Cómo Amazon utiliza la IA para Aplastar los Movimientos Sindicales
Desde escáneres de vigilancia hasta modelos predictivos, Amazon ha creado un sistema basado en IA para impedir que se organicen antes de que comiencen.
Cómo Amazon utiliza la IA para Aplastar los Movimientos Sindicales
Desde escáneres de vigilancia hasta modelos predictivos, Amazon ha creado un sistema basado en IA para impedir que se organicen antes de que comiencen
Por: Devansh, que es un escritor sobre IA, software y la industria tecnológica.
Aunque la tecnología y la IA están aumentando el ritmo de la innovación y el progreso, hay un trasfondo preocupante de que la industria tecnológica se está desplazando hacia el capitalismo de la vigilancia y la monopolización del poder. Esto se ha puesto de manifiesto en varios casos, como el de varias empresas tecnológicas que participan en la censura automatizada, la inversión de Y-Combinator en IA para talleres clandestinos, el aumento del número de startups dedicadas a la vigilancia masiva y la creciente apatía de los grupos supuestamente competentes digitalmente hacia la privacidad y la protección de datos.
Estas tendencias tienen consecuencias nefastas para las personas. El estudio, "Weaponizing the Workplace: How Algorithmic Management Shaped Amazon's Antiunion Campaign in Bessemer, Alabama" destaca uno de estos casos, en el que el gigante tecnológico Amazon utilizó múltiples técnicas de IA para luchar contra la sindicación laboral(si prefieres no leer el documento, puedes ver una buena cobertura aquí). Esto forma parte de un conjunto más amplio de técnicas utilizadas por el gigante tecnológico (y otros). En el siguiente artículo se hace un repaso de todo esto y se explican formas de luchar. Porque si no luchamos por nosotros mismos, nadie lo hará.
Un estudio revela que el interés de Amazon por la velocidad y la vigilancia provoca más lesiones entre los trabajadores de almacén, y esto son sus puntos clave:
Los trabajadores de los almacenes de Amazon están sufriendo lesiones físicas y estrés mental en el trabajo como consecuencia de la extrema atención que presta la empresa a la rapidez y la vigilancia omnipresente, según un estudio que, según sus autores, es la mayor encuesta nacional realizada a trabajadores de Amazon.
Casi el 70% de los empleados de Amazon que participaron en la encuesta afirmaron que habían tenido que tomarse días libres no remunerados por dolores o agotamiento sufridos en el trabajo en el último mes, mientras que el 34% había tenido que hacerlo tres o más veces.
Los datos se suman a una oleada de escrutinio en torno a la seguridad laboral de Amazon y el trato que da a los empleados de almacén.
Vamos a ello.
Resumen ejecutivo (TL;DR del artículo)
Este artículo analiza cómo Amazon ha desarrollado y desplegado uno de los sistemas de control laboral algorítmico más sofisticados del mundo, y lo que hará falta para desmantelarlo.
Esto es lo que tienes que saber:
La mano de obra de Amazon está gobernada por código, no por gestores
Amazon no depende de supervisores humanos para gestionar a sus trabajadores: utiliza una arquitectura integrada impulsada por IA y compuesta por escáneres, cámaras, sistemas biométricos y algoritmos de rendimiento. Este sistema supervisa la productividad en tiempo real, registra cada segundo de inactividad y puede activar automáticamente advertencias y despidos sin intervención humana.
La vigilancia no consiste sólo en observar, sino en controlar
"Dejé Amazon porque mi cuerpo ya no podía soportarlo. Si no mueves la caja, la siguiente persona la moverá. ... Están listos para saltar a la siguiente persona. Cuando alguien te mete en la cabeza esa idea de que eres tan fácilmente sustituible, estás más dispuesto a ignorar tus lesiones. ... Una de mis mayores preocupaciones era qué me iba a lesionar hoy".
- MELISSA OJEDA, EX TRABAJADORA DE ALMACÉN (ésta es una gran fuente para estudiar la situación con mucho detalle)
Todas las herramientas de la pila -desde los sistemas de Tiempo Fuera de Tarea (TOT) hasta las cámaras de IA y el reconocimiento facial- están diseñadas para moldear el comportamiento de los trabajadores. El objetivo no es sólo controlar la productividad, sino crear una atmósfera de miedo y aislamiento. El sistema impide activamente la formación de confianza y solidaridad atomizando los vínculos sociales, manipulando los horarios de los turnos y aislando algorítmicamente a los presuntos «organizadores».
"Además de utilizar de la A a la Z para enviar mensajes antisindicales (algo que Amazon tiene capacidad para hacer a través de notificaciones push, mensajes de texto y correos electrónicos), Amazon también utilizó una herramienta de envío masivo de mensajes de texto para enviar dichos mensajes. Este es un registro de la herramienta de envío masivo de mensajes de texto utilizada por Amazon que muestra un mensaje que la herramienta envió. En él se advierte de que el sindicato podría cambiar las prestaciones de los trabajadores por «el pago de las cuotas» porque «¡les facilita quedarse con tu dinero!». (NLRB 2021b, Prueba documental 66 del empleador)."
Amazon Q y la supresión predictiva son la próxima etapa
Con sistemas como Amazon Q, la empresa pasa de vigilar el comportamiento a predecir y suprimir la posible disidencia. Estas herramientas pueden integrarse en Slack, el correo electrónico, los datos del almacén y los rastreadores de sentimientos para predecir el comportamiento organizativo -hasta el individuo- e intervenir preventivamente. La propaganda antisindical personalizada, la elaboración de perfiles de riesgo y las tácticas de aislamiento ya son posibles y se están perfeccionando.
Lo que ocurra en Amazon no se quedará allí
Si el sistema de Amazon funciona -gestión automatizada, tácticas antisindicales predictivas y modelado del comportamiento impulsado por la IA-, se exportará. Escuelas, hospitales, empresas de logística y oficinas adoptarán los mismos principios. Lo que Amazon construye ahora es el prototipo de la futura gobernanza del lugar de trabajo en todos los sectores.
Según Wikipedia- "Amazon Rekognition es una plataforma devisión por ordenador desoftware como servicio (SaaS ) basada en la nube que se lanzó en 2016. Ha sido vendida y utilizada por varios organismos gubernamentales de Estados Unidos, entre ellos El Servicio de Inmigración y Control de Aduanas de Estados Unidos (ICE ) y la policía de Orlando (Florida), así como por entidades privadas." La Vigilancia como Servicio ya se está monetizando.
La resistencia debe ir más allá de las quejas: necesita estrategia
El artículo ofrece un libro de jugadas concreto que podemos utilizar para oponernos:
Envenenamiento de datos: Perturbar el entrenamiento algorítmico mediante ineficiencias coordinadas y aportaciones adversas.
Ofuscación visual: Utiliza la moda y los hackeos físicos para interferir en los sistemas de reconocimiento facial y de visión por ordenador.
Guerra legal: Presenta denuncias simultáneas sobre el GDPR, el trabajo y la transparencia de la IA en todo el mundo para desbordar los escudos legales de Amazon.
Objetivo financiero: Cuantificar el riesgo algorítmico de Amazon y presionar a los inversores institucionales sobre la responsabilidad a largo plazo.
Interrupción operativa: Organizar «flash mobs» de ineficacia y micro huelgas durante los periodos punta para golpear el flujo de cumplimiento y exponer la fragilidad.
La lucha no es contra la IA, sino contra quien la controla
No se trata de un rechazo a la tecnología. Es un rechazo a la dinámica de poder unilateral en la que los sistemas gestionan a trabajadores a los que no pueden ver, influir o resistir. El enemigo no es el algoritmo, sino la asimetría entre quienes escriben las reglas y quienes están sujetos a ellas.
Si Amazon rompe el trabajo con la IA, el modelo se vende en todas partes. Pero si los trabajadores rompen el modelo primero, el modelo se derrumba.
Un artículo, titulado “Amazon infringió la ley laboral federal al llamar «matones» a los organizadores sindicales de Staten Island e interrogar a los trabajadores”, explica lo siguiente:
Amazon tomó represalias contra los empleados por sus actividades sindicales en un almacén de Staten Island, según dictaminó un juez de la Junta Nacional de Relaciones Laborales.
La empresa también infringió la ley cuando un consultor de «evasión sindical» que contrató amenazó a los empleados y llamó “matones” a los organizadores."
Los trabajadores del almacén de Staten Island, conocido como JFK8, votaron a favor de afiliarse a un sindicato en abril de 2022.
Sección 2: La pila de control: La vanguardista pila algorítmica de Amazon para el seguimiento de los trabajadores
Amazon no tiene que enviar matones rompe-sindicatos al almacén. Envía código.
En el centro de la estrategia laboral de Amazon se encuentra una arquitectura de múltiples capas de control algorítmico. La empresa ha construido una pila de vigilancia y ejecución diseñada no sólo para optimizar la logística, sino también para impedir la solidaridad, fracturar la confianza y atomizar la resistencia.
Amazon no se preocupa en absoluto por sus empleados, es pura palabrería. Pedí que pararan el trabajo porque alguien quería saltarse un dispositivo de seguridad de una máquina clasificadora. Manament y seguridad me sobrepasaron. Me atacaron por ello. Siempre me he tomado la seguridad muy en serio. Nada en el mundo vale más que una vida humana. En Amazon les preocupa más que un paquete salga del edificio.
1. Escáneres, cuotas y tiempo libre (TOT)
«... los documentos relatan cómo Amazon controla la productividad de los trabajadores mediante un sistema que »genera automáticamente cualquier advertencia o despido relacionado con la calidad o la productividad sin la intervención de los supervisores." El sistema de Amazon también controla el «tiempo fuera de la tarea», o lo que denomina TOT. Si los trabajadores se toman descansos de escanear paquetes durante demasiado tiempo,el sistema genera advertencias que eventualmente pueden conducir a despidos."
-Fuente
Cada trabajador del almacén de Amazon es un nodo en un flujo de trabajo cuantificado. Los escáneres realizan un seguimiento de cada escaneado, artículo movido y cada segundo entre acciones. Si te pasas del «ritmo» establecido algorítmicamente, el sistema te señala. Las advertencias, la disciplina e incluso el despido suelen estar automatizados, sin tener que recurrir a la desordenada interacción humana.
Las cifras aquí son brutales: 5 minutos de «tiempo de intervalo» antes de que TOT empiece a contar. 30 minutos te dan un aviso. Una hora desencadena la cascada disciplinaria. ¿Dos horas en un solo día? El algoritmo te despide. No se necesita gestor. Es gestión automatizada por cola de ejecución.
Ahora Amazon afirma que se ha librado del TOT, pero la forma de llevarlo a la práctica parece un poco imprecisa: algunos trabajadores informan de que sus jefes son más comprensivos , mientras que otros afirman que se les sigue vigilando estrechamente.
Durante la campaña sindical de Bessemer, Amazon recurrió al «recorte algorítmico», que consiste en suavizar temporalmente la aplicación de la TOT para crear un falso alivio. Prácticas como ésta se utilizan para engañar a los trabajadores contra la consolidación, proporcionándoles zanahorias temporales y «pagarés».
2. Cámaras con IA y seguimiento biométrico
La vigilancia es total. Las cámaras montadas en el techo, los algoritmos de visión y el software de análisis del movimiento lo rastrean todo, desde la postura hasta la proximidad. La autoridad francesa de protección de datos lo consideró tan invasivo que multó a Amazon con 32 millones de euros por una vigilancia «excesivamente intrusiva» -.
"La AS francesa detectó varias infracciones del GDPR relativas a:
Gestión de existencias y pedidos de almacén:
Incumplimiento del principio de minimización de datos (artículo 5.1.c del RGPD).
Incumplimiento de la legalidad del tratamiento (artículo 6 del GDPR) al utilizar tres indicadores que son ilegales:
el indicador «ametralladora de estiba», que señala un error cuando un empleado escanea un artículo «demasiado rápido» (es decir, en menos de 1,25 segundos después de escanear un artículo anterior);
el indicador «tiempo de inactividad», que señala periodos de inactividad del escáner de diez minutos o más;
el indicador «latencia inferior a diez minutos», que señala períodos de interrupción del escáner de entre uno y diez minutos.
La SA francesa señaló que el tratamiento de estos tres indicadores no podía basarse en un interés legítimo, ya que conducía a un control excesivo del trabajador en relación con el objetivo perseguido por la empresa.
2. Horario de trabajo y evaluación del empleado:
Incumplimiento del principio de minimización de datos (artículo 5.1.c GDPR). El plan de trabajo en los almacenes, junto con la evaluación y formación del empleado no requieren el acceso a todos los detalles de los datos e indicadores estadísticos proporcionados por el escáner utilizado por el empleado e informados durante el último mes.
Incumplimiento de la obligación de información y transparencia (artículos 12 y 13 del RGPD).
Tratamiento de videovigilancia:
Incumplimiento de la obligación de información y transparencia (artículos 12 y 13 del RGPD).
Incumplimiento de la obligación de garantizar la seguridad de los datos personales (artículo 32 del GDPR)".
Sin embargo, cabe señalar que mientras las multas sigan siendo el principal castigo por mala conducta, las empresas se verán incentivadas a tratarlas «como el coste de hacer negocios», especialmente cuando el coste es una fracción de los ingresos generados por la empresa...
Este tipo de matemática es muy común en el clima, donde las empresas de combustibles fósiles reducen costes. La pérdida monetaria (que no tiene en cuenta la destrucción ecológica, para tu información) de un vertido ocasional es más barata que invertir en un transporte más seguro.
En las furgonetas de reparto, el sistema Driveri de Netradyne vigila a los conductores con cuatro lentes. ¿Bostezas? Señalizado. ¿Miras el retrovisor? Señalado. ¿Te rascas la cara? Eso es «conducción distraída». Los conductores deben firmar formularios de consentimiento biométrico: entrega tus datos de reconocimiento facial o entrega tu trabajo.
El uso de estos sistemas suele presionar a los conductores para que conduzcan de forma más agresiva para cumplir sus objetivos, lo que ha provocado varios problemas, cuya responsabilidad elude Amazon.
“Pero la promesa de Amazon de realizar entregas rápidas ha tenido un precio, en gran medida oculto a la opinión pública. Una investigación de ProPublica identificó más de 60 accidentes desde junio de 2015 en los que se vieron implicados contratistas de reparto de Amazon y que provocaron lesiones graves, incluidas 10 muertes. Lo más probable es que esa cifra sea una fracción de los accidentes que se han producido: Mucha gente no demanda, y los que lo hacen no siempre pueden saber cuándo está implicada Amazon, según muestran los registros judiciales, los informes policiales y las noticias.
Aunque Amazon argumenta que no tiene ninguna responsabilidad legal por el número de víctimas humanas, mantiene un férreo control sobre la forma en que los repartidores hacen su trabajo.
Sus nóminas las firman cientos de empresas, pero a menudo Amazon dirige, mediante una aplicación, el orden de las entregas y la ruta a cada destino. El software de Amazon hace un seguimiento del progreso de los conductores, y un despachador en un almacén de Amazon puede llamarles si se retrasan. Amazon exige que 999 de cada 1.000 entregas lleguen a tiempo, según las órdenes de trabajo obtenidas de contratistas con conductores en ocho estados.”
Esto no es distinto de cómo las empresas tecnológicas han eludido la responsabilidad por el trabajo infantil y otras violaciones laborales en el pasado argumentando que estas violaciones las realizaban sus subcontratistas y no ellas directamente.
3. La capa de vigilancia de los gráficos sociales
"Wiggin escribe que el estrés extremo cultivado en el almacén de Bessemer por la IA y la vigilancia algorítmica llevó a los trabajadores a agruparse en grupos de redes sociales para discutir las quejas y averiguar cómo eludir los contornos específicos de la vigilancia digital de Amazon.
Según el estudio, Amazon «dirigía un programa de vigilancia de redes sociales que controlaba más de 43 grupos de Facebook, la mayoría de los cuales eran nominalmente privados, así como numerosos sitios web [y] subreddits». También descubrió que «[e]l objetivo descrito del programa era “capturar” y categorizar las publicaciones de interés para una posible investigación, incluidas las que mencionaban quejas de los trabajadores de los almacenes y huelgas o protestas planificadas»".
Amazon vigila la comunicación dentro y fuera. La aplicación obligatoria De la A a la Z difunde propaganda antisindical disfrazada de actualizaciones para disuadir a los trabajadores de sindicarse.
La aplicación A to Z de Amazon puede enviar notificaciones push, mensajes de texto y alertas por correo electrónico con información importante, como cambios de horario y ofertas de tiempo libre voluntario (VTO). La imagen superior incluye notificaciones push enviadas a un trabajador del almacén de Bessemer unos meses después de que finalizara la campaña. Durante la campaña sindical, Amazon utilizó tanto A to Z como otra herramienta de mensajería de texto para enviar mensajes antisindicales a los trabajadores.
Los documentos filtrados muestran que el Centro de Operaciones de Seguridad Global de Amazon rastrea más de 43 grupos privados de Facebook, hilos de Reddit y cuentas de Twitter. Han contratado a agentes de Pinkerton para infiltrarse en grupos de trabajadores. Han publicado ofertas de empleo para «analistas de inteligencia» que vigilen las «amenazas de organización laboral».
Esto es el grafismo social convertido en un arma. No sólo vigilan tu trabajo. Están vigilando tu red.
4. Amazon Q y la supresión predictiva
Amazon Q puede ingerir datos de más de 50 herramientas empresariales: Slack, correo electrónico, registros de escáner, todo. No sólo vigila. Predice.
En Whole Foods, Amazon ha utilizado «mapas de calor» que puntúan el riesgo de sindicación en más de 24 factores: sentimiento del equipo, desempleo local e incluso diversidad racial (sus científicos de datos descubrieron que las tiendas menos diversas se sindican más).
Según The Verge:
Whole Foods, propiedad de Amazon, está utilizando un mapa de calor para rastrear las tiendas que pueden correr el riesgo de sindicarse, según un informe de Business Insider.
Al parecer, el mapa de calor utiliza más de dos docenas de métricas diferentes para rastrear qué tiendas de Whole Foods pueden sindicarse. El mapa de calor se centra en el seguimiento de tres áreas principales: «riesgos externos», «riesgos de la tienda» y «sentimiento de los miembros del equipo», según Business Insider.
He aquí algunos ejemplos de «riesgos externos», informa Business Insider:
Algunos de los factores que contribuyen a la puntuación de los riesgos externos son el número de afiliados al sindicato local; la distancia en kilómetros entre la tienda y el sindicato más cercano; el número de denuncias presentadas ante la Junta Nacional de Relaciones Laborales por presuntas infracciones de la legislación laboral; y un «rastreador de incidentes laborales», que registra los incidentes relacionados con la organización y la actividad sindical.
Otros factores externos son el porcentaje de familias del código postal de la tienda que viven por debajo del umbral de pobreza y la tasa de desempleo local.
He aquí algunos ejemplos de «riesgos de la tienda»:
Las métricas de riesgo de las tiendas incluyen la remuneración media de la tienda, la media de las ventas totales de la tienda y un «índice de diversidad» que representa la diversidad racial y étnica de cada tienda. Según los documentos, las tiendas con mayor riesgo de sindicación tienen menor diversidad y menor remuneración de los empleados, así como mayores ventas totales en tienda y mayores índices de reclamaciones de indemnización de los trabajadores.
Y he aquí algunos ejemplos de cómo se realiza el seguimiento del «sentimiento de los miembros del equipo»:
Los datos sobre el «sentimiento» proceden de encuestas internas a los empleados y «probablemente sean la primera puntuación que mejore en función de tus esfuerzos».
Estas medidas evalúan la opinión de los empleados sobre la calidad y seguridad de su entorno de trabajo y si se sienten apoyados y respetados, entre otras cosas. Los riesgos externos incluyen cosas como la distancia entre esa tienda Whole Foods y el sindicato más cercano, cargos presentados ante la Junta Nacional de Relaciones Laborales.
Amazon ya se ha opuesto antes a los esfuerzos de sindicalización de Whole Foods.
Con las capacidades de Q, Amazon podría:
Predecir la probabilidad de sindicación a nivel individual
Generar contenido antisindical personalizado a escala
Identificar «amenazas laborales» antes de que los trabajadores sepan que quieren organizarse
Autoajustar los horarios para aislar a los organizadores potenciales.
A medida que la IA se fortalezca, éste es un tema que seguirá perfeccionándose, creando en última instancia una «puntuación de agitador latente» al estilo de PsychoPass, que empezará a clasificar a las personas antes de que actúen. En esta fase, el desequilibrio de poder entre los individuos y los sistemas podría desviarse demasiado como para arreglarlo, así que tenemos que evitar realmente que esto ocurra.
El abuso sistémico se hace posible cuando los desequilibrios de poder se inclinan demasiado.
El sistema de opresión integrado
No son herramientas separadas. Son componentes de una arquitectura de control unificada en la que los datos de los escáneres alimentan métricas de rendimiento analizadas por IA que ajusta los ritmos de trabajo supervisados por cámaras que alimentan sistemas de visión por ordenador que marcan «comportamientos anómalos» que desencadenan investigaciones en las redes sociales que te identifican como un «riesgo».
Ésa es la nueva cara del control laboral. Tu lugar de trabajo es una red neuronal cuya función principal es acabar con la resistencia antes de que empiece.
Sección 3: Cómo ingenieriza Amazon la supresión
El control algorítmico de Amazon no consiste sólo en vigilar, sino en recablear el comportamiento humano a escala. Sólo los sistemas tontos se preocupan de pillarte organizándote. Una empresa tan comprometida con la excelencia como Amazon va más allá, construye sistemas que te impiden siquiera pensar en ello. Así, niños, es como se va más allá para los accionistas.
Cubramos ahora este sistema mágico
El miedo como característica, no como defecto
«Tenemos una crisis de lesiones y nos vigilan y te sientes como si estuvieras en prisión».
-Testimonio de un trabajador de Amazon, presentación ante la NLRB de Missouri
La arquitectura funciona mediante el terror calculado. Los trabajadores afirman gastar energía mental calculando si una pausa para ir al baño les hará sobrepasar los límites de la TOT.
Esto no es accidental. Como ya hemos dicho, Amazon hace un seguimiento del «sentimiento de los miembros del equipo» como factor de riesgo de sindicación. Cuanto más desdichados se sientan los trabajadores, más probable es que se organicen, por lo que el sistema mantiene un nivel preciso de miedo. Lo suficientemente asustados como para obedecer, pero no tan desesperados como para rebelarse.
La tendencia a nivel federal durante mucho tiempo ha sido debilitar las protecciones laborales
"Podría decirse que la última ley de derechos laborales realmente importante que se aprobó fue la Ley de Seguridad y Salud en el Trabajo [a finales de 1970]. La tendencia a nivel federal durante mucho tiempo ha sido debilitar las protecciones laborales en lugar de añadir otras nuevas."
Un estudio reciente del Centro para la Democracia y la Tecnología (CDT) examina lo que piensan los trabajadores sobre la gestión algorítmica y la vigilancia digital, que se han convertido en preocupaciones acuciantes con la aparición de la economía gig y el aumento del trabajo a distancia.
«Las empresas utilizan con frecuencia sistemas de vigilancia y gestión automatizada para acelerar el ritmo de trabajo, a menudo hasta niveles que amenazan la salud y la seguridad de los trabajadores», afirma el informe de la CDT.
"Algunas plataformas de economía gig utilizan algoritmos que reducen los salarios y dan lugar a pautas salariales impredecibles para los trabajadores. A los trabajadores se les imponen cada vez más normas de rendimiento opacas y arbitrarias y se enfrentan a medidas disciplinarias o al despido por no cumplirlas. Estas tendencias han seguido acelerándose a pesar de que los estudios indican que la supervisión electrónica no mejora el rendimiento de los trabajadores e incluso puede dar lugar a comportamientos laborales contraproducentes."
Fragmentación por algoritmos
La IA de programación de Amazon no sólo asigna turnos, sino que atomiza la solidaridad. El sistema puede detectar agrupaciones sociales a través de varias señales:
Qué trabajadores descansan juntos (datos de la cámara)
Quién habla con quién en la planta (seguimiento de proximidad)
Conexiones en redes sociales (vigilancia externa)
Patrones de TOT similares (correlación de comportamiento)
Una vez identificados, el algoritmo puede separar a los organizadores potenciales mediante «ajustes operativos»:
Asignándolos a turnos diferentes
Trasladándolos a extremos opuestos del almacén
Variando los tiempos de descanso para evitar la congregación
Creando patrones de flujo de trabajo que minimicen la interacción
La sindicación y la organización son procesos que requieren mucha confianza. Tener esta herramienta en el bolsillo les permite perturbar los esfuerzos de organización impidiendo estos vínculos.
La trampa de la opacidad
La naturaleza de caja negra de la gestión algorítmica crea indefensión aprendida. Los trabajadores no saben
Cómo se calculan los índices de productividad
Qué desencadena las advertencias automáticas
Por qué algunas infracciones se marcan y otras no
Si su jefe tiene poder para intervenir
Esta opacidad deliberada cumple múltiples funciones:
Los trabajadores no pueden burlar el sistema si no lo entienden.
La aplicación incoherente mantiene a todos en vilo
El algoritmo se convierte en una autoridad indiscutible
La dirección puede alegar que «lo hizo el ordenador» para eludir responsabilidades
Esto inyecta una especie de indefensión aprendida en los trabajadores.
"La aplicación móvil A to Z de Amazon automatiza parcialmente la gestión de los recursos humanos. Entre sus funciones se incluye un chatbot que se anima a los trabajadores a utilizar para obtener respuestas a sus preguntas y hacer solicitudes. Los trabajadores expresaron su frustración a la hora de obtener la información que necesitaban y de presentar solicitudes, en parte, porque «Todo se hace a través de la aplicación», como dijo un trabajador."
«Recorte Algorítmico»:
Como ya se ha comentado, se sabe que Amazon ha suavizado temporalmente las condiciones de trabajo para tentar a los trabajadores a votar en contra del sindicato.
El motor de la conformidad anticipatoria
"Hablaba con un joven delincuente y me contaba cómo trabajar [en el almacén] le recordaba a su estancia en la cárcel. Las pausas para comer realmente cortas, la exigencia constante. Para mí, hablando de la vigilancia, es casi como si te trataran como a un delincuente. Y lo que quiero decir con eso es que la vigilancia es constante. Y luego, cuando sales del edificio... tienes que quitarte el sombrero, registrar tus bolsas, etcétera, etcétera".
- TRABAJADOR DE ALMACÉN DE AMAZON, CAROLINA DEL NORTE
Los trabajadores se autocensuran no porque estén siendo vigilados, sino porque podrían estarlo. Esto crea una «conformidad anticipada»: la gente se vigila a sí misma más de lo que podría hacerlo cualquier fuerza externa.
Lo tratamos en profundidad en nuestra cobertura de Alexis Tocqueville.
Romper la solidaridad antes de que se forme
Para reiterar, el objetivo de la arquitectura no es atrapar a los organizadores, sino impedir que existan. Esta supresión se perfecciona, no mediante la violencia, sino mediante la arquitectura. Y los resultados son extraordinarios (si tienes muchas acciones de Amazon y no te preocupan cosas molestas como que los desconocidos tengan una buena calidad de vida).
Fuente: Oxfam.
Ahora bien, hay montones de historias sobre lo perjudiciales que son sus prácticas, y sobre cómo Amazon, que parece tener un gran amor por la IA Responsable, ignora constantemente las peticiones de los accionistas para que mejore las condiciones de los trabajadores. Pero creo que insistir en ello sería más propio de un «rage-bait» y repetir ideas de las que ya hemos hablado largo y tendido. Así que, en lugar de eso, hablemos de lo que podemos hacer para quemar estos sistemas hasta los cimientos. Al fin y al cabo, podemos pedirlo a la dirección, hacer peticiones en las redes sociales, hacer huelgas y celebrar pequeñas sesiones. Pero hasta que no se pida algo de verdad, todo esto no es más que suplicar a Amazon que cambie. Para lograr un cambio real, debemos tener manos de hierro bajo los guantes de terciopelo.
"Trabajar en Amazon es, no sé si alguna vez has visto ... Juego de Calamares. ... Es un trabajo degradante [con] esta vigilancia constante. Estás de pie constantemente. Muchos trabajadores... llevamos tanto tiempo de pie sobre esos duros suelos de hormigón que tenemos problemas lumbares. Tenemos otros problemas físicos en el cuerpo. Sólo en nuestras instalaciones, desde que se abrieron, cada tres días se llama a los primeros intervinientes. Y cuando digo que es como [el Juego del Calamar], ves a compañeros de trabajo, ves a amigos, algunos trabajadores tienen familiares, ves a familiares que se desmayan, que son sacados de sus instalaciones en camilla."
- TRABAJADOR DE ALMACÉN DE AMAZON, CAROLINA DEL NORTE
Sección 4: Cómo luchar contra el sistema de Amazon
Todo sistema complejo tiene puntos de presión, puntos ciegos y dependencias. Explotarlos no sólo es posible; es imperativo. No se trata de pedirlo amablemente.
Mientras negociamos, también debemos tomar medidas para que estos sistemas de control sean demasiado costosos, poco fiables y demasiado perjudiciales de mantener. Esto no requiere un cierre total; sólo hay que hacer que el sistema sea demasiado poco rentable para que merezca la pena. Y esto es mucho más factible de lo que algunos creen.
A. Interrupción Coordinada: Envenenamiento de Datos y Ofuscación Visual
Como dice el refrán, «basura dentro, basura fuera». Al alterar intencionadamente los sistemas, puedes crear picos de datos que hagan que el sistema tenga que ser constantemente reajustado y/o supervisado para ser útil. Ambos son procesos caros, y hace que sea más probable que las organizaciones los retiren.
Enjambres de TOT y «fallos estratégicos»: El sistema de «Tiempo Libre de Tareas» de Amazon es un objetivo principal. Imagina «oleadas de pausas para ir al baño» coordinadas en toda la instalación o breves pausas simultáneas para «revisar el equipo». No lo suficiente para provocar despidos masivos individuales, pero sí para inundar el sistema de anomalías. La IA grita «¡ineficiencia!»; los gestores humanos se atascan en revisiones interminables. El objetivo: corromper sus líneas de base de vigilancia, forzar anulaciones manuales y convertir la disciplina automatizada en una pesadilla logística. Se trata de aumentar su coste operativo de control.
Moda adversaria y camuflaje reflectante: Sus cámaras de IA se basan en el reconocimiento facial y el análisis de patrones. El uso de técnicas específicas altera los patrones normales, lo que hace que los sistemas sean menos fiables a escala. Hay dos formas de conseguirlo.
Algunos de vosotros conocéis las perturbaciones adversarias, que son técnicas que permiten hacer pequeños retoques en los datos de entrada. Estos retoques son funcionalmente indistinguibles para los humanos, pero estropean mucho los sistemas de IA.
Para una visión teórica detallada de las AP, consulta nuestro Análisis en profundidad - Cómo hacer jailbreak a un millón de Agentes de IA multimodales Exponencialmente Rápidos.
Las personas ajenas a Amazon pueden aplicar Perturbaciones Adversariales básicas a sus imágenes antes de subirlas a Internet. Utilizando un conjunto diverso y extenso de ataques, esto corromperá un gran conjunto de los datos de entrenamiento. Esto echará por tierra el entrenamiento de dichos sistemas de vigilancia, no sólo en Amazon, sino en todo el mundo.
Sin embargo, se trata de un proceso a largo plazo. Para los trabajadores de las fábricas, hay otras soluciones más rápidas. Productos sencillos como ropa que desvíe los infrarrojos, patrones de maquillaje diseñados para confundir el reconocimiento facial, o incluso simplemente «días de mal pelo» coordinados si eso despista a los escáneres biométricos. CV Dazzle es un ejemplo más antiguo de moda adversaria. Aunque los métodos modernos se adaptarán mejor a los ataques específicos, se siguen aplicando principios similares.
Teóricamente, estos ataques funcionan alterando los mapas de saliencia que los Modelos de Visión utilizan para clasificar los objetivos con eficacia. Aunque cada modelo tiene mapas de saliencia individuales, tienen bastante en común. Una de las áreas que estoy estudiando ahora es buscar técnicas que
Funcionen un número razonable de veces (~10% de aciertos, aplicados a escala es un MUY buen punto de partida. Cualquier cosa más, beso a quien se le ocurra el ataque).
De bajo coste, tanto monetario como de tiempo/energía.
Difícil de prohibir/regular.
Si alguno de vosotros quiere participar, enviadme un mensaje. Este campo requiere mucho ensayo y error, así que tendremos que contar con toda la mano de obra/recursos que podamos conseguir. Sin embargo, por difícil que sea, la tarea es factible. Y merece la pena hacerlo para proteger nuestra libertad.
" En una prueba en la que se utilizó un sistema de dos cámaras descrito en el artículo «Dodging Attack Using Carefully Crafted Natural Makeup», un individuo sin maquillaje fue identificado correctamente en el 47,57% de los fotogramas tomados. Con maquillaje aleatorio, esto descendió al 33,73%, y con un esquema de maquillaje diseñado intencionadamente aplicado, la persona fue identificada en sólo el 1,22% de los fotogramas."
B. Arma de la verdad: filtraciones y presión financiera
El secretismo es aliado de Amazon. La transparencia, especialmente la transparencia financiera sobre sus riesgos, es la nuestra.
Denuncia estratégica: el arsenal de la información privilegiada: Cada «mapa de calor», cuadro de mando SPOC o propuesta de supresión laboral de Amazon Q que se filtra es una bomba. Tenemos que cultivar y proteger a los informadores dispuestos a sacar a la luz la arquitectura de la supresión. Enmarca estas filtraciones no como empleados descontentos, sino como actores éticos que revelan un abuso sistémico.
La prima de riesgo algorítmica: hablar el idioma de Wall Street:
Olvida los vagos llamamientos éticos a los inversores. Cuantificemos el riesgo financiero de la pila de control de IA de Amazon. Encarece las prácticas de Amazon.
Dirígete a los inversores institucionales con:
Costes cuantificados de rotación (contratación, formación, pérdida de productividad)
Proyecciones de responsabilidad legal (multas GDPR, acciones NLRB)
Modelos de daños a la reputación
Riesgos de reducción de plantilla a largo plazo
Enfócalo en su lenguaje: «Las prácticas laborales de Amazon representan un riesgo sistemático no valorado». Enséñales las matemáticas.
C. Emboscada legal y reguladora global: Muerte por mil cortes
Amazon aprovecha una mano de obra global; la lucha legal también debe ser global.
Demandas multijurisdiccionales - Guerra legal coordinada:
No te limites a presentar una acusación ULP. Presenta docenas, en todos los estados y países. Ataca las infracciones del GDPR en Europa (y exige multas más elevadas ). Explota las nuevas leyes estatales sobre responsabilidad de la IA (Colorado, Nueva York). Centrarse en la opacidad algorítmica, los despidos automatizados sin revisión humana y el efecto amedrentador sobre los derechos de la Sección 7. El objetivo es una «muerte por mil cortes legales», haciendo que su modelo actual sea insosteniblemente caro y complejo de defender en todas partes.
Obligar a la IA Explicable (XAI) en la Disciplina Laboral: Esta es una reivindicación clave. Impulsar una legislación que exija
Registros de auditoría abiertos para las decisiones laborales automatizadas
Acceso de los trabajadores a los datos personales y a la lógica de las decisiones
Derechos de revisión humana de las acciones algorítmicas
Divulgación pública de las capacidades de vigilancia
La Ley de IA de Colorado es un modelo (felicitaciones a Colorado por centrarse en medidas importantes de IA y no en el bombo publicitario). Replicar y reforzar en todos los estados. Obliga a Amazon a explicar por qué despidió a alguien por 1 hora y 59 minutos de TOT, pero no por 1 hora y 58 minutos. El objetivo no es ganar todas las apelaciones, sino hacer que les dé pavor la idea de apelar.
D. Caos Operativo: Acción Directa y Sabotaje Algorítmico
La interrupción calculada puede exponer las vulnerabilidades del sistema y aumentar el poder de los trabajadores.
Flash Mobs de Ineficiencia - Cumplimiento Malicioso a Escala:
No huelgas, sino ralentizaciones tácticas del cumplimiento. Imagina a cientos de trabajadores en una instalación cumpliendo simultáneamente y con exactitud todas y cada una de las normas y protocolos de seguridad (a menudo contradictorios o ineficaces) durante unas horas. Trabajando al «ritmo» más lento permisible. Algunas tácticas específicas de coordinación para limitar el contragolpe:
Utilizar teléfonos desechables y aplicaciones encriptadas
Crear una negación plausible («Me encontraba mal»)
Documenta que seguir los protocolos de seguridad provoca ralentizaciones
Protege a los organizadores mediante la aleatorización
Huelgas y microhuelgas estratégicas durante los momentos de máxima presión:
Prime Day. Viernes Negro. Fiebre navideña del cuarto trimestre. Estos son los momentos de mayor tensión para Amazon. Los paros o huelgas coordinados a corto plazo en nodos logísticos clave durante estos periodos pueden tener un impacto enorme en sus operaciones y en sus resultados. Esto requiere una inmensa solidaridad y una sólida red de apoyo para los trabajadores participantes, pero el efecto multiplicador es innegable.
Junto a todo esto, algunas formas adicionales de atacar el sistema son
Denunciar en masa los problemas de seguridad a través de los canales oficiales, desbordando los sistemas de respuesta. De forma proactiva. Incluso problemas potenciales que podrían no serlo, pero la seguridad es lo primero :).
Jugar con las encuestas de sentimiento para provocar falsos positivos sobre el riesgo sindical. Utilizar un lenguaje codificado en constante evolución para impedir que los sistemas se pongan al día.
Coordinar el cumplimiento perfecto de cada norma de seguridad (cumplimiento malicioso).
Solicitar la revisión humana de cada decisión algorítmica.
El sistema asume que los trabajadores minimizarán la fricción. Añade fricción en todas partes. Haz que la máquina trabaje más que los humanos. Amazon puede tener recursos y talento para escalar las operaciones, pero al crear un «movimiento» constante dentro de su organización, la escala masiva del sistema actúa en su contra.
Esta no es una lista completa, simplemente un punto de partida. Si tienes algo que añadir o comentar, me encantaría oírlo.
Sección 5: Conclusión. Más allá de Amazon
Esto no es sólo una lucha por el alma de Amazon. Es una guerra por el futuro sistema operativo del trabajo.
Amazon no es único. Simplemente va por delante. Los sistemas que construye ahora -gestión algorítmica, supresión predictiva, obediencia automatizada por máquinas- pronto definirán el modelo global de cómo el capital gobierna el trabajo.
Si Amazon perfecciona el taller de explotación algorítmico, lo empaquetará, lo producirá y lo venderá a todos los empleadores de la Tierra. Hoy son los trabajadores de los almacenes los que están bajo la lupa. Mañana serán las enfermeras, los profesores, los camioneros, los programadores. Todos. Si funciona para Amazon, se extenderá. Si se rompe aquí, se puede detener en todas partes.
No se trata de nostalgia por el viejo sindicalismo ni de tecnofobia por la IA. Se trata del poder: quién lo detenta, cómo se aplica y si aún tenemos la capacidad de defendernos. El enemigo no es el algoritmo. Es la asimetría de poder: cuando una parte escribe el código, y la otra es escrita en él.
El futuro del trabajo y de la libertad ya se está escribiendo. Depende de nosotros decidir quién termina la frase.
Recordatorio- Este artículo es sólo responsabilidad mía. Todas mis conversaciones con empleados de Amazon en torno a la fecha de esta publicación son pura coincidencia y sobre temas no relacionados, como el espectáculo de mierda que es la disputa del título del Arsenal (masculino).
Nota: Agradecemos a Devansh su colaboración en este artículo, que es adaptado del suyo en inglés:
 | Una publicación invitada por
|
Muy interesante 😊