Las cooperativas de datos son la próxima frontera de las relaciones laborales

E

l impacto de la IA, y en particular de la IA generativa, está sintiéndose en todas las industrias. Pero mientras los ejecutivos están entusiasmados con el potencial de esta tecnología, los trabajadores a menudo desconfían de lo que podría significar para ellos, sus trabajos y su futuro. Estas percepciones divergentes están creando nuevas tensiones y presentando nuevos desafíos para ambos grupos.

Estas tensiones tienen su origen (directa o indirectamente) en el acceso a datos contextuales de alta calidad. Los datos son la información que necesitan los algoritmos de aprendizaje automático para funcionar, y la IA está compuesta por estos algoritmos. Por lo tanto, quienes tienen acceso a datos de alta calidad pueden entrenar IA de alta calidad. A menos que los trabajadores y las organizaciones puedan abordar este problema de los datos de una manera significativa y duradera, el conflicto continuará dirimiéndose mediante enfrentamientos y negociaciones parciales.

Las cooperativas de datos ofrecen un camino significativo hacia adelante. Son un modelo organizacional que permite a las personas agrupar sus datos con el propósito de obtener poder de negociación frente a las empresas que analizan sus datos. Estas cooperativas enfatizan el control individual, el uso ético y el trato justo, y permiten a los usuarios conservar la propiedad y el control de su huella digital. Además, en muchos casos, ofrecen la monetización con fines de lucro de los datos de los miembros de la cooperativa, permitiendo que terceros obtengan información de esos datos (de una manera responsable y que preserve la privacidad).

Los datos como un nuevo factor de producción

El impacto de la tecnología en los empleados y sus empleadores suele analizarse como un juego de suma cero entre ambas partes, donde la automatización aumenta las ganancias de los empleadores mientras reduce los puestos de trabajo para los empleados. Sin embargo, la dependencia de la IA de los datos frescos desafía esta visión.

Las organizaciones que dependen de las capacidades actuales de la IA pueden (tarde o temprano) descubrir que los algoritmos que utilizan comienzan a funcionar peor que antes debido a la «decadencia del modelo», es decir, el deterioro del rendimiento de la IA con el tiempo. La razón es que los datos con los que fueron entrenados ya no son representativos de la realidad en la que la IA debe operar.

Nuestras preferencias, contexto, sentido del humor, gustos y modas cambian constantemente. Y nosotros, los humanos, somos necesarios para revelar nuestras preferencias. Los datos más valiosos serán sobre nosotros mismos, y es nuestra interacción con los sistemas digitales la que genera esos datos. Eliminar al ser humano implica eliminar los datos sobre la persona para la cual la IA está diseñada para generar contenido.

Este hecho, que surge únicamente de la naturaleza de la IA y no de otras tecnologías que en el pasado han afectado al mercado laboral, sorprendentemente puede ayudar a alinear las necesidades de los empleadores y los empleados, ya que los empleados humanos son fundamentales para generar nuevos datos que eventualmente impulsen la IA.

Las cooperativas de datos son a los datos lo que los sindicatos son al trabajo

En el contexto laboral, son los conocimientos de primera mano de los empleados, sus habilidades para resolver problemas y sus competencias en evolución las que cambian con cada nuevo desafío e innovación. Por lo tanto, los datos más valiosos para la IA que puede asumir las tareas de los trabajadores provendrán directamente de las tareas que estos realizan.

Es aquí donde las cooperativas de datos ofrecen un nuevo enfoque para la gestión de datos al permitir que los trabajadores sean copropietarios y gestionen sus datos colectivos a través de un proceso de toma de decisiones más o menos descentralizado. Esto sucede porque los miembros de una cooperativa de datos pueden extraer datos que actualmente están aislados en diferentes fuentes y combinarlos en un solo conjunto. La agregación de datos que los miembros generan a partir de diversas fuentes y situaciones puede conducir al desarrollo de nuevos productos, servicios y modelos de negocio que serían inalcanzables mediante contribuciones individuales o utilizando datos de una sola fuente.

Además, una vez que los trabajadores comienzan a ver la monetización de sus datos por parte de las cooperativas, es mucho más probable que reorganicen sus propios procesos para facilitar una mejor recopilación de datos, lo que a su vez puede generar mejores resultados de IA para la organización y mayores ingresos por datos para los trabajadores.

Ahora que los datos se utilizan cada vez más como un factor de producción (es decir, como insumo) en la economía, parece natural que las cooperativas de datos surjan como una solución. Esta es la misma lógica que llevó al desarrollo de los sindicatos en el pasado: la fragmentación de la estructura de propiedad del factor de producción (ya sea datos o trabajo) impide que cualquier individuo tenga poder de negociación frente al empleador.

Lo que esto significa para el futuro de las relaciones laborales

Para que se libere este valor económico (y para que tanto empleadores como empleados prosperen en la economía de los datos) todos los involucrados deben aumentar su nivel de alfabetización en datos. Tanto los trabajadores como los empleadores deben comprender cómo los datos crean valor mediante la agregación y el análisis para revelar información y patrones que puedan mejorar la toma de decisiones y entrenar modelos de IA. Además, los empleados deben comprender cómo contribuyen a la creación y gestión de dichos datos mientras trabajan, y utilizar la influencia colectiva que les otorgan las cooperativas, con el fin de tener una discusión adecuada sobre el futuro del trabajo.

Para aprovechar al máximo los datos que las personas producen y, al mismo tiempo, garantizar que los trabajadores tengan control sobre qué datos ofrecen y reciban una compensación justa por ellos, los empleadores y los empleados deben seguir estos pasos para poder dar forma al futuro de la economía digital y, por ende, al futuro del trabajo:

1. Evaluar los recursos y el potencial de los datos internos de la organización.

Los empresarios y los empleados deben comenzar por realizar una auditoría exhaustiva de los datos que la organización ya recopila y genera, centrándose en identificar los datos que podrían ser valiosos para la formación o el análisis de IA.

2. Involucrar a los empleados en programas de alfabetización en datos.

Las organizaciones pueden implementar programas de capacitación para mejorar la alfabetización en datos de sus empleados. Al formarlos sobre cómo sus actividades diarias generan datos valiosos, la importancia de estos datos en el desarrollo de la IA y cómo pueden participar en cooperativas de datos, se crean conocimientos valiosos.

3. Incorporar cláusulas de cooperativas de datos en los contratos de trabajo.

Al actualizar los contratos de trabajo para incluir cláusulas que reconozcan los derechos de los empleados sobre sus datos y describan cómo pueden utilizarse sus datos en cooperación con las cooperativas de datos, las organizaciones pueden posicionarse como pioneras en este ámbito. Esto garantizaría la transparencia y proporcionaría un marco jurídico para el uso de los datos, y puede ayudar a atraer nuevos talentos.

Dada la naturaleza dinámica de la sociedad, la IA necesitará (al menos en el futuro previsible) los datos y la orientación de los humanos para generar valor real. Por lo tanto, los trabajadores, deben enfocarse en comprender la interacción entre capital, trabajo y datos, y comenzar a guiar la discusión sobre el futuro del trabajo con una comprensión adecuada de la naturaleza de la IA.

Los líderes empresariales también deben comprender las dependencias entre capital, trabajo y datos para proponer proactivamente marcos colaborativos que permitan a las organizaciones (y por ende a la sociedad) prosperar en la era de la IA.