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Datos: La moneda de cambio. ¿Quién está al mando?

New York City, in the United States: What drives valuation gaps between private and public markets

Los datos son el recurso estratégico del siglo XXI: registros de comportamiento, preferencias, ubicación, salud, transacciones y comunicaciones que, cuando se agregan y analizan, producen conocimiento predictivo. Controlar esos datos equivale a dirigir la atención, la economía y la toma de decisiones, tanto a escala individual como colectiva. A continuación se analiza quiénes ejercen ese control, cómo lo hacen, qué consecuencias tiene y qué herramientas existen para equilibrar el poder.

¿Qué se comprende cuando hablamos de “datos”?

Los datos abarcan:

  • Datos personales: nombre, domicilio, identificadores y número de documento.
  • Datos de comportamiento: registros de navegación, consultas realizadas, interacciones como clics y adquisiciones.
  • Datos de localización: posición geográfica de los dispositivos, trayectos y desplazamientos habituales.
  • Datos sensibles: información de salud, afinación política, convicciones religiosas y datos biométricos.
  • Metadatos: detalles sobre el momento, lugar y forma en que surge una interacción, que en ocasiones desvela incluso más que el propio contenido.

Figuras que gestionan la información

  • 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.

Mecanismos de control

Los actores mencionados utilizan múltiples vías para transformar la información en una fuente de poder:

  • Monopolio de la plataforma: cuanto mayor es la base de usuarios, más valiosos son los datos y más difícil es para los usuarios migrar a alternativas.
  • Economía de la atención: algoritmos que priorizan contenidos para maximizar tiempo en pantalla y, por ende, ingresos publicitarios.
  • Modelos predictivos y aprendizaje automático: permiten anticipar comportamientos, optimizar precios, segmentar audiencias y manipular decisiones.
  • Integración vertical: empresas que controlan hardware, software y servicios pueden recoger datos en múltiples puntos del ecosistema (ejemplo: dispositivos, aplicaciones, nube).
  • Intercambio y venta de datos: mercados legales e ilegales donde la información se comercializa, se combina y se revende.

Por qué el control de datos es 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.

Casos emblemáticos

  • Escándalo de Cambridge Analytica: uso indebido de datos de millones de usuarios de redes sociales para perfiles psicológicos y campañas políticas, que mostró cómo datos aparentemente inofensivos pueden influir en procesos democráticos.
  • Brecha de Equifax (2017): exposición de datos financieros y personales de alrededor de 147 millones de personas, ejemplificando los riesgos de concentración de datos críticos en pocas entidades.
  • Clearview AI: recopilación masiva de imágenes públicas para reconocimiento facial, con implicaciones para la privacidad y la vigilancia indiscriminada.
  • Sistemas de puntaje social en algunos países: integración de datos públicos y privados para evaluar “confiabilidad” ciudadana, condicionando acceso a servicios y movilidad social.
  • Compartición de datos sanitarios controversiales: acuerdos entre servicios de salud y empresas tecnológicas que generaron debates sobre consentimiento, utilidad y riesgos de uso comercial de datos clínicos.

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.

Por Otilia Adame Luevano

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