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 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 las herramientas de Análisis 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 (AI) ofrece la posibilidad de gobernar los procesos productivos, comunicativos y decisorios a través de algoritmos que toman decisiones racionales basadas en la información disponible. Por otro lado, los Macrodatos y las herramientas de Análisis 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 (IoT) proporciona las bases para la recreación de un ecosistema ciberfísico dinámico y extensible que, conformado por 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 los inversores para algoritmizar; es decir, para que los algoritmos acaparen el protagonismo tanto en el gobierno de la empresa 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 hace casi un siglo— 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.
Por otro lado, inquieta y mucho el sesgo sexista, homófobo o xenófobo 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 o el nativo sobre el extranjero. De este modo, los algoritmos se han convertido en un obstáculo para la erradicación 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 Lógistica 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, preocupa 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 seguir 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.
