Mailén García, directora de Data Género
Comprender qué es la inteligencia artificial (IA), cómo funciona, quiénes la producen y con qué propósito, se ha vuelto una cuestión central, especialmente para trabajadores, migrantes, mujeres y diversidades, y todas las identidades subalternas porque ésta configura un nuevo esquema de dominación y explotación. Si bien, la IA puede solucionar muchísimos aspectos de la vida cotidiana con increíble eficiencia –fenómeno que causa fascinación en una gran cantidad de personas– también, y con la misma magnitud, es un nuevo sistema de opresión. Uno mucho más poderoso y eficaz. ¿Por dónde empezar a comprender cómo funciona? Por los datos, su materia prima.
Cuando en 2017 The Economist tituló que los datos son el nuevo petróleo, estaba señalando el nuevo cambio de época en el sistema capitalista. Nick Srnicek profundiza esta idea y sostiene que los datos son la materia prima del capitalismo de plataformas. Los datos son esos bienes preciados que nutren a todos los desarrollos en IA. Y pueden ser producidos y extraídos de distintas maneras, desde el seguimiento y registro de la navegación en internet mediante cookies, pasando por los datos que se entregan a las corporaciones a través de las suscripciones a plataformas y redes sociales y hasta los registros administrativos, encuestas y censos producidos por los Estados. Los datos son tan requeridos que hasta se paga por ellos con criptomonedas en estos casos en dónde todavía no es claro para qué tipo de desarrollos serán utilizados.
El (trans)feminismo de datos
El escenario es sombrío y las corporaciones llevan años de ventaja por sobre los Estados y la sociedad civil organizada. Sin embargo, me gustaría introducir un atisbo de esperanza: existen prácticas que intentan desarrollar procesos de producción de datos con otras lógicas y, en este sentido, aspiran a visibilizar y exponer el poder detrás de los datos. Al conjunto de ellas se las conoce como “feminismo de datos”; término que se ha popularizado desde la publicación del libro homónimo de Catherine D’Ignazio y Lauren Klein en 2020, el que en 2023 fue traducido al español por la asociación civil Data Género.
El libro citado parte de una premisa obvia –que hasta entonces permanecía oculta entre quienes trabajaban en ciencia de datos: el poder está desigualmente distribuido en el mundo y hablar de datos es hablar de poder. De modo que el feminismo de datos tiene como función evidenciar la manera en que la ciencia de datos refuerza las relaciones de poder desiguales presentes en la sociedad en términos de género-raza-clase a la vez que cuestionar la supuesta objetividad que tienen los datos. Al recuperar las discusiones de la epistemología feminista, esta corriente se centra en mostrar cómo los datos son producidos por personas y por lo tanto no pueden ser nunca puros, objetivos ni neutrales.
Según las autoras, el trabajo del feminismo de datos consiste, en primer lugar, en captar la forma en que las prácticas hegemónicas de la ciencia de datos sirven para reforzar estas desigualdades existentes y, en segundo lugar, en utilizar la ciencia de datos para desafiar y cambiar la distribución del poder. En efecto, para D’ Ignazio y Klein, a partir del llamado a la acción desde el feminismo, siempre hay una posibilidad de liberación y de cambio.
Los datos y la lucha contra cis-sexismo, el racismo y el colonialismo
Desde la realidad latinoamericana, valiéndonos de estrategias aportadas por diversas corrientes feministas a lo largo de la historia, podríamos pensar al feminismo de datos como la forma teórica y política de luchar en el campo de la producción de datos contra el cis-sexismo, el racismo y el colonialismo. Como sostiene García (2023), el (trans)feminismo de datos en América Latina tiene como objetivos evidenciar cómo la ciencia de datos refuerza las relaciones de poder desiguales presentes en la sociedad y es eminentemente masculina y cis-género, blanco y colonial, y cuestionar la supuesta objetividad que tienen los datos,. La ciencia de datos vuelve a reproducir la depredación de recursos naturales en clave colonial y a sobreexplotar a las identidades racializadas, con salarios miserables mientras mueve billones de dólares en una economía financiera que siempre redunda en beneficios para unos pocos varones blancos que viven, generalmente, en Estados Unidos.
Entre los principios del feminismo de datos –descritos por las autoras y que guían a la acción– se encuentran los siguientes:
1. Examinar el poder: analizar cómo funciona el poder en el mundo. Este punto es central para comprender cómo, quiénes y con qué propósito producen datos (y/o tecnología, inteligencia artificial).
2. Desafiar al poder: desafiar estructuras de poder desiguales y trabajar en conjunto por la justicia. Es importante desarrollar proyectos que usen o creen datos para luchar contra la desigualdad.
3. Elevar la emoción y el cuerpo. Discutir la noción de racionalidad cómo única y legítima forma de comunicar y construir datos.
4. Repensar las jerarquías binarias: desafiar el binarismo de género, junto con otros sistemas de conteo y clasificación que perpetúan la opresión. Construir datos no binarios, datos por y para la comunidad LGBTIQ+.
5. Abrazar el pluralismo: el feminismo de datos insiste en que el conocimiento más completo proviene de la síntesis de múltiples perspectivas, y da prioridad a las formas de conocimiento locales, de pueblos originarios y experimentales. Contra todo lo occidental, científico y normalizador que pueda parecer el uso de datos, el feminismo de datos busca poder generar diálogos y maneras de construcción que partan de otras formas de conocimiento.
6. Considerar el contexto: los datos no son neutrales ni objetivos. Son producto de relaciones sociales desiguales, y la observación de este contexto es esencial para realizar un análisis ético y preciso. Es fundamental deconstruir la idea de objetividad intrínseca –los datos pueden producir con mejores o peores metodologías, pero nunca son en sí mismos neutrales.
7. Visibilizar el trabajo: reconocer y valorar al conjunto de personas que realizan el conteo, el análisis y la visualización de los datos, tanto como a aquellas que usan el producto final. Casi nunca una sola persona está involucrada en un proceso de creación con datos. Nombrar a todas las que participan y evidenciar que ni el trabajo se hace solo ni las personas son invisibles ante los productos o servicios ofrecidos, es una práctica para poner en valor a las y los trabajadores.
El propósito de detenernos en los principios propuestos por D’ Ignazio y Klein y de interpretarlos desde América Latina, radica en el interés de repensar nuestras praxis políticas. En las prácticas feministas se gestan revoluciones (espero que puedan disculpar la melancolía y la necesidad de reafirmarlo en la Argentina en estos tiempos). Rediseñar las metodologías de recolección de datos, crear nuevos datos para nuestros propios propósitos, hackear el sistema, nombrarlo por lo que es y no por cómo se presenta, es parte del ejercicio político de resistencia y, por tanto, de creación de otras posibilidades.
Sindicalismo y feminismo frente a la inteligencia artificial y el capitalismo
Hay dos cuestiones centrales sobre las que me interesa fijar posición: (1) necesitamos más intercambios formativos entre el movimiento sindical y las feministas en lo que respecta al impacto de la IA en nuestras vidas y nuestros empleos. Y, (2) la única lucha que se pierde es la que se abandona. No vamos a poder dar las discusiones si las negamos o esquivamos. Por muy sombrío que parezca el escenario, es fundamental adentrarnos en la construcción de otras lógicas que vuelvan el acento en la construcción de mundos más justos e igualitarios. Estamos frente a una nueva gran transformación del capitalismo que no hace más que generar concentración de la riqueza para unos pocos y explotación para unas mayorías, en la medida que tecnifica la producción a una escala que amenaza cada vez más con crear un ejército de reserva inmenso. Es el mundo tecno feudal, sucesor del capitalismo, del que habla Varoufakis; con señores feudales que compran datos y con ingreso ciudadano para el ejército de reserva.
Nos urge dar discusiones en torno al trabajo y a la gestión algorítmica, frente a las nuevas formas de precarización y también frente a los cambios en las subjetividades de trabajadoras y trabajadores que encuentran en los empleos ofrecidos por la economía de plataforma vías de “libertad”. El reciente artículo de Marina Luz García sobre “Trayectorias laborales de mujeres conductoras en el servicio de transporte de pasajeros Uber. Procesos de segregación de género y conciliación entre trabajo remunerado y tareas del cuidado”, publicado en la Revista Papeles de Trabajo de la Universidad Nacional de San Martín, nos enfrenta a una compleja y nueva realidad: mujeres que logran insertarse en estos empleos de plataforma pudiendo conciliar la maternidad, los cuidados y el trabajo. Trayectorias laborales marcadas con anterioridad por el desarrollo en puestos de trabajo que, aunque son formales, pagan malos salarios como el comercio, no poseen adecuada cobertura ni de seguridad social ni de riesgos del trabajo, son volátiles a las crisis económicas y se caracterizan por una alta rotación de horarios que dificulta mucho compatibilizar con los cuidados
Para concluir, se puede decir que el transfeminismo de datos, como mecanismo y herramienta para contrarrestar el poder, consiste en el desarrollo de nuevos datos, nuevas metodologías y nuevas estrategias de lucha. Se necesitan nuevos datos que sean pensados y producidos con una perspectiva transfeminista–que piensen en la relación producción y reproducción de la fuerza de trabajo–, que evidencien las condiciones de trabajo de trabajadoras y trabajadores, que den cuenta de las desigualdades que en el mercado laboral existen entre los géneros y que, desde ahí, piensen y creen nuevas estrategias de lucha para este momento histórico.
Este artículo se publicó en Libre Pensamiento nº 118. Verano 2024.
