Na atual divisão internacional do trabalho, dentro da qual países do centro capitalista estão desenvolvendo, por meio de financiamento público e privado, pesquisas e tecnologias como as de inteligência artificial, Big Data e computação em nuvem, e com China e Estados Unidos assumindo relevância industrial e tecnológica nas cadeias globais de valor, as economias periféricas sofrem de maneira desigual os efeitos da integração econômica.

Ainda que países subdesenvolvidos, exportadores de commodities e de bens de baixo valor agregado, insiram-se de forma passiva na divisão internacional do trabalho, países e regiões desenvolvidas, centros dinâmicos da economia, estão experimentando processo de “periferização do mundo” (Cantierri, 2020), com aumento expressivo das desigualdades sociais e ausência do desenvolvimento econômico.

Regiões periféricas e distintas infraestruturas digitais: a hipótese do subimperialismo

Com distintas capacidades em infraestrutura digital e científica-tecnológica, a partir de experiências bem-sucedidas de políticas públicas de investimento em setores-chave, abandonadas pelas políticas neoliberais, países subdesenvolvidos diferenciam-se entre si com relação à integração na economia capitalista mundial.

Rui Mauro Marini, um dos principais expoentes da teoria marxista da dependência (TMD), analisou os conceitos de imperialismo e subimperialismo, na relação entre economias no capitalismo mundial. Além de identificar o imperialismo, tal como o fez Lenin, como um processo de expansão do capital financeiro e monopolista, no século XX, ao redor do mundo associado às potências ocidentais, o autor criou o conceito de subimperialismo, que visava explicar a expansão da acumulação de capital na periferia do sistema capitalista, como foi o caso do Brasil, na América Latina. Segundo este conceito, o Brasil buscou uma estratégia geopolítica de liderança econômica na região, através uma “cooperação antagônica” com os Estados Unidos, dentro portanto de uma integração geopolítica, tecnológica e financeira com o império norte-americano e seus respectivos conglomerados empresariais. Isso se fez possível com investimento nacional em setores estratégicos, e o que fez “colaborando ativamente com a expansão imperialista, assumindo nela país e posição-chave” (p.127).

Na atualidade, algumas plataformas, como IFood adquirem posição dominante em seus respectivos campos de atuação, contando com grande mercado consumidor e estratégias empresarial e tecnológica próprias, com relativa autonomia (Rikap, Slipak, 2020) na América Latina, com cerca de 39.2% de participação de mercado, 250 mil trabalhadores e presente em 1700 municípios (Seto). O surgimento de plataformas regionais na América Latina, com alto valor de mercado (Statista, 2024)ⁱ, se dá a partir da integração econômica entre investimentos e tecnologia do centro para a periferia, com poder de dominação das chamadas Big Techs no setor de tecnologia.

A relação dialética e combinada entre um polo e outro, centro e periferia, na integração econômica, através de dados, de plataformas e de fluxos de capital, pode estar criando centros de subimperialismo poderosos em várias partes do mundo, como Índia e Brasil (Seto, 2019; Rikap, 2020), países que contam com data centers e suas próprias plataformas digitais. No entanto, pode-se questionar se o enfraquecimento do Estado pelo neoliberalismo não estaria minando a estratégia implementação do subimperialismo de dados, defendida por Seto, em vista da monopolização científica-tecnológica, pelos Estados Unidos e pela China, com escasso ou nenhum espaço de participação aos países da periferia, tendência esta defendida pelo próprio Marini.

Os oligopólios de tecnologia estão passando transformações no processo de trabalho – indo desde a precarização e automatização do trabalho intelectual, na área de ciência de dados e programação, até a formalização de seus próprios programas de formação e treinamento de trabalhadores, para reduzir a escassez de trabalhadores especializados.

De acordo com o relatório de inteligência artificial de 2024ⁱⁱ, os Estados Unidos lideraram a produção de patentes e de modelos de linguagem de aprendizagem de máquina, com 61 modelos por este registrados e 15 modelos pela China, e o restante dos registros na Europa e partes da Ásia, a maioria delas desenvolvidas no setor industrial ou em cooperação com universidades. De acordo com o plano de desenvolvimento para IA, até 2030 a China os investimentos governamentais atingirão mais de 140 bilhões enquanto os privados superarão 10 trilhões de yuan. Em 2017, Google e Microsoft declararam sua estratégia de desenvolvimento e liderança em IA.

A precarização do trabalho está associada não apenas às transformações tecnológicas, com automatização, digitalização da economia, mas tem, entre suas principais causas, a crise econômica em que se encontra o capitalismo mundial, na sua fase de desaceleração econômica, retomando a ideia de Michael Roberts (2009), segundo à qual o capitalismo possui ciclos longos de desenvolvimento e acumulação e ciclos de recessão econômica. Dentre os trabalhadores mediados por tecnologia digital, como trabalhadores por aplicativos, entregadores de comida e de transporte, os chamados “trabalhadores invisíveis”, responsáveis pelo treinamento de sistemas de inteligência artificial, os quais sem nenhuma garantia trabalhista e baixos salários, consistem numa categoria de trabalhadores precários, os quais, assim como aqueles, caracterizam-se pela ausência de regulação e leis trabalhistas.

A digitalização e plataformização do trabalho criou uma divisão do trabalho entre trabalhadores intelectuais – treinamento de sistemas de inteligência artificial, em sites como Amazon American Turkⁱⁱⁱ – e trabalhadores de aplicativos, ambos caracterizados por processos de precarização e desvalorização, – baixos salários, ausência de direitos trabalhistas, automação e controle dos processos de trabalho.

A precarização estende-se às categorias de trabalhadores intelectuais especializados também na área de cientistas de dados e programadores de algoritmos, em vista do controle pela automatização referente aos processos de trabalho. Essas novas funções e categorias de trabalhadores, surgidas pelo capitalismo de dados e de plataforma, são caracterizadas pelo monopólio de empresas estrangeiras, e suas tecnologias.

Colonialismo de dados e dependência

A teoria marxista da dependência surgiu para estudar a especificidade das economias subdesenvolvidas, especialmente as sociedades latino-americanas, que conseguiram desenvolver suas forças produtivas e industrializa-se. Mais do que entender o binômio entre países desenvolvidos e subdesenvolvidos, como estágios históricos, a teoria da dependência entende o processo dialético e interdependente entre economia desenvolvida e periférica, dentro das relações de produção globais. Mesmo partir de um desenvolvimento desigual e combinado, os países periféricos latino-americanas conseguiram modernizar suas economias, importando tecnologias e desenvolvendo setores produtivos importantes, sem, no entanto, romper com a dependência do capital estrangeiro, tecnológica e política com relação aos países do norte global.

Ao contrário do que propõe a teoria do colonialismo de dados, proposta por Couldry e Mejias, 2019, segundo a qual a apropriação e a exploração de dados caracterizam uma servidão moderna entre países, a teoria marxista da dependência compreende a condição do subdesenvolvimento como reflexo da integração econômica entre países. Assim, a superexploração do trabalho e a intensificação da jornada de trabalho, a deterioração dos meios de troca – pela exportação de produtos primários e importação de bens industrializados e bens de capital, desajustando a balança de pagamentos – e o papel da tecnologia, à qual libera força de trabalho, num mercado abundante em força de trabalho, ao invés da realização do aumento de produtividade, através da redução do valor unitário do produto, são consequências determinadas, à economia dependente, pela relação centro-periferia.

Desse modo, diferente do conceito de colonialismo de dados, a teoria marxista da dependência defende que não há transformação qualitativa nas relações de produção entre centro-periferia, mas um processo de aprofundamento da dependência, nos marcos de uma relação econômica desigual e interdependente; de um lado, desenvolveu-se uma robusta indústria tecnológica no Leste asiático e nos Estados Unidos, de outro lado, reforça-se, nas regiões periféricas como a América Latina, a reprimarização da economia, com exportação de materiais essenciais para esta indústria tecnológica e a dominação de plataformas e tecnologias estrangeiras.

Além da precarização do trabalho, que caracteriza essa reconfiguração produtiva, a questão relativa à apropriação de dados por essas empresas torna-se uma questão importante à soberania nacional, especialmente no que se refere à dados estatísticos oficiais por parte do Estado brasileiro (d´Alva e Paraná, 2024); dados que podem ser apropriados por empresas privadas, reforçando a condição de subordinação econômica e tecnológica.

Precarização do trabalho e algumas conclusões sobre a divisão internacional do trabalho na periferia do sistema capitalista

Ainda que trabalhadores na área de análise de dados seja essencial, suas atividades estão sendo automatizadas e substituídas – o que não quer dizer que não haverá mais trabalhadores, mas sim que a redução de escassez de trabalho implicará em mais perda salarial e controle sobre os processos de trabalho pelas empresas, – através da materialização do conhecimento dos trabalhadores em algoritmos (Steinhoff, 2019) e pela terceirização e informalidade. A atividade de treinamento de sistemas de inteligência artificial ainda é bastante dependente de trabalho humano, atividade essa realizada no mundo todo, sobretudo em economias abundantes em mão de obra. O processo de fragmentação e automação do controle do trabalho intelectual e de análise de dados, em muitos componentes automatizáveis e não, através de aprendizagem de máquina torna possível a terceirização do trabalho via plataformas digitais, acentuando a demanda e a terceirização dos chamados trabalhadores invisíveis e explorando o trabalho de seus prestadores de serviços, numa relação de trabalho na qual não há nem mesmo pagamento em dinheiro, pois a remuneração da prestação de serviço pelos trabalhadores é feita através de feito “gifts”, como na plataforma da Amazon, gerando uma subclasse de precarizados (Moreschi, Pereira, Cozman, 2020, p. 61).

Assim, é preciso ainda refletir sobre o papel da revolução científica-tecnológica nessa quadra histórica e suas consequências e implicações às economias periféricas, ao desenvolvimento econômico, à superexploração do trabalho e à dependência financeira e tecnológica no século XXI. Nesse cenário, quais seriam suas consequências? A reprimarização da economia, com uma acentuada deterioração dos termos e troca e, ao mesmo tempo, a intensificação da superexploração do trabalho, que se dá por segmentos de trabalho digitais, caracterizados pela precariedade e pela informalidade. Assim, a dependência tecnológica legitima e aprofunda, na reconfiguração produtiva, a condição de subdesenvolvimento, que assume novos contornos, como visto pela exploração do trabalho de plataforma e pela apropriação dos fluxos de dados dos países situados no Sul global.

A teoria marxista da dependência, ao discutir e unificar numa abordagem teórica conceitos como imperialismo, subimperialismo e sistema-mundo, revelou grande precisão histórica. A teoria marxista da dependência diversificou suas temáticas, incorporando, em seu modelo teórico, a teoria do sistema-mundo, os ciclos de Kondratiev, e as transformações trazidas pela globalização neoliberal e pela multipolaridade nas relações internacionais, com seus novos centros de poder e diplomacia entre os países subdesenvolvidos. Assim, ela desdobrou-se para a questão geopolítica interpretando as polarizações mundiais, os desenhos da integração regional, a articulação do Sul global (Martins). Ela torna-se importante instrumental teórico-analítico para a compreensão do capitalismo na sua histórica atual, de datificação e de plataformização da economia, no qual se mantêm as relações de produção entre países. É preciso promover as forças políticas e diplomáticas entre o Sul global, especificamente os Brics, não apenas nas áreas de saúde, saneamento, emprego, mas, tão urgente quanto isso, nas áreas de cooperação tecnológica e infraestrutura digital, subordinadas à soberania digital.

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Referencias:

Canettieri, T. (2020). A condição periférica. Rio de Janeiro, RJ: Consequência Editora.

Couldry, N., & Mejias, U. A. (2019). Data colonialism: Rethinking big data’s relation to the contemporary subject. Television & New Media, 20(4), 336-349.

d’Alva, O. A., & Paraná, E. (2024). Estatísticas Públicas, Big Data e Inteligência Artificial: o caso da Plataforma Global da ONU. Estudos Avançados, 38(111), 349-364.

Marini, R. M. (2013). Subdesenvolvimento e revolução. Florianópolis: Insular.

Martins, C. E. (2011). Globalização, dependência e neoliberalismo na América Latina. São Paulo, Boitempo.

Moreschi, B.; Pereira, G.; Cozman, Fabio G. (2020). The brazilian workers in Amazon Mechanical Turk: Dreams and realities of ghost workers. Contracampo – Brazilian Journal of Communication, 39 (1).

Rikap, C. Slipak, A. (2020). The interplays of US, China and their intellectual monopolies. World Economic Association. OnLine Conference.

Roberts, M. (2009). The great recession. https://books.google.com.br/books?hl=pt-BR&lr=&id=8KjMAgAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR1&dq=michael+roberts+the+great+recession&ots=mc603XwFLp&sig=nTDjRMBTLtMFOe6HVB2ueXgF5aA&redir_esc=y#v=onepage&q=michael%20roberts%20the%20great%20recession&f=false

Seto, K. S. (2024). Platform sub-imperialism. Big Data & Society, 11(2).

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Notas:

i https://www.statista.com/statistics/1028116/latin-america-unicorn-companies-market-value/

ii https://aiindex.stanford.edu/report/

iii A empresa Amazon atua nas áreas de e-commerce, streaming e saúde, com faturamento anual de 466 bilhões, em 2022 (IPEA, 2024), enquanto empresas controladoras de mercado e com altos lucros como Exxon Mobil, Pfizer e Bank of America, não tem plataformas, tendo seus negócios e dados geridos pelas Big Techs.