economía de los datos

Las plataformas y los servicios de Internet “gratuitos” que utilizamos para trabajar, entretenernos, orientarnos o informarnos se basan todos en un modelo de negocio: la economía de los datos (data economy).
Este modelo de negocio fundamental da lugar a su vez a otras formas de modelos denominados “economía de la atención”, “economía de la vigilancia” y “economía de la intención”. A lo largo de esta página veremos cómo todo ello se entrelaza, se articula y repercute de forma concreta en nuestras vidas.

Cada vez más, la recopilación de nuestros datos va incluso más allá de los servicios de Internet: de hecho, hoy en día son pocas las industrias que no sacan partido, de una forma u otra, de estos datos que generamos constantemente, tanto en línea como fuera de línea, y que generan miles de millones a estas empresas.

Situación actual

Para que los servicios universales de Internet, como Google, OpenAI (ChatGPT), Meta (Facebook, Instagram, etc.) u otros proveedores tecnológicos de menor alcance global (aplicaciones móviles de los CFF o de medios de comunicación regionales o nacionales), sean rentables desde el punto de vista financiero, sus capacidades de recopilación de datos son indispensables (economía de los datos). Cuanto más utilizamos estas aplicaciones, más datos recopilan: por lo tanto, su diseño está pensado para incitarnos a utilizarlas el mayor tiempo posible captando nuestra atención (economía de la atención).

De este modo, nuestro comportamiento como usuarios y nuestros datos personales son objeto de seguimiento (economía de la vigilancia) y se revenden a empresas o terceros (corredores de datos o “data brokers”), que operan con gran opacidad y, a menudo, al límite de la legalidad. Por último, la acumulación de esta información sobre nuestro comportamiento puede permitir influir en nuestras acciones y decisiones, tanto en línea como fuera de línea.

Por otra parte, las fugas de datos en proveedores negligentes también pueden favorecer la delincuencia en línea (véase el Escenario 4 más abajo).


Por último, los sistemas de inteligencia artificial (IA), y en particular la IA generativa —cuyo uso se está generalizando y cuya calidad y rendimiento mejoran a una velocidad asombrosa—, aumentan aún más la amenaza para nuestros datos personales: de hecho, estos sistemas dependen, por naturaleza, de la recopilación masiva de datos, ya sean personales o no. Además, gracias a su capacidad para procesar volúmenes gigantescos de datos, los algoritmos de aprendizaje automático detectan correlaciones que antes no se podían detectar, lo que les permite predecir comportamientos y, sobre todo, influir en ellos con una precisión sin precedentes (economía de la intención).

Cada vez más rastreo para perfilar aún mejor

Las herramientas digitales están omnipresentes en nuestras vidas, en nuestro día a día. Vivimos en una “sociedad de la información”, en la que, en todo momento, ya sea en Internet, en un ordenador, en un smartphone, en un dispositivo conectado, al buscar información o al interactuar en las redes sociales, dejamos huellas. Estas huellas adoptan diferentes formas, entre las que se incluyen:

  • “Me gusta” / compartidos
  • Sitios web visitados
  • Historial de búsquedas
  • Cuentas a las que seguimos en las redes sociales
  • Interacciones con una aplicación de inteligencia artificial (p. ej., ChatGPT)
  • Contactos de WhatsApp
  • Historial de vídeos vistos en YouTube
  • Localización GPS
  • Compras realizadas en línea
  • Imágenes de cámaras de videovigilancia (p. ej., en la calle, en estaciones, en tiendas)

Esta información puede ser facilitada conscientemente por nosotros mismos al utilizar el servicio, o deducida a partir de nuestro comportamiento. ¡Es tan precisa que permite conocernos mejor que nuestros padres, amigos o pareja!

De esta recopilación de datos en todas las direcciones se deriva un perfil de personalidad ⤤ de cada uno y cada una de nosotros. En la práctica, esto supone varios miles de parámetros relacionados, entre otras cosas, con:

  • Intereses
  • Opiniones políticas
  • Religión
  • Orientación sexual
  • Aficiones
  • Situación familiar
  • Contactos
  • Preferencias de compra
  • Lugar de residencia y de trabajo

Esta información sobre nosotros puede comprarse o ser hurtada, y permite influir en nosotros, como veremos más adelante.

Esta información no está necesariamente vinculada a nuestra identidad, ¡pero tampoco es imprescindible conocer nuestro nombre para ejercer poder sobre nosotros!

Referencias:

© Matilde Piccoli - Attention Economy
© Matilde Piccoli - Browsing Surveillance

¿Y en la práctica, qué significa esto?

Concrètement, ce pouvoir sur nous peut prendre plusieurs formes. Les quatre scénarios suivants s’inspirent des possibilités d’exploitation de nos données existantes actuellement. Ils peuvent être fictifs, mais aussi se référer à des situations ayant réellement eu lieu.

Pour chacun de ces quatre scénarios, nous proposons ci-dessous:

  • une description
  • les conséquences concrètes pour les internautes / les citoyens
  • des exemples
  • quelques références

En la práctica, este poder sobre nosotros puede adoptar varias formas. Los cuatro escenarios siguientes se inspiran en las posibilidades de explotación de nuestros datos que existen actualmente. Pueden ser ficticios, pero también pueden referirse a situaciones que han ocurrido realmente.

Para cada uno de estos cuatro escenarios, proponemos a continuación:

  • una descripción
  • las consecuencias concretas para los usuarios de Internet / los ciudadanos
  • ejemplos
  • algunas referencias

Nuestros datos personales se subastan ⤤ a los anunciantes a través de intermediarios de datos (data brokers). Estas subastas tienen lugar en tiempo real (real time bidding): el anunciante que ofrezca más podrá mostrar su publicidad de inmediato, cuando visitemos una página web, y en función de nuestro perfil de personalidad (véase más arriba).


El auge de la IA generativa permite una elaboración de perfiles más eficaz, tanto por la cantidad de datos recopilados como por la naturaleza de dichos datos (las conversaciones con un agente conversacional a veces son de carácter muy personal o incluso íntimo), lo que permite aprovechar los sesgos cognitivos y los perfiles emocionales: de hecho, estos elementos siempre han sido los más eficaces para influir en la decisión de compra.

Además, la integración de la publicidad en los agentes conversacionales ya es una realidad, en 2026, en varias empresas del sector de la IA (en Suiza: ChatGPT y Google, por citar solo las más importantes). No hay nada que garantice que se mantenga la frontera entre la publicidad mostrada porque la ha comprado un anunciante y el contenido de la respuesta del agente conversacional, tal y como prometen los proveedores. La experiencia con las redes sociales, así como los enormes intereses económicos en juego, hacen que sea dudoso.

Consecuencia: influencia en nuestros comportamientos de compra / visualización de publicidad en un contexto no deseado

Ejemplos:

  • Aline busca en Google lugares de culto judíos. Además, en Instagram indica que está soltera. Al día siguiente, realiza una presentación profesional con el mismo ordenador. Durante la presentación, en su navegador aparece un anuncio de una página web de citas para personas de confesión judía. No hay nada reprochable ni vergonzoso en ello (¡no tiene “nada que ocultar” al respecto!), pero quizá no le gustaría que esa información sobre ella se expusiera en ese contexto concreto.
  • Una joven de 16 años hace la compra en un supermercado y compra productos cosméticos sin perfume. El supermercado (a través de su tarjeta de fidelidad) deduce que está embarazada y le envía a su domicilio cupones de descuento para artículos
    relacionados con esta situación. Los padres de la joven no sabían que estaba embarazada (caso real de las tiendas Target en Estados Unidos, 2012 ⤤).
  • Marketing con IA: Nadia recibe recomendaciones de una web de comercio electrónico, hiperpersonalizadas y basadas no solo en su historial de compras, sino también en sus hábitos de navegación y en su “perfil emocional” en ese momento concreto. Esto le da la sensación de ser comprendida y valorada, y aumenta, entre otras cosas, la fidelización.
    Además, su agente conversacional detecta un estado emocional concreto y adapta su lenguaje y sus recomendaciones a dicho estado, así como a su actividad reciente en las redes sociales.

Referencias:

Nuestros datos personales pueden venderse a Estados o a empresas privadas.

La evolución de la tecnología (por ejemplo, cámaras de vigilancia omnipresentes, gafas “inteligentes” equipadas con IA para buscar información sobre las personas “objetivo”) permite que los Estados o personas y organismos privados extraigan y correlacionen datos personales, a veces muy sensibles, sin el consentimiento de la persona en cuestión, lo que aumenta la vigilancia de los ciudadanos, incluso con fines maliciosos.

Consecuencia: una evolución social que no respeta la privacidad

Ejemplos:

  • A Eric le deniegan un contrato de seguro, así como la compra de un billete de tren a través de la aplicación de los SBB. Una agencia de calificación crediticia ha registrado, de hecho, una solvencia negativa a su nombre, a raíz de retrasos en los pagos de un familiar suyo, que tiene el mismo nombre y vive en la misma dirección.
    Las agencias de calificación recopilan, a través de diferentes canales, información sobre el crédito y la solvencia de empresas y particulares.
  • Élodie realiza investigaciones académicas sobre el radicalismo islamista. Para ello, sigue cuentas de X (antes Twitter) de este movimiento. Tiene que viajar a Estados Unidos para asistir a una conferencia y es rechazada en la frontera debido a estos rastros digitales sospechosos.
  • Una empresa a la que Karim ha enviado su solicitud utiliza programas de selección de personal basados en IA para evaluar a los candidatos, con la ayuda de datos recopilados en las redes sociales o a través de intermediarios de datos, con el fin de crear un “perfil enriquecido” de los candidatos.
  • Mary es acosada y perseguida por un policía que tiene acceso a lectores de matrículas, que incorporan un sistema de inteligencia artificial que le permite recibir alertas sobre la ubicación de un coche buscado (caso real ocurrido en EE. UU., véase la referencia más abajo).

Referencias:

Durante unas elecciones, los datos personales de los ciudadanos se utilizan para enviarles mensajes muy específicos y adaptados a su perfil de personalidad. Estos mensajes se dirigen específicamente a los indecisos y tienen como objetivo inclinar la balanza a favor de un candidato o una candidata.

La manipulación política ultrapersonalizada es tan antigua como el auge de la economía de los datos (y, en particular, con el caso de Cambridge Analytica, véase más abajo), pero se está volviendo más sutil y, por lo tanto, más eficaz gracias a los sistemas de inteligencia artificial. La combinación de una recopilación masiva de datos personales, sistemas de recomendación cada vez más eficaces y IA generativas capaces de crear contenido creíble a gran velocidad permite llevar a cabo campañas de desinformación masivas y específicas en las redes sociales. Además, los asistentes conversacionales como ChatGPT y sus competidores mantienen una interacción informal y personal con el usuario, lo que aumenta la eficacia de una posible manipulación.

Consecuencia: Influencia en el resultado de unas elecciones.

Ejemplos:

  • El caso de Cambridge Analytica y la elección de Donald Trump en 2016
  • El uso de la desinformación por parte de las grandes potencias en las guerras de influencia, que a menudo forman parte integrante de los componentes de un conflicto armado

Referencias:

Los datos personales almacenados en un proveedor de servicios en línea son objeto de un robo y quedan a disposición de la delincuencia digital.

Las fugas de datos se producen prácticamente a diario en Suiza, sobre todo a través de ransomware (robo de datos seguido de peticiones de rescate): datos del Gobierno, de hospitales, de pequeños municipios, de pymes o incluso de organizaciones críticas como el CICR.
Suiza es un objetivo privilegiado debido a nuestra solidez financiera y a nuestra tendencia a pagar rápidamente para evitar daños a nuestra reputación.

Consecuencia: Estafa o suplantación de identidad.

Ejemplo:

  • Alex realiza una compra en una página web de comercio electrónico, que le obliga a crear una cuenta y le solicita información innecesaria (por ejemplo, número de teléfono, intereses, empresa en la que trabaja…). La página web de comercio electrónico sufre un ataque informático y esa información se utiliza para intentar estafar a su familia o a sus contactos.

Referencias:

© Matilde Piccoli - Identity Mining
© Matilde Piccoli - Steered By A Few

Conclusión y soluciones / ¿Cómo (re)accionar?

La economía de la vigilancia se asemeja a un gigantesco mercado de datos personales, que son la base de nuestra identidad. Pero se trata, sobre todo, del poder de influir en nuestras acciones, nuestras decisiones y nuestros comportamientos. A pesar de esta constatación, la situación no carece de esperanza y existen numerosas soluciones.

La primera es saber que todavía tenemos la posibilidad de elegir. La opción de utilizar programas y herramientas (y hay muchas) que respeten nuestra privacidad. Nuestra página “Alternativas”  ⤤ te será de gran ayuda para iniciar tu transición digital.

La segunda solución es de carácter político y social. Como ciudadanos y ciudadanas, tenemos el poder de elegir a dirigentes sensibles a estas cuestiones y dispuestos a defender nuestros derechos. También podemos afiliarnos o apoyar a asociaciones de defensa de los derechos digitales. En nuestro entorno, podemos dialogar y debatir de forma constructiva sobre estos temas para que el mayor número posible de personas conozca mejor la cuestión y les ayudemos a defender sus derechos.

La economía de los datos tiende a perseguir un objetivo de categorización e individualización de la sociedad, impidiendo así la formación de cualquier forma de comunidad. Por lo tanto, resulta imprescindible no olvidar nunca la importancia de lo colectivo, del intercambio y de la solidaridad, tanto en esta forma de lucha como en las demás.