Walter Sosa Escudero Y Series y películas enmarcadas en el subgénero “workplace”

¿Compramos bitcoins? ¿A cuánto estará el dólar? El arte de las predicciones del economista y divulgador Walter Sosa Escudero
Sosa Escudero se sumerge en el mundo de los pronósticos y dice: “Pegarle, le pega cualquiera, a cualquier cosa. Convencer requiere más pericia”
Sebastián Campanario
"En el mundo de los negocios, el suertudo quiere hacerse pasar como talentoso", dice Sosa Escudero
Ocurrió hace trece años, en 2011. Por motivos que mezclan el azar con alguna pasión latente y hasta entonces desconocida para él mismo, la vida del economista Walter Sosa Escudero comenzó a desplegarse desde ese año por un doble carril: el de la academia, donde estaba inmerso hasta entonces, pero también el de la divulgación masiva, un territorio completamente nuevo e inesperado.
“Un periodista me sugirió ‘salir del closet’ de la academia pura, y en paralelo me invitaron a dar una charla TED. Empecé a escribir algunos artículos y Diego Golombek me convocó para incluirlos en un libro, Qué es (y qué no es) la estadística, en la colección que dirige en Siglo XXI, Ciencia que ladra. Y a partir de ahí no paré”, cuenta Sosa Escudero. El “no paré” es literal: lleva desde entonces 465 artículos o actividades de divulgación (los anota en una agenda) y cuatro libros más por la misma editorial: El lado oscuro de la Econometría, Borges, Big Data y yo, Big Data y Viajar al futuro (y volver para contarlo), que se distribuye en librerías por estos días. Big Data agotó nueve ediciones en varios países, lo que lo convierte en el principal divulgador de ciencia económica en habla hispana de la actualidad.
Pero la “salida del closet” no implicó dejar su faceta anterior, sino todo lo contrario. En el terreno académico fue elegido mejor profesor de todo el campus en Udesa, donde da clases, y también en el PhD de la Universidad de Illinois, donde es profesor visitante. Presidió la Asociación Argentina de Economía, el departamento de Economía de San Andrés, recibió los premios Konex y Houssay (entre otros) y es un autor frecuente de papers para los mejores journals de econometría del mundo.
Sosa Escudero vive en el barrio de Núñez junto a su mujer, Mercedes Iacoviello (economista, experta en gestión pública y en intervenciones asistidas con perros), con su hijo Alejandro y con tres perros rescatados. Cuando quiere distraerse de su producción ultraprolífica en divulgación y en el campo académico, agarra la guitarra. “Yo no soy un guitarrista frustrado, sino fracasado. Es decir, lo intenté y no me salió. El frustrado se persigue preguntándose ‘cómo le hubiese ido si…’, yo no tengo esa carga. Estudié añares guitarra clásica con los mejores maestros argentinos, que no nombro para no hacerles pasar papelones. Me conformo con tocar en casa, con subir algún que otro video y con involucrarme en algún que otro proyecto musical”.
"Si te pronostico que el dólar sube (o baja), lo que importa no es el pronóstico per se, sino si esta información es capaz de ayudarte a tomar una mejor decisión (comprar, vender, no hacer nada)", dice
Su último libro, de tapa roja (todos sus trabajos editoriales se publican en un color llamativo), trata sobre el mundo de los pronósticos. Lo hace, como siempre (pero cada vez mejor), con una extrema rigurosidad técnica y con historias que involucran a expertos en la materia y también a figuras famosas de otros campos (Mirtha Legrand, Spinetta, Pedro Aznar, el Pulpo Paul, Messi y, por supuesto, Borges, entre muchos otros).
La entrevista comienza por esta última novedad editorial, pero abarca otros tópicos, como su método de aprendizaje, si hay avances en la ciencia económica, los cisnes negros, el deporte, Milei o la maldición del premio Martín Fierro revelación.
–Ya que investigaste tanto sobre pronósticos, arrancamos con preguntas fáciles: ¿Cuánto va a estar el dólar el mes que viene? ¿Compramos bitcoins? ¿Cómo le va a ir a Milei en las elecciones de 2025?
–Voy por partes: 1) $1180, 2) No, 3) Bien. Mi curso de pronósticos (para estudiantes de negocios) justamente arranca con preguntas de este tipo. De hecho, estas (o algunas parecidas) se las hice en la primera clase. El punto que quiero hacer es que no importan tanto los pronósticos, sino su capacidad de convicción. Es decir, si te pronostico que el dólar sube (o baja), lo que importa no es el pronóstico per se, sino si esta información es capaz de ayudarte a tomar una mejor decisión (comprar, vender, no hacer nada). El partido de los pronósticos no es de “pegarle a los resultados”, sino hacerlo con alguna convicción o sistemáticamente. Entonces, lo importante de hacer pronósticos tiene que ver con justificarlos, con experiencia, con explicaciones con autoridad bien entendida. Pegarle, le pega cualquiera, a cualquier cosa. Convencer requiere más pericia. Si yo me paro al lado de una ruleta y suelto números al azar, le voy a “pegar” al resultado no por pericia ni experiencia, sino por suerte.
Sosa Escudero lleva 465 artículos o actividades de divulgación y cinco libros
–¿Cuál es el sector o la disciplina que mejor avanzó con predicciones?
–Los sectores en donde los límites a la capacidad de pronosticar estaban dados por los datos o la capacidad algorítmica. El transporte, la meteorología de corto plazo, una buena parte del marketing, la medicina, son buenos ejemplos. Por caso, hace treinta años la predicción de “cuánto tardo en ir de Buenos Aires a La Plata” era muy errática, dependía de si conocías el camino apropiado, de si había accidentes, piquetes, etc. Ahora, con Google Maps o Waze, el pronóstico es tremendamente confiable, con una precisión de minutos. Esto se debe al crecimiento brutal de la cantidad de datos de transporte (los recorridos disponibles prácticamente en tiempo real) y la capacidad de los algoritmos de procesarlos, optimizar y producir una ruta óptima y un pronóstico.
–En el otro extremo, ¿qué tipo de pronósticos son ajenos a los avances en Big Data e IA?
–Bueno, seguimos sin saber cuánto va a valer el dólar a fin de año, quién será el próximo presidente, quién va a ganar el próximo mundial, cuándo terminara el conflicto bélico en Medio Oriente, si va a llover el 31 de diciembre a la noche. Estos fenómenos son muy difíciles de predecir por dos razones. Primero, algunos surgen de fuertes interacciones estratégicas. Es decir, los precios tienen que ver con lo que hagan compradores, vendedores, el propio Estado y de lo que mutuamente crean que el resto hará. Esto introduce un fuerte elemento azaroso y es lo que explica porqué es difícil predecir resultados deportivos, financieros o políticos. La dificultad en la predicción de largo plazo en el tiempo tiene que ver con otra cosa, con las brutales complejidades y no linealidades detrás de los fenómenos meteorológicos. El problema con la economía o la política es que en meteorología, a las nubes les importa un pito lo que opinan los meteorólogos, pero para los mercados es crucial lo que hacen u opinan los analistas.
–Un creativo usa la analogía de los siete amagues que se comió un defensor top croata en el Mundial, por parte de Messi, para hablar de las tendencias tecnológicas que supuestamente se iban a comer la cancha y luego no pasó nada. ¿Qué pasa con las predicciones en tecnología?
–Comparto la idea de que, paradójicamente, en muchas circunstancias, en particular en lo que hace al impacto de la tecnología, se trata de cuestiones esencialmente impredecibles o, en todo caso, que hay que proceder con mucha cautela cuando se estudian fenómenos aislados como el alcance del ChatGPT o la impresión 3D. La naturaleza revolucionaria de muchas tecnologías es más bien una caracterización ex post, con el diario de mañana. Los españoles no se levantaron el 1ro. de enero de 1493 al grito de ¡Entramos en la Edad Moderna!, cuestión que quedó clara cuando el análisis y la historia logró separar la señal del ruido.
"Hay que proceder con mucha cautela cuando se estudian fenómenos aislados como el alcance del ChatGPT o la impresión 3D", dice
–Tenemos un presidente que en sus mensajes en redes sociales habla de “ruido blanco”, “procesos estocásticos” y usa mucha terminología de estadísticas. ¿Tenés relación con Milei?
–El Presidente acude a muchos “artefactos” de la economía académica: autocorrelación, ruido blanco, punto fijo, el teorema de Arrow-Debreu o el principio de revelación. Me parece que es más una cuestión comunicacional. A mí, como docente, me viene bárbaro porque cada vez que menciona un tecnicismo, me da letra para discutir con mis alumnos. Lo conozco muy poquito, de la profesión, siempre nos tratamos con mucho respeto, como intenta ser mi estilo con todos mis colegas.
–Siempre mencionás mucho a Borges en tus libros, y este nuevo no es una excepción.
–En su lúcido ensayo Kafka y sus precursores, Borges se pregunta si realmente tiene sentido hablar de precursores de Kafka. Borges argumenta que es la existencia del mismísimo Kafka lo que indica quiénes fueron sus precursores. Entonces, la “temporalidad” antecesora de sus precursores es una especie de artificio, porque no podrían haber existido de no haberlo hecho Kafka. Dicho de otra forma, lo de los precursores de Kafka” es una historia que tiene sentido si es contada “de adelante para atrás”. En lo que refiere a los pronósticos, lo de Kafka ilustra un yerro predictivo habitual: porque puedo contar una historia coherente después de que un evento sucedió, entonces podría haberlo predicho. Así se habla de “el argentino que predijo la crisis” (o el Covid, o la elección del Papa Francisco) porque alguien puede racionalizar un evento atándolo a otros que ocurrieron antes. Esto es predecir con el diario de mañana. Los precursores de Kafka aparecen después de Kafka, no antes. Ahí está la genialidad del relato de Borges.
–¿Y qué opinás de los pronosticadores de “grandes arcos” históricos (Harari, Toffler, etc)?
–Volvemos sobre la tensión entre pronósticos y pronosticadores. Lo interesante de Harari, Toffler, de Malthus, Marx y, si vamos al caso, Acemoğlu (NdR: uno de los premios Nobel de Economía 2024), no es el pronóstico de largo plazo en sí mismo, sino que esos pronósticos abren la puerta para pensar en fenómenos profundos que determinan el largo plazo, como la demografía, la tecnología o las instituciones. Ahí radica el interés de estos pensadores de “grandes arcos”, en invitarnos a pensar grande.
–Y hablando de “arcos”, ¿qué fue de la vida del Pulpo Paul?
–En el proceso de elaboración de mi libro me he tomado el trabajo de perseguir el derrotero del Pulpo Paul, una injusta víctima del arte y la ciencia de los pronósticos. Y, para ser justo, también indagué en las vidas del cerdo Mystic Marcus, el puercoespín León, el hipopótamo Petty, el conejillo de indias Jimmy, la cotorra Mani, el chimpancé Pino, el potamoquero Apelsin y otros pobres bichos que, luego de algún acierto predictivo y sus consabidos 15 minutos de fama, fueron condenados al olvido. Es todo muy triste. Fueron los “perra Laika” de la ciencia de los pronósticos. Justicia para ellos, ya.
El pulpo Paul y sus predicciones
–Si te menciono el concepto “cisne negro”, ¿fruncís el ceño o ponés cara de entusiasmo?
–Je, cara de entusiasmo, pero con un par de dedos cruzados. Primero, lo bueno. La idea de “cisne negro” tiene que ver con eventos de extraña frecuencia que terminan teniendo una gran importancia, como la elección del Papa Francisco y, si vamos al caso, la mera creación del Universo. Pero “lajente” (como está de moda decir en las redes sociales) tiende a catalogar a cualquier cosa improbable como cisne negro. Me explico. Un cisne blanco de 25.432 plumas es tan raro como uno negro. La enorme diferencia es que uno está “cerca” de los otros cisnes y el otro, no. Ambos son raros, pero de una rareza completamente distinta. Uno es un cisne negro (muy diferente a todos los otros), el otro es un cisne poco frecuente, pero negro, no. Vamos a un ejemplo más concreto. ¿Fue Milei un cisne negro? Más o menos. Que haya aparecido exactamente Javier Milei es muy raro, no sé si alguien lo vio, digamos, cinco años atrás (como presidente, digo). Ahora, la irrupción de un candidato “outsider”, extrapartidario y anti establishment sí estaba dando vueltas hace tiempo.
–El futurólogo Matt Clifford dice que “aumentó la varianza de la realidad”, producto de la mayor complejidad en el mundo que nos rodea. ¿La complejidad explica los mayores pifies en pronósticos?
–Como hubiese dicho mi querido amigo y colega Kike Kawamura: “definamos complejidad”. Si “complejo” es impredecible, la aseveración es tautológicamente correcta. Pero, como conté antes, la mayoría de las impredecibilidades de la economía, el deporte, las finanzas o la política tienen que ver con que surgen de interacciones estratégicas, donde la impredecibilidad aparece no por complejidad o impericia, sino por la propia dinámica del fenómeno en cuestión. Por ejemplo, esta hiperdemostrado que los arqueros (o pateadores) introducen altas dosis de azar en lo que hacen, no por toscos o inexpertos, sino por lo contrario: no quieren dar ventajas, no quieren que “les saquen la ficha”. En el libro cuento que, por más de lo que diga el folclore, los penales son impredecibles. Pero no hay ninguna complejidad detrás de los penales, son estrategia: las acciones de los arqueros están explícitamente diseñadas para ser impredecibles. Si a todo este despelote lo llamamos “complejidad”, Clifford tiene razón. Pero el tipo de complejidad que hay en predecir el clima es de una naturaleza completamente distinta del que se esconde detrás de la política, la economía o el deporte. En embocar un tiro al aro hay una complejidad que tiene que ver con el control del cuerpo, un ruido inesperado, el viento, etc.
–En su libro Una mente brillante, sobre la vida de John Nash, Sylvia Nasar dice que en los últimos años el Nobel de Economía se da siempre a tres candidatos porque no hay nadie con mérito “entero” para ganarlo, lo cual puede indicar un estancamiento en la ciencia económica. ¿Estás de acuerdo con esa visión?
–Me parece que la ciencia económica se ha vuelto sanamente mas empírica. Creo que fue Martin Eichenbaum el que una vez dijo que “la economía se salteó demasiado rápido su etapa inductiva” y confió el estudio de las cuestiones causales a derivaciones de modelos teóricos un tanto flojos de papeles. Los últimos años han mostrado que ambos componentes, teóricos y empíricos, no solo pueden, sino que deben coexistir. Pronostico una sana vuelta de péndulo a la buena teoría, quizás como reacción “meta-analitica” a la brutal profusión de estudios empírico. Y ahora me doy cuenta que no pude evitar hacer un pronóstico. Son gajes del oficio….
–Melina Furman, experta en educación, que fue colega tuya en San Andrés, tenía este concepto de “aprender liviano”, sin pretender ser un experto en algo, por el puro placer de hacerlo. ¿Qué cosas seguís aprendiendo y cuál es tu método?
–Estadística, econometría, matemática y música, siempre. Esas son las cosas que estudié más o menos sistemáticamente y soy metódico. Tengo planes, rutinas, procedimientos que implemento de manera permanente. Pero también me engancho aprendiendo “cosas raras”, para lo que soy muy impulsivo y asistemático, no me planteo para qué sirve ni cómo voy a hacerlo, lo hago y punto. Cosas que he aprendido en los últimos años: diseño gráfico, construcciones con regla y compás (soy fanático de la geometría), fotografía (voy y vengo con eso), caligrafía (lo hago desde pequeño). Como verás, todo muy útil.
Mirtha Legrand, un clásico en los libros de Sosa Escudero
–Citás en todos tus libros y en muchas notas a Mirtha Legrand, ¿qué nos enseña la diva de los almuerzos en TV sobre probabilidades?
–Un clásico de mis libros, la Señora. Dos cosas. Primero que los sesgos que se pueden corregir o predecir no son tan malos. En su coquetería, Mirtha se quitaba edad, es decir “mentía”, entre comillas. Esto crea un sesgo, pero de fácil corrección. Segundo, que más allá de lo que diga de su edad, todos los años cumple un año, ahí no miente. Esto parece una tontera, pero ilustra un fenómeno crucial en la ciencia de datos: las herramientas se juzgan a la luz del propósito que las convoca. En línea con lo de Mirtha Legrand, un reloj que alguien se olvidó de ajustar cuando bajó del avión en un huso horario distinto hace mal una tarea (indica la hora equivocada), pero sigue midiendo perfectamente el paso del tiempo. ¿Sirve este reloj? Para decir qué hora es, no, para medir el paso del tiempo, sí.
–¿Por qué decís que se mejoró mucho en pronósticos deportivos?
–Es un tema delicado, casi que le dedico un capítulo entero en mi libro. El fútbol profesional tiene un costado muy fácil de predecir, por ejemplo, “los mundiales los ganan más o menos siempre los mismos seis países” o “va a haber un tapado que va a llegar lejos,” y otro complicadísimo: quién va a ganar el mundial o cuál va a ser ese “tapado”. En lo primero se ha mejorado mucho; en lo segundo, casi nada. El fútbol tiene una quirúrgica mezcla de predecibilidad. Si fuese más predecible, sería un embole, como ver jugar profesionales contra un combo amateur fuera de estado físico. Si fuese menos predecible, lo mismo, sería como ver un campeonato de tirar una moneda al aire y ver si sale cara o ceca.
–¿Qué lección deja la “maldición del Martín Fierro revelación”?
–La cuestión del Martín Fierro revelación refiere al problema del “regresión a la media”, uno de los fenómenos peor comprendidos de la ciencia y la estadística. La “maldición” dice que ganar el premio predice fracaso. Es “retornar a la media”. Acá el punto es que tener una performance descollante al principio pudo haber sido por talento o también por suerte. Si lo único es la suerte, es medio obvio que cualquiera que haya tenido una actuación descollante, al año siguiente no la tendrá. El aparente “retorno a la media” es una mera consecuencia de que el azar es más relevante al principio de una carrera, cuando hay poca información, que al final. No hay tal cosa como “la maldición del Martín Fierro a la trayectoria”, porque en esa circunstancia ya se separó la suerte del talento. ¿Todo lo que sube baja? No, depende de qué lo haya hecho subir. En su momento, Oscar Martínez ganó el Martín Fierro revelación, y siempre quedó “arriba”, no porque la maldición no se cumplió, sino porque nunca existió y lo único que prevaleció (antes y después) fue su talento.
"El futuro de los pronósticos tendrá un enorme componente de datos e inteligencia artificial", dice
–Hay un chiste de economistas que dice que la meteorología se inventó para que los pronósticos en economía parezcan certeros. ¿Qué está pasando con las predicciones en esta disciplina?
–Siempre aparece “la encuestadora que mejor le pegó a la inflación” o similar. Lo cual, una vez más, tomado literalmente, es una obviedad. Digo, si esta encuestadora puede explicar cómo lo hizo, o mostrar un historial de buenas predicciones, es una cosa. Ahora, si solo le pegó, es otra. Lamentablemente, en el mundo de los negocios y la economía el suertudo quiere hacerse pasar como talentoso. No sé quién tiene ganas de escuchar al ganador del Quini dar una charla TED de “cómo convertirse en un hábil seleccionador de números”. Es muy difícil evaluar predictores a través de sus predicciones, ni hablar cuando son pocas o esporádicas.
–Pregunta final, algo obvia, sobre metapredicciones: ¿cuál es el futuro de los pronósticos?
–El futuro de los pronósticos tendrá un enorme componente de datos e inteligencia artificial, pero también de la gran capacidad de la ciencia tradicional para pensar escenarios alternativos, hayan ocurrido o no. La IA y los datos andan bárbaro cuando predecir es extrapolar o interpolar. Cuando se trata de “ver qué pasaría si” la ciencia tiene notorias ventajas. En encontrar rutas explicativas (no solo patrones) a la ciencia le es fácil (y confiable) construir mundos paralelos para ver qué pasaría en cada uno de ellos. Para la IA o big data, es un ejercicio fácil predecir cuántos autos pasarán a las 11 de la mañana de un viernes de sol del mes de diciembre. Pero lo mismo en la circunstancia de haber un carril adicional, es muy difícil, porque big data no ve “la” información necesaria para sacar esta cuenta: qué harían los que no usan la autopista. La ciencia dispone de una enorme batería de artilugios para pensar y medir contrafacticamente, desde los experimentos que validan el uso de los remedios a los sofisticados modelos de la meteorología que sostienen a la aviación comercial. Son complementos, no sustitutos

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Difícil de predecir, el distópico futuro laboral se mira por TV
Las series y películas enmarcadas en el subgénero “workplace” predicen un escenario tan estremecedor como conflictivo
Malen Lesser
En "Severance" los personajes se someten a un procedimiento quirúrgico que instala un dispositivo para fragmentar sus memorias, creando así dos conciencias distintas: el “innie” (versión laboral del individuo) y el “outie” (su yo fuera de la empresa)
Una persona podrá enviar a su gemelo digital a una o varias reuniones por zoom a la vez para ahorrar tiempo y negociar, por ejemplo, con 10 proveedores, procesar la información más rápido y decidir eficazmente. No es un pronóstico. Es lo que el CEO de Zoom acaba de anunciar e inunda los portales de noticias. Cuando lo idearon, estimaron que lograr esa tecnología llevaría 5 o 6 años. Solo llevó 4 meses. Los acontecimientos de este tipo se precipitan: el vértigo es enorme.
Por eso, que las series y películas que abordan el tema del empleo, sobre todo en el futuro, sean tan atractivas para el espectador tenga, quizá, una explicación simple pero profunda: todo en torno al concepto de trabajo nos interpela porque es una idea en drástica transformación. La tecnología en general y la Inteligencia Artificial (IA), en particular, irrumpieron con una velocidad desconocida en el mundo del trabajo. Y a la luz de estas noticias, ya no suena tan disparatado almacenar nuestra personalidad en la nube, tal como lo imaginan series como Upload (2023).
"The Office" muestra un contraste interesante con las series workplace de hoy, el personaje Michael Scott (Steve Carell) trabaja en la empresa que lo definía
“Después de la pandemia y su tinte distópico hubo un giro hiperrealista en la producción de series: lo vemos en variedad de formatos, desde el boom de los docu-series, hasta las opciones distópicas que ya no recurren a imaginar dragones, zombies o pura ficción, sino que trabajan más con lo real o lo que podría ser perfectamente posible en un futuro semi cercano”, puntualiza Ricardo Esteves, docente de la UBA e investigador sobre biopoder y tecnociencia en el Instituto Germani. “Pasamos de The Walking Dead o Game of Thrones a tratar con la realidad porque ésta por momentos supera la ficción – resalta Esteves–, poniendo en juego dinámicas y tensiones reales. La audiencia pedía un gran vuelco realista en lo audiovisual”.
Un repaso veloz nos lleva a pensar en series que plasman nuevos ámbitos, problemáticas y dinámicas laborales como We Crushed (2022), que cuenta la historia real de Adam Neumann, el fundador del espacio de coworking WeWork, y retrata la cultura del trabajo ligada al amor, la experiencia placentera y la ludificación del trabajo, o The consultant (2023), que relata la intervención de un siniestro personaje en las oficinas de una empresa, contratado por la dirección del negocio para salir de una crisis, a cualquier precio, eliminando –como en un juego– los obstáculos en el camino.
La cinematografía acompañó con películas como la premiada Nomadland (2020), con Frances McDormand, que muestra cómo grandes empresas como Amazon lucran con la nueva clase de trabajadores desplazados y precarizados, al igual que Emily la Criminal (2022), una trabajadora de delivery endeudada que trabaja todo el día, pero aun así no logra sobrevivir y decide delinquir o la pionera The Assistant (2019), sobre el abuso sexual laboral.
¿Pero qué nos dicen estas producciones? Horacio Banega, docente, investigador, actor y dramaturgo señala: “Desde varios puntos de vista los relatos se están haciendo cargo de interrogantes que las instituciones no están pudiendo abordar. Lo vemos en series como Carol y el fin del mundo (2023), que es una historia animada en donde una oficinista sigue con su horario laboral pese al evidente apocalipsis que la rodea”.
Hasta aquí, el trabajo es una dimensión social esencial de la vida de las personas, en las que se apoya buena parte de la identidad de las personas. Pero ésto también está en cuestión. The Office (2005), un éxito de nueve temporadas, muestra un contraste interesante con las series workplace de hoy.
La célebre Frances McDormand protagoniza el drama social "Nomadland"20th Century Studios
“Además de la diferencia por su tono mordaz que estuvo de moda desde los inicios de la sitcom, si nos enfocamos en la identidad del trabajador se puede marcar otro gran giro retórico –señala Esteves–. Para el personaje Michael Scott (Steve Carell) trabajar en su empresa lo definía como un vendedor de papel, en cambio para Mark (Adam Scott), el protagonista de Severance (2022), su trabajo en Lumon Industries no lo define o identifica, su rol está literal y completamente disociado de su vida personal, nada de su trabajo lo caracteriza. Al punto distópico de que en realidad es un cyborg”.
¿Es allí adonde nos lleva la tecnología?, preguntan desde Severance. El personaje se presta a un procedimiento quirúrgico que instala un dispositivo para fragmentar sus memorias, creando así dos conciencias distintas: el “innie” (la versión laboral del individuo) y el “outie” (su yo personal fuera de la empresa). Cuando está trabajando, ignora todo de sí mismo del lado de afuera, y viceversa.
“Las plataformas discuten qué es el trabajo, qué ponemos en juego para trabajar (el intelecto, lo automático, lo humano, la lealtad, la información), cómo nos define, si se nos paga por la mente, el tiempo, el cuerpo –reflexiona Banega–, en definitiva, abre las infinitas aristas del tema a la luz de un panorama muy incierto, con avances difíciles de predecir”.
Por su parte, el especialista en estrategia, identidad de marcas y reputación digital Maximiliano Del Intento Ortiz de RepLatam, advierte que el futuro ya llegó: “Decimos me quedé sin señal o no tengo batería. El celular está totalmente incorporado en lo que somos, es una extensión del cuerpo –comenta–. Cuando la interfaz que conecta la parte tecnológica con la parte humana deje de depender de un gesto, más lento que el pensamiento, cuando intervenga la inteligencia artificial alimentada de la repetición de decisiones o comportamientos que lee como información para asistir, y pueda mejorar en predecir lo que queremos, las respuestas van a ser mucho más inmediatas, la interconexión más profunda y la fusión inevitable”.
Así aparecen las preguntas sobre la manipulación de los datos, la cuestión sobre los derechos, entre otras cosas. “Es por eso que las representaciones audiovisuales ensayan las respuestas –subraya Del Intento Ortiz–. Las plataformas detectan que es un tema ineludible de la época: por lo que se vaya a pagar o cobrar en el futuro empieza a ser difuso. ¿Qué es lo valioso? ¿Cómo está involucrada la identidad en ello? ¿Hay una identidad que escape a lo digital? Lo cierto es que todos tenemos una imagen digital, internet dice algo sobre nosotros, tenemos billeteras virtuales, datos biométricos... La identidad es una sola, decir digital ya está de más”.
Banega trae algunas definiciones clásicas para aportar a la discusión. “Más allá de la definición de la RAE como ocupación retribuida, o de la perspectiva materialista que distingue el trabajo porque produce un cambio en la materialidad para que aparezca un producto o mercancía, lo cierto es que desde el liberalismo económico de Smith hasta acá, el trabajo está entendido como aquello que da buena parte de sentido al existir del hombre. Y es justamente aquello lo que se muestra alterado: la relación entre el trabajo y el sentido de la vida es lo que problematizan todas estas series por el embate de la innovación: que la tecnología sea la continuidad del cuerpo y que amplifique las posibilidades de trabajar”, dice.
Y continúa: “Trabajar desde cualquier ámbito o trabajar más velozmente y mejor hace que estemos constantemente trabajando y que seamos nuestro propio insumo de trabajo. Y no hace falta irse a las distopías, también podemos señalar series como The Bear (2022), en donde la presión, la falta de descanso y la obsesión son parte de las dinámicas del nuevo capitalismo de plataformas”.
En ese sentido, el dramaturgo agrega: “Es inevitable hacer una reflexión en torno a la Escuela de Frankfurt y Theodor Adorno cuando señala que toda la tecnología que nos iba a liberar en realidad nos oprime. Íbamos a tener tiempo de ocio y es justamente allí que multiplicamos las actividades y en la misma unidad de tiempo, en vez de descansar hacemos tres cosas a la vez. Es el infierno de la tecnología del trabajo mientras que nos prometía la felicidad ¿Y si la esencia humana en vez del trabajo puede ser el deporte, o tirarse en la arena y no producir nada? Aparece así la idea del salario universal, como bien explica el tecnólogo argentino Santiago Bilinkis, asignado solo por existir, porque quedará poco trabajo con la IA. Todo está en crisis. Incluso la necesidad de producción, que bien pueden solucionar los robots”.
En síntesis, las series muestran que el mundo del trabajo ya no existe como hace 30 años, lejos quedó la vida laboral que retrató la celebrada Mad Men (2007).
Andrés Marafioti se especializa en machine learning. Desarrolla algoritmos y modelos estadísticos para sistemas de computación. Instalado en los Estados Unidos y trabajando para Hugging Face, desarrolló, entre otros proyectos, un chatbot open source con “personalidad” y voz femenina al mejor estilo Her (2013), la película de Spike Jonze. Junto a su equipo detecta tendencias en tecnología como oportunidades para generar impacto y democratizar el acceso a la inteligencia artificial. Por ello, ve de cerca las maneras en las que operan las máquinas y la relación con las personas que trabajan con ellas.
Uno de los grandes éxito, "The Bear", muestra la presión, la falta de descanso y la obsesiónStar+
También es fan de las series que retratan estas cuestiones, como The Playlist (2022) –sobre la creación de Spotify– o Silicon Valley (2014), de las que dice: “Ambas muestran la dualidad entre las empresas más grandes, con más estructura y personas, más establecidas, en donde todo es más difícil de armar, más lento y las empresas más chiquitas, dinámicas, en donde todo se hace artesanal y creativamente. Me parece que las nuevas tecnologías traen algo de eso. Inclinan la balanza hacia los grupos de trabajo pequeños y especializados porque la capacidad que tiene una persona de crear, con la ayuda de la inteligencia artificial, es muchísimo más grande. Va ir cambiando la manera de trabajar además del trabajo”.
Lo conflictivo parece ser que mucha gente quedará fuera del sistema. Years and years (2019), la miniserie británica muestra justamente, a través de historia de la familia Lyon a lo largo de quince años, como a pequeños grupos se les da una capacidad enorme de trabajar e innovar, mientras que otras personas se quedan sin trabajo, algo que a su vez se ve en el film Nomadland.
La guionista y dramaturga Mariana Levy analiza: “Lo que pasa en las series pasa en la realidad y al revés, más que nunca. Y es que vivimos casi en una ciencia ficción: miramos alrededor y vemos desastres naturales, las noticias están llenas de robots y avances informáticos inimaginables hasta hace poco tiempo, Facebook suspendió un proyecto de inteligencia artificial porque las computadores lograron inventar un lenguaje para comunicarse entre ellas que dejan al ser humano por fuera y esto empieza a ser peligroso. Ejemplos abundan –dice–. En ‘Nosedive’, un capítulo de Black Mirror (2016, temporada 3; episodio 1) sobre un futuro cercano, se lleva al extremo la lógica del algoritmo que rige en las redes sociales y se aplica a todo: el personaje debe conseguir corazoncitos para acceder a un mejor trabajo, a una mejor casa, a una mejor vida o no. Todo se reduce a likes, los humanos sometidos a esa lógica”.
A Levy, además de ser la head writer de series como Menem (2025) y trabajar actualmente con Damián Szifrón, le apasiona el análisis de las narrativas audiovisuales. Junto a el guionista Federico Levín realizan un podcast donde discuten sobre los comienzos de series emblemáticas: “Lo que mata es el piloto”.
“Lo que dicen las series sobre el trabajo es atrapante y me resulta casi infinito. Recurrentemente aparece el burnout, directamente vinculado al uso de los dispositivos tecnológicos y también la relación del trabajo con el tiempo. Sobre todo a partir de la película El precio del mañana (2011, con Justin Timberlake y Amanda Seyfried) en el que te pagan cargando tu reloj con tiempo de vida. Y esto ocurre porque tiene un correlato externo: la implementación de la semana laboral de cuatro días que se probó con éxito en Alemania este año, por dar un dato de la realidad. Ahí aparece la paga con un día más, el conflicto del ocio, la separación entre la vida personal y el trabajo, todo lo que vemos en las ficciones. Siento que todas estas cosas están en discusión y se reflejan en las historias que se construyen porque lo audiovisual nos narra. Y, por supuesto, no queda afuera la crueldad, el abuso, sectores de la población descartados”.
Los grandes volúmenes de personas desplazadas y la distancia entre las condiciones de vida de las distintas clases sociales que se ven en The Peripheral (2022), la serie basada en la novela homónima de William Gibson, recuerdan una realidad cercana. La historia transcurre en el año 2032, un contexto futurista donde la tecnología ha cambiado por completo la vida como la conocemos. Flynne (Chloë Grace Moretz) trabaja muy duro en una tienda horrible para hacerse cargo de su madre ciega y así poder adquirir sus costosos medicamentos.
Chloë Grace Moretz protagoniza "The Peripheral" la serie basada en la novela homónima de William Gibson
Corrientes como las de la antropóloga Rosana Pinheiro Machado dan cuenta de que para que esta sociedad más dura y menos empática sea ideológicamente posible, el contexto es –entre otras cuestiones– lo que llama “uberización del trabajo”. Una buena parte de trabajadores “informales” hace tareas, como manejar un Uber, vender por Instagram bajo una lógica de trabajo en solitario, atomizado, premiado por estrellas o likes. La lógica gamer pone al trabajador expulsado del sistema formal a competir con el resto por el mérito, formateando el mundo del trabajo sin necesidad de imaginar demasiado un futuro distópico.

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