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

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 entendemos por “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.

Sistemas de supervisión

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: 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.

Regulación y respuestas 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: 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 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.