Por Esteban Magnani *
Las plataformas digitales más grandes que intentan competir en mercados ya desarrollados suelen usar el dumping. El caso clásico y más dramático probablemente sea Uber, una empresa destinada al transporte que se proponía como disruptiva por la gestión algorítmica del transporte. Hay mucho para decir acerca de sus promesas sobre la simplificación de la búsqueda de transporte y la supuesta eficiencia que lograrían que, como en otros casos, se demostraron puro marketing. También usaron muchos trucos para procesar la ansiedad de los pasajeros y, al mismo tiempo, incrementarla de tal manera que ya nos resulte imaginable esperar un auto sin mirar ver en un mapa que muestre cómo, efectivamente, se está acercando. También podríamos hablar de la “ludificación” de la plataforma para que tanto pedir un auto como trabajar en él sea un juego en el que pequeños premios y castigos hagan nos incentiven a hacer usos particulares que beneficien la empresa.
Está claro que el combo de lo que algunos llamaron “Emprendedorismo de shock” es más amplio, pero enfoquemos en el dumping, es decir, ofrecer algo, en este caso un servicio, por debajo del costo para destruir a la competencia. En el caso de Argentina, por ejemplo, Uber debía romper con un mercado ya ocupado por lo taxis y remises. Para eso llegó cobrando poco, sobre todo empleando a gente dispuesta a trabajar por debajo de lo que ganaba un chofer habitualmente y a poner su capital (un auto) al servicio de la empresa (en general sin calcular la depreciación que sufriría por el uso). Otros mecanismos de ahorro tuvieron que ver con la evasión de impuestos, no pago de licencias mientras utilizaban bienes comunes como los semáforos, el asfalto, los policías y, en caso de accidente, seguros y servicios de salud que no pagaban.
Aún con todos esos ahorros la empresa perdió dinero en grandes cantidades, miles de millones anuales durante sus primeros trece años de vida. En un inesperado giro del capitalismo, la gente viajó más barato gracias a los fondos que Wall Street sacrificaba para construir un monopolio y, finalmente, poder cobrar lo que quisiera. Las cosas no salieron exactamente así porque surgieron otras empresas similares que aprovecharon el camino abierto por el “emprendedorismo de shock” de Uber que enfrentó las resistencias construyendo un know how que otros aprovecharon.
Ese modelo de negocios de perder primero para ganar después (muy bien explicado por Nick Srnicek en Capitalismo de plataformas”), es muy similar al que usan las empresas que ofrecen servicios de IA Generativa. No solo hacen dumping porque no cobran los servicios que dan o piden muy (pero muy) por debajo de los costos reales que tienen. Lo hacen también con una apuesta de mediano plazo a la que podemos llamar “dumping cognitivo”: dar servicios que nos resuelven o simplifican (al menos en teoría) tareas que en general sabemos o sabíamos hacer solos. El argumento es que si bien podemos lavar la ropa a mano, nos resulta más práctico hacerlo con un lavarropas. Entonces, si el momento de enfrentar una página en blanco nos genera cierta dificultad o ansiedad, ¿por qué no aprovechar una herramienta como la IA Generativa? Es más, ¿por qué no pedirle que haga todo el texto dándole solo unos lineamientos?
El objetivo, entre otros, es hacer dumping cognitivo, es decir, que ya no sepamos cómo gestionar actividades que los humanos hacemos hace años con cierta dificultad pero que al ser cotidianas mejoran nuestra capacidad de llevarlas adelante. ¿Es lo mismo que usar un lavarropas? Desde cierto punto de vista podría decirse que sí, excepto porque lavar la ropa a mano es un alimento cognitivo muy inferior al de ordenar el pensamiento para poder construir una argumentación, enfrentar a la página en blanco o alguna otra tarea similar. Al dejar de hacer estas u otras tareas no solo nos simplificamos las cosas sino que, además, estamos perdiendo músculo cognitivo. Que en uno se atrofie la capacidad de lavar la ropa no es grave pero que se atrofie (porque eso es lo que pasa) nuestra capacidad de pensar, saber qué queremos y como lograrlo es mucho más grave. La capacidad de pensar o comunicarnos por nosotros mismos no es una solo una tarea engorrosa sino que es el entrenamiento básico para cualquier tarea e incluso para el autoconocimiento: saber quiénes somos, qué deseamos. Perder esa capacidad nos deja un poco más cerca de ser marionetas al servicio del pensamiento de otro.
Volviendo al ejemplo que dimos antes, si lavar la ropa es como un detalle de la vida cotidiana, planificar y ejecutar ideas sería como su base estructural. Por otro lado la historia demuestra que la capacidad de hacer cosas también aumenta las expectativas. Por ejemplo, la llegada de lavarropas y otras máquinas que supuestamente iban a ahorrarnos tiempo paradójicamente lo ocuparon al aumentar las expectativas. Si una persona de la edad media que debía lavarse la ropa a mano se la cambiaba con suerte una vez por mes, en la actualidad la capacidad de hacerlo en menos tiempo llevó a que la exigencia social pase a ser que uno se cambie de ropa casi todos los días. Es decir que no se liberó tiempo gracias al aumento de la eficiencia sino que se incrementaron las exigencias. Si efectivamente la IA Generativa aumenta la productividad intelectual, seguramente la expectativa propia, pero también de los empleadores, será que hagamos mucho más. En ese caso no utilizar la IA Generativa no será una opción y las empresas podrán cobrar lo que quieran por el servicio para recuperar lo perdido durante años de dumping. Al menos esa es la teoría y depende de muchos factores: en primer lugar demostrar que efectivamente la IA Generativa aumenta la productividad cognitiva de los humanos y que ese beneficio es superior al costo de la herramienta y que quede un margen para recuperar la monstruosa inversión necesaria para desarrollarla.
Pero existe otros negocios paralelos que permite la IA Generativa. Esta no es nunca neutral o simplemente hace lo que nosotros queremos en base a nuestros intereses. Tal como ocurrió con otras plataformas primero nos estudiaron para ver cómo las usábamos, qué nos atraía y una vez que eso se logró las usaron para manipular nuestras conductas y ganar más dinero. Es la historia de las redes sociales, por ejemplo. O, para el caso, de la IA Generativa: al momento de escribir estas líneas Sam Altman anuncia que ChatGPT comenzará a mostrar publicidad.
¿Cuál es el objetivo del dumping cognitivo? Que ya no sepamos cómo hacer ciertas tareas. Si corregir un parcial, editar un artículo, comprar un pasaje o hacer la lista de compras es más fácil con una IA Generativa, ¿por qué no usarla? Con el paso del tiempo, sobre todo quienes nunca aprendieron a hacer estas cosas por sí solos, estarán dispuestos a pagar más dinero para que se lo resuelvan. Eso puede llevar un par de años, tal vez una década y si las empresas logran sostenerse económicamente durante ese tiempo tendrán un negocio valioso no solo por lo que la gente les pague por hacerlo sino también porque permitirán miles de otros pequeños negocios manipulando nuestras decisiones para que generen más ganancias. En un momento ya ni siquiera deberemos gestionar nuestros deseos porque los agentes de IA, más que anticiparse a ellos, los promoverán. Con el tiempo ya ni sabremos cómo generar deseos propios. El dumping cognitivo no solo nos enajena de nuestros propios deseos sino que también, en caso de prosperar en el sentido que las grandes corporaciones quieren, nos enajenará de nuestro propio deseo como si nosotros mismos fuéramos una tabula rasa.
(*) Periodista de tecnología, escritor y docente. Columnista de Punto de Partida.
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