Los datos se han convertido en el insumo estratégico clave del siglo XXI: incluyen registros de conductas, gustos, ubicaciones, información médica, operaciones financieras y comunicaciones que, al combinarse y examinarse, generan conocimiento anticipatorio. Quien domina esos datos influye en la atención, la economía y los procesos de decisión, tanto en el plano individual como en el colectivo. A continuación se expone quién detenta ese control, de qué manera lo ejerce, cuáles son sus efectos y qué herramientas pueden ayudar a redistribuir ese poder.
¿Qué entendemos por “datos”?
Los datos incluyen:
- Datos personales: nombre, dirección, identificadores, número de documento.
- Datos de comportamiento: historial de navegación, búsquedas, clics, compras.
- Datos de localización: geolocalización de dispositivos, rutas y desplazamientos.
- Datos sensibles: salud, orientación política, creencias religiosas, biometría.
- Metadatos: cuándo, dónde y cómo se creó una interacción, que a veces revela más que el contenido.
Actores que controlan los datos
- Grandes plataformas tecnológicas: empresas que operan motores de búsqueda, redes sociales, servicios de correo, comercio electrónico y sistemas operativos. Acumulan datos de miles de millones de usuarios y ofrecen infraestructuras de análisis y publicidad.
- Corredores y agregadores de datos: compañías que compran, limpian y venden perfiles a anunciantes, aseguradoras y otras empresas. Operan en segundo plano y muchas veces sin el conocimiento del titular de los datos.
- Gobiernos y agencias estatales: recopilan datos por seguridad, impuestos, salud pública e infraestructura. Pueden acceder a datos privados por ley o mediante vigilancia masiva.
- Empresas del sector salud, finanzas y telecomunicaciones: manejan datos extremadamente sensibles y tienen poder para decidir usos comerciales o institucionales.
- Pequeñas y medianas empresas y desarrolladores: capturan nichos de datos específicos (por ejemplo, aplicaciones de fitness o domótica) que, integrados, enriquecen perfiles.
Sistemas de supervisión
Los actores anteriores emplean diversos mecanismos para convertir datos en poder:
- Monopolio de la plataforma: a medida que crece la comunidad de usuarios, los datos ganan mayor valor y resulta cada vez más complejo para ellos cambiar a otras opciones.
- Economía de la atención: sistemas algorítmicos que ordenan contenidos con el fin de ampliar el tiempo de visualización y, en consecuencia, aumentar los ingresos por publicidad.
- Modelos predictivos y aprendizaje automático: facilitan anticipar conductas, ajustar estrategias de precios, definir segmentos de público y orientar decisiones.
- Integración vertical: compañías que abarcan hardware, software y servicios obtienen datos desde numerosos puntos dentro del ecosistema, como dispositivos, aplicaciones o la nube.
- Intercambio y venta de datos: existen mercados, tanto regulados como clandestinos, donde la información se negocia, se mezcla y circula nuevamente.
Por qué dominar los datos concede poder
- Ventaja económica: la información disponible posibilita ajustar ofertas, disminuir los gastos de captación de clientes y generar ingresos publicitarios continuos, de modo que las plataformas con amplios conjuntos de datos terminan absorbiendo buena parte del valor producido dentro de una cadena económica.
- Influencia política: la microsegmentación junto con mensajes hechos a medida favorece campañas políticas focalizadas capaces de moldear la percepción pública y modificar resultados electorales.
- Dominio de la información: administrar qué aparece y ante quién (como rankings o recomendaciones) contribuye a dirigir la conversación social y cultural.
- Seguridad y vigilancia: la disponibilidad de metadatos y comunicaciones permite instaurar vigilancia a gran escala, apoyar la prevención del delito o, bajo regímenes autoritarios, reforzar mecanismos de represión y control social.
- Discriminación algorítmica: los modelos entrenados con datos sesgados pueden intensificar brechas existentes en ámbitos como créditos, seguros, empleo o justicia.
Ejemplos destacados
- Escándalo de Cambridge Analytica: aprovechamiento indebido de datos de millones de usuarios en redes sociales para elaborar perfiles psicológicos y orientar campañas políticas, revelando cómo información aparentemente trivial puede incidir en procesos democráticos.
- Brecha de Equifax (2017): divulgación no autorizada de datos personales y financieros de cerca de 147 millones de individuos, ilustrando los peligros de concentrar información crítica en un número reducido de organizaciones.
- Clearview AI: obtención masiva de fotografías disponibles públicamente con fines de reconocimiento facial, generando preocupaciones sobre vigilancia amplia y la erosión de la privacidad.
- Sistemas de puntaje social en algunos países: combinación de datos privados y públicos para valorar la “confiabilidad” de la ciudadanía, influyendo en el acceso a diversos servicios y en las oportunidades de movilidad social.
- Compartición de datos sanitarios controversiales: convenios entre instituciones de salud y compañías tecnológicas que provocaron discusiones sobre consentimiento, beneficios reales y posibles riesgos ligados al uso comercial de información clínica.
Efectos en las personas y en la sociedad
- Privacidad erosionada: merma en el control de los datos personales y posibilidad de que se difundan sin autorización.
- Autonomía reducida: decisiones condicionadas por mensajes hipersegmentados y por estructuras de elección pensadas para orientar conductas.
- Riesgo económico: prácticas discriminatorias que pueden limitar el acceso a crédito, oportunidades laborales o coberturas de seguros.
- Fragilidad democrática: manipulación informativa y aumento de la polarización alimentada por burbujas creadas algorítmicamente.
- Seguridad física: vulneración de datos capaz de exponer hábitos de desplazamiento, aspectos íntimos o información delicada que facilite actos delictivos.
Normativas y reacciones sociales
Las reacciones surgen de una mezcla entre normativas legales, exigencias sociales y transformaciones internas dentro de las empresas.
- Regulaciones de protección de datos: leyes que buscan dar control al titular (derecho de acceso, rectificación, supresión, portabilidad) y exigir responsabilidad a los controladores. Ejemplos: marcos regionales que imponen sanciones y obligaciones de transparencia.
- Auditorías y rendición de cuentas: evaluación externa de algoritmos, transparencia en los modelos y auditorías independientes para detectar sesgos y riesgos.
- Movimientos de datos abiertos y soberanía de datos: iniciativas que promueven que comunidades y estados tengan control sobre datos estratégicos, especialmente en salud y recursos públicos.
- Herramientas técnicas: cifrado, anonimización diferencial, arquitecturas federadas que permiten análisis sin centralizar datos sensibles.
Acciones que están al alcance de los usuarios y las organizaciones
- Transparencia y consentimiento informado: solicitar explicaciones claras sobre finalidades y plazos de conservación, además de restringir de forma cuidadosa los permisos otorgados en cada aplicación.
- Minimización de datos: las compañías deben limitarse a recopilar información imprescindible y conservarla únicamente durante un lapso acotado.
- Auditorías internas y externas: llevar a cabo evaluaciones periódicas de modelos y procedimientos con el fin de identificar posibles sesgos o fallas de seguridad.
- Adopción de tecnologías de protección: aplicar cifrado de extremo a extremo, métodos sólidos de anonimización y, cuando resulte viable, herramientas de aprendizaje federado.
- Educación digital: impulsar la capacitación ciudadana sobre los riesgos de divulgar información personal y difundir prácticas que disminuyan la exposición, como la administración segura de contraseñas y el uso de autenticación multifactor.
Riesgos futuros y puntos de vigilancia
Con la expansión del Internet de las cosas, la biometría y la inteligencia artificial, los riesgos se amplifican: mayor granularidad de perfiles, predicción de estados emocionales o de salud, y capacidad de intervenir en procesos sociales en tiempo real. Es crucial vigilar la concentración de infraestructura de IA y el acceso a datos sensibles que permitan automatizar decisiones críticas.
El dominio sobre los datos trasciende lo técnico o lo comercial, pues determina quién puede influir en preferencias, repartir oportunidades y decidir qué información llega a cada persona; cuando unos pocos concentran esos datos, surgen desequilibrios de poder que repercuten en derechos, mercados y sistemas democráticos; para afrontarlo, se requieren regulaciones sólidas, avances tecnológicos que prioricen la privacidad y una ciudadanía capaz de exigir transparencia, y solo al combinar estos factores es posible equilibrar el valor económico de los datos con la protección de la dignidad, la autonomía y la justicia social.
