Patrici Calvo, Universitat Jaume I,
La consolidación de la
responsabilidad social, actualmente una realidad en el mundo empresarial, no ha
sido un camino fácil. Desde que Howard R. Bowen propuso el concepto en 1953, la
responsabilidad social ha tenido que enfrentarse al escepticismo de muchos
empresarios, a la oposición de influyentes premios nobel de economía, a las
políticas y políticos neoliberales, a los discursos apologéticos de iluminados,
profetas y gurús empresariales que pronostican su muerte mensualmente, a la indiferencia
de poderosos medios de comunicación, y a la mayor crisis económica que ha
conocido la humanidad. A pesar de todo ello, es posible que la responsabilidad
social se halle actualmente frente a su mayor y más complicado desafío: la Industria 4.0.
Lo que ha venido a
llamarse Industria 4.0 en Europa y Smart Industry en EE.UU. está cambiando
la forma de hacer las cosas, y, a pesar de sus enormes potencialidades, no siempre
para mejor. Se trata de la tendencia a la automatización casi total de los
procesos industriales —productivos, decisorios, comunicativos y relacionales— para
optimizar la empresa y mejorar la competitividad del sector. Para ello, la Industria 4.0 se apoya en diversas y
versátiles herramientas y tecnologías de aplicación (KETs), como el Internet de las Cosas (IoT) para la
conectividad; la Inteligencia artificial
(AI) para la gobernabilidad y la productividad; los Macrodatos (Big Data)
para la recopilación de datos cualitativos y cuantitativos; y la Analítica de Macrodatos (Big Data
Analytics) para el procesamiento, sistematización y transformación de los datos
en información y la información en conocimiento aplicable.
Por un lado, la Inteligencia artificial ofrece la posibilidad de gobernar los
procesos productivos, decisorios, comunicativos y relacionales a través de algoritmos que
toman decisiones racionales basadas en la información disponible. Por otro
lado, los Macrodatos y la Analítica de Macrodatos permiten nutrir
los algoritmos de la información objetiva y relevante necesaria para poder
tomar decisiones racionales y efectivas que optimicen los procesos
industriales. Y finalmente, el Internet
de las Cosas proporciona las bases para la recreación de un ecosistema
ciberfísico dinámico y extensible que, conformado por softwares, máquinas,
dispositivos y sensores virtualmente interconectados, tiene la capacidad de
ejecutar acciones particulares o colectivas gracias a los algoritmos.
Actualmente, la posición dominante que ostentan
dentro del mercado algunas empresas vinculadas con la Industria 4.0, ha extendido la idea de
que detrás del éxito empresarial se encuentran los algoritmos, no las personas.
De tal modo que ha aumentado la
presión de accionistas e inversores sobre la necesidad de algoritmizar la empresa; es decir, para que los algoritmos acaparen
el protagonismo tanto en el gobierno como en los distintos procesos
productivos, comunicativos y decisorios de ésta. Sin embargo, los
continuos casos de mala praxis relacionados con la recopilación y uso indebido
de los datos, el relativismo conductual de los algoritmos, las tácticas de
fragmentación, disgregación y disolución de la responsabilidad de la empresa por sus acciones y decisiones, y,
especialmente, la obsolescencia humana que
subyace al absolutismo tecnológico y
la dictadura algorítmica —como
predijo Günther Anders en 1956— está generando un intenso debate sobre los conflictos, límites y
las consecuencias de la Industria 4.0.
Por un lado, preocupa la posible intromisión de la
empresa en el ámbito privado de los usuarios del ecosistema. Los dispositivos
relacionados con el ecosistema ciberfísico, con o sin permiso de los usuarios,
generan y se nutren de datos internos y externos procedentes de móviles,
ordenadores personales, televisores, máquinas de limpieza, automóviles,
tarjetas, redes sociales, nubes, webs, relojes inteligentes, tabletas,
cafeteras, chip de NFC injertados bajo la piel, etcétera. Es decir, información
proveniente de cualquier cosa que esté conectada a la red y sea utilizada por
los presentes o futuros empleados. Entre otras cosas, sus hobbies, sus
tendencias, sus proyectos de vida buena, sus hábitos y pautas de
comportamiento, su afectividad hacia la empresa, su capacidad crítica, etcétera.
Todas estas cuestiones difuminan los límites entre lo público y lo privado y
atentan sobre el derecho a la intimidad de las personas.
Por otro lado, inquieta y mucho el sesgo sexista,
homófobo, xenófobo o aporófobo que aplican los algoritmos utilizados por la
empresa en los procesos de toma de decisiones. Como se ha comprobado, muchos de
estos algoritmos reproducen los prejuicios generalizados que perviven en la
sociedad. A la hora de tomar decisiones vinculadas con la asignación de tareas
o la promoción, selección y despido de personal, para éstos prevalece el hombre
sobre la mujer, el caucásico sobre el afroamericano, el nativo sobre el
extranjero o el rico sobre el pobre. De este modo, los algoritmos se han
convertido en un obstáculo para la erradicación de pautas y comportamientos
discriminatorios, excluyentes e indecorosos dentro de la empresa que atentan
contra la dignidad, igualdad y libertad de las personas.
También preocupa la reestructuración y el reajuste
de plantillas. Muchos Departamentos empresariales, especialmente los de Logística
y Recursos Humanos, están siendo sustituidos por algoritmos. Este hecho está
generando numerosos conflictos. Por ejemplo, aquellos vinculados con el despido
masivo de profesionales cualificados; el intrusismo y la usurpación de tareas
de actividades profesionales que, en algunos casos, están colegiadas; con la
desprotección de los afectados; con la falta de interlocutores válidos; o con
las recolocaciones, que pueden suponer una reducción de la cualificación del
profesional. Son los efectos más visibles del fenómeno de la obsolescencia humana.
Finalmente, intranquiliza la despersonalización de
la responsabilidad. Ahora son los algoritmos, no las personas, quienes deben
asumir la responsabilidad por las consecuencias de sus decisiones. Con ello se
está estableciendo un peligroso mecanismo de fragmentación y/o disolución de la
responsabilidad legal, social y medioambiental que permite a las empresas
irresponsables sortear las exigencias legítimas de sus stakeholders.
En definitiva, como
dijo Mario Benedetti, “Cuando creíamos que teníamos todas las respuestas, de
pronto, cambiaron todas las preguntas”. Y eso es precisamente lo que le está sucediendo
a la responsabilidad social. Hoy existen nuevas preguntas. Preguntas
relacionadas con la Industria Inteligente
que demandan respuestas a la altura de aquello que el momento histórico exige.
De ello depende que la responsabilidad social siga siendo una opción
inteligente para el mundo empresarial.
Pero la responsabilidad social no puede andar sola este
camino Debe apoyarse en una ética
de las cosas. Un nuevo campo de investigación cuya principal tarea consiste
en dilucidar los presupuestos normativos de la Industria Inteligente y criticar desde la argumentación y el
diálogo tanto el diseño como el conocimiento y comportamiento de las
plataformas, ecosistemas ciberfísicos, máquinas inteligentes, algoritmos o
dispositivos que recaban información y se nutren de datos masivos e información
relevante para tomar decisiones que nos afectan y competen. Una ética que exige
responsabilidad, trasparencia y monitorización para evitar los efectos
negativos de la Industria 4.0. Porque, entre otras cosas, los algoritmos
son un arma de doble filo que, sin control o escrutinio público, pueden
producir situaciones injustas, nada responsables y muy poco beneficiosas para
las partes en relación.
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