Ser legible para la máquina:

monitoreo algorítmico, pobreza energética y justicia sociotécnica en Olacapato (Salta)

Resumen

El texto analiza la transición hacia el monitoreo algorítmico del consumo energético en contextos de pobreza, tomando como caso de estudio situado la localidad de Olacapato, en la Puna salteña, durante el año 2024. Metodológicamente, se trata de un estudio cualitativo-crítico que utiliza el Censo Energético 2024 como fuente empírica y proxy analítico. Este relevamiento se basó en una muestra de 30 hogares (alcanzando una cobertura del 75% sobre un total estimado de 40 viviendas), a los que se les aplicó entrevistas presenciales estructuradas durante el mes de  diciembre. Los resultados muestran que los sistemas de medición estandarizados invisibilizan  prácticas de supervivencia como la desconexión voluntaria, el uso combinado de diésel, garrafas y  leña, y las redes comunitarias. Los algoritmos funcionan como agentes sociales que clasifican estas  estrategias como anomalías o fraude, habilitando intervenciones punitivas. En diálogo con autores  como Gillespie (2016), O’Neil (2016) y Noble (2018), se argumenta que los algoritmos operan  como infraestructuras de poder. Finalmente, se propone una auditoría energética comunitaria con  métricas situadas para disputar la gobernanza de la energía y avanzar hacia la justicia sociotécnica.