Quién controla los datos y por qué eso es poder

¿Quién Posee la Información? La Clave del Poder Actual

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 dedicadas a motores de búsqueda, redes sociales, servicios de correo, comercio electrónico y sistemas operativos. Reúnen información de miles de millones de usuarios y ponen a disposición infraestructuras de análisis y publicidad.
  • Corredores y agregadores de datos: compañías que adquieren, depuran y comercializan perfiles dirigidos a anunciantes, aseguradoras y diversas organizaciones, operando normalmente de manera discreta y, en muchos casos, sin que el titular sea consciente.
  • Gobiernos y agencias estatales: recogen información con fines de seguridad, recaudación, salud pública e infraestructura, pudiendo obtener datos privados conforme a la ley o a través de mecanismos de vigilancia generalizada.
  • Empresas del sector salud, finanzas y telecomunicaciones: administran datos altamente sensibles y cuentan con la capacidad de determinar usos tanto comerciales como institucionales.
  • Pequeñas y medianas empresas y desarrolladores: capturan conjuntos de datos muy concretos, como los generados por aplicaciones de fitness o sistemas de domótica, que al combinarse aportan profundidad adicional a los 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 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: 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.

Impactos sobre individuos y sociedades

  • 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.

Qué pueden hacer los usuarios y las organizaciones

  • Transparencia y consentimiento informado: exigir claridad sobre usos y duración del almacenamiento; limitar permisos en aplicaciones.
  • Minimización de datos: las empresas deben recolectar solo lo estrictamente necesario y retenerlo por períodos limitados.
  • Auditorías internas y externas: implementar revisiones de modelos y procesos para detectar sesgos y vulnerabilidades.
  • Adopción de tecnologías de protección: cifrado de extremo a extremo, anonimización robusta y soluciones de aprendizaje federado cuando sea posible.
  • Educación digital: formación ciudadana sobre riesgos de compartir datos y prácticas para reducir exposición (gestión de contraseñas, 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 Emiliano Galván