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08 Abril de 2020 08.00

La crisis del Coronavirus ? COVID-19 ? permitía alertar, ya desde sus inicios, del peligro que ésta conllevaba a la sociedad toda en relación a los intercambios e interacciones personales que dependieran de elementos físicos o de su cercanía. De estos elementos físicos, sin duda, el que mayor intercambio debe soportar es el dinero físico convirtiendo a este medio de pago en un elemento de peligro ante la situación en la que se vive.

Dinero físico, aquel elemento que permite intercambio de bienes y servicios pero que, adicionalmente, es fundamental para el funcionamiento de la economía no declarada ? economía en negro -; gran flagelo para las finanzas públicas argentinas.

En un siglo XXI donde han proliferado diversos medios de pago de manera electrónica, donde existe una importante penetración en mercado de productos bancarios típicos como ser tarjetas de crédito, débito o tarjetas prepagas o bien, en los últimos tiempos, servicios provistos por las conocidas “Fin-Tech”, resultaría claro que era cuestión de tiempo para que los pagos en efectivo resultaran “atacados” ya no porque facilitan la evasión fiscal, ya no por el costo de su impresión y manejo sino, simplemente, por ser un medio físico de intercambio en un contexto donde se “promociona” la situación contraria: la virtualización de las relaciones y los intercambios entre particulares.

Ahora bien, en el camino de la digitalización de los medios de pago deben ser advertidas diferentes cuestiones que se relacionan directamente con la inteligencia artificial. El uso de medios de pago electrónico para todas las operaciones del sujeto, considerando de ahora en más a “sujeto” como componente de una sociedad con hábitos homogéneos o categorizables, en tanto componente social, y particulares, en tanto su calidad de sujeto. De este modo, la masiva implementación de medios de pagos digitales (independiente de que fuera lo que motivara dicho cambio):

Habilita la acumulación de datos de consumo (y hábitos subyacentes) en bases de datos centralizadas o centralizables;

Los datos acumulados permiten, mediante aplicación de técnicas de big-data e inteligencia artificial, no solamente obtener información en tiempo real sobre los hábitos y preferencias de la sociedad toda y de sus componentes en particular sino también que, en aplicación de técnicas de inteligencia artificial, se habilitaría la predicción del comportamiento social;

Las técnicas de inteligencia artificial (predictivas) pueden ser utilizadas, adicionalmente, de manera inductiva y, por tanto, influir en las conductas sociales (hábitos de consumo entre lo que nos interesa), conformando ésta una nueva herramienta de márketing no disponible hasta momentos antes de la implementación masiva de los medios digitales (eliminación del dinero físico);

La base del sistema es la provisión gratuita de datos originados en la ventilación de hábitos y preferencias particulares de los componentes de una sociedad económicamente organizada;

Se deben considerar las externalidades negativas que genera el efecto de lo mencionado en punto (3) supra dado que se habilita a la inducción y, con ello, alteración de preferencias sociales por medio de actores que, monopolizando el poder del algoritmo (instrumento básico de la inteligencia artificial), y los datos obtenidos, posee un poder de mercado y de inducción en un contexto de monopolio monopsonio;

La situación descripta en punto (5) habilita utilidades especiales (toda situación de inexistencia de mercado habilita estas “superutilidades”) generadas sobre la base de la intrusión a la intimidad del sujeto (consumidor) por medio de la construcción de un “todo social”, digitalmente direccionado y con capacidad de convertirse en predicción apodíctica sobre la base del secreto (oscurantismo) en el cual es construido el algoritmo que soporta el sistema (5)

Lo indicado en (6) implica la privatización de un bien público (información) pero, asimismo, implica la privatización de un bien privado (privacidad, preferencias personales) para usufructo de quién posea del derecho protectorio a la propiedad intelectual que recae sobre su algoritmo o base de datos; es decir, la fuente de las utilidades especiales y la base del monopolio inductivo pasa, por fuerza del algoritmo, a estar protegido por normas de derecho local soportando todo el sistema en la falacia de la “entrega consensuada de datos por parte del usuario”.

Podría argumentarse que este problema ya existe dado que tanto bancos como tarjetas de crédito poseen esta información. Lo dicho es complemente cierto y es momento para reflexionar sobre los puntos (1) a (6) antes señalados pero, ante esta realidad, ¿defenderemos la eliminación del último elemento que hace a la privacidad económica del sujeto sobre la base del dogma o el peligró

Un tema no menor sobre el que deseo realizar un alerta está dado en los costos de operación del sistema. Tanto los medios de pago tradicionales utilizables a la fecha (tarjetas y servicios bancarios) como aquellos provistos por las referidas “Fin-Tech” cobran comisiones por sus servicios; comisiones que son soportadas en su mayoría por los vendedores de bienes o servicios que aceptan cobrar por estos sistemas.

En este contexto, considerando la ventaja e información que logran manejar estos particulares actores, y considerando la posición de dominio en la que se encontrarían las nuevas “Fin-Tech”, cabe preguntarnos ¿hasta donde es legítimo el pago de un precio por su “servicio” cuando, adicionalmente a dicho precio, la empresa proveedora de los mismos, es decir, la “Fin-Tech”, logra acceder al dato, de manera gratuita, que permitirá la construcción de un algoritmo predictivo e inductivo que luego será explotadó

Como sociedad civil, usuaria de estos servicios, deberá ser consiente de, cuanto menos: (1) del valor de sus datos, (2) de la invasión a la privacidad personal y social que implica el acceso masivo, y su tratamiento, sobre dichos datos, (3) el valor subyacente del resultado del tratamiento de estos datos, (4) la privatización del derecho a la privacidad personal que el derecho local asegura sobre el algoritmo y su resultado al particular que opera el sistema y, en consecuencia, preguntarnos sobre la legitimidad del pago requerido en uso de su “servicio”, sobre las normas que protegen el uso que se realiza sobre estos datos pero, por sobre todo, sobre si estas empresas, generadoras de externalidades negativas (ver supra) soportan, a la fecha, los costos sociales que su actividad genera o podría generar.

Por Sergio Carbone - Contador Público (UBA)

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