Mary Gray, antropóloga, investigadora en Microsoft Research, miembro del Centro Berkman Klein para Internet y la Sociedad de la Universidad de Harvard, miembro del comité del proyecto AI100 de la Universidad de Stanford sobre el futuro de la inteligencia artificial y un montón de cosas más.
Mary Gray, antropóloga, investigadora en Microsoft Research, miembro del Centro Berkman Klein para Internet y la Sociedad de la Universidad de Harvard, miembro del comité del proyecto AI100 de la Universidad de Stanford sobre el futuro de la inteligencia artificial y un montón de cosas más.

Mary Gray: “La economía actual depende de los ‘trabajadores fantasma’”

La autora e investigadora sostiene que el trabajo en plataformas podría hacer invisible la labor de cientos de millones de personas y que esto tiende a alienar y a precarizar su situación. Pide nuevas leyes y un nuevo contrato social

Cinco meses después de publicar su libro, Mary Gray sigue inmersa en un intensa gira al más puro estilo de las estrellas del rock. El éxito de Ghost Work: How to Stop Silicon Valley from Building a New Global Underclass (Trabajo fantasma: cómo evitar que Silicon Valley construya una nueva subclase global) se explica en parte por lo candente de todo los temas que trata: economía ‘gig’ de los trabajos temporales bajo demanda, precarización del empleo a través de plataformas, dependencia de los gigantes tecnológicos que las impulsan, automatización, futuro de trabajo, inteligencia artificial…

Lo diferente en este caso es el modo de aproximarse a estas realidades, mediante más de 200 entrevistas y decenas de miles de encuestas de trabajadores de EE UU y la India, docenas de experimentos y análisis de plataformas y estudios únicos de los otros actores clave de este mercado laboral. Un trabajo de seis años que ha derivado en un diagnóstico diferente y en una propuesta de tratamiento a aplicar que se desvía de los debates mediáticos.

Durante el evento Reshaping Work, que organiza OuiShare esta semana en Barcelona, entrevistamos a su autora principal, la antropóloga Mary Gray, investigadora principal en Microsoft Research y presidenta de su Comité Asesor de Ética, miembro del Centro Berkman Klein para Internet y la Sociedad de la Universidad de Harvard, y miembro del comité del proyecto AI100 de la Universidad de Stanford sobre el futuro de la inteligencia artificial (IA).

De la antropología al trabajo fantasma, ¿por qué y cómo?

Microsoft Research empezó hace unos años a reclutar a investigadores del mundo de las ciencias sociales con foco en el análisis cultural y crítico respecto al impacto de las tecnologías. Se trata de juntar a gente de diferentes ámbitos para que interactuemos y nos inspiremos los unos a los otros. Así surgió la investigación que llevó al libro. Estaba hablando con varios investigadores que usaban Amazon Mechanical Turk para cualquier cosa, desde entrenar datos hasta etiquetado para reconocimiento de imágenes. Entonces descubrí que es así como funciona la tecnología que mueve gran parte de las aplicaciones que usamos.

Con personas detrás 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’ (computación humana) e involucra a personas en un proceso computacional para el desarrollo de APIS o de sistemas de aprendizaje automático. Yo no tenía ni idea de todo esto y enseguida supe que era lo que quería estudiar. Quería acercarme a esas realidades hasta ahora ajenas y comencé a investigar junto con mi compañero Siddharth Suri [coautor de libro].

No es justo que los trabajadores estemos absorbiendo la inseguridad del mercado en lugar de que lo hagan las compañías

¿Qué fue lo que más le sorprendió?

Lo que captó mi atención es que había una gran dependencia en estas personas alrededor del mundo y cuando preguntaba a los investigadores aquí en Microsoft quiénes eran esas personas no tenían ni idea y no era importante para ellos. Eso para mí era fascinante, dado que venía de trabajar en políticas de visibilidad del colectivo LGTBI y en cómo influye en este colectivo el aislamiento. Si hay una línea clara que sigue mi investigación es esa: cómo nos damos a conocer, cómo nos hacemos visibles. Seth [su coautor] fue la primera persona a la que conocí que también quería saber cómo funciona esto en el caso de los trabajadores de la gig economy. En 2013 empezamos a trabajar y terminamos nuestro último experimento en 2017.

 ¿A qué conclusiones han llegado?

Algo claro es que la gente que opta por estos trabajos quiere tener flexibilidad, controlar su tiempo, con quién trabajan y en qué trabajan. Las plataformas de trabajo bajo demanda online se han convertido en una opción viable para algunas personas y en una opción necesaria para otras. Sea como sea, sacarán de ello lo que puedan para sentir cierta sensación de agencia u oportunidad. Parte de ello es ser capaces de conectar con otras personas en la misma situación. Aunque estén trabajando solos en un lugar remoto, están colaborando en cosas sobre cómo facturar correctamente o cómo manejar el tiempo.

 Habla en su libro de la búsqueda de identidad

Sí, hay una necesidad de tener esa sensación de solidaridad, de reconocimiento, que se tiene en empleos tradicionales. Sobre todo entre personas que no tienen una identidad profesional clara. Se autodenominan autónomos, 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 única preocupación. Es lo que hemos descubierto con esta aproximación longitudinal multidimensional y la razón por la que este trabajo era necesario. Ellos están haciendo posible un mercado laboral, un tipo de trabajo que realmente depende de las eventualidades y que afecta a cómo la gente se siente acerca de lo que está haciendo.

¿Qué es un trabajo de calidad?

La cuestión es qué sentimos que es un trabajo de calidad y cómo componemos la ecuación entre interés sobre lo que se hace, salario y beneficios recibidos y percibidos. Es algo muy arbitrario. Cuando el resultado del trabajo depende de la agregación 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 radiólogo como una persona que hace algo poco cualificado, monótono e insatisfactorio, cuando en realidad lo es. Pero no lo vemos así porque no está mal pagado. ¿Por qué los trabajadores online están peor pagados cuando básicamente hacen un tipo de trabajo similar que consiste en mirar imágenes en un ordenador? Es un error dejar al mercado la valoración del trabajo.

Cuatro ideas para garantizar que este nuevo tipo de trabajo cree oportunidades y no miserias

  • Empresas: Que estas establezcan un 'Código de buen trabajo' para garantizar que sus productos han sido desarrollados bajo buenas condiciones y prácticas de trabajo.
  • Poderes públicos: Una clasificación de empleo adecuada para este colectivo como paso necesario para ponerse al día con un cambio hacia una economía de servicio.
  • Coberturas sociales: Una red de seguridad que puede ir desde la asistencia sanitaria universal o coberturas básicas hasta bajas pagadas, permisos para cuidados familiares o el acceso a espacios de trabajo compartido.
  • Un registro de terceros: Que permita a las personas que trabajan bajo demanda construir sus currículos y acumular valoraciones independientemente de la plataforma que usen.

En su libro habla de la ‘paradoja de la última milla de automatización’

El deseo de eliminar el trabajo humano siempre genera nuevas tareas para los humanos. La mayoría de los trabajos automatizados requieren de diferentes personas que den cobertura durante las 24 horas del día, afinando y cuidando los procesos automatizados. Dado que las tareas que se demandan son dinámicas, no meramente mecánicas, es difícil sacar a los humanos del círculo. Identificar discursos de odio o enmendar correctamente una declaración de impuestos requiere discernimiento humano.

¿Seguirá siendo así 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 día surgen empresas con modelos de negocio que dependen de ello. Solo las tareas de etiquetado relacionadas con la IA supondrán un mercado global de más de 1.000 millones de dólares a finales de 2023, según un informe de Cognilytica.

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

No es bueno ni malo por definición. Los supertemps, o nosotras mismas, podemos ser lowtemps mañana. Es muy volátil, y no es justo que los trabajadores estemos absorbiendo la inseguridad del mercado en lugar de que lo hagan las compañías. Estas van y vienen pero nosotros vamos a seguir aquí. Este tipo de trabajo podría hacer invisible la labor de cientos de millones de personas, por lo que tienden a convertirse rápidamente en trabajos alienantes, degradantes, precarios y aislados. Mientras sigan a la sombra, sin definición y ocultos a los consumidores que se benefician de su labor, carecerán de derechos.

¿Qué destacaría como positivo?

El trabajo en plataformas puede evitar los dictados culturales sobre quién puede y quién no puede trabajar y en qué debido a su raza, género, religión o sus diferentes capacidades o condicionantes físicos. También pueden usar estas plataformas para adquirir experiencia y acceder posteriormente a un trabajo más cualificado

¿Qué 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 tecnológicos 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 dinámicas específicas de estos mercados que, en la mayoría 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 qué categoría de trabajo pertenecen. La tradicional lógica de trabajo 'a tiempo completo' o 'a tiempo parcial’ no se ajusta a la actualidad y en el contexto de la economía bajo demanda no tiene sentido. Las personas trabajan cuando pueden y como pueden y no son menos valiosas por ello.

Retina

19/10/2019
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