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Desde la consolidación del capitalismo como modelo económico hegemónico, a finales del siglo XX, casi todo lo que conocemos parece haber adquirido un precio de forma casi indiscutible. Sin embargo, entre aquello que se ha logrado mercantilizar, quizá el avance más profundo (y abstracto) haya sido convertir el tiempo y (hasta cierto grado) los comportamientos en una mercancía: cada búsqueda, clic e interacción registrada por las plataformas digitales puede transformarse en datos, atención y, finalmente, dinero.
Esto ha provocado que, más allá de darle valor a objetos materiales, como el oro, tierras o incluso alimentos, algo como la cantidad de tiempo que invertimos frente a nuestros smartphones sea de valor indiscutible para los gigantes tecnológicos, que, hasta ahora, han intentado traducir el comportamiento de los usuarios a acciones predictivas y medibles basadas en big data, para poder aplicarlo a comportamientos que se traduzcan a acciones previas al consumo en todos los sentidos.
¿Qué significa esto? Que para gran parte de las plataformas tecnológicas, cada reacción, cada tema y cada contenido consumido en sus distintas plataformas son indicadores que perfilan qué tipo de producto podemos usar a mediano, corto y largo plazo o, en su defecto, qué tema de interés nos puede interesar próximamente. Así es como las empresas mercantilizan nuestro tiempo: basadas en nuestros intereses, crean perfiles de usuarios o “clústeres digitales” que, según sus acciones, indican qué se puede consumir con mayor probabilidad.
Por ejemplo, es mucho más probable que alguien que esté buscando un hospedaje en la playa necesite un bloqueador solar frente a alguien que busca un hotel en una zona montañosa. Las empresas, al monitorear esta búsqueda, perfilan a los usuarios hacia contenidos publicitarios promocionados por las compañías para que estos vean su producto antes que otros y acudan a comprarlo de forma casi inconsciente.
A nivel comercial y con una lectura simplista, este modelo de comportamiento-consumo puede significar una gran ventaja para el comprador y el vendedor; sin embargo, si profundizamos, las implicaciones de la influencia de las tecnológicas sobre los usuarios terminan por desenmarañar un gran dilema ético.
Este tema, junto con sus puntos ciegos, ha sido abordado en artículos como El dilema ético de los algoritmos; sin embargo, no me he centrado en el núcleo clave respecto al que gira todo esto: lo que se intenta capitalizar (y hasta ahora parece tener éxito) es el tiempo que pasamos frente a las pantallas que hoy en día están en todos lados.
Mientras más tiempo pasamos frente a nuestros equipos, navegamos en redes sociales o simplemente vemos alguna serie o posteo, más información arrojamos a las compañías, que, a su vez, crean análisis de comportamiento de usuarios para comercializar esta información a empresas que buscan posicionar sus productos o servicios antes que su competencia.
Este es el modelo de negocio que muchas compañías basadas en tecnología han sabido explotar de forma sublime. Es por eso que, hasta nuestros días, nunca había sido tan literal la frase del político y pensador Benjamín Franklin: el tiempo es oro.
Pero tampoco debemos hacer una lectura tan superficial de un tema que parece partir de otro concepto aún más complejo: poder predecir comportamientos de forma casi profética es la base de una corriente filosófica que durante siglos ha intentado convencer a la humanidad de que todo está escrito o puede ser adivinado antes de que ocurra: el determinismo.
La causa y el efecto nos dan el poder de predecir el futuro, según nos dice la corriente; pero ¿qué pasa cuando algo no lo contempla el sistema? Se puede decir que simplemente se debe contemplar este indicador para poder dar una lectura más exacta, pero la pregunta real es: ¿podemos considerar todas las variables?
Algunos defienden que sí y argumentan que “Dios no juega a los dados”, como bien lo dijo uno de sus mayores defensores, Albert Einstein. Pero otros, como el padre de la física cuántica, Heisenberg, argumentan de forma casi irónica que “Dios tiene todo un casino”.
Hasta ahora, cualquiera de las dos posturas sigue sin ser irreconciliable y, de no serlo, estaríamos en medio de una paradoja que no podemos explicar con nuestras capacidades conceptuales contemporáneas.
Esta paradoja ha sido abordada en obras de ciencia ficción como Matrix, donde intentan explicar que incluso las anomalías del sistema forman parte de él. En estadística y análisis de datos, se les suele llamar outliers o valores atípicos y, de forma frecuente, se intenta minimizar la gran influencia que pueden ejercer en la totalidad de los resultados, ya que suelen evidenciar de forma contundente las grandes lagunas que nuestros sistemas tienen para describir nuestra realidad.
Incluso si se incorporara cada anomalía al sistema predictivo, esto no garantizaría que pudiéramos construir un método capaz de explicarlo todo de forma clara. Es aquí donde entran los teoremas de incompletitud del lógico y matemático Kurt Gödel, quien demostró que un sistema formal consistente y suficientemente complejo (como la aritmética) puede contener afirmaciones que no es capaz de demostrar ni refutar mediante sus propias reglas.
Si bien esto no significa que el determinismo exista, su existencia no garantiza la predictibilidad absoluta, ya que, aunque el futuro estuviera completamente determinado, no necesariamente podríamos anticiparnos a él. Si trasladamos con cautela esta idea a los análisis predictivos popularizados durante las últimas décadas por las grandes corporaciones tecnológicas, no importa cuántas variables se sumen para corregir errores y mejorar sus resultados: ningún modelo puede garantizar que contiene todos los elementos para no alterar lo que espera.
Otros autores, como Robert M. Sapolsky en su libro Decidido, intentan defender la idea de que las tecnologías actuales permiten predecir de forma casi irrefutable el grueso del comportamiento humano y, aunque reconoce la incapacidad de los sistemas para tener una certeza total, sigue defendiendo que las variaciones mínimas se acercan casi al absoluto.
Aunque la postura de Sapolsky no choca con Gödel porque reconoce que un sistema puede estar determinado y, al mismo tiempo, ser impredecible, sí asegura que, pese a las variaciones mínimas, la complejidad y la imposibilidad de conocer todas las condiciones, sí es posible llegar a una predicción exacta.
Las posturas de Sapolsky y Gödel no chocan directamente e incluso pueden considerarse compatibles en un primer grado: Sapolsky sostiene que las conductas tienen causas anteriores, mientras que Gödel establece límites para aquello que un sistema formal puede demostrar mediante sus propias reglas. Sin embargo, esta compatibilidad termina por evidenciar la distancia entre afirmar que todo tiene una causa y conseguir el principal objetivo de los sistemas tecnológicos: predecir con certeza lo que ocurrirá.
Es aquí donde aparece una segunda lectura, más humana, desarrollada por el pensador francés Henri Bergson. En su Ensayo sobre los datos inmediatos de la conciencia, el autor cuestiona nuestra visión del tiempo al conceptualizarlo como una experiencia y no únicamente como una línea recta compuesta por unidades medibles.
Para Bergson, los estados de conciencia no aparecen como momentos aislados, sino que se penetran y transforman entre sí dentro de una duración continua. Cuando el lenguaje los divide en categorías fijas o un sistema predictivo los convierte en variables, construye una representación útil, pero no necesariamente una descripción completa de la experiencia. El tiempo medido por relojes, plataformas y algoritmos no equivale por completo al tiempo vivido por la conciencia.
El autor francés nos dice que, cuando intentamos entender una decisión después de que ocurrió, ordenamos sus antecedentes y construimos una trayectoria que parece inevitable. Sin embargo, ese mapa retrospectivo fue hecho cuando ya conocíamos el resultado. Esto quiere decir que la explicación a posteriori de una conducta no demuestra que esa misma conducta pudiera anticiparse con absoluta certeza.
Es por eso que el espejismo de la economía del tiempo no consiste, entonces, en creer que las plataformas pueden predecirnos, pues evidentemente lo hacen con cierto grado de efectividad. Consiste en suponer que la acumulación de datos terminará por eliminar toda incertidumbre y convertirá nuestros comportamientos futuros en resultados inevitables que se traduzcan en decisiones capitalizables.
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