Dossier

Inteligencia artificial (IA) y trabajo gerencial: entre la ilusión y el desencanto

Artificial Intelligence (AI) and managerial work: between illusion and disenchantment

Berman, Romina; Zangaro, Marcela; Pacífico, Fernando

Romina Berman

rberman@campus.ungs.edu.ar

(IDAES-UNSAM Argentina

Marcela Zangaro

marzangaro@gmail.com

UBA Argentina

Fernando Pacífico

fernandopacifico@gmail.com

(UBA Argentina

De Prácticas y Discursos. Cuadernos de Ciencias Sociales

Universidad Nacional del Nordeste, Argentina

ISSN-e: 2250-6942

Periodicidad: Semestral

vol. 14, núm. 23, 2025

depracticasydiscursos.ces@unne.edu.ar

Recepción: 05 diciembre 2024

Aprobación: 04 febrero 2025

URL: https://portal.amelica.org/ameli/journal/476/47652534765253006/

DOI: https://doi.org/10.30972/dpd.14238172

Modelo de publicación sin fines de lucro para conservar la naturaleza académica y abierta de la comunicación científica

ePub generado a partir de XML JATS4R

Resumen: Los desarrollos actuales de la inteligencia artificial (IA) se inscriben en los constantes procesos capitalistas de automatización del trabajo. Hasta el momento, esta era considerada una alternativa para suplir no solo trabajos de ejecución sino algunos trabajos de concepción o calificación alta. Sin embargo, el trabajo gerencial propio del C-level no veía en ella una amenaza, dado que las actividades que le son inherentes, la toma de decisiones y la movilización del conjunto de la fuerza de trabajo, parecían imposibles de ser reemplazadas por dispositivos maquínicos. En este artículo reflexionaremos sobre el hecho de que, en los discursos circulantes, cada vez más se instala la idea de que este tipo de trabajo también podría ser reemplazado por la IA. Consideramos relevante revisar esta situación porque, creemos, es un ejemplo actual de las tensiones que atraviesan la relación entre capital y trabajo, incluso cuando este último es responsabilidad de actores que tienen en ella un lugar privilegiado. Para ello, examinaremos las capacidades asignadas al trabajo gerencial y a la IA y el desencanto que surge al contraponerlas con un análisis crítico de sus supuestas potencialidades. Nos basaremos en el análisis de fuentes secundarias y ensayaremos reflexiones derivadas de las indagaciones realizadas.

Palabras clave: Inteligencia Artificial (IA), trabajo gerencial, toma de decisiones..

Abstract: The current developments of Artificial Intelligence (AI) are part of the framework of the constant capitalist processes of work automation. Until now, this was considered an alternative to supply not only execution labour but also some conception of highly qualified labour. However, the managerial labour of the C-level did not see AI as a threat given that its inherent activities, i.e., decision making and workforce mobilization, seemed impossible to be replaced by artificial devices. In this article, we reflect that at discursively it is spread increasingly the idea that AI could also replace this type of labour. We consider it relevant to pay attention to this situation because we see it as a current example of the tensions between capital and labour, even when this latter is responsibility of actors who have a privileged place in it. In order to do so, we will focus on considering the capabilities assigned to managerial labour and AI and the disenchantment that arises from contrasting them with a critical analysis of their supposed potential. We will base our analysis on secondary sources and will rehearse reflections derived from the investigations carried out.

Keywords: Artificial Intelligence (IA), managerial labour, making decisions..

1. lntroducción: la IA en la gestión del trabajo, entre viejos y nuevos debates

Una de las lecturas que puede hacerse del desarrollo del capitalismo es a través de los procesos de automatización del trabajo. De la mano de los avances científicos y tecnológicos de cada momento histórico, el capital ha recurrido a la automatización para incrementar la proporción de plusvalor de la jornada de trabajo economizando tiempo (con un límite: se incrementa la productividad a corto plazo pero, cuando estos desarrollos se generalizan, la tasa de ganancia se reduce). Esto ha impactado tanto en la forma de organización objetiva de los procesos como en la experiencia laboral de los sujetos individuales y colectivos. Análisis teóricos y empíricos enmarcados en distintas disciplinas dan cuenta de las transformaciones tecnológicas producidas en el capitalismo, que condujeron a una creciente automatización en las industrias de los sectores más importantes: la revolución científico-técnica de la década de los sesenta, la revolución microelectrónica en los setenta y la revolución informática en los noventa (Míguez, 2020). Por supuesto, este movimiento de transformación puede rastrearse incluso hacia atrás, desde la primigenia incorporación de máquinas simples (Marx, [1867] 2011) y, sin duda, puede seguirse hasta la actualidad, lo que nos lleva a revisar la inclusión en el mundo del trabajo de los desarrollos basados en la inteligencia artificial (IA). Así, la automatización en el trabajo no es un fenómeno nuevo: se la presenta como una historia futurista, pero es de larga data (Crawford, 2022).

Suele definirse la IA como el conjunto de tecnologías que permite realizar a las máquinas tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Su aplicación no está completamente generalizada en el trabajo, esto es, ni el trabajo maquínico ha reemplazado completamente aún el trabajo humano (suponiendo que en algún momento pudiera hacerlo) ni ha sido incorporado por todos los sectores productivos. También es necesario tener en cuenta que la demarcación regional a través de la división cognitiva del trabajo (Míguez, 2020) genera efectos diferenciados dependiendo de la posición que cada matriz productiva ocupe en las cadenas globales de producción y reproducción del conocimiento (Sztulwark, 2019). A pesar de estas consideraciones, la difusión cada vez mayor de tecnologías digitales en las últimas décadas, que viene de la mano de enfoques celebratorios en torno a sus potencialidades [5] , establece un sentido común que se ilusiona con la promesa de que la IA permitirá finalmente la emancipación del trabajo de las fallas y “deficiencias” humanas, y de tareas monótonas y sin sentido lo que, en definitiva, contribuirá a la conformación de un mundo mejor y más confortable para la humanidad en su conjunto.

Tampoco son nuevas las promesas sobre las que se asienta la construcción de un optimismo que contribuye a justificar la aceptación: desde los augurios originales planteados en los albores de la automatización hasta las esperanzas depositadas en su capacidad para responder a las críticas levantadas por los movimientos de resistencia al trabajo fordista en las décadas de los sesenta y setenta del siglo pasado, por ejemplo, la confianza en la automatización de los procesos no se limitó a sus posibilidades técnicas sino que abarcó, también, su capacidad de potenciar la agencia humana. Esta concepción entusiasta, incluso, puede rastrearse en los inicios del pensamiento moderno y su consolidación posterior de la mano del positivismo en el siglo XIX. En efecto, ya se encuentra allí presente la idea de un progreso automático como destino inevitable de la historia de la mano de la sucesión de innovaciones técnicas (Benjamin, [1983] 2005).

Cabe, sin embargo, señalar aquí una situación paradójica: a lo largo de su desarrollo el capital implementó distintas estrategias de automatización que, en muchos casos, condujeron a diversas divisiones técnicas del trabajo, es decir, a atomizar el trabajo complejo en distintas unidades de trabajo simple, asentadas en una división social que separa las actividades concepción respecto de las de ejecución y las destina a distintos grupos de trabajadores: los gerentes (“trabajadores de cuello blanco”) y los operarios (“trabajadores de cuello azul”). Si estas divisiones dieron lugar a tareas “monótonas y sin sentido”, esto no responde a una cualidad que competa al trabajo humano en sí mismo, sino a una forma propiamente capitalista de su organización, impuesta por el imperativo de la acumulación (de la que depende el crecimiento, evolución y supervivencia del capitalismo), que da lugar a una experiencia particular de los sujetos que trabajan: justamente, la de un trabajo con tales características [6] . Y, ante esta realidad, el capital sale a “remediar” esas vivencias negativas que él mismo crea y las resistencias resultantes poniendo énfasis en la difusión de una visión optimista de la automatización que será capaz de devolverle a la experiencia del trabajo lo que él mismo le ha quitado. Esta situación paradójica se combina, a la vez, con una constante ilusión (de la que también depende la eficacia del sistema): la de que el ejercicio del trabajo puede hacerse sin errores. El objetivo de realizar el trabajo sin fallos o deficiencias está más vinculado con una ambición del capital de reducir al máximo posible o incluso eliminar todos los factores que atenten contra la productividad [7] más que con la consideración de lo que, efectivamente, implica trabajar en términos humanos.

Ahora bien, una constante en las reflexiones en torno a los procesos de automatización (ya sean laudatorias o reprobatorias) es la de su capacidad de reemplazar trabajo humano: trabajadoras y trabajadores. Ya en el siglo XIX, Marx ([1867] 2001) denunciaba el empleo capitalista de la máquina para producir, entre otras cuestiones no menos importantes, “población obrera superflua” (p. 497) mediante un procedimiento complejo que combinaba el reclutamiento de fuerza de trabajo que antes era inaccesible para el capital, como mujeres, niñas y niños, y el desplazamiento de personas antes empleadas. La automatización reemplaza, en su lectura, trabajo de ejecución. Pero las derivas del desarrollo capitalista fueron más allá y en la segunda mitad del siglo XX, tras la revolución informática, se evidencia que

Mientras las primeras tecnologías reemplazaban la capacidad física del trabajo humano sustituyendo cuerpos y brazos por máquinas, las nuevas tecnologías basadas en los ordenadores prometen la sustitución de la mente humana, poniendo máquinas pensantes allí donde existían seres humanos, en cualquiera de los muchos ámbitos existentes en la actividad económica. (Rifkin, 1996, p. 25)

En efecto, entre las décadas de 1980 y 1990 los sistemas de producción automatizados a partir de los desarrollos informáticos y robóticos fueron vistos por las empresas como un recurso más competitivo que la mano de obra: a pesar de las inversiones requeridas para su incorporación, apalancados en los procesos de reingeniería, la reducción de los costes laborales y el incremento de la productividad a los que dieron lugar provocaron un aumento de los beneficios y del desempleo (Rifkin, 1996). Pero, a diferencia de lo acontecido en la época de Marx, la automatización y la reingeniería implicaron no solo el desempleo de personal de cuello azul, sino también de mucho de cuello blanco, incluso de quienes se consideraban motores necesarios para el logro de los objetivos empresariales, aquellos a los que Chandler ([1977] 1999) ubicó en el nivel más bajo de la “jerarquía managerial”: los mandos medios.

A pesar de su espíritu reduccionista, los procesos de reingeniería de finales del siglo pasado no provocaron el desempleo de los otros integrantes de la jerarquía managerial (por lo menos, no en una proporción que sea de interés o que pueda ser atribuida exclusivamente a esa causa): el “top management” (Chandler, [1977] 1999), la alta dirección, los directivos que hoy son identificados como los de “nivel C”. Se trata de personas que ocupan los cargos de máxima responsabilidad en las empresas y, muchas veces, forman parte de los consejos de administración (o boards): el Chief Executive Officer (CEO) o director general, el Chief Financial Officer (CFO) o director financiero, el Chief Operations Officer (COO) o director de operaciones, el Chief Information Officer (CIO) o director de información, también Chief Technology Officer (CTO) o director de tecnología o de innovación, según el caso. Sin embargo, la concepción que se impone de la IA y sus promesas ahora los amenaza incluso a ellos (y las pocas ellas que acceden a estos puestos masculinizados) [8] , a quienes, hasta el día de hoy, parecían “intocables”: “Una empresa nombra CEO a una inteligencia artificial y su gestión es impecable: ya vale un 10% más” (La Vanguardia, 17 de marzo de 2023); “Nombran CEO a una inteligencia artificial y esta aumenta el valor de la empresa en un 10%” (El Mundo, 25 de marzo de 2023); “El robot humanoide que fue nombrado CEO de una empresa y hace alarde de su mayor capacidad: no descansa” (La Nación, 21 de septiembre de 2023) son titulares que evidencian este fenómeno que, nos parece, amerita ser pensado con cierta profundidad. Si hasta el momento la IA era considerada una alternativa para suplir no solo trabajos de ejecución, sino algunos trabajos de concepción o de calificación alta [9] , el trabajo gerencial propio del C-level no veía en ella una amenaza, dado que las actividades que le son inherentes, la toma de decisiones y la movilización del conjunto de la fuerza de trabajo, parecían imposibles de ser reemplazadas por dispositivos maquínicos. Sin embargo, la IA hoy se presenta como una alternativa para mejorar su performance, para suplir y remediar también fallas y deficiencias que, aunque no suelen pregonarse a viva voz, también se les adjudica a estos trabajadores.

En este artículo nos interesa reflexionar sobre esta situación porque, creemos, es un ejemplo actual de las tensiones que atraviesan la relación entre capital y trabajo incluso cuando este último es responsabilidad de actores que tienen en ella un lugar privilegiado. Para ello, nos concentraremos en indagar en las capacidades asignadas al trabajo gerencial y a la IA, y en las debilidades y tensiones que se presentan. Nos basaremos en el análisis de fuentes secundarias y ensayaremos algunas reflexiones derivadas de las indagaciones realizadas.

El trabajo gerencial

La aparición de las empresas en los orígenes del capitalismo industrial implicó la necesidad de organizar el trabajo conjunto de obreros reunidos en una misma unidad productiva y esta organización adoptó la forma de administración (Braverman, [1974] 1987), apalancada en la separación entre concepción y ejecución promovida por el taylorismo, a la que ya hicimos referencia. La administración del trabajo, así, quedó en manos de los gerentes. En un primer momento, “el capitalista asumió estas funciones de gerente en virtud de su propiedad del capital” (Braverman, [1974] 1987, p. 78; Chandler, [1977] 1999) y, posteriormente, a medida que se fue constituyendo la empresa moderna como una integración de distintas unidades operativas, entraron en el juego sujetos asalariados que asumían las funciones de controlarlas y coordinarlas. Ya no lo hacían en virtud de la propiedad, sino de su capacidad profesional para coordinar los flujos de bienes en los procesos de producción y distribución y de asignar recursos y personal para que dichos flujos siguieran operativos (Chandler, [1977] 1999). Estos asalariados fueron organizados en una jerarquía managerial (que definía incumbencias y niveles de responsabilidades) y pasaron a encargarse de tomar decisiones que favorecieran el funcionamiento y supervivencia organizacional. Según la obra citada de Chandler, luego de la Primera Guerra Mundial, los mandos medios (que ocupaban el nivel más bajo de esa jerarquía) se enfocaron en decisiones que les permitieran gestionar y coordinar los procesos de producción y distribución; los mandos que integraban la alta dirección (que conformaban la parte superior de dicha jerarquía) se enfocaron en evaluar, planificar y asignar recursos de la empresa como un todo. En conjunto, determinaban políticas de largo plazo y manejaban las actividades operativas del corto plazo.

Dos tareas básicas constituyen el núcleo duro de la responsabilidad managerial: tomar decisiones y movilizar al conjunto de las y los trabajadores en pos de la consecución de los objetivos organizacionales. Por ello, se los considera intermediarios entre los obreros y la patronal, y son catalogados como “correas de transmisión” (Szlechter, 2015), asalariadas y asalariados que tienden a subordinar sus reivindicaciones de clase a los beneficios que les aporta sumarse “al bando del capital” (Luci, 2016) [10] . En ese sentido, lo representan en el proceso productivo (Szlechter, 2015) y se considera que su “celo y convicción son determinantes para la buena marcha de la empresa” (Boltanski y Chiapello, 2002, p. 99). Los managers son, así, “la mano visible” (Chandler, [1977] 1999) que conduce a la organización hacia el éxito a partir de decidir y movilizar o suscitar la adhesión de quienes tienen a cargo.

Para realizar cualquiera de estas dos tareas, se requiere que posean saberes y capacidades tanto técnicas como personales. Ya a principios del siglo XX, Fayol daba cuenta de la necesidad de que estos empleados conocieran y aplicaran los principios generales de la administración y contaran con una serie de características propias que resultaban indispensables para asegurar la buena marcha de la organización. La administración “es un arte difícil que exige inteligencia, experiencia, decisión y mesura. La mesura, hecha de tacto y experiencia, es una de las principales cualidades del administrador” (Fayol, [1916] 1985, p. 23). Así, quienes ocupan esos cargos jerárquicos no solo tienen autoridad legal, derivada de sus conocimientos y de su función, sino una autoridad personal [11] “formada de inteligencia, de saber, de experiencia, de valor moral, de aptitud de mando” (Fayol, 1985, p. 25) y ambas resultan complementarias. Veremos a continuación con un poco más de detalle particularidades de estas dos actividades que acabamos de mencionar.

Managers en acción: tomar decisiones y movilizar la fuerza de trabajo

Analicemos la primera tarea mencionada. La decisión gerencial, como “acción que debe tomarse cuando ya no hay tiempo de recoger información” (Moody, 1990, p. 5), ha sido objeto de diversas reflexiones en función de que se la considera un proceso de vital importancia que se traduce en rentabilidad y equilibrio; constituye una acción fundamental de los procesos medulares de la organización que permite generar soluciones, introducir cambios y transformaciones que optimicen las empresas impulsando su expansión y permanencia en el tiempo (Chirinos Córdova, García Hernández, Morales Quevedo, París Medina y Trómpiz Sánchez, 2023). En definitiva, constituye el núcleo del proceso managerial específico (Drucker, 1955).

Existen distintas caracterizaciones de esta tarea, las que van desde considerarla como un proceso complejo que resulta difícil reducir a un conjunto de pasos preestablecidos (Moody, 1990), que puedan aplicarse a cualquier circunstancia, en contextos que proporcionan alternativas (De Dreu et al., 2008 en Diestra Quinto, Córdova Villodas, Caruajulca Montero, Esquivel Cueva y Vera, 2021) hasta que no es un proceso distinto del que se realiza en la vida cotidiana y que puede ser descripto mediante pasos que se aplican en cualquier escenario, simple o complejo (Chaves García, Arguello Pazmiño, Viscarra Armijos, Aro Sosa y Albarrasín Reinoso, 2018). En cualquier caso, esta ambigüedad no deja de ser problemática. Según Drucker (1955), provoca que los managers enfrenten un dilema: o toman decisiones irracionalmente, sobre la base de “corazonadas”, o las toman racionalmente y, por ello, optimizan situaciones parciales (porque afectan a un área específica) que pueden amenazar la totalidad de la empresa. A pesar de esto, no dejan de presentarse intentos de establecer los lineamientos básicos de la toma de decisiones, de delimitarla en cuanto proceso y definir sus pasos aspirando a delimitar una técnica eficiente y reproductible. Moody (1990), por ejemplo, plantea una secuencia cerrada a la que considera elemental y necesaria para encarar la toma de decisiones de manera correcta, oportuna y a un mínimo costo: tomar conciencia de un problema, reconocerlo, definirlo y analizar posibles alternativas y sus consecuencias (para intentar reducir la incertidumbre lo más posible –dado que nunca puede desaparecer del todo-). Estos pasos sientan la base para seleccionar una solución, implementar la decisión y proporcionar retroalimentación, acción esta última que, también, afecta a la conciencia de los problemas (con lo cual, el circuito vuelve a comenzar). En coincidencia con la descripción anterior y en términos más amplios, Diestra Quinto et al, (2021) plantean identificar la problemática, obtener información, tomar la decisión, llevarla a cabo y comprobarla en el desempeño de la empresa. Estas propuestas hacen eco de los lineamientos ya planteados en la década de los años 50 por un referente en la temática a quien ya hemos mencionado: Peter Drucker. Para este autor, existen cinco estadios esenciales en la toma de decisiones: definir la situación, determinar qué es relevante, establecer el alcance y la validez del conocimiento empírico, desarrollar todas las soluciones alternativas y (aspecto fundamental) llevar la decisión a la acción.

Moody (1990) identifica factores objetivos que influyen en la toma de decisiones como, por ejemplo, si la decisión implica o no el compromiso de un capital considerable o un aporte relevante de recursos humanos, si sus costos pueden definirse con antelación o no, etc. Pero la decisión también está afectada por condiciones “subjetivas”, dependientes de quien la toma: influyen, en este caso, los antecedentes, la experiencia o la educación de quien, cuando no puede contar con un método (objetivo, racional) confiable, debe recurrir a la intuición, a la que se considera como parte del procesamiento de la información humana. En efecto, la intuición es considerada un método analítico racional, pero no consciente (Diestra Quinto et al., 2021). En función del carácter cognitivo-emocional de la decisión, entonces, algunos autores asignan relevancia a factores como las emociones y los juicios personales (Jarrahi, 2018; Lyengar y Lepper, 2000 en Diestra Quinto et al., 2021), en definitiva, a variaciones interpersonales que afectan la recepción de información (se la puede sobreestimar o ignorar; De Dreu et al., 2008; Jannis, 1991 en Diestra Quinto et al., 2021), lo que puede dar lugar a sesgos, conclusiones apresuradas, etc. (Moody, 1990). Así, posicionada entre la racionalidad y la intuición, en resumen, es vista como un arte y no una ciencia (Moody, 1990) que los managers deben saber desarrollar.

¿Y qué podemos decir de la segunda tarea gerencial mencionada, la movilización de la fuerza de trabajo? La participación de las personas en el capitalismo no es equitativa ni equivalente: esto es, no todos desempeñan igual papel en la generación de las riquezas ni se benefician en igual medida de los beneficios producidos. Una profusa literatura existe ya desde el siglo XIX para explicar esta condición estructural de la relación capitalista: la existencia de una clase propietaria de los medios de producción, la integrada por los capitalistas, y la de otra, conformada por las y los trabajadores, que entra en relación antagónica con aquella a partir de la venta de lo único que ha sido imposible expropiarle: la fuerza de trabajo.

Dadas así las relaciones, el trabajo debe ser puesto a funcionar en pos de los objetivos del capital y debe hacerlo “por medios formalmente pacíficos” (Boltanski y Chiapello, 2002, p. 35) [12] . Esto significa: quienes trabajan deben aceptar de alguna manera los objetivos del capital y deben trabajar en función de ellos. Por lo tanto, se vuelve necesario captar sus motivaciones para convertirlas en funcionales a la organización. Esta preocupación se hace evidente en las distintas teorías de la motivación que dan cuenta de las razones que ponen en funcionamiento los comportamientos de los sujetos en los contextos empresariales: la búsqueda de maximización del placer con el mínimo esfuerzo, la satisfacción de las propias necesidades al interior de los grupos, la adopción de conductas que les permiten alcanzar los propios resultados deseados (Guiot, 1985), etc. En este contexto, el papel de los managers resulta fundamental, pues está en sus manos difundir e inculcar en sus subordinadas y subordinados (ocupen el nivel que ocupen) “las creencias asociadas al orden capitalista que contribuyen a justificar dicho orden y a mantener, legitimándolos, los modos de acción y las disposiciones que son coherentes con él” (Boltanski y Chiapello, 2002, p. 46). En efecto, uno de los objetivos que rige su actuar es el “inspirar a los otros miembros de la compañía sobre los cuales tiene influencia” (Zangaro, 2011, p. 142). De ahí que los managers tienen la particularidad de estar sometidos a una doble exigencia: la de cumplir con los lineamientos pautados por la empresa como deben hacerlo todos los otros y la de hacer que el resto de las trabajadoras y trabajadores también los cumplan (Zangaro, 2013).

Tomar decisiones o movilizar la fuerza de trabajo: complejidades latentes

Las tareas que acabamos de describir como incumbencias de los roles gerenciales no han desaparecido, pero eso no implica que no estén atravesadas por la historicidad: cambios acontecidos en el mundo en general y en el mundo de los negocios en particular desde los orígenes de la administración hasta hoy plantean nuevas condiciones para la toma de decisiones y la movilización de la fuerza de trabajo. Baste mencionar tres ejemplos de esto, más cercanos a nuestras experiencias y de distinto tenor. Uno, la irrupción de los big data. Si la toma de decisiones gerenciales tiene como uno de sus pilares la identificación, selección y procesamiento de la información adecuada en función de los resultados anhelados, ¿cómo llevan adelante esta tarea los managers cuando los macrodatos ponen a su disposición un conjunto tan grande de información que resulta difícil (cuando no, imposible) procesar en términos humanos? (Szlechter y Zangaro, 2020). El segundo ejemplo se relaciona con la movilización de la fuerza de trabajo. El contexto neoliberal, abonado por la Teoría del Capital Humano, implicó una redefinición de la responsabilidad de la movilización: de ser exclusiva de los managers pasó a cada sujeto que trabaja. ¿Cómo se resignificó, entonces, esta tarea managerial? ¿Qué rol asumieron en la definición, aplicación y control de los diversos dispositivos que “autoactivan” la adhesión a los lineamientos empresariales, es decir, que logran la implicación subjetiva (Boltanski y Chiapello, 2000; Zangaro y Whele, 2007)? Finalmente, un último ejemplo: el recurso al rol del cliente. Cuando este es “incorporado” como herramienta de control sobre el proceso de trabajo y sus resultados, ¿cómo coopera o compite con las responsabilidades gerenciales? Estos casos muestran que las tareas de gestión se realizan siempre en condiciones particulares y suponen desafíos específicos. Pero el mundo de los negocios espera que quienes ocupan puestos de gestión los enfrenten exitosamente, los superen, y enfatiza y “celebra” su capacidad inherente para hacerlo. Sin embargo, y a pesar del optimismo reinante, estas esperanzas a veces se ven defraudadas.

En efecto, como cualquier otra persona que trabaja, quienes realizan tareas gerenciales pueden mostrar ineficiencias y características no deseadas para el capital. Algunas de corte muy básico. La capacidad humana de trabajo tiene un límite real: no puede ejercerse 24/7, y la de incorporar y procesar información tienen limitaciones biológicas y cognitivas. Además, los managers pueden ser débiles o abusar de su autoridad, a pesar de que “la mejor garantía contra los abusos de autoridad y las debilidades de un gran jefe es el valor personal y principalmente su alto valor moral” (Fayol, [1916] 1985, p. 26). Este valor moral no está garantizado per se. En ocasiones, el mundo organizacional expone fallas en la toma de decisiones y en la movilización de los recursos humanos: actuar contra el código de conducta de la empresa; ocultar errores y cometer omisiones, a sabiendas, que generan riesgos económicos y legales; actuar con deslealtad comercial y afectar la imagen de marca; utilizar recursos empresariales para el propio beneficio (Gestión, 2020). También “ser un animal sin códigos”, generar falsas expectativas entre el personal que está a su cargo, “estar totalmente afuera del día a día” (Francini, 2007) o no cuidar a las y los empleados, no saber de dónde sale el dinero y no aceptar que puede equivocarse (Workmeter, 2017), entre otras variadas cuestiones. Así, ocupar un puesto jerárquico, por alto que sea, no garantiza ni la capacidad ni la valía personal necesarias. Por más que los managers cobren salarios y bonos muy por encima de lo que recibe el resto de la fuerza de trabajo [13] , esto parece no ser suficiente para garantizar la alineación sine qua non con los objetivos empresariales, lo que pone en jaque la idea de que son, de por sí, fieles depositarios de la confianza organizacional (Boltanski y Chiapello, 2002) [14] .

Lo interesante es que se comienza a instalar la idea de que la automatización que viene de la mano de la IA permitiría solucionar estas fallas. Como afirmamos en la introducción, la IA se presenta como una alternativa para mejorar la performance del trabajo gerencial, para suplir y remediar sus deficiencias. Por ejemplo:

La compañía de bebidas polacas Dictador incorporó a su junta directiva una CEO que se llama Mika que, entre otras características, tiene la capacidad de trabajar sin descanso las 24 horas del día y los 7 días de la semana. Y tampoco se toma vacaciones. Esto es, básicamente, porque Mika no es un ser humano sino un robot humanoide impulsado por Inteligencia Artificial […] En una entrevista que concedió a la agencia Reuter, Mika [afirma]: “Mis iniciativas están libres de prejuicios personales, lo que garantiza elecciones estratégicas e imparciales que priorizan los mejores intereses de la organización. (La Nación, 21 de septiembre de 2023)

Entre límites y sacrificios. El lado B de la IA en el rol gerencial

Hasta aquí, las tareas y conductas exigibles para desempeñarse como manager. Nos proponemos pensar entonces de qué manera la aplicación de la IA pone en tensión el perfil que hasta ahora se había formulado como deseable. Y, en este sentido, cómo las habilidades otrora valoradas pueden comenzar a ser pensadas como obstáculos para alcanzar la eficiencia en las organizaciones, movimiento que, además, supone aceptar la renuncia a aspectos humanos, como así también a las condiciones de posibilidad para su desarrollo.

Sadin (2020) expresa que, en el tecnoliberalismo, la IA no es concebida como un concepto, tampoco como una tecnología. Funciona como una forma específica de racionalidad que coloca a aquella como herramienta privilegiada para hacer de este mundo un lugar mejor. Se anuncia que el laissez-faire tecnológico permitirá conseguir la perfección, asimilada con la eficacia, la inmediatez y la neutralidad valorativa. Estas nociones no han estado ausentes en la literatura de gestión. No obstante, señalamos que eran complementadas con cualidades como la creatividad, la intuición y el arrojo, indispensables para sortear contextos adversos y cambiantes y arribar así a soluciones satisfactorias. Incluso, para sostener una autoridad que, a partir de la década de los años 90, ya no deriva simplemente de una posición estatutaria, sino de la confianza que se otorga a los managers por sus capacidades de comunicación, escucha e intuición creativa (Boltanski y Chiapello, 2002). Pero la percepción subjetiva (de la situación, de las y los subordinados) no se considera exacta; tampoco quien ejerce la gerencia cuenta con información completa: la duda exhibe incertidumbre y esta es antesala del fracaso. Entonces, ¿qué lugar queda para las diversas instancias que se atraviesan hasta llegar a una decisión, ya sea operativa del negocio o de la gestión de los recursos humanos? El deseo de evitar la secuencia identificar el problema-recolectar información pertinente-evaluar las alternativas disponibles-elegir la más adecuada para cumplir con el objetivo que suele componer la acción de decisión conduce a la eliminación del proceso. Este se reduce al procesamiento de información a través de cálculos matemáticos de la mano de la IA, acto que implica una serie de supuestos que evidencian ciertas falacias sobre su superioridad respecto de las capacidades humanas para tomar decisiones organizacionales, sin importar a qué se apliquen [15] .

La falacia de la completitud de los datos y de la información

La primera falacia que abordaremos refiere a la idea de que la IA cuenta con la totalidad de información disponible. La información no “está disponible”. Implica un proceso de selección que surge de interacciones entre objetos, sujetos, lenguaje y entorno que producen significados que se toman como información. En términos marxistas, esta producción de significados puede concebirse como trabajo vivo (Míguez, 2020). Esto, por supuesto, va en contra de una lógica que ahora ha invadido el sector tecnológico que sostiene la creencia inquebrantable de que cualquier cosa puede ser dato, que los datos están ahí y cualquiera puede tomarlos (Crawford, 2022). Pero no solo la creación, sino su clasificación y ordenamiento suponen una organización y una coherencia internas que reposan en criterios específicos. Por eso es relevante identificar cuál es la información de la que se nutre la IA para luego brindar otra relacionada, ya que esos pasos permiten entender el carácter parcial tanto de los inputs como de los outputs. Cuando las IA realizan análisis predictivos probabilísticos sobre la base de experiencias previas, toman como válido y existente lo que en términos estadísticos se muestra más extendido (y aceptado). Como consecuencia, se provoca una dinámica cerrada y circular que deriva en el refuerzo de lo existente. Como toda tecnología, la IA no es autónoma respecto de su contexto histórico, social, político y cultural. Por eso, varias lecturas críticas sobre la temática mencionan la reproducción de sesgos, que no hacen más que perpetuar las relaciones de poder (Benasayag y Pennisi, 2023; Crawford, 2022; Miceli, Schuessler y Yang, 2020; Sadin, 2020; entre otras). El impacto de esta cuestión en la toma de decisiones lleva al sostenimiento del statu quo al interior de las organizaciones al inhibir perspectivas novedosas y opacar voces de grupos disidentes lo que asegura, así, la continuidad de las estructuras vigentes. Resulta difícil entonces hablar de decidir cuando vemos que, más que elaborar hipótesis para una acción posterior, la IA se limita al cálculo (Benasayag y Pennisi, 2023). Al mismo tiempo, hay otro elemento constitutivo de la decisión humana que se diluye con la utilización de las IA y es el interés, no concebido como la motivación orientada a la maximización del beneficio (que, entendemos, puede ser reemplazable o mejorable de la mano de las tecnologías), sino a su costado subjetivo. Es decir, al interés en estrecha vinculación con los gustos, preferencias e intenciones que tienen las personas y que, generalmente, inciden en la consumación de sus acciones.

El abordaje pretendidamente aséptico de la IA se legitima al considerar que, por su sola presencia, mayor cantidad de información disminuye el riesgo al momento de tomar decisiones. En el trabajo de gestión significa considerar los avances tecnológicos como “variable de entrada que, por su ubicación en la zona de poder, se consideran muy influyentes y poco dependientes” (Chirinos Córdova et al., 2023, p. 9). Sin embargo, no es lo mismo tener información que hacer la experiencia de pensar (Benasayag y Pennisi, 2023). En este sentido, resulta interesante retomar una observación de Gautié y Pérez (2024) surgida tras realizar estudios de caso en firmas de logística y aeronáutica en países europeos. Los autores expresan que los modos de aplicación de la IA en la organización del trabajo pueden ser variados ya que dependen de múltiples factores externos e internos, entre ellos, el posicionamiento que asuman las y los tomadores de decisiones. Así, destacan que, en entrevistas a mandos medios, estos se quejaban por el creciente volumen de información recibida, situación que los condenaba a controlar muchos más indicadores que antes bajo el imperativo de hacerlo en tiempo real (desarrollaremos esto como una tercera falacia). Manifestaron que, bajo estas condiciones, el hastío y el grado de exigencia aumentaban, lo que ponía en riesgo la calidad del proceso y sus resultados.

De esta manera, las modalidades de toma de decisiones sobre la base de la IA descritas estimulan el abandono de la facultad de juicio y la deliberación previa en pos de la precisión y la objetividad (Diestra Quinto et al., 2021; Sadin, 2020). Si bien consideramos relevante señalar la pérdida de estos elementos inherentes al discernimiento humano, encontramos sugerente la apreciación de Susskind y Susskind (2018) para marcar un contrapunto. Desde su perspectiva, cuando se recurre a una persona profesional o experta, se debe más a la necesidad de seguridad frente a una situación de incertidumbre que al valor otorgado a su juicio humano. Es decir, la presencia de la o el experto permite desprenderse de la angustia que conlleva tomar una decisión con una comprensión “incompleta” de las variables involucradas. Por consiguiente, si este aspecto fuese dominante, podemos sospechar que la IA sería capaz de brindar soluciones satisfactorias en entornos gerenciales. Que las valoraciones humanas sean dejadas de lado no sería visto como una renuncia, sobre todo si se establece una noción restringida de la inteligencia, aspecto que describiremos a continuación.

La falacia de la artificialidad de la inteligencia

El enfoque que enmarca el carácter inteligente de este dispositivo que estamos describiendo implica una concepción unidimensional de la inteligencia. La veneración de lo cuantitativo y el cálculo matemático para librarnos del temor frente a lo desconocido no es novedad. La fuerza de verdad que se les atribuye al dato y a la racionalidad instrumental para ejercer control sobre el entorno y lograr así el bienestar son mitos que ha forjado el pensamiento occidental moderno (Horkheimer y Adorno, [1944] 2001). Este discurso ha sido también abrazado por el management dado que, detrás de una ideología gestionaria, se presentan las herramientas de gestión como instrumentos técnicos y desideologizados, por ende, de aplicación universal para alcanzar resultados óptimos (De Gaulejac, 2005). Como afirma Marcuse ([1964] 1993), la razón tecnológica se convierte en razón política y lo que aparenta ser una simple y obvia selección instrumental funciona como sostén de relaciones sociales opresivas. Los textos de gestión se hacen eco de estas expresiones cuando presentan “soluciones técnicas” desentendiéndose del carácter político y moral que implica considerar que los problemas sociales se resuelven con herramientas de este tipo. Es precisamente esta construcción discursiva la que facilita la incorporación de tecnologías en todo espacio posible de la vida social. Y de esta manera, en nombre de la instrumentalidad técnica, puede justificarse un orden que, lejos de liberar, esclaviza. En términos de las IA, su incorporación en la función gerencial podría limpiar los rastros de “humanidad” para evitar arbitrariedades.

Más allá de estos artilugios para validar la pretensión de una utilidad generalizada, las organizaciones son construcciones sociales que están atravesadas por paradojas, contradicciones y elementos implícitos que varían según cada realidad, y que no necesariamente pueden ser captados por la IA. Es decir, la combinación de algoritmos supera las capacidades humanas para reunir datos y realizar cálculos, pero esto no siempre se muestra suficiente para resolver situaciones problemáticas. Cualidades como la intuición y la sensibilidad también pueden ser buenas herramientas para la toma de decisiones: forman parte de la ya aludida autoridad personal del manager. Como explican Benasayag y Pennisi (2023), el cuerpo es constitutivo del acto de pensar, y lo que denominamos “pensamiento simbólico” es producto de múltiples interacciones orgánicas y con el ambiente. Como mencionamos con anterioridad, es la concepción antropocéntrica y binaria (que disocia razón y cuerpo) la que nos arrastra a realizar esta separación e infravalorar todo lo que no es cerebro (que, para los autores, tampoco piensa por sí solo) cuando hablamos de inteligencia.

Esta emancipación de lo humano y de la socialidad en el proceso decisorio (Sadin, 2020) se aprecia como solución frente a las fallas que esos elementos motivan. Sin embargo, es frecuente que el desarrollo de las IA venga acompañado de rasgos humanos, como sus nombres o su estética: Sophia, Mika o la señorita Tang Yu, robots humanoides nombradas CEO de grandes empresas, no logran ocultar en sus cuerpos delgados, tras su vestimenta, pelucas o anteojos los numerosos cables a los que están conectadas y por los que circula la información que anima su actuación. Ni siquiera su “mirada amable” o “su dulce voz femenina” [17] (La Nación, 2023) mitigan el aspecto artificial de estos “humanoides”. Llama la atención que lo fiable se justifique en lo maquínico, al mismo tiempo que lo humano emerge como elemento necesario para consolidar la aceptación.

La falacia del tiempo

La valoración positiva de la inmediatez constituye una de las claves para comprender la legitimidad de la que gozan las visiones optimistas sobre estas tecnologías. Según Beriain (2009), toda temporalidad es social, es una trama de significaciones que regula los ritmos de las diversas prácticas. El autor expresa que el capitalismo tardío está marcado no solo por la aceleración, sino también por la concentración, compresión y contracción de las actividades realizadas. En este sentido, la supresión de fases en el proceso decisorio que logra la IA junto con la proyectada objetividad generan la sensación de ausencia de mediaciones y tergiversaciones. Por otra parte, encaja con la idea cada vez más extendida de que es necesario siempre operar en tiempo real. Desde nuestro punto de vista, paradójicamente la realidad del tiempo no se define desde la perspectiva de los sujetos, sino por el tiempo en el que un sistema es capaz de responder y procesar la información. Aquí lo real, entonces, se toma como sinónimo de lo inmediato. Por lo tanto, es el tiempo de la máquina dentro de una organización económica y social que privilegia el pulso de la acumulación del capital y no lo humano. En este sentido, la temporalidad se concibe de manera lineal y el objetivo es (aquí no hay novedad) reducirla de manera progresiva de la mano de los desarrollos tecnológicos. El tiempo, homogéneo y vacío, es el que impone el proceso de producción. Una vez más, la eficacia del fetichismo de la mercancía se pone en práctica para que esta configuración del tiempo sea experimentada como real, como natural (Benjamin, [1983] 2005). Y la fascinación por la novedad recubre lo mismo de siempre: la subsunción a la máquina o, en este caso, al algoritmo. En ámbitos corporativos, esta visión impacta en las decisiones, que “se deben efectuar de manera apresurada para la resolución de conflictos” (Diestra Quinto et al., 2021). Así, la IA logra satisfacer esta exigencia, aunque lo haga con las restricciones ya señaladas.

El tiempo, además, es una variable a contemplar al momento de hacer al manager. El pasaje por los distintos eslabones de la industria del management (Luci, 2016) implica no solo la incorporación de conocimientos técnicos en trayectos formativos, sino también la familiarización con un ethos específico. Y generalmente cuando las empresas detectan potencial para el puesto, destinan recursos para la formación de las y los candidatos. La incorporación de las IA no evita la inversión de dinero, pero sí acorta los tiempos y surge el interrogante acerca de su impacto en las formas de reconocimiento para trabajo gerencial[18]. Porque esos espacios institucionalizados también funcionan como ámbitos de sociabilidad que aportan prestigio y capital social, que tradicionalmente se han mostrado más efectivos que las credenciales académicas para ocupar esos puestos (Szlechter y Berman, 2023).

Reflexiones finales

Históricamente, los procesos de automatización del trabajo han traído de la mano la amenaza (y la realidad) del desempleo. Si bien este responde a decisiones económicas y políticas y no meramente técnicas, hasta el momento el trabajo managerial parecía quedar alejado de este peligro. Sin embargo, la aparición de la posibilidad de que las decisiones humanas sean sustituibles por protocolos hace que lo humano se vuelva prescindible y objeto de sus propios artefactos (Sadin, 2020). La preferencia de las decisiones protocolizadas se justifica con un argumento que se asienta sobre varias premisas: la mera disponibilidad de la información obliga a su uso; a más información disponible, menor riesgo de tomar una decisión inadecuada; cuanto más adecuadas las decisiones, más aumenta el valor del negocio y se potencia su crecimiento estratégico; un conjunto de reglas de procesamiento puede manejar con extrema eficacia la incertidumbre, la ambigüedad y la complejidad que caracterizan los escenarios de toma de decisiones gerenciales y, además, la técnica es neutral. Esto justifica una tendencia al resquebrajamiento de las incumbencias gerenciales sobre todo habida cuenta de los bonus tracks del reemplazo de gerentas y gerentes por artefactos maquínicos que no se pelean con la gente ni se quejan de las horas extras (Clarín, 2023); no necesitan descansar, no tienen familia que atender, no se enferman, trabajan 24/7, no necesitan dormir, comer, hacer pausas y no cobran sueldo (Díaz, 2023) y, además, no están regidos por intereses personales egoístas que pudieran propagarse como una plaga entre quienes están bajo su mando.

Asimismo, es necesario tener en cuenta que asistimos a un momento de transición entre el perfil descrito del manager y un nuevo modelo de éxito social anclado en la figura del startupper, con Elon Musk como prototipo (Nicoli y Paltrinieri, 2019; Sadin 2020, 2022), que pone en cuestionamiento el valor social otrora asignado a estos trabajadores. Más que de acciones concretas, se trata de un nuevo conjunto de rasgos exigibles e ideales que movilizan la conciencia. Esta figura del superhéroe de la industria digital viene a perfeccionar las condiciones de vida de manera desinteresada en un mundo en el que todo parece posible gracias al desarrollo tecnológico; sus acciones son fruto del talento individual que se desarrolla en soledad, alimentando así el mito del garage. Como expresa Crawford (2022), el adjetivo “tecnológico” jerarquiza y marca agenda: las y los trabajadores tecnológicos son, ahora, los que “realmente importan”.

Por otro lado, si las IA auspician una democratización del acceso a la información y, por lo tanto, un achatamiento de la pirámide organizacional, habrá que ver de qué manera se justificará la razón de ser de los puestos gerenciales. Señalamos previamente cierta ambigüedad en torno a la naturaleza de las labores de gestión, la cual se hace presente a través de voces que las consideran complejas, que coexisten con aquellas que las asemejan a simples decisiones cotidianas. En cualquier caso, el uso cada vez más extendido de las aplicaciones que trabajan con IA ha inaugurado un proceso de sustitución (parcial o total, según el caso) de las y los profesionales en múltiples campos. Las formas en las que se generan los saberes prácticos y las vías de acceso a estos están cambiando, lo que habilita una progresiva prescindencia de especialistas sustentada en la creación de grupos de paraprofesionales y comunidades de experiencias, que ponen al alcance de la mano información que antes solo se obtenía a través de programas formales o círculos sociales exclusivos (Susskind y Susskind , 201 8) [19] . Cabe mencionar que la formación generalista del management funcionó históricamente como una barrera lábil frente a la “invasión” de otras profesiones para el ejercicio del rol de gestión (Szlechter y Berman, 2023). De aquí la importancia de las estrategias de cierre social, presentes en toda profesión (Parkin, 1979) y la puesta en valor del capital social y emocional. Esta problemática se actualiza a la luz de la IA si tenemos en cuenta lo desarrollado hasta aquí, pues debemos contemplar que la “humanidad” del perfil profesional puede generar que la confianza depositada en los sujetos que ejercen este trabajo se resquebraje. Habrá que ver entonces cómo se reconfiguran los límites, incumbencias y habilidades para los cargos de gestión.

Así como el rol gerencial tiene un lado B, también lo tiene la IA: tal como sostienen Chirinos Córdova et al. (2023), se ponen de manifiesto preocupaciones respecto de la seguridad de los datos, por la ética y la responsabilidad de las decisiones tomadas por los sistemas automatizados. Estas alarmas han sido expresadas por miembros del mundo corporativo: recordemos la carta abierta firmada por ingenieros y ejecutivos de las principales empresas generadoras de IA en la cual la catalogaban como una posible guerra nuclear [20] . También representantes de varios Estados declararon su preocupación al respecto [21] . Sin embargo, la inquietud sobre la privacidad opaca otras cuestiones medulares como la propiedad y acceso al código fuente de los algoritmos, las condiciones en las que estos se generan y la ausencia de un control de calidad sobre el producto final, exigido para otros bienes y servicios. Tampoco aparece problematizada la precarización laboral que la implementación de la IA ha profundizado en diversos puestos de trabajo relacionados o la exención impositiva a las trasmisiones electrónicas validada en reiteradas oportunidades por la Organización Mundial del Comercio (OMC) (Crawford, 2022; O’Neil, 2017; Sadin, 2020; Scaserra, 2023). Los cuestionamientos quedan suscriptos a un plano moral y dejan intactos los factores estructurales que moldean los usos vigentes de la IA.

Desde ya que estos escollos para librar un debate abierto, democrático y plural sobre los usos de la IA se explican parcialmente por el peso de los grandes gigantes corporativos de la tecnología, que privilegian la acumulación del capital y la maximización de la rentabilidad. Y, en tanto y en cuanto “lo humano representa, desde los inicios del capitalismo industrial, el agente con el cual hay que negociar continuamente y que termina inevitablemente por hacer más lenta la maquinaria económica” (Sadin, 2020, p. 168), no es sorprendente que esas empresas de punta desarrollen estrategias y dispositivos que busquen eliminar o reconfigurar lo humano en el trabajo. En función de esto mismo cabe volver a Marx, cuando planteaba que forma parte de la mirada del capital considerar el incremento de la fuerza productiva provocado por el desarrollo tecnológico como algo exterior al trabajo: la máquina, en tanto capital fijo, tenderá a subordinar todo trabajo que se relacione con ella de manera asalariada, haciéndolo objeto de apropiación (Marx, [1953] 2007). ¿Por qué, entonces, las y los trabajadores del C-Level iban a quedar fuera de sus radares?

La exhibición de las relaciones de poder y las desigualdades forman parte de la agenda de las ciencias sociales. No obstante, encontramos que en las contribuciones referidas a la problemática que abordamos abundan enfoques que reproducen visiones fatalistas, asentadas en un marcado determinismo tecnológico. Así, aún desde miradas críticas, identificamos que se naturaliza la inevitabilidad de una sociedad tecnificada bajo criterios de mercado. Como expresan Gautié y Pérez (2024), en las producciones sobre la relación entre IA y mundo del trabajo el eje suele estar puesto en las capacidades y potencialidades técnicas, y desde ahí se establecen proyecciones sobre la extinción de ciertas tareas o la eliminación de puestos específicos. Las reflexiones desde la filosofía o la sociología del trabajo están insertas en relaciones sociales capitalistas y, en tanto producción histórica y social, muchas veces plantean denuncias discursivas, al mismo tiempo que recaen en una reproducción analítica. Es decir, no se cuestiona que la sola disponibilidad de tecnologías haga de su utilización un imperativo. En palabras de Marcuse ([1964] 1993), “en la época contemporánea, los controles tecnológicos parecen ser la misma encarnación de la razón en beneficio de todos los grupos e intereses sociales, hasta tal punto que toda contradicción parece irracional y toda oposición imposible” (p. 39). Por consiguiente, desde estos campos se vuelven inimaginables formas alternativas de implementación de las IA.

En este sentido, cabe recordar que en sus orígenes el desarrollo de las IA estuvo guiado por objetivos divergentes respecto de los actuales: la meta era mejorar las capacidades humanas, no aumentarlas ni reemplazarlas (Morozov, 2024) [22] . Estas intenciones primigenias implicaban análisis atados a la realidad social y material, lo que muestra una distancia respecto de los modelos matemáticos en los que actualmente se intenta hacer encajar a la acción humana. Esta reducción de lo humano y de lo social conduce a una simplificación de sus funciones y posibilidades. Esta noción se amalgama perfectamente con el dualismo cartesiano mente-cuerpo, que permite afirmar una IA incorpórea e independiente del mundo material (Crawford, 2022).

De todos modos, la promesa del total reemplazo de lo humano por lo robótico pareciera estar lejos de las realidades de nuestros días; en las actividades laborales lo que se observa es que los humanos se robotizan. Y así como describía Marx que en el capitalismo industrial quien trabaja se vuelve un apéndice de la máquina porque el trabajo inmediato se ve progresivamente reducido cuantitativamente a una proporción más exigua y cualitativamente a un momento subalterno frente al trabajo científico general (Marx, [1953] 2007), en la era del capitalismo digital podemos ver, de modo similar, cómo las y los trabajadores se convierten en apéndice del algoritmo. ¿Correrá esta misma suerte quienes desempeñen la función managerial en el tope de la jerarquía?

En la actualidad se establece un cierto límite que debiera reducir el temor de que las y los managers fueran completamente reemplazados por humanoides: hay “decisiones importantes” como contratar y despedir personas que aún son de su incumbencia. Después de todo, “Todavía las decisiones más significativas siguen en manos de los ejecutivos humanos” (La Nación, 2023; énfasis agregado). Aunque, por supuesto, no se trata de incumbencias completamente “vírgenes” de IA. Basta como ejemplo la descripción de Sadin (2022) de procesos de postulación y preselección a puestos de trabajo en manos de la IA.

La situación dependerá de la creatividad que puedan alcanzar las relaciones sociales, acompañadas de reflexiones novedosas que habiliten a pensar escenarios alejados de la mercantilización y la búsqueda de rentabilidad. Quizás para lograrlo sea requisito abandonar el desarrollo tecnológico como destino manifiesto y resignificar la idea de progreso. Porque si el progreso en su sentido hegemónico obliga a mantenernos en la misma senda, más que bienestar y felicidad encontraremos caos, malestar y destrucción de lo humano. Alejarnos del fetiche de la novedad nos permitirá pensar con Benjamin ([1983] 2005, p. 476): “Que esto ‘siga sucediendo’ es la catástrofe. Ella no es lo inminente en cada caso, sino lo que en cada caso está dado”.

Bibliografía

Benasayag, M. y Pennisi, A. (2023). La inteligencia artificial no piensa (el cerebro tampoco). Prometeo.

Benjamin, W. ([1983] 2005). Libro de los pasajes. Akal.

Beriain, J. (2009). Las formas complejas del tiempo en la modernidad. Acta Sociológica, (49), 71-99.

Boltanski, L. y Chiapello, E. (2002). El nuevo espíritu del capitalismo. Akal.

Braverman, H. ([1974] 1987). Trabajo y capital monopolista. La degradación del trabajo en el siglo XX. Editorial Nuestro Tiempo.

Brynjolfsson, E., y McAfee, A. (2014). The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. Norton.

Center for AI safety. (s.f.). Statement on AI Risk. AI experts and public figures express their concern about AI risk. https://www.safe.ai/work/statement-on-ai-risk#open-letter

Chandler, A. ([1977] 1999). The Visible Hand. The managerial Revolution in American Business (15a ed.). Harvard University Press.

Chávez García, E., Arguello Pazmiño, M., Viscarra Armijos, C., Aro Sosa, G. y Albarrasín Reinoso, M (2018). Inteligencia Artificial en la toma de decisiones gerenciales. Revista Dilemas Contemporáneos: Educación, Política y Valores, VI(41). Recuperado de http://www.dilemascontemporaneoseducacionpoliticayvalores.com/

Chirinos Córdova, E., García Hernández, W., Morales Quevedo, A., París Medina, D. y Trómpiz Sánchez, I. (2023). La inteligencia artificial y automatización en la toma de decisiones gerenciales. Mount Scopus Journal, 3(5), 32-46.

Coriat, B. ([1991] 2000). Pensar al revés. Trabajo y organización en la empresa japonesa. Siglo XXI.

Crawford, K. (2022). Atlas de inteligencia artificial. Poder, política y costos planetarios. Fondo de Cultura Económica.

De Gaulejac, V. (2005). La société malade de la gestión. Idéologie gestionnaire, pouvoir managérial et harcèlement social. Éditions du Seuil.

Díaz, R. (25 de marzo de 2023). Nombran CEO a una inteligencia artificial y esta aumenta el valor de la empresa en un 10%. El Mundo, Sección Tecnología. Recuperado de https://www.elmundo.es/tecnologia/2023/03/25/641ef699fc6c83391c8b458b.html

Diestra Quieto, N., Córdova Villodas, A., Caruajulca Montero, C., Esquivel Cueva, D. y VERA, S. (2021). La inteligencia artificial y la toma de decisiones gerenciales. Valor agregado, 8(1), 52-69.

Drucker, P. (1955). “Management Science” and the Manager. Management Science, 1(2), 115-126.

Fayol, H. ([1916] 1985). Administración industrial y general. Ediciones Orbis.

Franchini, M. (13 de agosto 2007). Los 7 pecados capitales del CEO. El cronista, Recuperado de https://www.cronista.com/impresa-general/Los-7-pecados-capitales-del-CEO-20070813-0009.html

Gautié, J. y Pérez, C. (2024). El impacto de la tecnología digital sobre el trabajo: de hipótesis deterministas a márgenes de acción sindical. Cuestiones de Sociología, (30), e173.

Grace, K., Salvatier, J., Dafoe, A., Zhang, B. y Evans, O. (2018). Viewpoint: When Will AI Exceed Human Performance? Evidence from AI Experts. Journal of Artificial Intelligence Research, 62, 729-754.

Graeber, D. (2018). Trabajos de mierda. Una teoría. Ariel.

Guiot, J. (1985). Organizaciones sociales y comportamientos. Herder.

Horkheimer, M. y Adorno, T. ([1944] 2001). Dialéctica de la ilustración: fragmentos filosóficos. Trotta.

Krivcovic, A., Field, E., Yee, L., Mcconnell, M. y Smith, H. (2024). Women in the workplace 2024. 10-th anniversary report. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/featured-insights/diversity-and-inclusion/women-in-the-workplace. Fecha de consulta: 15/09/2024.

Godoy, J. M. (18 de septiembre 2024). De cuánto es el salario mínimo, vital y móvil en septiembre 2024. Infobae. https://www.infobae.com/economia/2024/09/18/de-cuanto-es-el-salario-minimo-vital-y-movil-en-septiembre-2024/

Luci, F. (2016). La era de los managers. Hacer carrera en las grandes empresas del país. Paidós.

Luci, F. y Szlechter, D. (2014). La sociología del management en Argentina: debates para un campo en formación. Revista Latino-americana de Estudos do Trabalho, 19(32), 113-156.

Madridakis, S. (2017). The forthcoming Artificial Intelligence (AI) revolution: Its impact on society and firms. Futures, 90, 46-60.

Marcuse, H. ([1964] 1993). El hombre unidimensional. Ensayo sobre la ideología de la sociedad industrial avanzada. Planeta-Agostini.

Marx, K. ([1953] 2007). Elementos fundamentales para la crítica de la economía política 1857-1858 (Borrador), 2, Siglo XXI Editores.

______ ([1867] 2011). El capital (T. I, Vol. 2). Siglo XXI Editores.

Miceli, M., Schuessler, M. y Yang, T. (2020). Between Subjectivity and Imposition: Power Dynamics in Data Annotation for Computer Vision. Proc. ACM Hum.-Comput. Intercat., 1(1), 115-140.

Michael Page (2024). Reporte de remuneración. Argentina. Michael Page. Recuperado el 10 de octubre 2024. https://image.email.page.com/lib/fe3711717564047b761d70/m/1/1c19e6d4-283a-45cb-9814-6a89ffca92fc.pdf

Míguez, P. (2020). Trabajo y valor en el capitalismo contemporáneo: reflexiones sobre la valorización del conocimiento. Universidad Nacional de General Sarmiento.

Moody, P. (1990). Toma de decisiones gerenciales. Editorial McGraw-Hill Latinoamericana.

Morozov, E. (agosto, 2024). ¿Una IA socialista sin socialismo? La gran ilusión de la Inteligencia Artificial. Le Monde Diplomatique 302.

Nicoli, M. y Paltrinieri, L. (2019). El tránsito del empresario de sí mismo a la start-up existencial en el marco de las transformaciones de la racionalidad neoliberal. Recerca, Revista de Pensament i Anàlisi, 24(1), 37-60.

O’Neil, C. (2017). Armas de destrucción matemática. Cómo el big data aumenta la desigualdad y amenaza la democracia. Capitán Swing.

Parkin, F. (1979). Marxism and Class Theory. Columbia University Press.

Redacción de Gestión (2020). Los errores de estos siete CEO para ser despedidos de sus empresas. Gestión. Recuperado de https://gestion.pe/fotogalerias/los-errores-de-estos-siete-ceos-para-ser-despedidos-de-sus-empresas-noticia/

Redacción de La Nación (21 de septiembre de 2023). El robot humanoide que fue nombrado CEO de una empresa y hace alarde de su mayor capacidad: no descansa. La Nación. https://www.lanacion.com.ar/tecnologia/el-robot-humanoide-que-fue-nombrado-ceo-de-una-empresa-y-hace-alarde-de-su-mayor-capacidad-no-nid21092023/#:~:text=La%20robot%20CEO%20de%20la,p%C3%A1gina%20oficial%20de%20la%20compa%C3%B1%C3%ADa. Fecha de consulta: 30/09/2023.

Rifkin, J. (1996). El fin del trabajo. Nuevas tecnologías contra puestos de trabajo: el nacimiento de una nueva era. Paidós.

Sadin, E. (2020). La inteligencia artificial o el desafío del siglo. Anatomía de un antihumanismo radical. Caja Negra.

_____ (2022). La era del individuo tirano. El fin de un mundo común. Caja Negra.

Scaserra, S. (2023). Proyecto ballena 2023. Inteligencia artificial: vida, trabajo y conocimiento bajo el capitalismo computacional [Archivo de video]. Youtube. https://www.youtube.com/watch?v=w1FCoV5054Q

Sigman, M. y Bilinkis, S. (2023). Artificial. La nueva inteligencia y el contorno de lo humano. Debate.

Socorros, M., Benardoni, P., Weinstein, G., Soberón, E., Niveyro, R. et al. (s.f.). Conceptos técnicos y fundamentos básicos para hablar de innovación. De hacer innovación a ser innovadores. https://www.olivia-global.com/lp-ebook-innovacion. Fecha de consulta: 20/08/2024.

Susskind, D. y Susskind, R. (2018). The Future of the Professions. Proceedings of the American Philosophical Society, 162(2), 125-138.

Szlechter, D. (2014). La cultura corporativa: una revisión crítica desde la Sociología del trabajo. Revista venezolana de gerencia, 19(65), 138-157.

---------------- y Berman, R. (2023). Tensiones dilemas y conflictos en el proceso de profesionalización del management en la Argentina. Papeles de trabajo, 17(32), 124-147.

---------------- y Zangaro, M. (2020). Big data y people analytics: intimidad y emociones en la gestión de los recursos humanos. Innovar, 30(78), 75-87. https://doi. org/10.15446/innovar.v30n78.90306

Sztulwark, S. (2019). La condición periférica en el nuevo capitalismo. Problemas del Desarrollo. Revista Latinoamericana de Economía, 51(200), 3-24.

Peco, R. (17 de marzo de 2023). Una empresa nombra CEO a una inteligencia artificial y su gestión es impecable: ya vale un 10% más. La Vanguardia. Recuperado de https://www.lavanguardia.com/tecnologia/20231121/9390161/dignidad-influencers-suelos-clonados-ia.html

William, R. (2023). The people paid to train AI are outsourcing their work…to AI. MIT Technology Review. Recuperado de https://www.technologyreview.com/2023/06/22/1075405/the-people-paid-to-train-ai-are-outsourcing-their-work-to-ai/

Workmeter (2017). Los peores errores que puede cometer un CEO. Recuperado de https://www.workmeter.com/blog/peores-errores-que-puede-cometer-un-ceo/

Zangaro, M. (1 a 6 de julio 2013). La generalización del paradigma de gestión por competencias en el caso de los cuadros gerenciales. [Ponencia en el Foro Sociología de Management] VIII Congreso Latinoamericano de Estudios del Trabajo. El Trabajo en el siglo XXI. Cambios, impactos y perspectivas. San Pablo.

---------------- (2011). Subjetividad y trabajo. Una lectura foucaltiana del management. Herramienta.

---------------- y Szlechter, D. (2022). Reconocimiento y trabajo: una mirada desde el posfordismo. Trabajo y Sociedad, XXIII(39), 105-125.

---------------- y Whele, B. (2007). De la motivación a la implicación: la subjetividad comprometida en el trabajo. Actas XVI Jornadas de Investigación y Tercer Encuentro de Investigadores en Psicología del MERCOSUR, Tomo I, 177-180.

Notas

[1] Recibido 5 de diciembre de 2024. Aceptado 4 de febrero de 2025.

[2] Licenciada en Ciencia Política (UBA), magister en Historia (IDAES-UNSAM), doctoranda en Ciencias Sociales (UNGS-IDES). rberman@campus.ungs.edu.ar. Orcid: 0009-0002-4032-6972. Instituto de Industria, Universidad Nacional de General Sarmiento

[3] Profesora en Filosofía (UBA), doctora Mención Ciencias Sociales (UNQ). marzangaro@gmail.com. Orcid: 0000-0001-9858-7767. Instituto de Industria, Universidad Nacional de General Sarmiento

[4] Licenciado en Sociología (UBA), maestrando en Comunicación y Cultura (UBA). fernandopacifico@gmail.com. Orcid: 0009-0008-5772-4647. Instituto de Investigaciones Gino Germani.

[5] Véase, por ejemplo, Madridakis (2017), Grace, Salvatier, Dafoe, Zhang y Evans (2018) o Brynjolfsson y McAfee (2014).

[6] Esto, suponiendo que la fuente de la falta de sentido en el trabajo deriva, simplemente, de la división técnica de las tareas. Es conveniente tener presente que existen otros condicionamientos que afectan (o determinan) el sentido o sinsentido de los trabajos. Para profundizar esta cuestión, resulta sumamente interesante revisar el análisis de los “trabajos de mierda” (Graeber, 2018).

[7] Este interés puede rastrarse desde las propuestas toyotistas tendientes a alcanzar “cero defectos” en la producción (Coriat, [1991] 2000) hasta las más actuales de las metodologías ágiles que, aceptando que los errores son inherentes al trabajo, pretenden forzar la aparición de fallas o defectos lo más rápido posible para que puedan ser eliminados. Desde este punto de vista, el error es “un invitado frecuente”, es tolerable si es “bien intencionado” (Socorros, Benardoni, Weinstein, Soberón, Niveyro et al., s/d).

[8] Para tener un panorama acerca de la disparidad de género en la ocupación de estos puestos C-level, puede consultarse Krivkovic, Field, Yee, McConnell y Smith (2024). En función de esta diferencia cuantitativa entre mujeres y varones, por cuestiones de simplicidad utilizaremos el masculino para referirnos a quienes ocupan estos cargos.

[9] Entre los que se incluyen trabajos profesionales. Acerca del impacto de las nuevas tecnologías (entre ellas, la IA) en el futuro de las y los profesionales y los puestos de ejecución, ver Susskind y Susskind (2018).

[10] Esto no implicaría per se que renuncien a cualquier objetivo individual. Según Chandler ([1977] 1999), cuando los ejecutivos asalariados de carrera toman decisiones administrativas, prefieren políticas que favorezcan la estabilidad a largo plazo y el crecimiento de sus empresas sobre aquellas que maximizan los beneficios existentes, dado que la continuidad de sus organizaciones es esencial para su propia continuidad.

[11] Esta situación, incluso, se constata con posterioridad a la obra de Fayol (y bajo otras circunstancias). Véase, por ejemplo, la descripción que realizan Boltanski y Chiapello (2002) de las características de los managers en la década de los años 90 (especialmente, Primera parte, capítulo 1, punto 2).

[12] Para una descripción más detallada del proceso que lleva a subsumir el trabajo a los objetivos del capital, véase Zangaro, 2011.

[13] Díaz (2023) informa que entre las 500 mayores empresas norteamericanas en función de sus ingresos financieros identificadas por la revista Fortune (empresas “Fortune 500”), el salario promedio de los directores ejecutivos es de alrededor de 16 millones de dólares al año. Además, mientras que en los últimos 45 años estos salarios se han incrementado en un 146%, los del resto de las y los trabajadores lo han hecho solo en un 18%. En definitiva, el salario medio de un ejecutivo norteamericano equivale al de 399 trabajadores. En Argentina, los salarios son diferenciales en función del tamaño de la empresa: en las medianas, oscilan entre los 7.5 y los 14 millones; en las grandes, entre los 8 y los 20 millones (Michael Page, 2024). Es interesante comparar estos valores con el del salario mínimo dispuesto para septiembre 2024, que “alcanza” los 268.056,56 pesos (Godoy, 18 de septiembre 2024).

[14] La idea de la lealtad de los managers al capital (o de la falta de ella) es fuente de debate. Para una visión ordenada de esta discusión, ver Luci y Szlechter (2014).

[15] Para una revisión específica de la aplicación de la IA a la gestión de recursos humanos, ver Szlechter y Zangaro (2020).

[16] Es ilustrativo el caso de un grupo de trabajadores contratados por una empresa de IA para realizar “trabajo fantasma”, que consiste en tareas repetitivas necesarias para el entrenamiento de las IA tales como etiquetar imágenes o resolver captchas. Los trabajadores utilizaron motores de IA para realizar sus tareas y esta retroalimentación generó outputs erróneos por el uso de información falsa, que no fue previamente chequeada (Williams, 2023).

[17] Quedan pendientes reflexiones acerca de por qué se privilegian rasgos femeninos para estas creaciones.

[18] Para una revisión de las teorizaciones sobre el reconocimiento en el mundo del trabajo y sus prácticas en organizaciones posfordistas ver Zangaro y Szlechter (2022).

[19] Un ejemplo llamativo es el de la creación por parte de la Iglesia católica de una aplicación para guiar a sus fieles en la identificación de pecados y ayudarlos en la preparación para la confesión, lo que coloca a la función del sacerdote en un lugar complementario (Susskind y Susskind, 2018).

[20] Ver Statement on AI Risk. AI experts and public figures express their concern about AI risk. https://www.safe.ai/work/statement-on-ai-risk#open-letter.

[21] Ver Declaración de Bletchley de los países que asisten a la Cumbre de seguridad de la IA, 1 y 2 de noviembre de 2023, https://www.gov.uk/government/publications/ai-safety-summit-2023-the-bletchley-declaration/dbc58681-1b68-47e0-8e3f-f91435fdf8ce

[22] Para una historia del surgimiento, desarrollo y usos de las IA, ver Morozov (2024) y Sigman y Bilinkis (2023).