Hubo una época en que la revolución digital casi comenzó en Chile. Corría 1971 y bajo el gobierno de la Unidad Popular, encabezado por el presidente Salvador Allende, se gestaba una idea que parecía venir de la misma ciencia ficción soviética.

Se llamaba el proyecto Synco y consistía en un sistema cibernético de gestión y transferencia de información que permitiría uniformar computacionalmente todos los datos provenientes de las decenas o centenares de empresas que habían sido recientemente nacionalizadas y/o anexadas por el Estado. Los cerebros tras esta idea futurista eran el director general técnico de la CORFO, Fernando Flores, y el británico Stafford Beer, que había escrito un libro fundamental sobre el tema de la recolección de información y de la gestión de datos; The Brain of the Firm.

Como ha narrado la historiografía contemporánea (porque acerca del proyecto Synco ha corrido mucha tinta -o bytes- en este siglo XXI), la iniciativa cibernética de Flores y Beer nunca logró consolidarse, aunque tuvo algún pequeño éxito, como el apoyo informacional a las cadenas de transporte de alimentos durante el paro de camioneros contrarios al gobierno de la UP en octubre de 1972. Sin embargo, en la ficción, Synco dio origen a una novela ucrónica de Jorge Baradit llamada igual que el proyecto y publicada en 2008, donde se relata que el proyecto Synco más el apoyo a la UP de un -en la novelización- leal Augusto Pinochet, logran que Chile se convierta en un paraíso socialista computacional.

Uno de los momentos clave de la obra de Baradit es la presencia de ejércitos de niños que trabajan mancomunados en un subterráneo haciendo tareas computacionales manualmente. El secreto está en el trabajo humano de centenares de chiquillos.

Curiosamente, la ficción de Baradit es hoy absolutamente real: muchas tareas que parecen ser hechas por la Inteligencia Artificial (IA), en realidad es llevada a cabo por miles o millones de personas en la trastienda de nuestra época.

Y eso tiene un nombre: Turco Mecánico.

Del Turco Mecánico a los Jornaleros Digitales

El término Turco Mecánico es poco conocido fuera de los ámbitos de la IA. Se refiere a la idea de que “cualquier proyecto, por complejo que sea, si se rompe en partes suficientemente pequeñas y simples, puede ser ejecutado con un coste netamente inferior”, según indica el sitio Mejora Competitiva. El origen del término se remonta a Edgar Allan Poe, quien en el siglo XIX resolvió el misterio de un robot que jugaba al ajedrez llamado El Turco -por su atavío-, pero que, en realidad, como demostró el escritor estadounidense, dentro suyo tenía una persona que hacía las jugadas.

Los especialistas en IA han ocupado esa historia y ese nombre para referirse a tareas aparentemente computacionales, pero realizadas por humanos. Por ejemplo, si una empresa o una investigación desea calcular la polaridad de los mensajes en Twitter, esto es, si son positivos o negativos, debe primero hacer una recolección de tuiteos y etiquetarlos manualmente para luego probar determinar la polaridad mediante programas o rutinas computacionales. Dicho etiquetado manual puede tener una demanda de horas persona (HP) altísima, pero lo que da como resultado es un conjunto o corpus de tuiteos muy bien analizados, lo que se llama el Gold Standard.

Este tipo de rutinas está a la orden del día en la actualidad y, para no ir más lejos, la principal empresa que trabaja en este rubro es Amazon, que ha implementado el Amazon Mechanical Turk (AMT), donde, por unos costos muy bajos los emprendedores que requieren de estas tareas sencillas y masivas, pueden contratar a distancia a personas en todo el mundo quienes, desde sus computadores, van resolviendo el problema. El lema de AMT no puede ser más decidor: “Access a global, on-demand, 24x7 workforce” (“acceda a una fuerza laboral global, a pedido, 24x7”).

El número de tareas -llamadas HIT: human intelligence tasks- disponibles en el AMT es de varias decenas de miles.

Algo similar ocurre con el procesamiento de los artículos científicos o papers. De acuerdo con los datos de SCIMago, una base de datos de papers, se publican del orden de 1.500.000 al año, los que, para ser ingresados a repositorios como ScienceDirect -que cuenta con 16 millones de artículos, según informa la misma empresa a mayo de 2019- deben ser etiquetados, analizados y categorizados manualmente.
Esta tarea se realiza masivamente en Filipinas.

De acuerdo con Steve LeVine de Axios Future: “Invisible para la mayoría de nosotros, una subclase de trabajo ha evolucionado detrás de la revolución de la IA: miles de trabajadores de bajos salarios en los Estados Unidos y en todo el mundo, que hacen un inventario minucioso de millones de datos e imágenes, dando poder a los programas de inteligencia artificial”.

LeVine los denomina aparceros, referido a lo que la FAO define de la siguiente manera: “El contrato de aparcería es aquel mediante el cual una parte que se denomina propietario, acuerda con otra denominada aparcero, explotar en mutua colaboración un fundo rural, o una porción de éste, con el fin de repartirse entre sí los frutos o utilidades que resulten de la explotación”. Pero quizá viene mejor la palabra jornalero, designando al trabajo que, por ejemplo, en Chile se realiza en el campo en las épocas de cosecha.

Trabajos no perdidos: precarizados

Una discusión que se remonta, al menos, desde hace dos siglos, esto es, desde la Primera Revolución Industrial, consiste en la idea de si los procesos de automatización, como fue inicialmente la máquina a vapor y hoy las supercomputadoras, reduciría las plazas laborales. Por ejemplo, en el libro The Second Machine Age (La Segunda era de la máquina), los especialistas del MIT Erik Brynjolfsson y Andrew McAfee (2014) sostienen que la revolución de las computadoras dejará en el camino a muchas personas. David H. Autor, también del MIT discute esa idea en un artículo para el Journal of Economic Perspectives en 2015: no solo se desvanecen labores por el uso de los computadores, también son muchas las tareas que se crean.

En efecto, un reporte de McKinsey & Company (M&C) establece que globalmente desde hoy y hasta 2030 un 15% de la fuerza laboral del planeta será desplazada por la automatización, esto es, unas 400 millones de personas. Pero, a renglón seguido indica que en un total de dos mil seiscientas millones de personas en la fuerza de trabajo para 2030, entre un 8% y un 9% ejecutarán ocupaciones nuevas, emergidas desde las necesidades de la misma automatización.

Lo que no indica el reporte de M&C es que muchos de estos trabajos probablemente correspondan a aquellos jornaleros digitales. De acuerdo con LeVine: “En los Estados Unidos las compañías dicen que les están pagando a esos trabajadores entre y 15 dólares por hora, pero eso puede ser lo más alto de la escala salarial. Los etiquetadores también se encargan de las plataformas de crowdsourcing. En Malasia, la paga puede ser de alrededor de US $2,50 por hora”.

Un problema anexo que dice relación con esta nueva forma de explotación para alimentar a las máquinas corresponde a que, una vez hecho el trabajo del jornalero digital, las empresas tecnológicas cuentan para siempre con el resultado de data que el jornalero ha provisto, pudiendo lucrar con dicha data muchas veces, mientras que el aparcero solo ha cobrado una vez.