En el marco del 1° de mayo, el politólogo Germán Beber analiza cómo la inteligencia artificial y la economía de plataformas están redefiniendo el trabajo. Cambios en el uso del tiempo, precarización, sesgos tecnológicos y ausencia de regulación aparecen como ejes de una transformación que impacta más allá del empleo y alcanza la vida cotidiana.
En diálogo con Y de repente la noche, Beber —licenciado en Ciencia Política por la Universidad Nacional de Entre Ríos, docente e investigador en tecnologías, política y sociedad— abordó estas transformaciones en un contexto atravesado por la inteligencia artificial. La conversación partió de una premisa: el trabajo sigue siendo un organizador central de la vida, pero las condiciones en las que se desarrolla están cambiando con rapidez.
—En una fecha como el 1° de mayo, ¿cómo pensás hoy el lugar del trabajo?
—Sigue siendo un ordenador fundamental. No es solamente una actividad económica, sino que estructura la vida cotidiana, organiza los tiempos, los vínculos, las posibilidades de subsistencia y también de desarrollo personal. Cuando hablamos de trabajo estamos hablando de un entramado mucho más amplio, de cómo nos vinculamos, de cómo proyectamos, incluso de cómo nos desarrollamos como personas. Y lo que estamos viendo ahora es que ese entramado se está reconfigurando. No desaparece, pero cambia de forma.
—¿Qué factores explican esa reconfiguración?
—Principalmente la irrupción de la inteligencia artificial y el crecimiento de la economía de plataformas. Son procesos que no son nuevos, pero que en los últimos años se aceleraron mucho. En la vida cotidiana lvemos cómo esto se va naturalizando: desde pedir un delivery hasta trabajar a través de aplicaciones. Eso implica nuevas formas de organización del trabajo que muchas veces combinan automatización con tareas humanas que quedan en condiciones más inestables.
En ese marco aparece con fuerza el concepto de “uberización” de la economía, que describe cómo cada vez más trabajadores dependen de plataformas digitales para generar ingresos. El modelo se apoya en algoritmos que organizan la actividad, asignan tareas y condicionan los ingresos, aunque esa lógica no siempre es visible para quienes la utilizan.
—Se suele presentar como una oportunidad de autonomía. ¿Qué lectura hacés de eso?
—Esa es la narrativa dominante: ‘ser dueño de tu propio tiempo’, poder organizar tu día como quieras. Pero cuando uno analiza las aristas del fenómeno, encuentra tensiones. Esa supuesta autonomía muchas veces convive con jornadas extensas, con la necesidad de estar permanentemente disponible y con una fuerte dependencia de la lógica algorítmica. Hay una distancia entre el discurso y la práctica concreta.
—¿Cómo impacta esa dinámica en la organización del tiempo?
—Lo que se observa es una expansión del tiempo de trabajo. La idea de una jornada de ocho horas, que ordenaba la vida en el siglo pasado, empieza a diluirse. Hoy muchas personas combinan un trabajo formal con actividades en plataformas o directamente dependen de ellas. Eso hace que el tiempo se vuelva más difuso, que el trabajo se extienda a lo largo del día y que el ocio quede relegado.
Esa transformación se potencia con el uso intensivo de tecnologías digitales que mantienen a las personas conectadas de manera constante. La posibilidad de responder mensajes, resolver tareas o gestionar demandas en cualquier momento genera una superposición de actividades que modifica la experiencia cotidiana.
“La idea de ser dueño del propio tiempo convive con jornadas extendidas y dependencia de algoritmos”- Germán Beber.
—¿Qué efectos tiene esa conexión permanente?
—Tiene varios. Por un lado, genera una especie de “pegoteo” del tiempo: las tareas laborales, personales y sociales se mezclan. Uno puede estar trabajando y al mismo tiempo resolviendo cuestiones de otro momento del día o de la semana. Por otro lado, impacta en los vínculos, porque incluso en espacios de encuentro aparece la interrupción constante. Y también tiene efectos en términos de cansancio, porque la disponibilidad es permanente.
“La inteligencia artificial promete liberar tiempo, pero hoy ese tiempo se reinvierte en trabajar más”- Germán Beber.
Esto ha sido trabajado por la sociología contemporánea, que habla de una sociedad atravesada por el agotamiento. No se trata solo de trabajar más, sino de no poder desconectarse. Incluso cuando no usamos activamente las aplicaciones, estas siguen funcionando, recolectando datos y procesando información.
—En ese escenario, ¿qué aspectos positivos ves en la inteligencia artificial aplicada al trabajo?
—Hay aportes concretos. La inteligencia artificial permite automatizar tareas que históricamente demandaban mucho tiempo, sobre todo en el procesamiento de información. Eso habilita resolver problemas más rápido, analizar grandes volúmenes de datos y también avanzar en áreas como la investigación científica o la salud. Son herramientas que, bien utilizadas, pueden mejorar procesos.
Ahora bien, esa potencialidad viene acompañada de una narrativa que plantea que vamos a tener más tiempo disponible. Y ahí aparece una tensión importante, porque en la práctica ese tiempo no se traduce en mayor disponibilidad para el ocio o la vida personal. Lo que se observa es que se reinvierte en más trabajo. La lógica del sistema empuja a aumentar la productividad. Entonces, lo que en teoría debería aliviar la carga laboral termina intensificándola.
—¿Dónde aparecen las principales alertas?
—Una pregunta central es qué lugar queda para lo humano en este proceso. Y otra es quién se beneficia. La inteligencia artificial no es neutral: es una industria concentrada en pocas empresas que operan con intereses económicos muy claros. Incluso las herramientas que se presentan como gratuitas funcionan a partir de la recolección de datos que luego se utilizan con fines comerciales.
A esto se suman los sesgos. Los sistemas de inteligencia artificial se entrenan con datos históricos y eso implica que reproducen desigualdades existentes. Hay sesgos de género, de clase, de etnia y también de lenguaje. El español, por ejemplo, tiene una presencia muy baja en los datos de entrenamiento, lo que ya introduce una limitación.
—¿Qué implicancias tiene eso en el uso cotidiano?
—Que si no hay una mirada crítica, esos sesgos se reproducen. Las respuestas que generan estos sistemas pueden reforzar estereotipos o invisibilizar realidades. Por eso es importante no asumirlas como verdades cerradas, sino interrogarlas.
“La pregunta que atraviesa todo este proceso es dónde queda lo humano» – Germán Beber.
—También aparece la cuestión del acceso.
—Sí, y ahí hay dos dimensiones. Por un lado, quiénes pueden acceder a estas tecnologías. Por otro, quiénes saben utilizarlas. No alcanza con tener la herramienta, hay que saber cómo interactuar con ella, cómo repreguntar, cómo interpretar las respuestas. Si no, se corre el riesgo de aceptar sin cuestionar.
—¿Qué pasa con el empleo en este contexto?
—Las tareas más repetitivas y automatizables son las más expuestas. Ya hay estudios que muestran que muchas de esas funciones pueden ser reemplazadas. Eso abre interrogantes sobre qué pasa con esas personas, qué tipo de reconversión es posible y qué marcos legales existen para protegerlas. Hoy esas respuestas no están del todo definidas.
—Ahí entra en juego el Estado.
—Exactamente. La regulación es un punto clave. Hay modelos que plantean la necesidad de regular estas tecnologías y otros que sostienen lo contrario. Esa discusión es central porque define las condiciones en las que se va a desarrollar el trabajo en los próximos años.
—¿Qué lugar ocupan las universidades en este escenario?
—Un lugar muy importante. Desde la universidad pública se producen conocimientos que permiten entender estos procesos en contextos concretos. No es lo mismo analizar la inteligencia artificial en grandes centros urbanos que hacerlo en provincias con otras características productivas y laborales. Esa mirada situada es fundamental para pensar políticas adecuadas.