EL ALGORITMO CANÍBAL
La recolección automatizada y masiva de datos habilita una gestión de la realidad cuyas consecuencias apenas alcanzamos a dimensionar.
En Hola América, J.G. Ballard vaticinó que la desindustrialización occidental acontecería a fines del siglo XX, producto de la crisis energética y el cambio climático. Estados Unidos se convierte en un amplio desierto y sus habitantes se ven obligados a emigrar a diversas latitudes. Un puñado de nativos habitan el territorio: los Ejecutivos, los Gangsters y las Divorciadas. Sabemos que la historia aconteció diferente y ningún cataclismo arrasó las praderas estadounidenses. No obstante, las iluminaciones de Ballard acertaron en un punto: crisis ecológica y crisis económica son los estados metaestables y coexistentes de nuestro tiempo. Ahora bien, ¿cómo gestionar una situación de crisis permanente? ¿Cómo devolverle vitalidad a un capitalismo en dificultades? Y más aun, ¿qué técnicas de gobierno se despliegan frente a ello? La respuesta, mi amigo, está en los datos.
Una vez que penetramos en el siglo XXI, el capitalismo se volcó a los datos como estrategia para afrontar las diversas crisis que se ciernen sobre su modelo de acumulación. Esta mutación se sostiene gracias a dos fenómenos: la digitalización del mundo y el procesamiento de datos. El datamining procesa en tiempo real la totalidad de la realidad (desde fábricas a comportamientos de consumo) a partir de una perspectiva probabilística a-subjetiva, que prescinde de hipótesis previa e interpretación posterior. ¿Qué resulta de esto? La perfilización y la anticipación de los comportamientos individuales, sociales, naturales y maquínicos. Estamos frente a un fenómeno inusitado que aspira a gobernar la totalidad de lo existente.
En Capitalismo de plataformas (Caja Negra, 2018) Nick Srnicek apunta las condiciones históricas que posibilitaron la organización social contemporánea. En clave neo- marxista, identifica tres momentos esenciales en la emergencia de la economía digital: la recesión de los años 70, el boom y caída de los años 90, y la respuesta a la crisis del 2008.
La crisis de sobreproducción de los años 70 se sorteó con el desmantelamiento del modelo fordista estadounidense. La producción a gran escala fue suplantada por la fabricación a pedido del modelo toyotista japonés, abaratando costos de stock, almacenamiento y mano de obra. Con los años 90 llegó el boom de la comercialización de Internet y una expansión global de tecnologías que favoreció la deslocalización y tercerización. Por aquellos años nació el “Designed by Apple in California. Assembled in China”: el diseño y el marketing se manejan desde las economías de altos ingresos, mientras que la manufactura se deslocaliza hacia las economías emergentes. ¿El resultado? La crisis global de fines de los años 90. Estados Unidos superó ese caos con “keynesianismo financiero”: el Banco Central bajó estrepitosamente su tasa de interés, lo que propició que los Hedge Funds (fondos especulativos) colocaran dinero en inversiones de riesgo. Esa política evitó el gasto estatal y eximió a la industria de ser competitiva. Los flujos de inversión viraron hacia el mercado inmobiliario y las empresas de tecnología. Las consecuencias, años después, son archiconocidas: se desencadenó la burbuja inmobiliaria que estalló en el año 2008, y se propició el crecimiento de industrias vinculadas al desarrollo de plataformas (como Facebook y Google), capaces de extraer y controlar una inmensa cantidad de datos.
Al igual que su predecesor demócrata Bill Clinton, Obama propició un nuevo flujo de inversión financiera hacia las empresas de plataforma al llevar las tasas de interés a cero. De esta forma, el capitalismo del siglo XXI profundizó las tendencias de austeridad y deslocalización de los años 70 y 90 y, a la vez, inauguró un modelo de extracción y procesamiento intensivo de datos. Esta información constituye la principal commodity de la actualidad, gracias a la cual se sostiene el crecimiento económico y la vitalidad de cara al inerte sector de la producción. Industrias orientadas a la extracción de datos (Google, Facebook) y a la optimización de modelos de producción (Siemens, Amazon, GE) tuvieron un desarrollo que no dejó de acelerar hasta la actualidad
Gobiernos no coercitivos
Fue cuestión de tiempo para que este modelo encontrara su expresión política. Beth Noveck, exdirectora de la Iniciativa de Gobierno Abierto de la gestión Obama, sostiene que “las mismas tecnologías que nos permiten trabajar juntos a pesar de la distancia están creando la expectativa de gobernarnos a nosotros mismos cada vez mejor”. Asistimos a la emergencia de una racionalidad (a)normativa que reposa sobre la recolección, la agrupación y el análisis automatizado de una cantidad masiva de datos, de manera que pueda modelizar, anticipar y afectar por adelantado todos los comportamientos posibles. Aquello que asoma detrás de los simpáticos doodles, o a través de los intercambios de likes y fluidos en Tinder, es un proyecto de gubernamentalidad algorítmica. Una forma de ejercer poder de manera no coercitiva, atmosférica, que actúa en torno a las fuerzas que se despliegan en la sociedad.
La operatoria de estas técnicas de gobierno no busca establecer leyes universales, sino realizar predicciones únicas y localizadas. Una voluntad de gestión de lo predecible, que aspira más al gobierno de lo ingobernable que a su destrucción u ordenamiento violento. Inaugura un poder móvil, horizontal y dinámico que mapea con precisión el comportamiento cotidiano de grandes masas de datos. En este sentido, podemos afirmar que las prácticas de gobier- no se identifican cada vez menos con la soberanía del Estado y cada vez más con la economía de plataforma y la gestión de datos. Es decir, con la coordinación racional de los flujos de información que operan sobre la interconexión entre personas, objetos y máquinas, así como con la libre circulación de los datos que generan.
La economía de plataformas y el gobierno algorítmico producen, además, su propia humanidad. Para Javier Blanco, director de la Maestría en Tecnología, Políticas y Culturas de la UNC, “la gubernamentalidad algorítmica” elide al “sujeto ilustrado”. Emerge un “sujeto protésico, inseparable de diversos y crecientes vínculos con tecnologías digitales”. Una humanidad appificada, que puede entenderse en función de la generación y procesamiento de datos.
El ascenso de este proyecto gubernamental entra en relación con los procesos de subjetivación. Para el investigador del CONICET y autor de Historia de la información (Capital Intelectual), Pablo E. Rodríguez, “en la medida de que la vida social se digitaliza y registra, estos archivos están disponibles para conocer tendencias e influir sobre ellas. La ampliación del registro permite que nos veamos en ese espejo y que operemos en el scoring social (clasificación, valoración, aceptación y rechazo). Esto pertenece de lleno al campo de la gubernamentalidad algorítmica en la medida en que esos registros no son neutros ni objetivos, sino que están procesados según algoritmos que señalan y orientan hacia dónde se dirige lo que uno ve y hace en las redes”. En este sentido, cartografiar las tendencias que operan bajo la naturalización del dato es dar cuenta de los procesos de subjetivación en curso. Y un pequeño paso hacia la creación de narrativas divergentes.