Formas de frenar el poder de las Big Tech

 A pesar del poder de las Big Tech, incluido el poder político que se observa en sus inmensas operaciones de cabildeo, los últimos años han visto una reacción en contra de su dominio en todo el mundo.

En todo el mundo, cada vez hay más procesos regulatorios. La Unión Europea, por ejemplo, está discutiendo actualmente nuevas protecciones para los trabajadores de plataformas, incluida la garantía de que no sean incorrectamente designados como trabajadores independientes y el fortalecimiento de sus derechos frente a la gestión automatizada; y nuevos estándares para los productos de inteligencia artificial. Estas discusiones están en curso y no se puede prever cómo se resolverán, especialmente considerando la influencia del cabildeo corporativo.

Pero, si se aprueban, estas se sumarían al creciente número de normas en el bloque de la UE, desde la protección de datos personales hasta el aumento de la transparencia en los sistemas publicitarios y clasificación automática de contenido de las Big Tech, y la prevención de que estas empresas obliguen a los usuarios a aceptar sus términos y ofertas.

Estas normas sectoriales son necesarias pero no suficientes. Para frenar a las Big Tech, no será suficiente confiar en que obedezcan las reglas y normas. Tendremos que ir más allá y abordar el poder mismo de las Big Tech.

Curiosamente, las empresas de Big Tech finalmente están experimentando un escrutinio antimonopolio sobre su poder de mercado en Estados Unidos, la UE, India, el Reino Unido y en muchas otras jurisdicciones. Las llamadas para fortalecer las herramientas antimonopolio están aumentando, incluidas las demandas para detener la expansión constante de las Big Tech y la creación de efectos de red bloqueando sus fusiones y adquisiciones y haciendo cumplir la interoperabilidad (permitiendo a los usuarios abandonar un servicio pero seguir interactuando con él).

Pero también hay un número creciente de defensores de intervenciones antimonopolio más agresivas, incluida la fragmentación de estas empresas y la reversión de fusiones anteriores. Los partidarios argumentan que esto reducirá el control de las empresas sobre el mercado, limitará su poder e impacto sobre la vida de las personas y las hará más fáciles de regular.

Por supuesto, no habrá una solución mágica para resolver el problema de las Big Tech, pero hay signos de esperanza. Una combinación de medidas antimonopolio, haciendo que las empresas sean más pequeñas, y nuevas normas sectoriales sería un gran paso adelante. Esto debería ir acompañado de la comprensión de que algunas de las funciones que desempeñan las Big Tech son funciones públicas: nos conciernen a todos, y funcionan como infraestructura pública, como carreteras o escuelas. No es suficiente simplemente dejar estas funciones en manos de entidades corporativas; el estado y el público deben ser reintegrados en el ámbito digital.

Las Big Tech harán todo lo posible para detener estas reformas, aprovechando sus inmensos recursos y poder. Para contrarrestarlo, los activistas, periodistas, sindicalistas y tecnólogos tendrán que participar en las discusiones regulatorias, exigiendo y construyendo un nuevo Internet.

Notes

    https://corporateeurope.org/en/2021/08/lobby-network-big-techs-web-influence-eu and https://www.citizen.org/news/big-tech-lobbying-and-campaign-spending-soars/ ↩︎

    https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_21_6605 ↩︎

    https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/proposal-regulation-laying-down-harmonised-rules-artificial-intelligence ↩︎

    https://www.bitsoffreedom.nl/2022/10/13/8-new-rules-that-will-protect-you-from-online-platforms/ ↩︎

    https://www.beuc.eu/press-releases/digital-markets-act-landmark-big-tech-regulation-agreed-boost-consumer-choice  ↩︎

Razones del ascenso de las Big Tech

 La magnitud de las 'Big Tech' no es un accidente. El modelo de las Big Tech se ha construido bajo una obsesión por escalar y controlar un nicho de mercado. Tomemos a Facebook como ejemplo.

Es ya un cliché bien conocido que Mark Zuckerberg, fundador y CEO de Facebook, aparentemente solía terminar sus reuniones semanales gritando "dominación". La obsesión de Zuckerberg por el crecimiento aparentemente fue una de las lecciones clave que aprendió de dos de sus modelos a seguir: Peter Thiel, fundador de PayPal y la empresa de vigilancia Palantir, le inculcó una obsesión por los efectos de red; y Microsoft, el monopolista tecnológico original, le enseñó la necesidad de construir ecosistemas que ofrecieran varios productos y servicios para mantener al usuario dentro del ámbito de una empresa. Desde el principio, lo único que importaba para Zuckerberg era "conectar a todos lo más rápido posible porque los efectos de red eran una parte enormemente importante para nosotros".

Eso significaba conseguir la mayor cantidad posible de usuarios a bordo para atraer (y retener) a sus amigos. Cuantos más usuarios había, más interés había para que los anunciantes pagaran a Facebook.

Entonces, se entiende por qué Facebook permitiría que su servicio amplificara el discurso de odio y el contenido inflamatorio, ya que eso significaba que las personas pasarían más tiempo en su plataforma. Como lo expresó el ejecutivo de Facebook, Andrew Bosworth, en un memorando interno filtrado a la prensa: "Los mejores productos no ganan. Los que todos usan ganan".

También significaba una estrategia de expansión constante. Para mantener su posición y modelo de negocio, Facebook tenía que dominar el mercado de redes sociales. La estrategia de Facebook para lograr esto seguía una estrategia de "copiar, matar, adquirir". Adquirían empresas de vigilancia de mercado como Onavo, que les proporcionaba información privilegiada sobre posibles competidores emergentes. Correos electrónicos internos de ejecutivos de Facebook descubiertos durante investigaciones antimonopolio en Estados Unidos mostraron cómo la empresa luego actuaba sobre esa información amenazando al posible competidor (ya sea copiándolo o excluyéndolo de los sistemas de Facebook) o comprándolo. Esa es en última instancia la forma en que la empresa terminó adquiriendo tanto WhatsApp como Instagram.

Las empresas de Big Tech han aprovechado su poder para expandirse hacia sectores adyacentes. Pero su éxito también ha motivado a otras empresas, incluso en campos distintos, a seguir una estrategia de digitalización y plataformización. Por ejemplo, la digitalización de los servicios financieros, como los servicios de pago en línea, productos de seguros impulsados por datos, aplicaciones de inversión en acciones o incluso criptomonedas, ha llevado al surgimiento de la industria fintech.

La fintech a menudo ha sido aclamada como un desarrollo positivo que haría que los servicios financieros fueran más accesibles, aumentaría la inclusión financiera y rompería el poder del sector bancario. Además de la curiosidad por los muchos escándalos y colapsos de corrupción criptográfica, este campo ha sido en su mayoría aceptado públicamente.

Sin embargo, hay preocupaciones crecientes sobre los productos y servicios fintech, especialmente en lo que respecta a su dependencia de la recopilación extrema de datos y la personalización de productos financieros que pueden ser discriminatorios, la dificultad de escrutar la toma de decisiones automatizada detrás de decisiones financieras cruciales, nuevos riesgos de exclusión debido a la dependencia de la tecnología y la naturaleza volátil de los sistemas. Al eludir muchas de las regulaciones financieras tradicionales, esta industria pudo desarrollarse con controles regulatorios mínimos.

Esta es una de las industrias en desarrollo más buscadas, atrayendo 226.5 mil millones de dólares en inversión a nivel mundial en 2021. En la actualidad, involucra a un conjunto variado de empresas, desde startups hasta instituciones financieras que intentan digitalizar sus servicios, hasta las propias empresas de Big Tech.

Alibaba, con su servicio Alipay, es líder en el mercado aquí. Su servicio fintech ha crecido hasta el punto de convertirse en una entidad separada, Ant Group, que es el sistema de pago más grande del mundo. Tencent, conocido por la superaplicación WeChat, también ofrece muchos servicios fintech, incluidos pagos dentro de la aplicación, seguros y gestión de activos. Los gigantes tecnológicos chinos no están solos. Apple, Google, Facebook y Amazon también ofrecen servicios fintech.

La expansión de Big Tech en los servicios financieros plantea preocupaciones de que esto solidificará su poder de mercado, aumentará su control sobre los datos y conducirá al deterioro de los servicios financieros.

Notes

    https://www.businessinsider.com/facebook-mark-zuckerberg-chris-hughes-domination-2019-5?r=US&IR=T ↩︎

    https://www.competitionpolicyinternational.com/background-on-microsoft-v-commission-of-the-european-communities/ ↩︎

Modelo financiero de Big Tech

 El modelo de negocio de Big Tech también se puede ver desde su estrategia financiera.

Tomemos el ejemplo de Amazon. La estrategia financiera del gigante del comercio electrónico se estableció en una carta de 1997 que Jeff Bezos escribió a posibles inversores explicando su estrategia. Bezos, un exejecutivo de fondos de cobertura, explicó que priorizaría el valor a largo plazo para los accionistas. A corto plazo, Bezos se centraría completamente en el "crecimiento" y la "escala", que él veía como clave para el modelo de negocio de la empresa. Como él mismo lo expresó:

"El liderazgo en el mercado puede traducirse directamente en mayores ingresos, mayor rentabilidad, mayor velocidad de capital y, en consecuencia, retornos más fuertes sobre el capital invertido".

Amazon no es la única. De hecho, existe un claro modelo de financiarización de Big Tech que se basa en la acumulación de activos financieros, muy por encima de otras empresas; utilizando deuda para financiar su expansión en el mercado; abordando el valor para el accionista a través del aumento de los precios de las acciones en lugar de los pagos de dividendos; y finalmente, la acumulación de activos intangibles como patentes, derechos de autor y datos, y notablemente el fondo de comercio, el premio pagado durante fusiones y adquisiciones.

El fondo de comercio único de Big Tech insinúa un componente clave de su estrategia de expansión: comprar otras empresas. En solo 10 años, las empresas de Big Tech de Estados Unidos realizaron más de 1000 adquisiciones. Alibaba y Tencent también han utilizado fusiones y adquisiciones para expandirse y controlar nuevos mercados. Estas adquisiciones han permitido a las empresas de Big Tech adquirir competidores incipientes, adquirir tecnología innovadora y know-how, y expandirse a una amplia gama de sectores empresariales, desde la salud hasta la educación y la distribución de alimentos.

Por ejemplo, se dice que Google ha adquirido 254 empresas desde 2010, lo que le ha permitido ocupar una posición privilegiada en publicidad (por ejemplo, DoubleClick, Youtube), sistemas operativos móviles (Android) e inteligencia artificial (DeepMind o Neven Vision).

Notes

    https://media.corporate-ir.net/media_files/irol/97/97664/reports/Shareholderletter97.pdf ↩︎

    https://www.somo.nl/the-financialisation-of-big-tech/ ↩︎

    Data from the Federal Trade Commission covering acquisitions of controlling and minority stakes, hiring events, acquisitions of patents, among others. “Non-HSR Reported Acquisitions by Select Technology Platforms, 2010–2019: An FTC Study” https://www.ftc.gov/system/files/documents/reports/non-hsr-reported-acquisitions-select-technology-platforms-2010-2019-ftc-study/p201201technologyplatformstudy2021.pdf . ↩︎

    https://www.cbinsights.com/research/bat-billion-dollar-acquisitions-infographic/ ↩︎

    https://www.washingtonpost.com/technology/interactive/2021/amazon-apple-facebook-google-acquisitions/  ↩︎

Economía de plataformas explicada

 Las empresas de Big Tech son ejemplos de un nuevo tipo de empresa: la plataforma. En su núcleo, una plataforma es una empresa que proporciona los medios (y controla las interacciones) entre dos o más tipos de clientes/usuarios. Por ejemplo, Facebook permite la interacción entre anunciantes y usuarios de redes sociales; Apple intermedia la relación entre desarrolladores de aplicaciones y usuarios de iPhone; Amazon y Alibaba intermedian la conexión entre minoristas y compradores en línea. Esto a menudo se describe como operar en un mercado dual o multi-lateral.

Y aunque las empresas de Big Tech son los líderes destacados de la categoría, este modelo ha sido adoptado por una amplia variedad de empresas: desde Uber, AirBnB, Mercado Libre y muchas, muchas más. Las empresas de plataformas han superado consistentemente a otras empresas en el mercado de valores. Para la profesora Anabelle Gawer, la plataforma y sus ecosistemas son la "forma organizativa emblemática de la era digital".

En "Platform Capitalism", Nick Srnicek expone las características comunes de las plataformas:

Actúan como la infraestructura digital que intermedia la conexión entre dos o más conjuntos de usuarios. Como intermediarios digitales, las plataformas tienen una posición privilegiada para recopilar datos sobre esas interacciones y el mercado en general;

Las plataformas dependen de los 'efectos de red' - en otras palabras, los productos y servicios de la plataforma están diseñados de tal manera que su calidad/valor aumenta a medida que más personas lo usan. Esto lleva y permite un enfoque de 'el ganador se lleva todo', la constante expansión de la escala y el alcance, y la monopolización;

Para habilitar la explotación de los 'efectos de red', las plataformas a menudo necesitarán subsidiar servicios no rentables, por ejemplo, Google proporciona una amplia gama de productos de forma gratuita, incluidos Gmail y Google Drive. Esto atrae a los usuarios al mundo de Google, lo que significa que luego pueden ser monetizados por el brazo publicitario de Google. Para hacer esto, las plataformas construyen una amplia pero cerrada gama de servicios para atraer a usuarios/anunciantes/clientes;

A pesar de la neutralidad auto-proclamada de las plataformas, establecen las reglas para un conjunto cada vez mayor de actividades e interacciones.

En efecto, la economía de plataformas se basa en una centralización masiva de poder y creación de valor en manos de unas pocas empresas. Esto tiene consecuencias inmensas para la sociedad, incluyendo el otorgamiento de demasiado poder a las plataformas dominantes (por ejemplo, las redes sociales estableciendo las reglas para el discurso en línea aceptable), el deterioro del poder y los derechos de los trabajadores (con el auge de la economía gig), y la imposición de extensas prácticas de recopilación de datos, o en otras palabras, la vigilancia comercial.

Aunque debemos tener en cuenta que el término plataforma en sí mismo tiene sus críticos por ser engañoso. Tarnoff, por ejemplo, argumenta de manera convincente que hablar de estas empresas como "centros comerciales" en lugar de plataformas, ya que estos son "espacios públicos de propiedad privada (...) recintos corporativos con una amplia gama de interacciones que tienen lugar dentro de ellos" y cuyo negocio se basa en alquileres, ya sean financieros (por ejemplo, tarifas que las tiendas de aplicaciones cobran a los desarrolladores de aplicaciones o que Amazon cobra a vendedores independientes) o alquileres de datos (la extracción de datos personales para ser utilizados en publicidad y desarrollo de otros productos).

Notes

    OECD (2019), _An Introduction to Online Platforms and Their Role in the Digital Transformation, _OECD Publishing, Paris https://doi.org/10.1787/53e5f593-en ↩︎

    Annabelle Gawer (2021): Digital platforms and ecosystems: remarks on the dominant organizational forms of the digital age, Innovation, DOI: 10.1080/14479338.2021.1965888 ↩︎

    https://www.platformeconomy.io/ Checked 29 November 2022 ↩︎

    Annabelle Gawer (2021): Digital platforms and ecosystems: remarks on the dominant organizational forms of the digital age, Innovation, DOI: 10.1080/14479338.2021.1965888 ↩︎

    Nick Srnicek (2016): _Platform Capitalism, _Polity Press ↩︎

    https://www.theverge.com/2021/9/24/22690606/global-gig-workers-delivery-apps-rest-of-world ↩︎

    The pervasiveness of commercial surveillance practices initially developed to feed a growing targeted advertising sector (led by Google and Facebook) and later on used to develop all sorts of tools including automated decision-making systems has led to academic Shoshana Zuboff to name this the era of surveillance capitalism. Zuboff, Shoshana, and Karin Schwandt. 2019. The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power. London, England: Profile Books. ↩︎

    Ben Tarnoff (2022): Internet for the People: The Fight for Our Digital Future, Verso  ↩︎

Qué y quién es la gran tecnología

 ¿Qué es Big Tech?

Big Tech es un término abreviado utilizado para referirse a las principales empresas en el sector de la tecnología de la información y las comunicaciones (TIC). Es un término flexible que se refiere al tamaño e importancia de estas empresas. El término se utiliza principalmente para referirse a los gigantes tecnológicos estadounidenses: Apple, Google, Amazon, Microsoft y Facebook (a veces llamados GAFAM), aunque a veces se amplía para incluir a otros gigantes tecnológicos como los chinos Alibaba y Tencent.

Las empresas de Big Tech son conocidas por proporcionar una variedad de servicios y productos, muchos de ellos de forma gratuita. Esto a veces significa que su principal fuente de ingresos puede no ser tan evidente, ni las formas en que sus servicios "gratuitos" apoyan su modelo de negocio. Mirar sus cuentas anuales puede ayudar aquí:

• Apple gana la mayoría de su dinero vendiendo dispositivos como el iPhone, pero también proporciona servicios como la App Store.
• Microsoft se dedica principalmente al negocio del software, incluidos los servicios en la nube.
• El principal negocio de Amazon es el comercio electrónico, pero eso incluye las tarifas que cobra a las empresas independientes para vender a través de Amazon y la publicidad, y sus servicios en la nube siguen creciendo en importancia.
• Google y Facebook se dedican principalmente al negocio de la publicidad.
• Alibaba se centra en el comercio electrónico.
• Tencent, propietario de la superaplicación china WeChat, obtiene ingresos de una mezcla de servicios y publicidad.

Las empresas de Big Tech no son completamente uniformes: varían en su área de actividad (redes sociales, software, motor de búsqueda, comercio electrónico, dispositivos), el poder que tienen sus fundadores, cuándo fueron creadas (Microsoft y Apple frente a todos los demás) y sus sedes (Silicon Valley y Seattle frente a Shenzhen).

Sin embargo, también hay mucho que los une. Para empezar, se destacan financieramente.

Table 2.2a 

Company revenue in US dollars Billions	2021	2020	2019	2018	2017	2016
Amazon	469.8	386.1	280.5	232.9	177.9	136
Apple	365.8	274.5	260.2	265.6	229.2	215.6
Google	257.6	182.5	161.9	136.8	110.9	90.3
Microsoft	168.1	143	125.8	110.4	90	85.3
Facebook	117.9	86	70.7	55.8	40.7	27.6
Alibaba	105.8	73.2	56.2	37.8	23.5	15.9
Tencent Holdings Ltd	86.83	69.87	54.62	47.27	35.19	22.88

Si Amazon fuera un país, sería el vigésimo sexto más rico del mundo, por delante de Tailandia, Irán, Austria, Noruega y los Emiratos Árabes Unidos.

Table 2.2b

Company net income in US billions	2021	2020	2019	2018	2017	2016
Apple	94.7	57.4	55.3	59.5	48.4	45.7
Google	76	40.3	34.3	30.7	12.7	19.5
Microsoft	61.3	44.3	39.2	16.6	21.2	16.8
Facebook	39.4	29.1	18.5	22.1	15.9	10.2
Tencent	34.85	23.17	13.51	11.9	10.58	6.19
Amazon	33.4	21.3	11.6	10.1	3	2.4
Alibaba	22.2	21.4	13.1	9.7	6.5	11.2

These companies not only handle a lot of money, they are also some of the most profitable. While the average publicly listed company declared a profit margin of around 10%, Big Tech firms were declaring 20% profit, sometimes much higher even. The only exception was Amazon which regularly reported low profits though that is likely the result of tax avoidance accounting3.

Big Tech also stands out in the stock market. In 2023, Apple, is the most valuable company in the world, worth an outstanding $2.716 trillion dollars45. Microsoft comes close, as the second most valuable firm at $2,289 trillion, followed by Google (Alphabet) in 4th with $1.425 trillion and Amazon at $1.137 trillion in 5th. Only the fossil fuel firm Saudi Aramco reaches the heights of US Big Tech firms when it comes to its market valuation.

During the pandemic all US Big Tech firms crossed the impressive marker of 1 trillion dollars in market capitalisation. The end of social isolation, combined with the rising inflation6 saw Amazon and Facebook take a hit, with the former losing 70% of its value in less than a year7, but they have both recuperated value since.

Alibaba and Tencent never reached the trillion dollars capitalisation but, in spite of an anti-monopoly crackdown from the Chinese government8, they still figure in the top most valuable companies worldwide – Tencent at number 18 with $397.32 billion and Alibaba at 42 with $220.40Billion.

Table 2.2c

Big Tech firm	Ranking	Market Capitalisation
Apple	1	$2.012 T
Microsoft	3	$1.798 T
Alphabet (Google)	4	$1.156 T
Amazon	5	$868.57 B
Tencent	11	$431.49 B
Meta (Facebook)	22	$325.44 B
Alibaba	35	$245.50 B

Su valor es solo parte de la historia, la otra es su dominio.

Dominación de Big Tech

Estas empresas han llegado a dominar mercados específicos: Google es el principal motor de búsqueda del mundo, controlando una cuota de mercado de más del 83% en julio de 2022.

Amazon y Alibaba dominan el comercio en línea, ambos reportando increíbles cuotas de mercado en sus respectivas sedes: Amazon con casi el 50-55% del mercado en los Estados Unidos y Alibaba con el 44% en China.

Meta posee cuatro de las redes sociales más grandes del mundo: Facebook, WhatsApp, Instagram y Facebook Messenger, acumulando más de 3.58 mil millones de usuarios mensuales en 2021. WeChat de Tencent es la aplicación más utilizada en China, con más del 57.9% de toda la población utilizando alguno de sus muchos servicios.

Graph 2.2a

Google y Facebook dominan la publicidad hasta el punto de que a menudo se les llama el duopolio publicitario. Las dos empresas lograron este control casi total al ser pioneras en lo que a veces se llama publicidad personalizada o de seguimiento, más adecuadamente descrita como publicidad de vigilancia, utilizando los inmensos datos que recopilan sobre todos a través de sus servicios gratuitos (ya sea Gmail, búsqueda o las redes sociales) y en otros sitios web para construir perfiles detallados de los usuarios de Internet. Estos perfiles luego se utilizan para dirigirse a los usuarios con anuncios.
Menos visible es el dominio de Big Tech en el sector de la nube: juntos, Amazon (a través de AWS) y Microsoft (a través de Azure) controlan más de la mitad de la nube del mundo, que es utilizada por otras empresas o gobiernos para almacenar o procesar sus propias operaciones digitales.
Dos empresas controlan los sistemas operativos móviles, Google y Apple, y por lo tanto administran las dos tiendas de aplicaciones que establecen los términos y cobran tarifas a todos los creadores de aplicaciones. Esto es particularmente importante ya que más del 60% del tráfico de Internet es creado por personas que usan sus teléfonos.

Al lograr este nivel de control, las empresas han podido imponer su lógica y sus reglas a empresas más pequeñas, personas y sociedad. Por ejemplo, imponiendo la vigilancia comercial a los usuarios, aunque la mayoría preferiría no ser rastreados en línea.

Notes

    https://www.somo.nl/the-financialisation-of-big-tech/ ↩︎

    https://www.worldometers.info/gdp/gdp-by-country/ Checked 03.01.2022 ↩︎

    https://www.somo.nl/the-financialisation-of-big-tech/ ↩︎

    https://companiesmarketcap.com/ Checked 12.05.2023 ↩︎

    To measure the value of a company we are referring to their market capitalisation which accounts for the price of a normal share multiplied by the number of outstanding shares of that company. ↩︎

    Big Tech’s expansion relied on cheap money, borrowed at incredibly low rates. That made its explosive expansion vulnerable to increase of interest rates by central banks. ↩︎

    https://www.statista.com/chart/28552/meta-companies-market-cap-year-end/ ↩︎

    https://www.forbes.com/sites/qai/2022/07/13/alibaba-and-tencent-fined-in-china-tech-crackdown/?sh=1b37e60b3dac ↩︎

    Statista Research Department, Jul 27, 2022 https://www.statista.com/statistics/216573/worldwide-market-share-of-search-engines/ ↩︎

    https://ecommercedb.com/news/top-5-biggest-online-marketplaces-in-the-world/3031 ↩︎

    https://ecommercedb.com/store/amazon.com ↩︎

    https://www.statista.com/topics/2187/alibaba-group/#dossierKeyfigures ↩︎

    https://www.statista.com/statistics/272014/global-social-networks-ranked-by-number-of-users/ ↩︎

    https://www.adchina.io/wechat-statistics-2022-how-many-users-does-wechat-have/ ↩︎

    https://www.statista.com/statistics/261827/leading-media-companies-worldwide/ ↩︎

    https://www.insiderintelligence.com/content/duopoly-still-rules-global-digital-ad-market-alibaba-amazon-on-prowl ↩︎

    https://www.statista.com/chart/18819/worldwide-market-share-of-leading-cloud-infrastructure-service-providers/ ↩︎

    https://explodingtopics.com/blog/mobile-internet-traffic ↩︎

    Perhaps most tellingly, whenever users are given a real choice they overwhelmingly opt-out of tracking https://arstechnica.com/gadgets/2021/05/96-of-us-users-opt-out-of-app-tracking-in-ios-14-5-analytics-find/ and https://www.wired.com/story/can-killing-cookies-save-journalism/  ↩︎

Auge de los modelos de plataforma y los monopolios tecnológicos

 Así como la mecanización de los procesos económicos definió la economía industrial, la "dataficación" - que implica datos e inteligencia digital como factores clave de producción - ha llegado a significar la economía digital. En diversos sectores económicos, desde la agricultura hasta la fabricación predictiva, el comercio minorista e incluso el trabajo remunerado de cuidado, el "modelo de plataforma" se ha convertido hoy en día en una capa infraestructural esencial para cómo accedemos a Internet para obtener servicios.

Estos incluyen, por ejemplo, Amazon y Alibaba para compras en línea, Uber para servicios de taxi y entrega, Instacart para compras. En cuanto al Sur Global, podemos mencionar Mercado Libre para compras en línea y Rappi para servicios de entrega.

Las plataformas aprovechan los "efectos de red" (reclutando y atrayendo a un gran número de usuarios y maximizando las ventajas de una gran red) para retener y expandir una vasta base de usuarios, construir una ventaja en inteligencia mediante la minería algorítmica incesante de las percepciones basadas en datos que controlan y optimizar hiperactivamente las interconexiones de la red. La acumulación de datos juega un papel central en el poder de monopolio de las plataformas, para expandir su alcance y crear nuevos mercados donde previamente no existían (Srnicek 2016, Gurumurthy et al 2019).

El control sobre la inteligencia basada en datos también otorga a las plataformas un punto de vista único, el poder de dar forma a la naturaleza de las interacciones entre sus miembros. Por ejemplo, Amazon puede usar percepciones basadas en datos para segmentar y hiperdirigirse a los consumidores. El simple acto de comprar en Amazon pone en marcha un conjunto de procesos tecnológicamente habilitados que adaptan personalmente los catálogos de productos, establecen precios de manera dinámica y guían la navegación, basándose en cualquier número de puntos de datos obtenidos sobre el usuario individual y la inteligencia digital derivada de todos los usuarios de la plataforma. Toda la transacción está impulsada por inteligencia artificial y se desarrolla sin intervención humana, incluyendo la realización de pedidos con comerciantes o almacenes, la activación del proveedor de logística, así como el ciclo de pagos y entrega. De manera similar, las plataformas de transporte en automóvil pueden optimizar y controlar estrechamente una vasta fuerza laboral que técnicamente no emplean a través de su vasto aparato algorítmico.

La red una vez abierta de Internet se ha transmutado en un ecosistema económico privatizado y concentrado donde los flujos de tráfico y valor circulan dentro de unas pocas entidades selectas. La idea de "Big Tech", refiriéndose a un puñado de empresas digitales en la cúspide de la economía digital, significa el poder desmedido que algunas corporaciones tecnológicas han acumulado. Habiéndose establecido como las interfaces preferidas para la comunicación en línea, los medios y el comercio electrónico, las empresas de Big Tech están más comprometidas que nunca en perpetuar y expandir su control y reclamar los "próximos mil millones de usuarios". Estas empresas se han beneficiado del aumento de la dependencia de Internet durante la pandemia de 2020-2021, reflejado en los enormes saltos en sus beneficios (ver figura a continuación). La investigación indica que incluso antes de la pandemia, casi el 50 por ciento del tráfico global de Internet era compartido por solo seis empresas (Google, Netflix, Facebook, Microsoft, Apple y Amazon).

Notes

    Singh, P. J. (2020). Breaking up Big Tech: Separation of its data, cloud and intelligence layers. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3873151 ↩︎

    Gurumurthy, A. & Chami, N. (2020). The Intelligent Corporation: Data and the digital economy. State of Power 2020. https://longreads.tni.org/stateofpower/the-intelligent-corporation-data-and-the-digital-economy ↩︎

    (Governing the Resource of Data: To What End and for Whom? Conceptual Building Blocks of a Semi-Commons Approach) ↩︎

    Lecher, C. (2019, May 13). How low prices could make for an antitrust case against Amazon. The Verge https://www.theverge.com/2019/5/13/18563379/amazon-predatory-pricing-antitrust-law ↩︎

    Mahindru, T. (2021). Digging Deeper: Assessing Big Tech’s Capture of the Internet’s Infrastructure. Bot Populi https://botpopuli.net/digging-deeper-assessing-big-techs-capture-of-the-internets-infrastructure/  ↩︎

    Ibid  ↩︎

Impactos en los derechos, el desarrollo y el medio ambiente

 La constante captura de datos por parte de las grandes tecnológicas y sus países anfitriones tiene importantes implicaciones para el desarrollo, la justicia, la equidad global y el medio ambiente. Las disparidades en el control sobre los datos y su valor económico han ampliado la brecha entre países desarrollados y en desarrollo, y entre el capital y el trabajo. La UNCTAD en su Informe sobre la Economía Digital de 2021 destaca una "brecha de datos" entre países del Sur y del Norte global en lo que respecta a la capacidad de poseer, controlar y aprovechar los recursos de datos en valiosa inteligencia, y traducir lo mismo en oportunidades para el desarrollo.

Diez economías representan el 90 por ciento de todas las patentes globales y el 70 por ciento de todas las exportaciones directamente asociadas con tecnologías avanzadas de producción digital, incluyendo la Inteligencia Artificial (IA), análisis de grandes datos, computación en la nube, internet de las cosas (IoT), robótica avanzada y fabricación aditiva.

En una economía donde la inteligencia digital es cada vez más central para la producción, los países y comunidades del Sur Global que carecen de capacidades de procesamiento de datos e inteligencia artificial no podrán optimizar sus recursos de datos. Obligados a renunciar al control de sus propios datos, extraídos y encerrados dentro de sistemas de inteligencia artificial del capital transnacional, tienen medios limitados para obtener una parte justa de los beneficios. Esto resulta en una injusticia económica flagrante en la economía digital global y una "colonialidad algorítmica".

La falta de un régimen de gobernanza global aceptado para regular las aplicaciones sociales y económicas de los datos solo perpetúa este statu quo de concentración económica y profundiza las desigualdades en el paradigma de la inteligencia artificial. Complicando esta inequidad, está el impulso agresivo de flujos de datos transfronterizos en la economía global, que benefician a unos pocos países poderosos cuyas corporaciones encierran datos y afirman la propiedad de facto sobre los mismos.

Además, a medida que la datificación altera cómo se cuenta y distribuye el valor y, por lo tanto, da forma a las estructuras de elección en la economía, la sustancia de los derechos de las personas también se redefine en el proceso. Una ilustración visceral de esto es la forma en que el capital utiliza los datos como una manera de ejercer control y retener valor sobre el trabajo. A través de sistemas de asignación de trabajo basados en datos, incentivos y diversos otros estímulos conductuales, así como la vigilancia, el modelo de plataforma puede controlar reservas interminables de mano de obra barata, convirtiéndolos en engranajes atomizados para la "rueda algorítmica". Por lo tanto, los datos no solo son monopolizados por las plataformas, sino que también se utilizan como arma contra los trabajadores y se utilizan para imponer nuevas formas de control y disciplina.

Otro ámbito en el que se ve esto es en el sector crucial del bienestar. Los sistemas basados en datos se han integrado cada vez más con las funciones de bienestar y gobierno. Sin principios de diseño reflexivos y marcos tecnológico-legales que salvaguarden los derechos de los ciudadanos, el potencial de exclusión y negación de derechos es alto. Por ejemplo, el esquema Robodebt de Australia implementó una evaluación y recuperación automatizada de deudas profundamente defectuosa en los beneficiarios del bienestar. A través de un sistema automatizado de emparejamiento de datos que comparaba los registros de Centrelink con datos de ingresos promediados de la Oficina de Impuestos de Australia, el sistema emitía avisos de deuda falsos o calculados incorrectamente a cientos de ciudadanos.

Y detrás de todas las plataformas digitales hay una infraestructura material: cables submarinos, torres móviles y cada vez más centros de datos. Gran parte de esta infraestructura replica las desigualdades globales y el control corporativo, con EE. UU. y China controlando el 49% de los centros de datos del mundo en 2020, por ejemplo, y Google poseyendo más de 100.000 kilómetros de cables submarinos. Pero también tiene un impacto ambiental creciente, con la inteligencia artificial global estimada para 2027 consumiendo la misma cantidad de energía que los Países Bajos y con retiros de agua de 4 a 6 veces los de Dinamarca para proporcionar electricidad y enfriar los centros de datos. Como argumenta Maximilian Jung en un excelente ensayo sobre los impactos ambientales y sociales ocultos de los centros de datos, "el capitalismo digital es una mina, no una nube".

El capitalismo digital es una realidad hoy en día. Comprender su arquitectura, sus herramientas principales y cómo nos afecta es esencial para construir un mundo diferente que sea más igualitario y justo, y menos explotador y alienante, y que se ajuste a los límites ambientales del planeta. Este curso tiene como objetivo proporcionarnos a todos algunas herramientas para entender y diseñar estrategias para contrarrestar el poder que tienen los capitalistas en esta era digital.

Notes

•     Cruz, T. (n.d.). Escándalo Facebook-Cambridge Analytica. Wikipedia. https://es.wikipedia.org/wiki/Esc%C3%A1ndalo_Facebook-Cambridge_Analytica ;↩︎
•     UNCTAD. (2021). Digital Economy Report 2021. Cross-border data flows and development: For whom the data flow. UNCTAD. https://unctad.org/system/files/official-document/der2021_en.pdf ;↩︎
•     UNIDO. (2020). Industrial Development Report.UNIDO. https://www.unido.org/resources-publications-flagship-publications-industrial-development-report-series/idr2020 ;↩︎
•     Paris Peace Forum. (2021). Beyond the North-South Fork on the Road to AI Governance: An Action Plan for Democratic and Distributive Integrity. https://digitalrights.ai/report/ ;↩︎
•     Gurumurthy, A., Bharthur, D., Korjan, A. (2022). The future of work we seek- a global, cross-sectoral agenda for philanthropy on workers and the digital economy. IT for Change; Athreya, B. (2021). Social Relations under Surveillance Capitalism: Is Solidarity Still Possible? Bot Populi. https://botpopuli.net/social-relations-under-surveillance-capitalism-is-solidarity-still-possible/ ;↩︎
•     Ren, S. (2023), How much water does AI consume? The public deserves to know, OECD.AI Policy Observatory. https://oecd.ai/en/wonk/how-much-water-does-ai-consume; Kleinman, Z and Vallance, C (2023), Warning AI industry could use as much energy as the Netherlands, BBC https://www.bbc.com/news/technology-67053139 ;↩︎
•     Jung, M. (2023), Digital capitalism is a mine not a cloud, State of Power 2023, TNI. https://www.tni.org/en/article/digital-capitalism-is-a-mine-not-a-cloud  ↩︎

Alienación del trabajador

 La alienación en el trabajo que una vez fue fordista, continúa profundizándose a través de los mismos compartimentos estancos en la cadena de producción. El trabajador de fábrica no comprendía la importancia de su tarea porque no tenía una dimensión o una visión completa del producto final, pero sabía que era parte de una línea de ensamblaje. Esta asimetría de información permitía al empleador tener más poder al negociar las condiciones laborales.

Esta misma alienación está presente hoy a través de la fragmentación de la cadena de valor mediante la intermediación tecnológica. Una vez más, en lugar de una revolución, lo que vemos es un profundización cada vez mayor de un sistema económico que promueve la desigualdad y subsume más y más aspectos de la vida humana.

En el capitalismo digital, el trabajador piensa que es un repartidor y que la empresa para la que trabaja proporciona servicios de entrega, pero esto está lejos de la realidad. Lo que realmente hace una plataforma de entrega es controlar los mercados minoristas en las ciudades, creando un monopolio de la venta en pequeñas tiendas y restaurantes, controlando el circuito financiero y extrayendo datos de las interacciones sociales que pueden ser utilizados para el negocio y vendidos. La entrega es solo una pequeña parte del negocio y ni siquiera es la parte principal.

Esta es la alienación: la profundización de la asimetría de información entre los trabajadores y la empresa donde los trabajadores no saben exactamente dónde trabajan, el significado de su trabajo y qué significa para la empresa.

De la persuasión a la predicción

Esta nueva fase capitalista modifica las formas de producción y consumo, elementos básicos del sistema económico. En la primera etapa, el capitalismo digital logró esta ingeniería industrial explicando nuestros hábitos de consumo y persuadiendo al consumidor para que compre este o aquel producto.

Por ejemplo, si estábamos pensando en comprar un par de jeans, es posible que recibamos un anuncio de una empresa cuya tienda está cerca de la casa de nuestro mejor amigo. Tal vez haya otra empresa con una tienda cerca de nuestra casa, pero aquí es otro actor que concentra la información y decide cómo influir en nuestro comportamiento. O por ejemplo, si buscamos irnos de vacaciones a la playa, probablemente recibiremos toneladas de anuncios al día siguiente diciéndonos que solo quedan unos pocos billetes en una determinada plataforma o que un hotel en nuestro destino tiene un descuento especial.

En la segunda etapa del capitalismo digital, tanto los actores corporativos como políticos llegaron a comprender que si podían predecir e influir en nosotros como consumidores, también podían hacer lo mismo con los ciudadanos. A través de las redes sociales, comenzaron a experimentar con sistemas de incentivos para motivar los votos de ciertos tipos de votantes y la expansión de noticias falsas como combustible para estos incentivos. De hecho, solo veíamos las noticias que las compañías de redes sociales querían que viéramos, impulsadas por historias que buscaban clics a través de la movilización de nuestras emociones, en particular la ira y el enojo.

El escándalo de Cambridge Analytica no tardó en llegar. Esta fue una empresa que accedió a inmensas cantidades de datos de Facebook y luego intentó influir en el comportamiento de voto. Las revelaciones públicas descubrieron cómo la empresa motivó a los votantes de Trump en EE. UU., Bolsonaro en Brasil y Macri en Argentina (por nombrar algunos) para ir a votar, mientras desalentaba a otros votantes a ir a las urnas. Se estima que la empresa fue responsable del 1% del resultado electoral en EE. UU.

Hoy nos enfrentamos a una tercera etapa del capitalismo digital donde esta ingeniería de comportamiento se está realizando en nosotros como trabajadores. La pandemia la exacerbó y la habilitó, sumergiéndonos en entornos tecnológicos en el trabajo, de modo que la vida privada y la vida laboral se fusionaron. Plataformas, teletrabajo, software de vigilancia en nuestras computadoras y la constante revisión de nuestras redes sociales para extraer datos de nuestras vidas, entre otros factores, son ahora habituales en la vida de millones de trabajadores en todo el mundo. Todos estos datos se utilizan para moldear el comportamiento de los trabajadores.

Imagina a un repartidor de una plataforma de entrega que le dicen que es su propio jefe y que puede rechazar pedidos si quiere. Ahora imagina por un momento que este trabajador decide rechazar un pedido porque no es conveniente. Es probable que al día siguiente sea 'castigado' por la plataforma, bajando su estatus o recibiendo menos pedidos, por lo que ajustará su comportamiento al día siguiente para mejorar nuevamente. El diseño de incentivos se realizó a partir de los datos recopilados y los trabajadores no saben exactamente cómo los juzga la plataforma. Lo mismo se puede decir de un trabajador que tiene un sistema de vigilancia en la computadora que usa todos los días.

Notes

•     Data USA. (2023, March 14). https://datausa.io/profile/soc/computer-programmers?redirect=true  ↩︎