La definición del éxito tanto para las empresas emergentes como para las Big Tech se ha resumido durante mucho en tres palabras: «hockey stick growth«. Las ganancias rápidas en términos de usuarios e ingresos son el sueño de cualquier empresa que desee escalar.
Sin embargo, según un artículo publicado recientemente por el científico investigador senior Alex Hanna y la investigadora Tina Park no se queda ahí. Un número creciente de investigadores de IA dice que las empresas interesadas en un propósito más allá de las ganancias deben considerar enfoques más allá del crecimiento rápido. Los investigadores de la IA instan a la tecnología a ir más allá.
El documento argumenta que el pensamiento a escala no es solo una forma de hacer crecer un negocio, sino un método que impacta a todas las partes. Inhibe activamente la participación en la tecnología y la sociedad y «obliga a determinados tipos de participación a operar como mano de obra extractiva o explotadora».
Los investigadores de la IA instan a la tecnología a ir más allá
«Ya sea que la gente lo sepa o no el pensamiento a escala lo abarca todo. No es solo un atributo del producto, servicio o empresa de uno, sino que enmarca cómo uno piensa sobre el mundo. Esto es, sus problemas, y las posibles soluciones tecnológicas para esos problemas».
Los autores continúan diciendo que es poco probable que las empresas basadas en el pensamiento de escala sean tan «efectivas en el cambio sistémico profundo como imaginan los proveedores. Más bien, las soluciones que resisten el pensamiento de escala son necesarias para deshacer las estructuras sociales que se encuentran en el corazón de la desigualdad social».
Este tipo de pensamiento va en contra no sólo del dogma en el corazón de las grandes empresas tecnológicas. También de la forma en que los medios y los analistas suelen evaluar el valor de las nuevas empresas emergentes.
Los últimos informes sostienen que las grandes empresas de tecnología dependen de la escala para mantener y fortalecer los monopolios en la economía digital. Hanna y Park sostienen que incrustada en el pensamiento de escala está la idea de que la escalabilidad es moralmente buena y que las soluciones que no pueden escalar se empobrecen moralmente. Los autores dicen que eso es parte de la razón por la que las empresas de Big Tech dan tanto valor a la IA.
«Las grandes empresas de tecnología dedican gran parte de su tiempo a contratar desarrolladores que puedan imaginar soluciones que se puedan implementar algorítmicamente. El código y los algoritmos que escalan mal, se consideran ineficientes. Muchos desarrollos de infraestructura más innovadores han sido aquellos que aumentan la escalabilidad».
El documento también señala que el pensamiento a escala es una forma ineficiente de aumentar la contratación o retención de empleados de diversos orígenes. En lugar de escalar sin más, los autores del estudio sugieren enfoques como la «ayuda mutua». En estos, las empresas adoptan un modelo interdependiente y asumen la responsabilidad de satisfacer las necesidades materiales directas de las personas. La idea de ayuda mutua surgió en parte de los tipos de sistemas de apoyo que surgen a raíz del Covid-19.
«Mientras que el pensamiento a escala enfatiza la abstracción y la modularidad, las redes de ayuda mutua fomentan la concreción y la conexión». Esto se puede leer en el documento.
Además de explorar la ayuda mutua, el documento alienta a los desarrolladores a hacer preguntas sobre cualquier sistema que creen. Por ejemplo, si es legítima o expande los sistemas sociales que la gente está tratando de desmantelar. También si se alienta una amplia participación y se centraliza el poder o se distribuye entre desarrolladores y usuarios.