Datos: El Nuevo Oro. ¿Quién Los Controla y Su Impacto?

Quién controla los datos y por qué eso es poder

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 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.

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.

Mecanismos de control

Los actores mencionados utilizan múltiples vías para transformar la información en una fuente de 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: los datos permiten personalizar ofertas, reducir costes de adquisición de clientes y crear fuentes recurrentes de ingresos publicitarios. Las plataformas con datos extensos pueden capturar gran parte del valor generado en una cadena económica.
  • Influencia política: microsegmentación y mensajes personalizados facilitan campañas políticas dirigidas que pueden afectar la opinión pública y el resultado de elecciones.
  • Dominio de la información: controlar qué se muestra a quién (rankings, recomendaciones) orienta la agenda pública y cultural.
  • Seguridad y vigilancia: el acceso a metadatos y comunicaciones habilita vigilancia masiva, prevención del delito o, en manos autoritarias, represión y control social.
  • Discriminación algorítmica: modelos que usan datos sesgados pueden amplificar desigualdades en 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: 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).

Perspectivas de riesgo y aspectos a monitorear

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 control de los datos no es solo una cuestión técnica o comercial: define quién tiene capacidad de moldear preferencias, distribuir oportunidades y decidir qué información llega a qué ojos. La concentración de datos en manos de unos pocos crea asimetrías de poder que afectan derechos, mercados y democracias. Las soluciones efectivas combinan regulación robusta, innovación tecnológica orientada a la privacidad y una ciudadanía informada que exija rendición de cuentas. Solo con esos elementos puede equilibrarse la balanza entre el valor económico de los datos y la preservación de dignidad, autonomía y justicia social.

Por Isabella Ramírez

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