Trabajar gratis para un unicornio

Hace ya un par de años llegó a mis manos un libro llamado ‘Exponential Organizations‘. En él se describen las características que poseen las organizaciones de crecimiento exponencial que llegan a estar valoradas en miles de millones de dólares.

El libro es muy interesante porque refleja la forma de pensar de la nueva élite empresarial tecnológica mundial. La Mentalidad.

Ya en primera lectura -he tenido que leerlo varias veces para asegurarme de que lo había entendido bien- me preocuparon los capítulos relacionados con las  relaciones laborales. Me parecieron peligrosos porque explicaban cómo conseguir que millones de personas estén dispuestas a trabajar gratis para un unicornio.

Y hay una gran diferencia entre automatizar procesos para mejorar la competitividad y el trabajo no remunerado.

El gran riesgo de la IA no son los empleos que puede destruir, es que sus algoritmos lleguen a convencernos de trabajar gratis para un unicornio.

En todos los países existen marcos normativos, que marcan unos límites en la negociación entre empresarios y trabajadores.

La Mentalidad son en realidad técnicas para escapar de estos marcos normativos, con el objetivo de alterar por completo un mercado, someterlo y capturar enormes cantidades de valor en el proceso. Sus seguidores lo llaman disrupción.

Veamos las técnicas que plantean en el libro.

Staff on demand

El primero capítulo controvertido de este libro es «Staff on Demand».

Explica que no es conveniente tener trabajadores en plantilla, ya que sus conocimientos quedan obsoletos «delante de tus ojos». Además las nuevas tecnologías permiten aprovisionarse de personal ajeno con un coste próximo a cero.

En nuestro sector tecnológico, este aprovisionamiento con coste próximo a cero viene de la mano de las plataformas de freelance tecnológicos de las que ya hablamos en nuestro anterior artículo.

En realidad, como hemos dicho, lo que se persigue es escapar de los marcos normativos y capturar las siguientes eficiencias:

Gestión y protección social

La principal eficiencia se consigue eliminando los costes de protección social, gestión y administración. El consultor es ahora responsable del pago de sus impuestos y costes de seguridad social. Nos mas gastos de gestoría, nóminas, despidos, permisos remunerados por paternidad, por enfermedad…

Staff on demand permite ahorrar esos costes de gestión y protección social y capturarlos para la plataforma.

Costes de formación

Mediante Staff On Demand, las empresas están trasladando los costes de formación a los consultores.

En el entorno tecnológico, cursos y certificaciones pueden ser muy costosos en tiempo y dinero. La formación, que ahora es responsabilidad del consultor, puede hacerse en paralelo con un proyecto, o entre un proyecto y el siguiente. Ambas opciones son malas, la primera por sobrecarga de esfuerzo y la segunda por incrementar los gastos en un periodo sin ingresos.

Es el segundo trasvase de valor de los profesionales a las plataformas.

Incremento de la jornada y disminución de tarifas

La tercera vía de ahorro, que todavía no ha llegado a nuestro mercado tecnológico, pero si aparece ya en otros sectores, es la mejora de la productividad mediante incrementos de jornada y reducción de salarios.

La forma más sencilla de conseguirlo sería trasladar a los consultores freelance el riesgo tecnológico de los proyectos. En teoría los desarrollos nunca terminan, siempre quedan errores por corregir y cambios que realizar. Como resultado, el 80% de los proyectos sufre severos retrasos. Si las plataformas consiguen traspasar ese riesgo tecnológico a los consultores, éstos se verán obligados a invertir muchas mas horas de las inicialmente planificadas.

El riesgo tecnológico de un proyecto llave en mano desarrollado con metodologías en cascada es de un 80%

Otra vía de reducción de salarios complementaria sería hacer participar a los consultores freelance en procesos de compras o RFPs, de forma similar a como las empresas hacen con sus proveedores. La competencia reduciría los ingresos de los consultores de forma notable.

Ambos mecanismos se puede reforzar si, en las plataformas de contratación, las empresas pueden valoran de una a cinco estrellas sus experiencias con esos colaboradores freelance. ¿Quién contrataría a un consultor con menos de cuatro estrellas?

Staff on demand permite saltarse limitaciones como salario mínimo o jornada laboral y capturar ese valor para la plataforma. Si quieres trabajar mañana, tienes que demostrarle al algoritmo cómo de productivo has sido hoy.

Adquisición y mantenimiento de los medios de producción

Hay un mecanismo para capturar un valor adicional que veremos en un párrafo posterior. ¿Para qué adquirir y gestionar los medios de producción si podemos trasladar estos costes a los propios consultores?

Community & Crowd

El siguiente y todavía más controvertido capítulo se titula  «Community & Crowd», algo así como comunidad y multitud.

Community

Este concepto va un paso mas allá en la extracción de valor saltándose el marco normativo. Defiende que, si consigues formar una comunidad de personas apasionadas alrededor de tu producto o servicio, ellos harán el trabajo de forma gratuita, solo por desarrollar su pasión o el reconocimiento de la comunidad.

Una frase explica cómo gestionar una comunidad. «En la cúspide de cada una de estas comunidades hay un dictador benevolente, porque a pesar de que no hay empleados, la gente tiene responsabilidades y se necesita llevar un control de su rendimiento». En resumen, están presentes todas las características de una relación laboral – planificación, responsabilidad, control- excepto el salario.

Un ejemplo de nuestro sector viene de la mano de las plataformas de software libre, donde miles de programadores invierten de forma altruista cientos de horas de su trabajo para beneficio de la comunidad… y en ocasiones de la propia plataforma. Programas tan populares como Linux, WordPress, Mozilla Thunderbird, GIMP o FreeCAD son ejemplos de estas comunidades Open Source.

Cuando la posibilidad de no monetizar tu esfuerzo es del 100% hablamos de certeza matemática.

Crowd

Con respecto a la multitud, el libro los define como grupos mucho mas grandes que las comunidades, pero con vínculos más débiles. En sus propias palabras: «La gestión de los seguidores se hace mediante atracción (pull based). Abres una idea, ofreces [] un premio que incentive… y dejas que la gente te encuentre»

La idea de atrapar a un gran número de profesionales mediante un premio es brillante y peligrosa, porque aparece un importante riesgo estadístico de no monetizar tu esfuerzo.

El ejemplo que da el libro es precisamente de nuestro sector. Explica que Netflix necesitaba un algoritmo de valoración de películas, y en lugar de desarrollarlo internamente, ofreció un premio de 1.000.000 $. Esto atrajo a 51.000 participantes que presentaron 44.014 prototipos. Uno de ellos ganó el premio. 44.013 organizaciones trabajaron sin remuneración durante varios años.

Eso es el riesgo estadístico, una probabilidad entre cuarenta mil de recibir ingresos por tu trabajo. Un riesgo del 99,999%.

El resultado, por supuesto, fue muy superior al que habría logrado su equipo interno de desarrollo, y es una de las bases del espectacular crecimiento de esta plataforma. ¿Quién capturó el valor del esfuerzo de esas miles de empresas?

Estos primeros ejemplos han dado lugar a un buen número de plataformas de crowdsourcing como IdeaConnection, Agorize, o, mi preferida, TopCoder (imprescindible seguir este link y revisar el contenido) donde las empresas pueden publicar sus desafíos para que la comunidad lo resuelva, pagando el premio «solo si el resultado es satisfactorio». En definitiva, sumar al riesgo tecnológico el riesgo estadístico.

Además, para estimular la competitividad, estas plataformas rankean de una a cinco estrellas a sus colaboradores, como anticipábamos en el párrafo de Staff On Demand.

Hay otro ejemplo que se está imponiendo en nuestro sector, la selección tecnológica mediante crowdsourcing. Cuando veinte empresas consultoras están buscando el mismo perfil para el mismo cliente, el riesgo estadístico es del 95%.

Leveraged Assets

Leveraged Assets significa no poseer los medios de trabajo.

Como comentamos en este otro artículo previo, en un entorno cambiante como el actual, tus activos rápidamente se transforman en pasivos.

¿Qué empresa no tiene oficinas vacías?¿Quién no tiene un coche sin etiqueta medioambiental azul?

Alquilar los medios de producción te permite escapar de esas trampas activo->pasivo, aunque hay métodos para extraer todavía mas valor.

Puedes trasladar los costes de adquisición y mantenimiento de los equipos de producción a los propios trabajadores. Los coches de Bla bla car, los inmuebles de Airbnb, algunas de las furgonetas de reparto de Amazon… El ahorro de no adquirir, alquilar o gestionar los medios de producción es enorme.

En nuestro mercado tecnológico estamos hablando de ordenadores, sistemas operativos, antivirus, software de propósito general, teléfonos móviles… Si multiplicáis este ahorro por los miles de consultores de una comunidad, podéis haceros una idea del valor capturado por las plataformas en el proceso.

Resumen

«Staff on demand«, «Community & croud«, «Leveraged assets«, creemos que son en realidad formas de esquivar los marcos normativos vigentes y capturar enormes cantidades de valor para las plataformas. Y la creciente presión de los marcos normativos sobre las empresas (disminución de la jornada laboral, incremento de los costes de protección social) puede acelerar la adopción de estos modelos como fórmula defensiva.

Son además modelos de relación laboral que creemos elegir de forma voluntaria, pero tras los cuales hay un enorme esfuerzo de investigación en psicología, sociología e ingeniería. El gran riesgo de la IA es que sus algoritmos sean capaces de convencernos de trabajar gratis para un unicornio. ¿Por qué si no alguien asumiría riesgos del 90% o incluso del 100%?

En las sesiones de méntoring con nuestros consultores de novanotio, les explicamos estos riesgos y pero también las oportunidades que abren estas nuevas formas de relación laboral. El objetivo es que tengan una sólida base para tomar decisiones y esquivar posibles trampas profesionales. Pero ¿Quién sabe? Quizás algunos de ellos usen este conocimiento para crear sus propios unicornios. ¿Será un ex-novanotio el próximo Elon Musk?

Bibliografía

Hay algunos libros que me parecen fundamentales para entender la transformación que está sufriendo el mercado de RRHH tecnológico.

El primero es el que da origen a este artículo, ‘Exponential Organizations’, de Salim Ismail y otros autores.

Otro imprescindible es ‘Persuasive Technology’ de B.J.Fogg. Proporciona la base teórica para el desarrollo de esos algoritmos que consiguen convertirnos en auténticos adictos de las redes sociales.

Por último voy a mencionar La supervivencia de los mas ricos’, de Douglas Rushkoff. En las antípodas políticas del libro de Ismail y el libro donde se utiliza por primera vez el termino ‘La Mentalidad’ para describir la forma de pensar de los milmillonarios tecnológicos.