Coyuntura del trabajo. El metaverso, el trabajo y la vida
Por: Santiago Salinas – Cedins
En el universo de transformaciones que componen los procesos, tecnologías y conceptos asociados a la Cuarta Revolución Industrial CRI, hay un elemento que por su centralidad ascendente amerita una comprensión temprana: la idea de metaverso, aun en configuración, que se constituye como un centro de gravedad para los elementos que hacen parte de la narrativa de cambio.
En una definición ligera podríamos decir que el metaverso es una nueva espacialidad conformada por la expresión digital de la información generada por los individuos, una convergencia entre el mundo físico y el digital. Esto es, el agregado de la información individualmente imputable que circula en la virtualidad: transacciones, perfiles de redes sociales, reportes de aplicaciones y con el IOT (internet de las cosas por sus siglas en inglés), la información individualmente imputable crece de forma ostensible al punto de constituir una imagen lo suficientemente detallada de los sujetos, intereses e interacciones que la habitan.
La primera forma que asalta el imaginario colectivo al hablar de metaverso es la de realidad aumentada o la realidad virtual, al mejor estilo de las plataformas multijugador, con los respectivos avatares. Y si, también es parte de lo que se viene configurando, pero no es lo único; diferentes tecnologías como la inteligencia artificial IA, la web 3.0, el blockchain, entre otras, moldean esta existencia simultánea y paralela. A medida que va adquiriendo entidad esta espacialidad, es decir al paso que se torna en un conjunto de elementos identificables, las cuestiones que rodean lo humano se reflejan bajo otras formulaciones.
La categoría orientadora para esta reflexión es la de terreno de valorización. En clave de Rosa Luxemburgo, estas zonas de valorización, de expansión, se entienden como aquellos territorios necesarios para la reproducción del capital y, en el contexto de este escrito, surgen como nuevos terrenos para la reproducción y generación de valor bajo la idea de procesos de apropiación de dimensiones colectivas, anteriormente no apropiados o apropiables.
Estos procesos se enmarcan en aquellas dinámicas que corresponden a la reproducción ampliada del capital, que en su acepción clásica aludirían a la periferia conformada por la agrupación de colonias, por oposición a la centralidad europea. Una reedición de este concepto propugna por abordar una espacialidad difusa, simultánea y paralela en la que la centralidad no es ahora meramente geográfica si no que sigue los flujos de acumulación del capital, que pueden estar tanto en la China con la sobre explotación de la fuerza de trabajo, como en regiones y países latinoamericanos donde se aplica un agresivo extractivismo de bienes naturales minero energéticos destinados a los centros tecnológicos globales.
Al intentar responder ¿cuál es el terreno de valorización del metaverso? la respuesta no puede venir de otra forma que no sea en estricto sentido conceptual. Lo primero que habría que apuntar es que el metaverso tiene un inmenso asiento material, millones de servidores, líneas de comunicación, infraestructura satelital, y celdas urbanas que lo soportan. Sin embargo, este no es el fundamento de la generación de valor en su interior, ni siquiera la cantidad de energía que requiere para funcionar logra dar cuenta del mismo. No obstante, el control de estos bienes se traduce en el control de las posibilidades de desarrollo en el auténtico terreno de valorización. Lo segundo es afirmar que el metaverso no es el terreno de valorización. ¿Entonces? Nuestra hipótesis es que el metaverso se está configurando como un telón de fondo del verdadero terreno de valorización.
Esta zona de valorización no es un mundo exterior, al contrario, es un mundo que se sumerge en nuestras mentes y en su versión extensa en las conductas. Es un terreno que se expande al interior de los individuos, lo coloniza y lo moldea. En la medida en que es la interacción misma el fundamento del valor que se puede traducir en la posibilidad de predicción y orientación de esta interacción; el control es lo que constituye el producto final, el control sobre la identidad y en tanto el deseo que la constituye.
Al considerar la interacción con los algoritmos encontramos una fuerza transformadora enajenada en la medida en que los mismos se robustecen a partir de la interacción; dicho de otra manera, es preciso que se interactúe en la virtualidad para el surgimiento del dato. La materia prima del metaverso no es otra cosa que el registro de una interacción humana, la traducción binaria de la conducta humana.
Para comprender de mejor manera podemos servirnos del machine learning(1) como uno de aquellos campos que componen el metaverso. De acuerdo a la encuesta Deloitte “ State of AI in Enterprise”, alrededor de un 50% de los participantes están invirtiendo 4 veces más que el año anterior en iniciativas de machine learning, sin embargo un dato de moderación indica que el 66% de estas iniciativas nunca llegaran a etapa de producción y señalan que una de las causas es la falta de madurez para desarrollarse con precisión predictiva así comos deficiencias en entregar una experiencia de calidad a los usuarios finales, la principal causa de esta inmadurez estriba en lo increíblemente costoso que es adelantar modelos de machine learning para la escala de los proyectos de producción.
La forma de madurar el Machine learning es a través del entrenamiento que requiere grandes volúmenes de datos, para esto es preciso poder recolectar interacciones significativas para la tarea a desarrollar, estos datos son captados por múltiples vías que no suelen advertir a los usuarios de sus usos secundarios: sensores de movimiento, monitoreo de pantalla, interacción con dispositivos cercanos, reportes de posicionamiento global, e incluso indicadores de salud como frecuencia cardiaca, conteo de pasos, presión arterial. La vida cotidiana es afanosamente traducida para mejorar la comprensión de las máquinas sobre nosotros mismos y retornar transformado en forma de ofertas de servicios y productos segmentados de forma tal que se tornan irresistibles.
Los servicios de datos para maduración de machine learning más económicos del mercado rondan los 300.000 dólares anuales al 2021 según MLCommons(2). Desde esta perspectiva quizá no exista en la actualidad una labor a la que se le haya negado la dimensión de trabajo con mayor contundencia que a la interacción en el metaverso, en esta labor hay una condición necesaria para la reproducción del capital: la apropiación de material que se provee sin ninguna remuneración especifica.
Para ejemplificar la transacción de la identidad personal misma nos podemos servir del caso de Fortnite, el juego multijugador “gratuito” que ha vendido cerca de 70 billones de dólares en bienes virtuales, esencialmente cosméticos, mucho más de lo que han vendido marcas de lujo en el último cuatrienio. La integración de una comunidad de jugadores y la representación del yo en la virtualidad genera un mercado alrededor de la estricta condición de ¡ser capaz de representarse a sí mismo ante los demás!
Lo cosmético en este escenario se hace profundo al traducir la representación de sí mismo de forma visual. Así el jugador deviene: poderoso, gracioso, intrépido, inteligente, atractivo según el accesorio que representa la identidad deseada, el juego se presenta aquí como el arquetipo de la vida y de la producción; puntos, indicadores, atributos, aptitudes, actitudes e incluso gestos pueden ser adquiridos por puntos de experiencia con un cómodo balance estacional de ventas. Navidad, Halloween, pascua, regulan la oferta estética a adquirir.
En la interacción, condición de existencia de la comunidad virtual, recae la posibilidad de socializar, sin desplazar, obviamente, la posibilidad de adquirir estos bienes con dinero. Desde esta perspectiva el juego se encuentra en el límite interno de su propia naturaleza siempre ad portas de superar su carácter arquetípico y traslaparse con la vida, al menos en la dimensión productiva.
No todas las interacciones en el metaverso tienen formas explicitas de representación. El escándalo de Cambridge Analytica en 2010 dejó al descubierto la manipulación por vía de perfilamiento de las opciones políticas de millones de ciudadanos. En este caso la representación era constituida de espaldas a quien proveía los datos, los ciudadanos no eran dueños de su identidad política virtual lo que los exponía a la manipulación de sus decisiones en favor de terceros que adquirían esta información. Si desde la dimensión individual resulta preocupante, a nivel colectivo aumenta los riesgos de la captura corporativa del Estado en detrimento de un funcionamiento orientado por el cuidado de bienes colectivos, favoreciendo las visiones de los mejores postores en la subasta de datos, subordinando a la vez los procesos deliberativos de bien común por la maximización del lucro individual.
Apuntar a la interacción como un trabajo permite la reivindicación de la autonomía sobre la identidad. Así la participación en el excedente productivo que se genera reconoce el origen de su materia prima y nos hace, un poco, dueños de nosotros mismos. Las aplicaciones de los algoritmos nutridos por la interacción van desde el desarrollo de nuevas tecnologías como la conducción autónoma de autos a modelos epidemiológicos predictivos. Junto a estas existe todo un corpus tecnológico potenciado por la lenta instalación del metaverso que se orienta a lograr la separación de la fuerza de trabajo de la unidad biológica del trabajador, de esta manera se paga con dopamina al trabajador la capacitación de la IA que lo reemplazará, no parece precipitado entonces plantear la necesidad de equilibrar esta relación de manera temprana.
Notas
(1) El Machine Learning es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones (análisis predictivo). Este aprendizaje permite a los computadores realizar tareas específicas de forma autónoma, es decir, sin necesidad de ser programados. Tomado de: https://www.iberdrola.com/innovacion/machine-learning-aprendizaje-automatico
(2) MLcommons es una organización que se dedica al seguimiento de tendencias en Machine learning y a la promoción del desarrollo de esta tecnología.
