El documento “Practicas y Vigilancia de Datos en el mundo laboral” producido por Algorithm Watch[i] mediante una investigación, basada en análisis cuantitativo, realizada en Italia, Polonia, Suecia y Reino Unido; muestra una tendencia pronunciada en la automatización y datificación en los lugares de trabajo locales y remotos motorizadas por el despliegue de las aplicaciones algorítmicas de Inteligencia Artificial (IA) y la Ciencia de Datos.

Los trabajadores afectados por estos sistemas sociotécnicos y automatizados, han experimentado más inconvenientes que beneficios como resultado de la implementación de los mismos. La toma de conocimiento y de los contextos laborales donde se despliegan los sistemas de IA y procesos de datificación por parte de sindicalistas y trabajadores varia aún en cada país y región. El caso de Italia y Polonia, subraya el informe de referencia, continúa centrándose en el mediante plataformas.

Las consecuencias económicas y humanas de la implementación precipitada, sesgada y a menudo no consensuada de estos procesos de digitalización, tanto en el lugar de trabajo como en las relaciones laborales en general destacan en varios informes sindicales del Reino Unido detallan demandas articuladas que llegan incluso a pedir la introducción de nuevos derechos para los trabajadores. Un "derecho al contacto humano", un "derecho a tiempo libre remunerado designado para estudiar/formarse", etc. En Suecia se están negociando con buenos resultados, prácticas de cogestión en el sector minero. Y en Italia, se han introducido recientemente algunos requisitos importantes de transparencia para los sistemas algorítmicos en el mundo laboral en el llamado "Decreto Trasparenza".

Aunque provisionales y lejos de ser exhaustivos, los resultados de la investigación publicada, apuntan a una necesidad urgente de acción por parte de los responsables políticos y sindicales si se quiere proteger eficazmente los derechos fundamentales y el bienestar de los trabajadores en la era de la "Inteligencia Artificial" y los sistemas automatizados. Se destacan recomendaciones como la negociación del algoritmo, transparencia para los trabajadores, la consideración de los efectos de largo alcance de la vigilancia generalizada y la formación de los negociadores.

Sin embargo, la falta de transparencia generalizada en torno al uso de estos sistemas, junto con la omnipresencia que han adquirido rápidamente tanto en contextos laborales como no laborales, hace que sea prácticamente imposible hacer un balance analítico del socio laboral y, por tanto, articular adecuadamente las demandas sindicales. En este contexto, una de las principales prioridades es dar un giro hacia él un diseño compartido de los sistemas y la negociación consensuada de las prácticas en materia de datos. En general, esto se considera una condición previa para responder mejor a las numerosas demandas adicionales planteadas por los representantes sindicales, el mundo académico y la sociedad civil.

De los cuatro países que se analizaron y de la contribución de Algorithm- Watch al proyecto "Vigilancia y control digital en el trabajo" se sintetizan las siguientes recomendaciones políticas:

• Negociar los algoritmos. Los trabajadores y sus representantes deben participar siempre de forma adecuada en las decisiones relativas a sus datos personales, el control y la vigilancia digital del trabajo y el uso de sistemas automatizados que afecten a sus puestos de trabajo, oportunidades y derechos. El diseño conjunto y la participación son fundamentales para garantizar que las necesidades y los derechos de los trabajadores se tienen debidamente en cuenta cuando se introducen estos sistemas y prácticas de datos. Si en estos procesos se pone de manifiesto que los objetivos y prioridades de los trabajadores difieren de los de la empresa, debe existir la posibilidad de negociar formalmente la cuestión.
• Transparencia con los trabajadores. La transparencia es crucial para informar adecuadamente a los trabajadores sobre las particularidades de los sistemas recién introducidos o ya existentes que repercuten en su puesto de trabajo o en su bienestar. La información facilitada por los empresarios debe ser fácilmente accesible y comprensible. Un requisito previo para capacitar a los trabajadores y a sus representantes a la hora de negociar los algoritmos.
• Salud. Consideremos los efectos de largo alcance de la vigilancia omnipresente. Trabajar bajo un constante escrutinio digital puede afectar gravemente a la salud mental y al bienestar general de los trabajadores. Es necesario que los representantes sindicales problematicen más esta cuestión y que los empresarios y los responsables políticos la tengan más en cuenta.
• Formar a los negociadores. Los representantes sindicales necesitan urgentemente formación sobre cómo los sistemas sociotécnicos automatizados e inteligentes pueden afectar al mundo del trabajo, a los derechos de los trabajadores y a sus derechos.  La brecha de conocimientos entre los tecnólogos y quienes protegen los derechos de los trabajadores debe colmarse con programas e intervenciones adecuados e inmediatos. Siguiendo el modelo alemán, por ejemplo, debería proporcionarse ayuda especializada a los representantes sindicales siempre que no dispongan de los conocimientos técnicos necesarios, hasta que pueda fortalecerse la posición sindical.

Consideraciones iniciales

El proceso de “datificación” de los trabajadores, y de la sociedad en general, representa el costo de estar conectados a la red Internet sin regulaciones por parte del Estado y los actores Capital y Trabajo, que equilibre social y culturalmente el modelo de colonización de datos de la vida humana.

Ante el escenario que configuran las tecnologías disruptivas es fundamental que los sindicatos asuman un papel proactivo, tanto para asegurar que los trabajadores permanezcan en el mercado laboral como para proteger sus derechos.

La IA está transformando rápidamente la vida cotidiana de las personas, fundamentalmente en el mundo laboral, lo cual plantea desafíos sin precedentes en la capacitación y formación laboral en un contexto de fuertes condicionamientos por el alto grado de concentración de las corporaciones que producen los servicios basados en aplicaciones de IA.[ii]

Las organizaciones sindicales se encuentran frente al desafío que genera la irrupción de una nueva etapa tecnológica integrada tanto en el área productiva como en el control y la vigilancia. Este proceso, produce una transformación permanente y dinámica tanto en los espacios de trabajo como al interior de sus propias instituciones sindicales. Esta realidad, plantea la necesidad de adecuaciones en las organizaciones y sus estructuras, con el objetivo de garantizar su funcionamiento en un mundo digital. Por lo tanto, es importante reflexionar acerca de las potencialidades y limitaciones que tienen las políticas llevadas adelante por los sindicatos frente al avance de las nuevas tecnologías y los procesos de digitalización. Es determinante acompañar estos cambios a través de acciones estratégicas y formativas, sobre las transformaciones y nuevos requerimientos a desarrollar por las organizaciones.

Algunas estrategias sindicales hacia el contexto de digitalización indican que los gremios también atraviesan un proceso de transformación para luchar por el desarrollo de nuevos derechos en este espacio digital, aunque aún no se visualiza como un comportamiento generalizado.

La pandemia permitió que las organizaciones sindicales comprendan que las innovaciones tecnológicas generan cambios que también pueden ser gestionados y liderado por el sector laboral. Esta experiencia, provocó el acercamiento de los actores sociales (empresas y sindicatos) para enfrentar juntos desafíos inéditos. Esa misma dinámica podría proyectarse sobre el cambio tecnológico desde la negociación colectiva que es el escenario creativo y solidario para defender la dignidad del trabajo en una economía que produce retos de manera constante.

El sector sindical está alerta, analizando las nuevas formas de trabajo en el proceso de digitalización y automatización con soporte digital; como es el trabajo mediante plataformas, teletrabajo, “smart work”, y los problemas que la digitalización plantea en los controles, la privacidad, y los nuevos riesgos laborales que requieren ser regulados.

Como cualquier otro fenómeno global, demanda atención y regulación mediante políticas públicas consensuadas con sindicatos y empresarios para establecer los principios básicos para su adaptación en cada sector de actividad, mediante la negociación colectiva donde se “construirán” las conquistas laborales en su dimensión digital.

El caso Argentina

El informe Impacto de la Inteligencia Artificial generativa en el empleo asalariado registrado del sector privado[iii] producido en diciembre de 2023 por el Ministerio de Trabajo, Empleo y Seguridad Social; realiza una evaluación preliminar sobre el impacto de los Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLM) en el mercado laboral, se calcula la vulnerabilidad de diversas ocupaciones al riesgo de automatización a través de la IA, basándose en la proporción de tareas susceptibles de ser automatizadas.

Los resultados indican que el 54% del empleo formal en el sector privado, equivalente a aproximadamente 3,01 millones de empleos, se encuentra en ocupaciones donde al menos la mitad de sus tareas podrían ser ejecutadas por IA generativa. Además, se observa que la mayoría de las actividades en el mercado laboral asalariado se ven complementadas por los LLM, lo que sugiere un potencial aumento en la productividad laboral. Aunque estas proyecciones asumen una adopción total de los LLM, la realidad se verá influenciada por la inversión en innovación, la reestructuración de la producción y el trabajo, así como por las políticas públicas implementadas para facilitar la transición del mercado laboral hacia una nueva era basada en el uso intensivo de la IA.

Este escenario laboral, tendrá repercusiones directas en las múltiples dimensiones que definen al trabajo humano, entre las cuales se encuentran las competencias y habilidades requeridas por el sector productivo, las condiciones laborales y la relación de fuerza entre el trabajo y el capital. En este contexto, los Modelos de Lenguaje a Gran Escala son aplicaciones avanzadas de la IA capaces de entender y generar lenguaje humano. Son especialmente útiles para tareas relacionadas con texto, como traducción, redacción, resúmenes y respuestas a preguntas. Además, pueden automatizar o complementar tareas realizadas por humanos, mejorando la eficiencia y productividad en ciertos procesos. Al trabajar en colaboración con las personas, permiten que los profesionales se enfoquen en aspectos más creativos y complejos de su trabajo.

En el siguiente gráfico, el informe, presenta los primeros resultados referidos a la incidencia de la IA de los puestos de trabajo asalariados registrados del sector privado, considerando la proporción de las tareas que se encuentran expuestas por la IA dentro de cada ocupación. Allí se observa que el 54% del total del empleo formal privado cuenta con ocupaciones que presentan la mitad o más de sus tareas potencialmente expuestas a la IA generativa (este porcentaje representa a alrededor de 3,01 millones de puestos de trabajo). Por otro lado, se advierte que un 38% del empleo formal privado encuadrado en ocupaciones que presentan, como máximo, solo un 10% de tareas expuestas a la IA (que representa a 2,1 millones de puestos de trabajo formales).

En este contexto, se puede afirmar que la IA generativa (en particular los modelos LLM) tendrían la capacidad de sustituir y/o de asistir a un elevado número de tareas que configuran las ocupaciones de una proporción significativa del empleo registrado privado.

En el siguiente cuadro, del informe, se presentan los porcentajes del empleo registrado que se encuentran en cada categoría y su respectiva desagregación según grupo ocupacional. Se observa que la proporción de los puestos de trabajo que serían completamente sustituidos de manera directa por la introducción de la IA generativa asciende al 22% (unos 676 mil puestos de trabajo) en empleos de oficina. El porcentaje de puestos de trabajo en la categoría de sustitución parcial es del 4% del total del empleo formal privado (129 mil puestos de trabajo). Esta categoría se explica por el segmento de trabajadores/as de comercio (805) los servicios y vendedores/as de comercio y mercados (9%) y, en menor medida, por las ocupaciones profesionales, científicas e intelectuales y las técnicas y profesionales de nivel medio (2% y 8% correspondientemente).

La categoría que encuadra a la mayor proporción de puestos de trabajo formales es la de “complementariedad”, el 71% del total del empleo formal (2,1 millones de puestos de trabajo) cuenta con un gran número de tareas que la IA facilitará y/o potenciará, lo que redundará en un incremento de la productividad. Esta categoría se compone, en su mayoría, de empleados de oficina (41%), profesionales de ciencias e intelectuales (21%), empleados de servicios y vendedores de comercios y mercados (21%), así como técnicos y profesionales de nivel medio (11%). Finalmente, las ocupaciones con complementariedad parcial componen el 2% del total de empleo más expuesto a la IA generativa, lo que representa aproximadamente 72 mil puestos de trabajo. Entre estas familias de ocupaciones, se destacan las ocupaciones profesionales, científicas e intelectuales (79%) y las de dirección (11%).

El incipiente impacto en el mercado laboral argentino no está fuera de sintonía con el desarrollo global sobre la modificación de los procesos laborales y los trabajadores digitalizados. La automatización de las líneas de producción y tradicionales y la vigilancia laboral configuran condiciones que necesariamente deberán estar contempladas en los Convenios Colectivos, así como el acuerdo y la participación sindical en la incorporación de estas tecnologías en el sector económico y social del trabajo.

Ante el nuevo escenario sobre la digitalización y automatización en el sector laboral que abren las tecnologías digitales, es fundamental que los sindicatos asuman un papel protagónico para asegurar que los trabajadores no solo permanezcan en el mercado laboral, sino que también vean protegidos sus derechos. Las transformaciones del trabajo en la era de la Inteligencia Artificial (IA), demandan trabajadores con capacidades no conocidas hasta el presente.

La digitalización y automatización de las líneas de trabajo tradicionales y las producidas por el capitalismo digital, crean las condiciones para que el trabajador este cada ves más monitoreado en sus actividades laborales locales en la empresa en remotas como nuevas formas de trabajo. Estas transformaciones producidas por la “datificación” en la gestión de los trabajadores conlleva a una vigilancia laboral cada vez mayor. Al extenderse más allá del lugar de trabajo y llegar a todos los aspectos de la vida del trabajador, este nuevo tipo de vigilancia es en gran medida obra del sector de cuantificación social[iv].

Lo que está en juego en toda esta transformación es la calidad de vida que tendremos los seres humanos en el nuevo orden social capitalista. La captación de los datos personales a través del caché social y su almacenamiento para uso rentable posterior tiene importantes consecuencias para el mundo del trabajo y trabajadores y los consumidores.

Así los datos del mundo digital, son presentados como un recurso sin dueño que silo puede ser explotado por determinadas partes en las refinerías de datos que poseen.

La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico los datos son activos intangibles; al igual que otros bienes relacionados con la información, pueden reproducirse y transferirse con un costo marginal casi nulo. Por lo tanto, a diferencia del concepto de propiedad de bienes físicos en el que los propietarios suelen tener derechos exclusivos y control sobre los bienes, no aplica al caso de los intangibles como los datos. Pero la propiedad de los datos puede ser un mal punto de partida para la gobernanza de los datos, incluso puede confundirnos sobre su tratamiento y regulación.

La cuestión no es quién es el dueño de los datos ya que en última instancia todos los somos. La cuestión es preguntarnos quiénes son los dueños de los medios para el análisis de los datos. Cómo se obtiene información correcta en el lugar adecuado. La brecha digital no se refiere a quien posee los datos, sino a quien puede ponerlos a trabajar es decir mercantilizarlos.