Los llaman trabajadores fantasmas porque casi nadie conoce a las personas que están detrás de tareas que en ocasiones parece que la llevara a cabo una máquina de inteligencia artificial (IA). En inglés es 'ghost work' y es la expresión que acuño la antropóloga Mary L. Gray para referirse a aquellas personas que realizan tareas invisibles como limpiar y refinar los datos que alimentan a los algoritmos que entrenan a la IA dentro de Microsoft. Junto a Siddharth Suri, un estudioso de la intersección entre las ciencias de la computación, la economía conductista y perteneciente al Social Media Collective de Microsoft en Boston (EE.UU.), un laboratorio interdisciplinar orientado por cuestiones sociales han ´publicado Ghost Work: How to Stop Silicon Valley from Building a New Global Underclass.

En el libro, sostienen que los repartidores de Deliveroo y Glovo o los conductores de Uber son apenas la Los llaman trabajadores fantasmas porque casi nadie conoce a las personas que están detrás de tareas quepunta del iceberg. Sostienen que el mayor detonante es lo que se conoce como “computación humana”.

La “computación humana” es una técnica que deriva o externaliza a grupos masivos de personas ciertos pasos del proceso computacional que las computadoras no hacen bien, es una especie de simbiosis que busca optimizar la ecuación de habilidades y costos en la interacción hombre-máquina. En la computación clásica el hombre utiliza a las computadoras para resolver problemas, le asigna tareas a través de los Sistemas de Información; mientras que aquí se produce un cambio de roles dado que es la computadora mediante algoritmos embebidos en software la que asigna tareas a grupos de personas, y después colecta, interpreta e integra los resultados que éstas les envían.

Un ejemplo de “computación humana” es Netflix. El catálogo de contenidos necesita de procesos que incorporan metadatos (tags o etiquetas que describen otros datos) a miles de series, películas, programas de TV, etc. Estos contenidos están en formato original y los metadatos que se buscan no pueden ser obtenidos de forma automática por un computador. Tiene que haber una persona que visualice el contenido y defina los tag que lo describen.

La computación humana se basa en un software (programa) que convierte el análisis de las imágenes en microtareas realizables por personas, para luego ofrecerlas en una plataforma (marketplace) a cambio de micropagos.

Los trabajadores interesados se bajan las imágenes o contenidos, las analizan y suben a la plataforma los metadatos. Después el programa procesa y agrega toda la información aportada por los participantes para conseguir el resultado que buscaba: la catalogación de los contenidos para ofrecerla a los usuarios de la plataforma de video por demanda.

Otra aplicación son los traductores de idiomas automáticos como google traductor que traduce a 26 idiomas. Este servicio emplea a personas con formación en lingüística e idiomas para trabajar en la trastienda “on line” en forma invisible.

Hasta el momento, los humanos siguen siendo más eficaces que las máquinas para algunas tareas. Por ejemplo: clasificar fotos, detectar errores, taxonomizar documentos con fines archivísticos, introducir tags, realizar dibujos, buscar información sobre determinados productos, verificar direcciones en guías de negocios, definir relevancia o rankings en resultados de búsquedas por Internet, transcribir textos escritos a mano alzada, realizar traducciones, y por supuesto, generar contenidos sobre determinados temas. Además, se realizan tareas más subjetivas como valorar los sentimientos o emociones que generan tuits, blogs, comentarios, películas o programas políticos.

Los procesos de “computación humana” son también una modalidad de “Crowdsourcing”, que consiste en proponer actividades, desafíos y problemas a cantidades masivas de colaboradores externos para que los solucionen a cambio de algún beneficio. Una práctica muy Silicón Valley, empleada dentro de las lógicas de innovación abierta. Propuesta como procesos de creatividad y aprendizaje colectivos; es una estrategia encubierta de las empresas para generar mecanismos de autoexploración de los voluntarios que participan en estos procesos sin darse cuenta que la verdadera intención es abaratar la mano de obra que requiere el trabajo.

La vida 4.0

Motorizadas por las GAFAM (Google, Amazon, Facebook, Apple y Microsoft)

Hace unos años, Microsoft comenzó a reclutar a investigadores del mundo de las ciencias sociales para analizar el impacto de las tecnologías en la sociedad. “Se dieron cuenta de que los productos y entornos que estaban construyendo tenían que ver más con la sociedad que con el individuo”, afirma Gray en reportajes motivo de la presentación de Ghost Work.

Tras empezar a trabajar en Microsoft, Gray se percató de que varios de sus nuevos compañeros usaban las plataformas de crowdsourcing, como Amazon Mechanical Turk. Acudían a estas plataformas “para cualquier cosa, desde entrenar sistemas de aprendizaje automático a etiquetado para reconocimiento de imágenes”. Descubrió que la IA funciona gracias a estas personas que, en la sombra, realizan las tareas que la tecnología no es capaz.

Mechanical Turk tiene como objetivo que el acceso a la inteligencia humana sea sencillo, escalable y rentable. Las empresas o los desarrolladores que necesiten que les hagan “Tareas de Inteligencia Humana” o “HITs” (según sus siglas en inglés) pueden utilizar las potentes API (Interface de Programación de Aplicaciones) de Mechanical Turk para acceder a miles de empleados a medida, de calidad alta, a bajo costo y de todo el mundo y, a continuación, integrar mediante programación (software) los resultados de dicho trabajo directamente en sus procesos y sistemas empresariales. Estas plataformas de “outsourcing” (tercerización) son conocidas como crowdsourcing.

El futuro del trabajo, ya está aquí, protagonizado por la nueva “economía” de los servicios bajo demanda, basados en software, se caracteriza por largas jornadas laborales mal pagadas con ausencia de leyes laborales, dejan a la intemperie a trabajadores con alta formación profesional y a trabadores para servicios básicos. El factor común en que estos trabajos están a la sombra, sin definición y oculta a los consumidores (ciudadanos) que se benefician de ella, propiciando las condiciones para un trabajo sin derechos prácticamente pre capitalista.

Las políticas que han configurado el modelo neoliberal de la economía y la distribución de la riqueza, produce desocupados, el modelo “emprendedor” configura un contexto laboral darwiniano produciendo subocupación y limitaciones de movilidad de las personas. A ellos se les ofrece “nuevas oportunidades económicas” como alternativa a las restricciones del mercado y movilidad en la vida privada. Concretamente, la de quienes se ganan la vida o buscan mejorar sus ingresos mediante empleos esporádicos que encuentran en plataformas de trabajo bajo demanda como Uber, Glovo, Pedidos Ya, Rappi, Amazon Mechanical Turk, entre otras.

Educación y mercado digital
 

Microsoft Corp. anunció nuevas asociaciones con instituciones globales de educación superior para alinear e integrar los programas y credenciales de habilidades técnicas de Microsoft para ayudar a hacer frente a la creciente brecha de talento del siglo XXI. Los programas de habilidades prepararan para los empleos del mañana con tecnologías muy requeridas en campos como la inteligencia artificial (IA), ciencias de la computación, ciberseguridad y ciencias de los datos.

Alrededor del mundo, hay una creciente brecha de habilidades que amenaza con inhibir el crecimiento económico para trabajadores, negocios y gobiernos. De acuerdo con la encuesta Talent Shortage de Manpower, cerca del 45% de los empleadores reportan que la escasez de habilidades tendrá un impacto negativo en sus negocios.

Los convencidos de esta “nueva pedagogía” pregonan que el uso de los cursos de Microsoft por colegios y universidades brindará opciones educativas rentables para los estudiantes, para ayudarles a adquirir las habilidades necesarias para llenar la inminente brecha de habilidades que emerge en la economía global.

“La increíble transformación de la que somos testigos en el lugar de trabajo del siglo XXI clama porque las organizaciones, gobiernos, instituciones de educación superior, empleadores, y el sector no lucrativo, por hacer frente a uno de los retos fundamentales de nuestro tiempo: cerrar la brecha de habilidades a través de enseñar, entrenar y preparar a los trabajadores para los empleos del mañana”, sostiene Karen Kocher, gerente general de empleos, habilidades y empleabilidad del siglo XXI en Microsoft”.

Entre las primeras instituciones de educación superior que colaborarán con Microsoft están:

• Bellevue College, que ofrece un modelo mezclado y de aprendizaje flexible en IA, big data, ciencia de los datos y ciberseguridad basado en los cursos de Microsoft.

• La Universidad Global Purdue brindará créditos hacia un grado completo cuando los estudiantes terminen los programas de habilidades técnicas de Microsoft en áreas como IA, ciberseguridad, ciencia de los datos y más.

• La Escuela de Economía y Ciencias Políticas de Londres integra habilidades y conocimiento en ciencia de los datos en los planes de estudio de los estudiantes de primer año.

• La Universidad Staffordshire entrega cursos de Microsoft en su población de estudiantes, e integra módulos como parte de su programa de empleabilidad “Staffordshire Award”.

• La Universidad de Londres integra el Microsoft Professional Program in Data Science en sus nuevos cursos de grado de Maestría en Ciencia de los Datos.

La redefinición del mundo digital
 

Hemos construido el siguiente cuadro donde intentamos mostrar que el origen del Silicón Valley también estuvo asociado al sector educativo como estrategia desde donde apalancar y sostener la transformación digital inicial.

Al crear programas mezclados de aprendizaje que incluyen los programas de habilidades técnicas de Microsoft, las instituciones de educación superior orientan a estudiantes y trabajadores a conseguir credenciales de la industria y créditos universitarios al mismo tiempo, además de apoyar la adquisición de habilidades por parte de los estudiantes para ayudarles a acceder a nuevas oportunidades con la tecnología más reciente en la cambiante fuerza laboral de la actualidad. Preparan a los trabajadores para puestos de trabajo de alta demanda al frente de la tecnología, como ciencia de los datos, ingeniería en IA y administración de Internet de las Cosas (IoT).

“Nuestra misión en la Universidad de Londres es desarrollar graduados conscientes, innovadores y aptos para el empleo a nivel internacional”, comentó la profesora Mary Stiasny OBE, vicecanciller profesional (internacional) en la Universidad de Londres. “Cuando nuestros estudiantes trabajan hacia la consecución de este fin antes de ingresar al lugar de trabajo, conseguimos nuestra misión y nuestros estudiantes pueden tener éxito. Por esta razón, estamos en particular emocionados sobre nuestra colaboración con Microsoft y su potencial de ayudar a nuestros estudiantes a cumplir y superar las cambiantes necesidades del lugar de trabajo del siglo XXI”.

Solo las tareas de etiquetado relacionadas con la IA supondrán un mercado global de más de 1.000 millones de dólares a finales de 2023, según un informe de Cognilytica.

Esto trabajos potencian los sistemas, los sitios web y aplicaciones de IA que todos usamos y damos por sentado. TripAdvisor, Match.com, Google, Twitter, Facebook, Netflix, Google traductor o la propia Microsoft son algunas de las empresas más conocidas que generan tareas bajo demanda en estas plataformas.

"Cada día surgen nuevas compañías con modelos de negocio que dependen de ellas. Este tipo de trabajo no solo está aumentando, sino que se traduce, de facto, en una reorganización más amplia y profunda del empleo en sí", todas las leyes de protección del trabajador, desde las leyes de trabajo infantil hasta las pautas de seguridad laboral, quedan difuminadas en los contratos laborales realizados en internet, aseguran Gray y Suri.

Dado que este trabajo no se ajusta a ninguna clasificación contemplada en la legislación laboral, los acuerdos de términos de servicio para plataformas de servicios globales son similares a los cuadros de diálogo en los que todos hacemos aceptar para instalar o actualizar nuestra aplicación de software.

La economía bajo demanda genera valor y ahorra costos para las empresas. En el proceso, elimina las formas de estabilidad, seguridad y pertenencia sindical asociadas a los gastos generales del empleo a tiempo completo.

La tecnología no genera desigualdad, no son ni buenas ni malas solo que no son inocentes. Las decisiones políticas del impulso Silicón Valley, responden a un modelo de sociedad concentrada en los servicios de las GAFAM, este modelo en la automatización ya está generando desigualdad e inestabilidad laboral

La tecnología avanza y cada vez consigue tener menor dependencia de los humanos en trabajos mecánicos. Sin embargo, este mismo avance está generando a su vez otras nuevas tareas para las que vuelve a necesitar la ayuda humana. A este hecho recursivo se lo conoce como la “paradoja de la última milla de la automatización”, el deseo neo liberal de eliminar el trabajo humano que siempre genera nuevas tareas para los humanos.

Las automatizaciones en las fábricas requieren del trabajo humano para el mantenimiento o para afinar los procesos que éstas realizan. El trabajo de fábrica, el trabajo a destajo y la subcontratación fueron todos precursores de las tareas 4.0. Estos trabajos venían con poca estabilidad o apoyo, pero con mucha visibilidad social. Realizadas, en su mayoría, por personas a las que según el modelo político de sociedad podrían considerar prescindibles. En el presente, un modelo extractivista, la IA, tendrá un efecto peor debido a su carácter invisible para la mayoría de la población.

El centro de un debate deriva de dos vertientes: una estrictamente técnica (ingeniería) que se centra en cómo mejorar variables críticas que condicionan la eficacia y eficiencia de estos sistemas como el control de calidad o la detección de errores, los incentivos a la participación y los modelos de interacción según el tipo de tareas. Otra política que tiene que ver con los aspectos éticos, laborales, sociales y culturales al momento de configurar modelos de vida humana o extractivista. De esta última se derivan prácticas, qué son asimétricas para los derechos del trabajador digital.

Las nuevas tecnologías solo serán una ayuda para la sociedad si no generen mayor desigualdad beneficiando a unos pocos y olvidándose de los muchos.

Crowdworkers: asimetrías en calificación profesional
 

El informe sobre “Las plataformas digitales y el futuro del trabajo” ⁱ presentado por la OIT muestra los resultados de la encuesta realizada sobre condiciones de trabajo entre 3500 trabajadores que residen en 75 países de todo el mundo y que trabajan en cinco plataformas anglófonas dedicadas a la asignación de microtareas. Estas plataformas son digitales y brindan a empresas y a otros clientes acceso a una fuerza de trabajo extensa y flexible (o “crowd”) para llevar a cabo tareas generalmente de poca envergadura que pueden ser realizadas a distancia haciendo uso de una computadora y de Internet.

Se trata de tareas que van desde la identificación, transcripción y anotación de imágenes hasta la moderación de contenidos, la recopilación y el procesamiento de datos, pasando por la transcripción de audio y vídeo, y la traducción.

En las plataformas, los clientes publican paquetes de tareas que deben ser completados, mientras que los trabajadores seleccionan tareas y reciben un pago por cada tarea que realizan. El pago que reciben los trabajadores corresponde al precio indicado por el cliente menos la comisión que cobran las plataformas.

Las plataformas digitales de trabajo dedicadas a la asignación de microtareas consideran que sus trabajadores son independientes, con lo cual los privan de las protecciones dispuestas en las legislaciones laborales y en materia de seguridad social y derechos sindicales.

Las condiciones de trabajo en las plataformas están dispuestas en sus “términos de servicio”, que los trabajadores deben aceptar para empezar a realizar tareas. En estos documentos se dispone cómo y cuándo serán remunerados los trabajadores cómo serán evaluados y de qué recursos disponen o carecen en caso de problemas.

El informe de la OIT caracteriza quiénes son los trabajadores de las plataformas digitales, de la siguiente manera:

• En esta modalidad laboral participan trabajadores de todas las edades. La edad promedio de los participantes en la encuesta es de 33 años.

• Existe una diferencia importante de género en lo que respecta a la propensión a realizar este tipo de trabajo: solo uno de cada tres trabajadores es una mujer. Esta cifra es inferior en los países en desarrollo, donde apenas uno de cada cinco trabajadores es una mujer.

• Los trabajadores de las plataformas digitales cuentan con altos niveles de estudios: menos del 18 por ciento tenía estudios secundarios o menos, mientras que un cuarto de los participantes había obtenido un certificado técnico o había cursado estudios universitarios, el 37 por ciento había completado un grado universitario y el 20 por ciento un posgrado.

• Entre los participantes con grados universitarios, el 57 por ciento había cursado estudios en ciencias o tecnología (12 por ciento en ciencias naturales o medicina, 23 por ciento en ingeniería y 22 por ciento en informática), y el 25 por ciento en economía, finanzas o contabilidad.

• El 56 por ciento de los encuestados ha realizado este tipo de trabajo durante más de un año y el 29 por ciento tiene una experiencia de más de tres años

Las razones para trabajar en plataformas digitales relevadas en el informe OIT muestran que:

Los dos motivos más recurrentes fueron “complementar la remuneración recibida por otros trabajos” (32 por ciento) y “preferencia por trabajar en casa” (22 por ciento).

Una cartografía laboral en construcción muestra que los trabajadores dedican en promedio 20 minutos a actividades no remuneradas por cada hora de trabajo remunerado. Las actividades no remuneradas incluyen la búsqueda de tareas, completar pruebas de calificaciones no remuneradas, la verificación de los antecedentes de los clientes para evitar fraudes y la redacción de opiniones.

El 88 por ciento de los encuestados afirmó que desearía realizar, en promedio, 11,6 horas semanales más de trabajo en las plataformas. En promedio, los trabajadores realizan 24,5 horas semanales de este tipo de trabajo, de las cuales 18,6 son remuneradas y 6,2 son no remuneradas.

El 58 por ciento de los participantes declaró que no había suficientes tareas disponibles, mientras que el 17 por ciento contestó que no encontró tareas lo suficientemente bien remuneradas.

La insuficiencia de tareas empuja a este tipo de trabajadores a buscar trabajo en otras plataformas. En efecto, casi la mitad de los encuestados afirmó que había trabajado en más de una plataforma. El 21 por ciento había trabajado en tres o más plataformas. No obstante, el 51 por ciento de los encuestados afirmó que solo había trabajado en una plataforma debido a los elevados costos iniciales y de transacción que supone participar en varias plataformas.

Asimismo, más del 60 por ciento de los participantes contestó que deseaba tener más trabajo en otras modalidades, lo cual pone de manifiesto elevados niveles de subempleo. Por último, el 41 por ciento buscaba activamente empleo en otras modalidades.

La mayoría de los trabajadores de las plataformas digitales dependen económicamente de los ingresos que obtienen mediante esta modalidad de trabajo

Cerca del 32 por ciento de los encuestados afirmaron que el trabajo en las plataformas es su fuente primaria de ingresos. En este grupo, los ingresos obtenidos a través de esta modalidad suponían el 59 por ciento de sus ingresos totales, seguidos por los ingresos de sus cónyuges (22 por ciento) y de empleos secundarios (8 por ciento).

En el caso de los demás encuestados, esta modalidad suele generar la misma proporción de ingresos que su trabajo principal (36 por ciento cada uno), lo cual se complementa con los ingresos de los cónyuges (18 por ciento) y otras fuentes de ingresos (9 por ciento).

Trabajo flexible, pero con horarios no convencionales, la mayoría de los participantes dijeron apreciar la posibilidad de decidir sus propios horarios y de trabajar desde casa.

No obstante, muchos de ellos trabajan en horas no convencionales. En efecto, mientras que el 36 por ciento trabajaba siete días a la semana, el 43 por ciento trabajaba por las noches y el 68 por ciento lo hacía por las tardes (de las 18.00 a las 22.00), ya sea porque esas horas correspondían al periodo de publicación de tareas (o debido a las diferencias horarias) o por causa de otros compromisos. Combinaban esta modalidad de trabajo con responsabilidades de cuidado de terceros, y una de cada cinco tenía a su cuidado al menos a un menor de entre 0 y 5 años. Sin embargo, las participantes dedicaban en promedio 20 horas semanales a las plataformas, a saber, cinco horas menos que el promedio de toda la muestra, y la mayoría lo hacía durante las tardes o las noches.

La asimetría profesional muestra en los resultados de la encuesta una inadecuación de calificaciones y una ausencia de promoción profesional.

Los participantes en la encuesta nombraron las siguientes actividades como las que realizaban con más frecuencia: contestar a encuestas y participar en experimentos (65 por ciento), consultar contenido en sitios web (46 por ciento), recopilar datos (35 por ciento) y la transcripción (32 por ciento).

Uno de cada cinco encuestados mencionó que frecuentemente realizaba actividades de creación de contenido y redacción, mientras que el 8 por ciento señaló que participaba en tareas relacionadas con el entrenamiento de inteligencia artificial.

La mayoría de las microtareas son sencillas y repetitivas y no suelen coincidir con los elevados niveles de estudios de los trabajadores de las plataformas.

Se trata de trabajo muy valioso para varias compañías del club GAFAM que suele caracterizarse por remuneraciones inferiores al salario mínimo, flujos impredecibles de ingresos y la ausencia de protecciones laborales que suelen observarse en una relación de trabajo típica. No obstante, ninguno de estos resultados negativos es inherente a esta modalidad de trabajo o a las microtareas.

Las acciones para reconfigurar las modalidades del microtrabajo para mejorar las condiciones de los trabajadores no tiene relación con las políticas laborales de los Estados donde accionan.

A la fecha, se han impulsado algunas iniciativas sectoriales para instar a las plataformas y a los clientes a mejorar las condiciones de trabajo. A manera de ejemplo, se puede mencionar: Turkopticon, un sitio web y complemento para la plataforma Amazon Mechanical Turk (AMT) que permite evaluar a los clientes que publican tareas; Dynamo Guidelines for Academic Requesters on AMT (Lineamientos Dynamo para solicitantes académicos en plataforma AMT); el sitio FairCrowdWork.org; y Crowdsourcing Code of Conduct (Código de conducta para la externalización de tareas), un compromiso voluntario iniciado en plataformas alemanas. Asimismo, algunas plataformas han creado, en colaboración con IG Metall, una oficina del defensor del pueblo a la cual los trabajadores pueden informar de disputas con operadores de plataformas.

Si bien se trata de iniciativas prometedoras, no se debe subestimar la escala del desafío que supone regular esta modalidad de trabajo dispersa en todo el mundo. Actualmente, no existe ninguna normativa estatal en materia de plataformas digitales de trabajo, sino que las plataformas disponen sus propias condiciones de trabajo en sus términos de servicio.

El informe de OIT presenta 18 propuestas con miras a garantizar un trabajo decente en las plataformas digitales de trabajo, las mismas:

1. Otorgar un estatus adecuado a los trabajadores

2. Permitir a este tipo de trabajadores que ejerzan sus derechos a la libertad sindical y a la negociación colectiva

3. Garantizar el salario mínimo aplicable del país de residencia de los trabajadores

4. Garantizar la transparencia en los pagos y las comisiones cobradas por las plataformas

5. Garantizar que los trabajadores puedan rechazar tareas

6. Cubrir los costos por el trabajo perdido a causa de problemas técnicos en la plataforma

7. Adoptar reglas estrictas y justas en materia de ausencia de pagos

8. Garantizar que los términos del servicio estén redactados de manera clara y concisa

9. Informar a los trabajadores de las razones de las evaluaciones negativas que reciben

10. Adoptar y aplicar códigos de conducta claros para todos los usuarios de la plataforma;

11. Garantizar que los trabajadores puedan apelar una ausencia de pago, evaluaciones negativas, resultados de pruebas de calificaciones, acusaciones de violaciones del código de conducta y suspensiones de cuentas

12. Crear sistemas para la evaluación de los clientes que sean tan exhaustivos como los de evaluación de los trabajadores

13. Garantizar que las instrucciones sean claras y que sean validadas antes de publicar cualquier trabajo

14. Permitir a los trabajadores que puedan consultar y exportar trabajos legibles para humanos y computadoras y su historial en cualquier momento

15. Permitir a los trabajadores que entablen una relación laboral con el cliente fuera de la plataforma sin tener que pagar una tasa desproporcionada

16. Garantizar que los clientes y los operadores de plataformas respondan de manera rápida, educada y sustantiva a las comunicaciones de los trabajadores

17. Informar a los trabajadores sobre la identidad de sus clientes y el objetivo de las tareas

18. Indicar claramente y de manera coherente las tareas que puedan acarrear un estrés psicológico o que puedan generar daños.

También incluye tres recomendaciones para adaptar los sistemas de protección social de manera que los trabajadores de las plataformas digitales estén cubiertos, a saber:

1. Adaptar los mecanismos de seguridad social para que cubran a los trabajadores en todas las modalidades de empleo, independientemente del tipo de contrato

2. Hacer uso de la tecnología para simplificar los pagos de cotizaciones y beneficios

3. Crear y fortalecer mecanismos universales y financiados con impuestos de protección social

Argentina

13 abril de 2019 Ramiro Cayola oriundo de Quilmes Provincia de Buenos Aires, trabajaba para la empresa de delivery Rappi, murió tras ser atropellado por un camión en el barrio porteño de Retiro. Del gremio Asociación Personal de Plataformas (APP) informaron que Cayola Camacho trabajaba para Rappi y precisaron que testigos del atropellamiento señalaron que mientras se realizaban las pericias el celular de joven sonaba insistentemente con pedidos y que entre sus pertenencias se encontró la tarjeta que la empresa provee a los repartidores para hacer pagos.

Con la esperanza de nuevos y buenos aires ante la posibilidad de un gobierno que promueva políticas de Estado para proteger a los trabajadores, el informe de la OIT es una base desde donde sumar aportes a las acciones y debates orientados a “encender la economía” en beneficio de los argentinos. Que así sea.

Alfredo Moreno

Computador Científico

Profesor de TIC en Universidad Nacional de Moreno

Delegado de ARSAT en FOETRA