muy diferente, el entorno de inversión y las implicaciones allí.

 Aquí, Milei está ofreciendo a las empresas de IA un espacio no regulado. Uno de sus asesores dijo que «no se va a aprobar ninguna regulación estúpida». Aspiran a que Argentina se convierta en «el próximo polo de IA del mundo». ¿Lo ves posible?

— Creo que es muy importante pensar en tres niveles diferentes del ecosistema de la IA. Uno son las aplicaciones de IA. Podemos pensar en algo como ChatGPT. La capa inferior son los modelos de IA, que es GPT-4 en el caso de ChatGPT. A continuación, está la infraestructura real, que consiste en centros de datos y cosas por el estilo. Y cuando Milei habla, por ejemplo, de un entorno desregulado para las empresas de IA, mi pregunta es ¿a qué aspecto de esas capas se refiere? No creo que pueda ser la infraestructura porque los requisitos que se necesita para hacer IA de esta manera son inmensos, los requisitos de energía y agua. Es increíblemente difícil construir eso en muchísimos lugares del mundo. La segunda capa son los modelos de IA. Y me resulta difícil imaginar a los mejores ingenieros y científicos de IA del mundo trasladándose de Silicon Valley a aquí, sobre todo por las enormes cantidades de dinero que pueden ganar trabajando en San Francisco, por ejemplo. Queda la capa superior, la de las aplicaciones. Y ahí, quiero decir, ¿qué vas a hacer que no esté regulado? Para mí, parece que las únicas cosas que están siendo reguladas en este momento son claramente cosas terribles para la sociedad: la creación de deep fakes de personas que no han dado su consentimiento y la manipulación de las elecciones con herramientas de IA. ¿Por qué querrías desregularlas? Así que me parece que es una política de retórica más que de sustancia real, diría yo.

 La regulación de la IA se está debatiendo ahora mismo en el Congreso argentino. Mientras, Milei está diciendo es que la Unión Europea está «sobrerregulando» algunos aspectos de la IA, y que por eso Argentina podría ser más rentable o atractiva para esas empresas.

— Sí, sí, puedo ver eso. Puedo ver por qué una empresa capitalista se erizaría ante las regulaciones de la UE y querría ir a otro lugar para hacer trabajos de IA. Se han visto numerosos casos de empresas de IA que no han lanzado sus productos en Europa precisamente porque no hay claridad sobre lo que cumple o no la normativa. El problema es que Europa no tiene una industria de IA floreciente, no es como si hubiera un montón de empresas de IA en Europa que estuvieran ansiosas por trasladarse a otro lugar para hacer este trabajo. Estados Unidos está ahí y China también, y las diferencias regulatorias no son significativas de un “espacio idealizado desregulado”, pero allá también tenés el beneficio añadido de las comunidades masivas de talento y financiación y capital y experiencia que existen en un lugar como Silicon Valley. Hay una razón por la que todas estas empresas salen de ese mismo lugar, y no se puede replicar simplemente diciendo «No tendremos ninguna regulación al respecto». Lo que atrae a las empresas de IA a quedarse allí, en Silicon Valley, no es solo una cuestión de normativa. Se necesitan subvenciones masivas como mínimo, y repensar toda la infraestructura energética del país.

¿Cuál es el interés de estas grandes empresas tecnológicas que fabrican este tipo de productos, que no son muy útiles ni para disminuir nuestras horas de trabajo ni para aumentar nuestro tiempo libre, sino todo lo contrario?

— Un aspecto es que, en la mayoría de estas empresas de IA, las personas que realizan el trabajo están interesadas en él de una manera muy intelectual. Así, por ejemplo, la IA generativa surgió de la investigación en el procesamiento del lenguaje natural. Y era una cuestión intelectual, era un pequeño hobby de «bueno, ¿cómo podemos hacer que una máquina entienda el lenguaje?». Esa era la pregunta fundamental. Y a medida que construían estos diferentes enfoques a ese problema, resultó que lo que se les ocurrió, esta arquitectura, en realidad podría aplicarse en toda una variedad de otros lugares que no tenían intención de hacer: automatizar un guionista o un artista, y cosas por el estilo. Por otro lado, estas empresas requieren miles de millones de dólares de dinero para poder hacer lo que están haciendo. Son empresas capitalistas, que están interesados en el beneficio, y que requieren beneficios para sobrevivir. Así que creo que lo que ha sucedido en muchos casos es una especie de proceso intelectual de descubrimiento que llevó a una tecnología bastante increíble que parecía imposible hace cinco años, pero ahora hay una verdadera cuestión de «bueno, ¿cómo hacer dinero de ella para sobrevivir y ampliarla?». Para que puedas gastar decenas de miles de millones de dólares, o cientos de miles de millones de dólares en estas cosas. Y ahora hay una presión real de las empresas para ser capaz de convertir esto en algo que puede hacer dinero. Una forma clave de hacerlo es automatizar el trabajo. Y creo que esto es lo que estamos viendo ahora, es una especie de desarrollo involuntario que se está convirtiendo en una herramienta de automatización.

 Mencionaste la Paradoja de Cowan en Después del trabajo, y pensaba en los ejecutivos de Netflix que dijeron algo así como: “Nuestra principal competencia no es Amazon Prime, es el tiempo libre o el sueño”. Esa parte del capital, de la gran tecnología, también está capturando, por así decirlo, nuestro tiempo libre, con algoritmos que, de forma similar toman nuestras preferencias para planificar lo que vamos a ver a continuación y, a veces, incluso producen los programas basándose en esas preferencias.

— Hay una larga crítica de la naturaleza del tiempo libre y el ocio bajo el capitalismo. Ha sido criticado durante décadas y décadas, pienso en la crítica de Theodor Adorno a las industrias culturales. Por ejemplo, las diversas formas en que el tiempo libre se convierte en ese tipo de consumo del capitalismo, y creo que Netflix y todo ese tipo de cosas es la versión moderna, sofisticada, basada en datos de ese mismo tipo de cosas. Y es peligroso, porque es más adictivo: es muy fácil quedarse atrapado en el ciclo de ver esas cosas una y otra vez. Están diseñados para ser adictivos, por lo que es un problema real. Por otro lado, una de las razones por las que creo que estas cosas se han vuelto tan populares es también, en muchos países, el cierre de los llamados terceros espacios, o espacios públicos donde la gente puede pasar el rato y pasar el tiempo libre sin gastar dinero, como parques o centros comerciales. Ahora, la gente está atrapada en casa viendo Netflix o doom-scrolleando Twitter. Creo que son las dos cosas juntas, y por eso, en nuestro libro defendemos el “lujo público” como una propuesta clave, porque queremos que se abran este tipo de espacios de ocio que permitan a la gente no retroalimentar el ciclo consumista del capitalismo, para poder disfrutar del tiempo libre sin tener que gastar dinero y formar parte del capitalismo.

 ¿Viste algún ejemplo de lujo público que te haya llamado la atención?

— Este, de hecho, es un muy buen ejemplo, que me acaban de dar hoy. No sé si ustedes lo conocen. (Señala un libro sobre los programas de turismo social de Perón). Es increíble, me encanta. No tenía ni idea hasta hoy. ¡Lo voy a citar a partir de ahora! Así que sí, cosas así. ¿Cuántos otros países tienen cosas parecidas que se han perdido en la historia? Me encantaría saber más sobre esas cosas.

 En tu Manifiesto Aceleracionista, señalás Cybersyn en el Chile de Salvador Allende (un proyecto de planificación económica controlada con computadoras), o muchas de las cosas que hizo la Unión Soviética. También en Argentina en los 60, la informática era 100% de izquierda: tenían modelos matemáticos para pensar en sociedades utópicas, que luego se procesaban con computadoras. Y me preguntaba, ¿es posible pensar de esa manera la IA?

— No me trago el argumento de que la IA esté inherentemente a favor del capital. Creo que su versión contemporánea, si es inherentemente algo es que está basada en la vigilancia, porque requiere muchos datos para ser vertidos en estos modelos. Y creo que uno de los efectos de este requisito es que la vigilancia se expande. Voy a dar un ejemplo: Microsoft iba a lanzar este producto, que básicamente era una herramienta de IA que observaría la pantalla de tu computadora en todo momento y luego sería capaz de ofrecerte ayuda en cualquier momento. Sabría lo que acabas de hacer, tendría una idea del flujo de trabajo en el que estás involucrado, lo cual, por un lado, suena potencialmente útil, pero requiere monitorizar cada cosa que hacés en la pantalla con un aumento masivo de la vigilancia. Pero es necesario si querés entrenar un modelo para hacer ese tipo de cosas. Así que creo que hay problemas en términos de vigilancia en la IA contemporánea. Hay problemas, también, en términos de intensidad energética. No estoy de acuerdo con el argumento de que tenemos que deshacernos de la IA porque consume demasiada energía. Para mí es una cuestión de «¿vale la pena el uso de energía y agua por los beneficios que podríamos obtener de la IA?». Es un análisis coste-beneficio. Y usamos mucha energía para otras cosas, pero colectivamente estamos de acuerdo en que estas cosas son útiles, como el sistema sanitario. Así que la cuestión es cuánta energía estamos dispuestos a dedicar a los beneficios de esta IA. ¿Es demasiada ahora? Probablemente. Pero ninguna de esas cosas es inherentemente capitalista. Y podemos imaginar usos postcapitalistas de la IA. Podemos imaginar muy fácilmente usos para ayudar con el cambio climático, por ejemplo.

 ¿Alguno de esos usos post-capitalistas de la IA está especialmente desarrollado? ¿Has visto algunos de esos avances que se están haciendo ahora mismo?

— Pondré un ejemplo sencillo: se ha trabajado en el uso de la inteligencia artificial generativa, en particular de los grandes modelos lingüísticos, para ayudar con el cambio climático. Se trata de cómo va a evolucionar el clima, y una de las cosas para las que un gran modelo de lenguaje (LLM) es realmente bueno es para observar un patrón masivo de datos y predecir la siguiente secuencia. Se puede hacer lo mismo con el clima. Tenés una gran cantidad de datos históricos y podés ver cómo progresan las cosas para entender cómo se desarrollará el cambio climático en el futuro. Y esto es muy útil para cosas como la adaptación local. Sabemos que se está produciendo un cambio climático, esa es una gran cuestión macroeconómica, pero cómo se está produciendo en este lugar concreto es algo para lo que ahora utilizamos supercomputadoras masivas. Los LLM pueden hacerlo de una forma más eficiente desde el punto de vista energético. Y esto es un poco más especulativo, pero está el tema de los agentes de IA. Yo diría que el mayor campo de investigación para todas estas empresas de IA es el desarrollo de agentes de IA. Ahora mismo nuestra experiencia con la IA generativa es que le hablás a un pequeño cuadro de texto y te da una respuesta, y eso es emocionante. Un agente de IA sería más como: «Planificame un viaje y reservá mis vuelos al coste más barato dentro de estas restricciones». Y el agente va y lo hace, pero para ello es necesario poder conectarse a todos estos sistemas diferentes, ser capaz de razonar de todas estas maneras diferentes, y ser capaz de considerar juicios sobre estas cosas. Pero ahí es donde la IA se dirige en este momento. Podemos imaginarnos que este tipo de cosas se utilicen, por ejemplo, para la planificación económica local. Una de las críticas comunes al socialismo desde hace más de 100 años es que requiere demasiadas reuniones. Pero ¿y si tuviéramos un pequeño agente al que pudiéramos indicar nuestras preferencias, nuestros valores, decirle lo que nos interesa, y que luego pudiera negociar con otros agentes para organizar la economía de la mejor manera posible?

 Esto último era más o menos lo que pretendía hacer Cybersyn de Chile, ¿no? 

— Sí, de una manera un poco menos sofisticada, pero sí, muy similar. Es una forma de descentralizar el control de la economía, pero sin dejar de ser una economía dirigida, no una economía capitalista, de forma que refleje los valores y preferencias de todo el mundo y no requiera reuniones constantes.

 ¿Y en cuanto al trabajo doméstico? ¿Encontraste, después de publicar tu libro, alguna respuesta tecnológica al dilema?

— La IA generativa y la robótica se están desarrollando mucho más rápido de lo que esperaba. La robótica en particular, porque muchos de los desafíos de la automatización del hogar son cosas increíblemente difíciles de realizar para una máquina. Es muy fácil para una máquina trabajar en una línea de montaje porque sabe exactamente dónde debe colocar cada pieza. Está todo escrito en piedra. Recoger la ropa y doblarla es mucho más complicado. Puede que a un humano no le parezca así, pero para una máquina es mucho más difícil. Y entonces parecería, si no imposible, económicamente inviable: quizás una máquina que pudiera recoger y doblar ropa costaría 10.000 dólares. Pero esta tecnología se está desarrollando sorprendentemente rápido. Ya he visto varios ejemplos de un robot que puede sacar platos de un armario y comenzar a cocinar en un entorno que no está diseñado para el robot, sino para un humano. Y he visto que alguien gastó unos 70 dólares en construir un robot que puede doblar ropa. No lo hace particularmente bien, pero por esa plata, estoy sorprendido de lo que pudieron hacer con este robot. Así que sí, hay novedades que no esperaba cuando estábamos escribiendo el libro: crucemos los dedos y pronto tendremos un robot doméstico que pueda hacer todo esto. Sería genial.