por CESAR BOLAÑO & FABRICIO ZANGHELINI*
Así como luchamos contra las patentes de genes a principios de siglo, hoy debemos luchar contra la explotación privada de nuestros datos.
El objetivo de este artículo es presentar algunos elementos clave para criticar la idea de una nueva “economía de datos”, que supuestamente se diferenciaría del modo de regulación dominado por las finanzas (Chesnais, 1996). En el contexto actual, consecuencia de las políticas de combate a la crisis estructural de los años 1970, es necesario considerar dos aspectos generales.
Desde el punto de vista de la economía real, la reestructuración capitalista, basada en el desarrollo de fuerzas productivas cuya génesis se remonta a la Segunda Guerra Mundial y la posguerra (Noble, 1977), en particular con la llamada revolución microelectrónica, tuvo como resultado la constitución del paradigma digital y una amplia transformación de los procesos productivos. Este fenómeno se produce bajo la influencia de un amplio movimiento de subsunción del trabajo intelectual e intelectualización general de todos los procesos de trabajo, generando impactos cruciales sobre el consumo y la sociabilidad.
En términos marxistas, este proceso puede definirse como la Tercera Revolución Industrial (Bolaño, 2002). La convergencia telemática, Internet, las plataformas digitales, la llamada inteligencia artificial, entre otras innumerables innovaciones sociotécnicas que han surgido en las últimas cinco décadas, son consecuencias de este mismo proceso revolucionario.
El segundo aspecto a considerar es el conocido desapego entre las órbitas real y financiera del capital, dando como resultado una masa de “capital ocioso” (Marx, 2017), que se mueve libremente por el mundo, promoviendo una mayor centralización del capital y generando crisis recurrentes (Belluzzo, 2009; Guillén, 2015; Sá Barreto, 2019). El avance del neoliberalismo está íntimamente ligado al desarrollo de las tecnologías de la información, ya que “las plataformas no sólo acompañan el proceso neoliberal de desregulación del trabajo institucional y de las normas de empleo, sino que también lo profundizan y le dan nuevas herramientas” (Cingolani, 2022, p.3). ).
A partir de esta perspectiva teórico-histórica, dos cuestiones deben ser consideradas en la discusión sobre la llamada economía de datos. Por un lado, se trata de un desarrollo vinculado a la Tercera Revolución Industrial, que amplía las capacidades de recopilar, almacenar y manipular enormes volúmenes de datos mediante sistemas técnicos digitales. Llegados a este punto, por razones metodológicas, es importante reflexionar sólo sobre los aspectos estrictamente económicos del problema, pero no podemos olvidar que entre los destinos de los datos extraídos de las poblaciones destacan los sistemas de vigilancia y control social por parte de agentes con. poder económico (Furtado, 1978). De hecho, éste es el sentido último de todo el proceso de constitución de la llamada Big Data: control.
Por otro lado, la construcción de grandes bases de datos, donde se almacena materia prima que puede ser utilizada en diversos procesos de trabajo, da lugar a un mercado donde se compran y venden paquetes de datos. A medida que aumenta el interés por los datos estadísticos, demográficos y de comportamiento (con vistas a estrategias publicitarias, propaganda política y mucho más, incluida la famosa formación de inteligencia artificial), la idea de una economía de datos puede parecer cada vez más apropiada desde la perspectiva de la economía ortodoxa. . Sin embargo, esta visión no se refiere a una economía basada en la producción de un bien específico, sino en el intercambio de meras abstracciones.
Ahora está claro que la recopilación y el uso de datos, facilitados por las tecnologías de la información y la comunicación, pueden servir para propósitos específicos y estar vinculados a procesos de producción concretos. Por citar sólo un ejemplo, en una planta industrial de última generación, como una planta de ensamblaje de automóviles, los trabajadores, utilizando ordenadores portátiles y los dispositivos portátiles, como gafas de visión mejorada y exoesqueletos, proporcionan datos que ayudan con la coordinación y vigilancia del trabajo, lo que afecta significativamente la productividad. Sin embargo, esto no es lo que tiene en cuenta la supuesta economía de los datos.
De hecho, los datos no pueden definirse como una mercancía –ni siquiera como materia prima, contrariamente a lo que se ha vuelto común en la literatura (Srnicek, 2018)–, sino más bien como materia prima. La recopilación de datos es cada vez más viable debido a “la expansión de las infraestructuras de plataformas en forma de aplicaciones, plugins, rastreadores y sensores activos y pasivos” (Poell, Nieborg y van Dijck, 2020, p. 4). Sin embargo, el trabajo objetivado en estas infraestructuras digitales tiene como único objetivo capturar datos, podría decirse, separándolos de su conexión inmediata con los individuos.
Según Karl Marx (1968, p. 203), “todas las cosas que el trabajo sólo separa de su conexión inmediata con su entorno natural constituyen objetos de trabajo, proporcionados por la naturaleza”. Lo mismo puede decirse de los datos que, por tanto, sólo serán considerados materia prima después de haber “sufrido una modificación realizada por el trabajo” (ibidem) o, en otras palabras, después de haber sido filtrados, organizados y estructurados por el trabajo vivo objetivado. en infraestructuras distintas a las que realizan captura simple (Zanghelini, 2024).
César Bolaño (2003) enfatiza esta idea en un estudio sobre el proyecto genoma, mencionando tanto bases de datos como bibliotecas de clones preservadas para futuros experimentos. En ambos casos, la transformación en materia prima, es decir, la valorización inicial, depende de la recuperación de datos en los bancos a través de la acción teleológica que caracteriza el trabajo humano (Lukács, 2013). En el caso del trabajador de la información, aunque utiliza máquinas inteligentes, la acción está guiada por un proyecto en el que eventualmente se articulan el ciclo industrial y el ciclo de producción académica certificada (Bolaño. 2003). Pero en este caso es fundamental resaltar que ya no se trata de datos simplemente, pero con informaciones que circulan dentro de procesos colectivos de trabajo físico e intelectual (Bolaño, 2000).
Sin embargo, los datos, tal como son extraídos y almacenados a gran escala por las empresas que controlan los repositorios, pueden ser y son empaquetados para servir a la apreciación ficticia del capital, con la justificación de su posterior utilidad en procesos concretos, como los vinculados a el sector publicitario, principal fuente de financiación de las empresas propietarias de las mayores y evidentes plataformas digitales. Este comercio de datos constituye, en esencia, una forma de capital ficticio, cuya movilización sigue la misma lógica que las innovaciones financieras que han marcado el desarrollo del capitalismo en el período neoliberal, intensificando las crisis cíclicas del capital, como la hipotecas de alto riesgo durante la crisis de 2008 (Carcanholo y Medeiros, 2014).
A un nivel más general, planteamos la hipótesis de que este tipo de configuración de la llamada economía de datos –excluyendo casos que involucran procesos de trabajo productivos, como el mencionado anteriormente en el ejemplo del fabricante de automóviles, que requieren un análisis más detallado y estudio individualizado – no actúa para contrarrestar la tendencia a la baja de la tasa media de ganancia. Esto ocurre porque, desde la perspectiva de la totalidad, esta configuración se restringe únicamente a la distribución de la plusvalía producida socialmente. Este fenómeno es similar, desde el punto de vista depredador del capital, a lo que ocurre con plataformas como Uber (Bolaño y Zanghelini, 2024), que, al construir su propia base de datos y, en consecuencia, una arquitectura algorítmica, logran apoderarse y controlar externamente el proceso de trabajo, realizando una medición parásita entre conductores y pasajeros (Zanghelini, 2024).
Por supuesto, la propiedad de una base de datos también puede tener fines comerciales más directos. Dadas las limitaciones de este texto, cabe mencionar brevemente sólo la forma de expoliación que se refiere a la ruptura del monopolio del Estado nacional sobre la producción, custodia y organización de la información oficial, en favor de agentes externos, lo que pone en riesgo la soberanía nacional. (d'Alva y Paraná, 2024).
Pero el caso de las estadísticas oficiales, aunque emblemático y crucial, es sólo una parte del problema general que enfrentamos en estos momentos, cuando las redes y plataformas digitales han asumido un papel central en la forma en que se regula el capitalismo, profundizando las tendencias instaladas desde sus inicios. del período neoliberal, tras la extensión de la forma mercantil hacia los ámbitos más ocultos de las relaciones humanas.
Un buen ejemplo lo da Sergio Amadeu da Silveira (2024), refiriéndose a la llamada computación en la nube, al mostrar cómo el reciente “apagón” del sistema operativo de Microsoft es una clara evidencia del poder (y potencial daño) que ejercen estos. empresas: “Amazon Web Server y Microsoft Azure, en 2021, poseían el 60% del mercado global de la nube ofreciendo infraestructura como servicio. ¿Que quiere decir eso? Que varias empresas, instituciones, gobiernos sustituyeron sus propias infraestructuras locales de procesamiento y almacenamiento de datos por contratos para que Amazon y Microsoft “cuiden” y “alquilen” espacio de almacenamiento de datos y servicios informáticos […] El apagón demostró el poder gigantesco que tiene un mediador de relaciones digitales y operador de procesamiento de datos como Microsoft. Sin duda, el fallo involuntario provocó el apagón. Pero está claro que Microsoft tiene el poder de impedir que empresas e instituciones accedan a sus propios datos ubicados en sus los centros de datos, lejos de nuestra jurisdicción y de nuestra capacidad de acceder físicamente”.
De esta manera, pasamos a otro plano de análisis, en el que ya no se trata de saber si la supuesta economía de datos implica la producción o la mera distribución de valor y riqueza socialmente producidos, cuestión ya mencionada anteriormente, ni de señalar , como ya lo hemos hecho, su carácter de apreciación ficticia del capital. La cuestión ahora es la de las políticas de desarrollo y la planificación económica. El proyecto de reindustrialización brasileño presentado por el Gobierno Federal (2024), por ejemplo, traza una hoja de ruta en esa dirección, adoptando y ampliando la lógica del Complejo Económico-Industrial de Salud (CEIS).
Este modelo es entendido como una estrategia de desarrollo orientada a satisfacer las necesidades urgentes de la población nacional (Gadelha, 2021, 2022), en línea con la perspectiva de Furtado de invertir la lógica de transmutar medios en fines, propia del capitalismo.
Ya hemos tenido la oportunidad de ampliar la perspectiva del proyecto CEIS (Bolaño y Zanghelini, 2022) – destacando la importancia de elementos relacionados con las tecnologías de la información y las comunicaciones – para la regulación de las plataformas digitales. Pero, en Furtado, no se trata sólo de satisfacer necesidades inmediatas, sino de “ampliar el horizonte de posibilidades” (Furtado, 1978) o, de otra manera, de ir más allá del “[…] plano de la práctica y [d]as medidas para gestionar los problemas de la reproducción capitalista” (Medeiros y Bonente, 2021, p. 110).
En una entrevista reciente, Morozov (2023) destaca que la estrategia de las empresas con sede en Silicon Valley consiste en iniciar operaciones en un solo área, pero luego diversificarse en muchas otras. Como señala el autor, “hemos visto esfuerzos de grandes empresas tecnológicas en EE.UU. por entrar en el área de la salud, la educación y la seguridad nacional. Comenzaron como mecanismos de distribución de contenidos, simplemente organizando información y vendiendo publicidad. Ahora se han convertido en la puerta de entrada a casi todo” (ibid).
Para utilizar la metáfora del árbol de van Djick (2022), desde la perspectiva del ecosistema digital, esto significa que los llamados Grandes tecnologías, que forman el “tronco”, se están extendiendo por las más diversas “ramas”, es decir, por los más diferentes sectores económicos, ya sean públicos o privados. Para contrarrestar esta estrategia, Morozov (2023) sugiere que existen dos cursos de acción. La primera, menos eficaz, implica que el Estado “imponga restricciones a los datos que pueden utilizarse, por ejemplo, para la inteligencia artificial generativa”. El segundo implica que el Estado “cree una infraestructura pública sólida que pueda abarcar tantas capas como sea posible de estos sistemas digitales” (ibid).
En el ejemplo del CEIS, cuyo objetivo es garantizar la sostenibilidad del Sistema Único de Salud, el dominio de los datos se presenta como un elemento central para la mencionada estrategia nacional de desarrollo. Esto contrasta marcadamente con el proyecto neoliberal de mercantilización de la salud, que, entre otras cosas, busca obtener información pública mediante la implementación de un sistema abierto llamado Salud abierta, que serviría como “repositorio de datos de atención y salud de todos los brasileños, recopilados de un historial médico electrónico; y un 'registro sanitario positivo', con datos financieros de los beneficiarios del plan” (Fraga y Rocha, 2022).
Así como luchamos contra las patentes de genes a principios de siglo, hoy debemos luchar contra la explotación privada de nuestros datos. Su propia gestión por parte del Estado sólo es aceptable en la medida en que los ciudadanos confíen en los órganos técnicos oficiales responsables, que garantizan el secreto estadístico y el acceso “anónimo” a los datos, una “regla básica para poder trabajar con la información desde el punto de partida”. “visión estadística” (Pochman, 2024), con el objetivo de mejorar la gestión pública, al servicio de la ciudadanía y el buen vivir.
*César Bolaño Es profesor de Economía y Comunicación de la Universidad Federal de Sergipe (UFS). Autor, entre otros libros, de Industria cultural, información y capitalismo (Hucitec).
*Fabricio Zanghelini tiene un doctorado en economía de Universidade Federal Fluminense (UFF).
Publicado originalmente en el sitio web Otras palabras.
Referencias
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