Capitalismo de plataformas. Laura Amarilla. 2019

Capitalismo de plataformas de Nick Srnicek (2018) es un ensayo que, como indica su título, estudia la articulación entre el sistema capitalista y los nuevos agentes que intervienen en él: las plataformas. El libro se divide en tres capítulos (más un apartado con una entrevista al autor) en los que se presenta una propuesta alternativa a través de la historia económica del capitalismo y la tecnología digital, un espacio de vacancia respecto de las investigaciones de referencia y la diversidad de formas económicas, y las tensiones competitivas inherentes a la economía contemporánea.

El argumento de este libro es que, con una prolongada caída de la rentabilidad de la manufactura, el capitalismo se volcó hacia los datos como modo de mantener el crecimiento económico y la vitalidad, de cara al inerte sector de producción (Srnicek, 2018, p. 13).

En ese contexto, las plataformas emergen como un nuevo modelo de negocios.

El autor canadiense sintetiza las investigaciones realizadas sobre el tema y esboza un mapa de catalogación en lo que podría considerarse un acercamiento esencial para entender cómo funciona este nuevo paradigma: “entender nuestra posición en un contexto más amplio es el primer paso en la creación de estrategias para transformarlo” (p. 17).

Tal como plantea Fernández (2018) en otro libro dedicado a reflexionar sobre las plataformas mediáticas, “hoy todo aspecto de la vida social es susceptible de ser, en algún momento, gestionado a través de plataformas mediáticas” (p.15). Cuando el navegador web muestra algún anuncio publicitario relacionado con búsquedas del historial o incluso con conversaciones frecuentes, los usuarios oscilan entre el temor y el asombro hacia las cualidades panópticas de las nuevas tecnologías[1].

En esa línea, aunque con eje en los datos como nueva materia prima y en su procesamiento en favor de nuevos sistemas de negocios, Srnicek presenta las plataformas como un tipo de empresa que se caracteriza por proporcionar la infraestructura para mediar entre diferentes grupos usuarios, desplegar tendencias monopólicas impulsadas por efectos de red, hacer uso de subvenciones cruzadas para captar diferentes grupos usuarios y por tener una arquitectura central establecida que controla las posibilidades de interacción.

La introducción del libro de Srnicek delinea la estructura, los ejes temáticos y el marco teórico del trabajo realizado. En las primeras páginas se advierte el diferencial de su análisis, que excluye perspectivas sociológicas y antropológicas ya utilizadas para abordar estos cambios en el terreno de la economía y la cultura. Asimismo, el libro también se desprende de la disyuntiva que propone una posición de rechazo al poder de vigilancia de la red o, en su polo opuesto, la total aceptación de las nuevas tecnologías como herramientas para la democratización de la información[2].

En ese contexto, Srnicek plantea:

Podemos aprender mucho acerca de las empresas de tecnología más importantes tomándolas como actores económicos dentro de un modo capitalista de producción. Esto significa abstraerlas como actores culturales definidos por los valores de la ideología californiana[3] o como actores políticos que buscan ejercer el poder (2018, p. 10).

El primer capítulo se titula “La larga recesión” y gira en torno a los impactos de la migración desde el sistema de producción manufacturero hacia la recopilación de datos y sus nuevas estructuras. Para entender este recorrido, se centra en tres momentos que considera relevantes en la historia económica y los antecedentes que la configuran: la respuesta a la recesión de 1970; el boom y la caída de la década del 90; la respuesta a la crisis 2008. A lo largo de las 28 páginas que componen esta primera parte del ensayo, predomina la cita al pie –consecuencia del cruce analítico con trabajos anteriores– que permite sintetizar los acontecimientos de los últimos 30 años a partir de distintos textos de referencia.

En su análisis, Srnicek señala que el cambio de paradigma –desde las sociedades precapitalistas– condujo a una dependencia generalizada del mercado y empujó a los productores a la pérdida del acceso directo a sus medios de subsistencias.

Esto los obligó a producir para competir. El factor decisivo para ello fue una excepción respecto de la norma histórica: la reducción en la desigualdad después de la Segunda Guerra Mundial, lo cual resultó un “insostenible buen período para el capitalismo” (2018, p. 10). Ante el declive de la rentabilidad, existieron dos intentos por revivir la ganancia, ambos vinculados a disminuir el poder adquirido por los sindicatos y la clase obrera.

Más adelante, durante la década del 90, las finanzas crearon una burbuja financiera en la industria de Internet[4] que condujo a enormes inversiones que anunciaron un nuevo modelo de crecimiento. Fue así que Amazon Web Service, Google, Facebook, Apple y Microsoft, entre otras empresas, multiplicaron sus reservas en Estados Unidos y en el exterior.

Estos tres momentos configuraron la coyuntura contemporánea y la definieron como el producto de tendencias de largo plazo y movimientos cíclicos que surgieron en la década del 70 y crearon un gran cambio en estas condiciones generales, alejándose del empleo seguro y los gigantes industriales difíciles de manejar, para virar hacia el trabajo flexible y austeros modelos de negocio.

Una vez descrito el funcionamiento económico de la sociedad capitalista de los últimos 30 años, el segundo capítulo, denominado “Capitalismo de plataformas”, examina la materia prima en que se centró el sistema en el siglo XXI: los datos. Antes de sumergirse en el análisis que constituye la mayor parte del libro, Srnicek desmitifica la crítica a la recopilación de datos como método de vigilancia. Por un lado, advierte que se debe tener cautela ante la creencia que asume a la recopilación de datos y su análisis como un proceso automatizado y sin complicaciones. Por el otro, enumera los procesos que los vuelven rentables (tracking). Precisamente ese trackeo permite que los datos (información de que algo sucedió) se transformen en conocimiento (información de por qué algo sucedió).

La mayor parte de los datos precisa limpieza y se la deben organizar en formatos estandarizados para que sean utilizables. Del mismo modo, generar los algoritmos apropiados puede implicar ingresar manualmente secuencias de aprendizaje en un sistema. En conjunto esto significa que la recopilación de datos, al día de hoy, depende de una vasta infraestructura para detectar, grabar y analizar (2018, p. 42).

Luego Srnicek desarrolla el contenido central del capítulo: la clasificación de las plataformas. El autor procesa las investigaciones de referencia que le permiten catalogar a las plataformas en cinco grandes grupos: plataformas publicitarias, de la nube, industriales, de productos y austeras. Todas ellas “tienen en común tres características ventajosas por sobre los modelos de negocio tradicionales” (2018, p. 45).

En primer lugar, en vez de tener que construir un mercado desde cero, una plataforma proporciona la infraestructura básica para mediar entre diferentes grupos. La segunda característica es que producen y dependen de efectos de red: al aumentar el número de usuarios aumenta el valor de esa plataforma.

Facebook, por ejemplo, se ha convertido en la plataforma más grande de red social debido simplemente a la inmensa cantidad de gente que la utiliza; algo similar ha sucedido con WhatsApp (la aplicación de mensajería instantánea recientemente adquirida por Facebook) cuya principal competidora es Telegram, que ha tenido que conformarse con una cifra de usuarios ocho veces inferior pese a que muchas de sus características fueron pioneras en el campo (cifrado, open source, stickers, clips de video, edición y eliminación de mensajes enviados)[5].

La tercera y última característica común en estos cinco grandes grupos de plataformas son las subvenciones cruzadas: una rama de la compañía reduce el precio de un servicio o de un producto mientras que otra rama sube los precios para cubrir estas pérdidas (correo electrónico gratis para captar usuarios y publicidad de pago).

Empezando por las más antiguas, las plataformas publicitarias, que emergieron con el estallido de la burbuja de las puntocom, Google y Facebook estuvieron a la vanguardia de este proceso. Los datos extraídos pasaron de ser una forma de mejorar los servicios a volverse una manera de recolectar ingresos por publicidad. La promesa de venta de estos espacios era el alcance (a partir del análisis de los datos de los usuarios) a rangos de target específicos.

Esto dio lugar a otra polémica que el autor resuelve brevemente: el hecho de que las plataformas utilicen datos para personalizar los avisos publicitarios, no implica que los usuarios puedan considerarse trabajadores esclavos de las compañías, ya que, en su mayor parte, las interacciones sociales no entran en procesos de valorización. Al examinar las actividades online de los usuarios, es difícil argumentar que lo que hacen es trabajo[6].

El siguiente grupo al que le presta atención es el de las plataformas de la nube, cuyo análisis está centrado en el gigante estadounidense Amazon. Además de ser, por lejos, el empleador más grande en la economía digital con másde 2.300.000 trabajadores fijos y decenas de miles de trabajadores temporales,la plataforma se ha centrado en la subvención cruzada para ganar usuarios.

Los principales productos que distinguen su servicio Amazon Prime y Kindle sonnegocios que no producen ganancia: se atrae a los usuarios a la plataforma para obtener ganancias de otras formas.

En el tercer grupo (las plataformas industriales) aparecen Intel, Microsoft y Siemens. Son empresas que impulsan el desarrollo y el diseño de productos customizados y habilitados por la Internet industrial para optimizar sus líneas de producción. Así, una línea de ensamblaje puede “personalizar” cada unidad que pasa por ella: las botellas de jabón individuales pueden tener distintas fragancias, colores, etiquetas y jabones, todo producido automáticamente después de que el cliente hace su solicitud.

Según plantea Srnicek, “la idea es que cada componente en el proceso de producción se vuelve capaz de comunicarse con máquinas de ensamblaje y con otros componentes sin que los guíen gerentes o trabajadores” (2018 p. 63).

El cuarto grupo clasificado son las plataformas de productos, encabezadas por las on-demand, cuyo análisis se centra en dos casos. El primer caso es el de Spotify. Esta plataforma recibe pagos tanto de los usuarios como de las discográficas y de los anunciantes, y resultó ser la clave para la resurrección de la industria de la música.

El segundo tipo analizado es el servicio on-demand de bienes manufacturados. El caso Rolls-Royce (que introdujo la posibilidad de monitorear su producción de motores aeronáuticos una vez vendidos a través de un sistema de sensores) ofrece los bienes como servicios: las compañías aéreas pagan una tasa por las horas de empleo de cada motor de reacción y el fabricante les provee mantenimiento y repuestos (Srnicek, 2018). La eficacia en el control de deterioro está basada en la recopilación y análisis de datos, una vez más esencial como en cualquiera de las otras plataformas.

El último grupo es el de las plataformas austeras, que son aquellas que no poseen bienes, pero son dueñas del activo más importante: el software que habilita al servicio y el análisis de datos. Así, Uber es una empresa de taxis que no tiene automóviles, Airbnb es una empresa de alquileres temporales que no posee propiedades, etc. El hincapié en este último grupo está centrado en dos aspectos: la situación de los trabajadores subcontratados y la imposibilidad de crecimiento de estas empresas.

El primer aspecto aborda las problemáticas de falta de seguro médico, derechos y beneficios de los empleados de las compañías con modelos de negocio austero[7]. Sin embargo, este asunto es transversal y comprende a todas las empresas que gestionan sus negocios a través de plataformas (Apple, Amazon, etc.)[8]. Con respecto al segundo aspecto sobre el carácter efímero de este modelo, el canadiense enfatiza:

En términos de tercerización, el modelo austero es todavía un jugador menor en una tendencia de largo plazo. La capacidad de generar ganancias que tiene la mayor parte de los modelos austeros también parece ser mínima y estar limitada a unas pocas tareas especializadas. E incluso en esos casos los modelos austeros más exitosos han estado respaldados más por riqueza de CR que por algún tipo de generación significativa de ganancia (Srnicek, 2018 p. 83).

Finalmente, en el último capítulo, “La guerra de las grandes plataformas”, se gestiona toda la información analizada previamente para obtener conclusiones más globales. Por un lado, se evidencia que todos estos modelos de negocios están en constante cambio porque, para no perder rentabilidad, no sólo deben mutar a la velocidad que lo hacen los deseos y las necesidades de usuarios y potenciales clientes, sino que también necesitan ganar terreno frente a sus competidores.

La consecuencia directa de esta vertiginosidad es una tendencia a la monopolización (desarrollar más funciones dentro de la misma plataforma para que los usuarios no tengan que salir de ella). Este cierre del ecosistema obliga a las grandes empresas a mudarse hacia estos modelos de negocios y a realizar importantes inversiones en la Internet de las cosas[9], cuya acumulación de datos les permita generar ganancias (tecnologías portátiles Nike, Google Now para Android, Siri para iOS , etc.).

Las reflexiones del ensayo, junto a la entrevista a modo de epílogo ampliatorio, pronosticaron algunos de los hechos que, al momento de escribirse este artículo, ya están ocurriendo: las plataformas de productos no pueden sostenerse con las subvenciones cruzadas de la venta de publicidad y deben mutar al pago directo[10]. El desarrollo de inteligencia artificial (principal inversión de Google) avanza a pasos agigantados[11].

Asimismo, las conclusiones más incisivas del autor hacia el final de Capitalismo de plataformas proponen la intervención del Estado como regulador de las tecnologías existentes, pero también como desarrollador de plataformas públicas que garanticen a los usuarios, trabajadores y clientes, autonomía, derechos y beneficios.

En resumen, puede decirse que este libro brinda un acercamiento a la historia económica de la tecnología digital a partir de un análisis alternativo y contemporáneo. Las herramientas teóricas utilizadas para el análisis son el resultado de un cruce interdisciplinar con principal foco en los datos como materia prima y su influencia en la configuración de los nuevos modelos de negocio imperantes.

REFERENCIAS

Alsina González, G. (mayo de 2017). Definición de Burbuja “Puntocom”. En Definición ABC. Recuperado de: https://www.definicionabc.com/tecnologia/burbujapuntocom.php

Hollow, M. (productor). (2018). Is Google always listening: Live Test. En Youtube. Recuperado de: https://www.youtube.com/watch?time_continue=1&v=zBnDWS vaQ1I

Marx, K. (2010). El Capital. Madrid: Alianza Editorial.

Oliva, L. (12 de febrero de 2017). ¿El fin de la ilusión? La utopía de Internet que no supimos conseguir. La Nación. Recuperado de: https://www.lanacion.com.ar/opinion/el-fin-de-la-ilusion-la-utopia-de-internet-que-no-supimos-conseguirnid1983214

Pérez Vizzón, T. (2019). Plataformas, una serie documental. Un click y no trabajás más. Anfibia. Recuperado de: https://revistaanfibia.com/cronica/un-click-y-notrabajas-mas/

Ramírez, I. (2019). Whatsapp vs. Telegram ¿Cuál es la mejor aplicación de mensajería instantánea? Xataka. Recuperado de: https://www.xatakandroid.com/comunicacion-y-mensajeria/whatsapp-vs-telegram-cual-mejor-aplicacionmensajeria

S/R (2019). Google Duplex: AI assistant Calls Local Businesses to Make Appointments. Recuperado de: https://www.youtube.com/watch?time_ continue=7&v=D5VN56jQMWM

S/R (4 de mayo de 2018). Un youtuber reveló un misterio: ¿Google nos escucha a través de los teléfonos? Clarín. Recuperado de: https://www.clarin.com/tecnologia/youtuber-revelo-misterio-google-escuchan-traves telefonos_0_S1VFJ 0F6z.html

Srnicek, N. & Williams, A. (2015). #Acelera. Manifiesto por una política aceleracionista. WordPress. Recuperado de: https://syntheticedifice.files.wordpress.com/2013/08/manifiesto-aceleracionista1.pdf

Srnicek, N. & Williams, A. (2015b). Inventing the Future: Postcapitalism and a World Without Work. Nueva York: Verso.

Varian, H. (2015). Big Data and Real-Time Economic Measurement. Recuperado de: https://www.houseoffinance.se/big-data-and-real-time-economicmeasurement/


[1] El 12 de abril de 2018, el youtuber estadounidense Mitch Hollow transmitió en su canal de YouTube un registro donde puso a prueba el asistente de Google para comprobar si efectivamente utiliza fragmentos de grabaciones de audio del micrófono para obtener datos de los usuarios. El video continúa en línea y cuenta con más de 3 millones de visitas.

[2] La discusión en torno a estas posiciones se puede leer en diversos artículos que toman partido frente a las posibilidades de concebir una sociedad transparente, la información libre y el control de poder gracias a la democratización de la red, y otros que atacan esta utopía centrándose en el poder de control que adquirieron las empresas con los sistemas de vigilancia y la extracción de datos habilitada por las nuevas tecnologías. Una perspectiva analítica se puede leer en el artículo de Lorena Oliva (2017) titulado: “¿El fin de la ilusión? La utopía de Internet que no supimos conseguir”.

[3] La expresión ideología californiana fue acuñada por Richard Barbrook y Andy Cameron, y refiere a un conjunto de creencias que combina las actitudes bohemias y antiautoritarias de la contracultura de la década del 60 con el utopismo tecnológico y el apoyo al liberalismo económico.

[4] La crisis o burbuja de las puntocom se ubica en el período 1998-2002 (año de su estallido). Surge a partir de la sobrevaloración de las compañías tecnológicas con fines especulativos y fue protagonizada por las empresas que ofrecían servicios de Internet (AOL ). Para más información, se sugiere leer el artículo de Guillem Alsina González (mayo de 2017).

[5] La discusión entre cantidad de funciones y cantidad de usuarios en estas aplicaciones ha variado desde sus orígenes. Sin embargo, en esta categoría, la plataforma necesita de usuarios para poder subsistir. Una comparación actualizada entre las novedades que se insertaron para aportar diferencial fue realizada por el especialista Iván Ramírez en el artículo: “Whatsapp vs. Telegram ¿Cuál es la mejor aplicación de mensajería instantánea?”. El artículo tiene una versión actualizada en 2019.

[6] Resulta oportuno señalar que el autor aborda la definición de trabajo durante todo el texto (y especialmente en este apartado) desde la teoría marxista. Y lo hace utilizando como referencia a Marx (2010).

[7] La revista digital Anfibia publicó en el mes de marzo de 2019 el primer capítulo de la producción audiovisual: Plataformas: una serie documental. El mismo se titula “Un click y no trabajas más” y sitúa en la escena latinoamericana la problemática descrita por el autor en este apartado del libro.

[8] Este contexto de precarización laboral fue analizado previamente en el artículo “#Acelera. Manifiesto por una política aceleracionista” (Srnicek & Williams, 2015). Entre otras cosas, los autores señalan que sin un enfoque sistemático para construir un nuevo modelo económico ni la solidaridad estructural necesaria para promover cambios, las fuerzas laborales siguen siendo relativamente impotentes.

[9] El concepto es usado para referir a la interconexión digital entre objetos cotidianos e Internet, la conexión con más objetos y menos personas.

[10] El lanzamiento de Youtube Premium en los países de Latinoamérica es una evidencia de que esta predicción referida por Hal Varian (7 de septiembre de 2015) en el artículo “Big Data Economic Measurement”, lo cual deja ver la velocidad con la que mutan las estructuras económicas.

[11] Google Duplex AI es un complemento presentado en Google I/O en mayo de 2018 y que permite que el asistente realice llamados que requieren la interacción con humanos (turno salón de belleza, turnos médicos, reservas de restaurantes, etc.) sin la intervención del usuario.

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