La batalla por el control de la información en la era de la inteligencia artificial plantea nuevas tensiones entre privacidad, poder corporativo y acceso al conocimiento.
En un mundo cada vez más impulsado por algoritmos y aprendizaje automático, los datos se han convertido en el nuevo petróleo. Esta analogía, aunque ya ampliamente repetida, sigue capturando una verdad esencial: quien controla los datos, controla el futuro. Y en esa pugna por el control, emerge una advertencia inquietante que da título a este artículo: «Si los datos tienen dueño, solo los dueños tendrán los datos.»
Detrás de esta frase se esconde una realidad crítica. La acumulación masiva de datos por parte de grandes corporaciones tecnológicas y gobiernos ha creado una concentración de poder sin precedentes. Empresas como Google, Meta, Amazon o Microsoft no solo almacenan enormes cantidades de información personal y conductual sobre miles de millones de usuarios, sino que también utilizan esos datos como base para entrenar sus modelos de inteligencia artificial, tomar decisiones de negocio y, en última instancia, moldear el comportamiento humano.
¿Qué significa que los datos tengan dueño?
Cuando se afirma que los datos “tienen dueño”, se hace referencia a la idea de que la información personal, los historiales de navegación, las conversaciones digitales, los patrones de compra, e incluso las imágenes que publicamos en redes sociales, quedan almacenadas en infraestructuras privadas. Es decir, en servidores controlados por corporaciones que actúan como intermediarios omnipresentes entre los usuarios y la red.
En teoría, el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) en Europa y otras normativas de privacidad reconocen que los usuarios tienen derechos sobre su información. Pero en la práctica, ejercer ese control es complejo y está plagado de obstáculos. Además, una vez que los datos han sido cedidos —voluntaria o inconscientemente— en virtud de unas condiciones de uso opacas, la empresa receptora adquiere un dominio casi total sobre su tratamiento, explotación comercial y almacenamiento.
El dilema de la inteligencia artificial
La revolución actual de la inteligencia artificial, basada en modelos de lenguaje, visión computacional o análisis predictivo, depende enteramente del acceso a datos. Datos variados, extensos y representativos del comportamiento humano. Sin ellos, los modelos no pueden aprender ni mejorar.
Este hecho ha generado una carrera por recolectar, comprar o simplemente capturar la mayor cantidad posible de datos. Y también ha despertado el interés de gobiernos por limitar el uso indiscriminado de datos personales por parte de sistemas opacos de IA.
La paradoja es evidente: para que los sistemas de IA sean útiles, justos y fiables, necesitan datos diversos y de calidad. Pero si el acceso a esos datos queda restringido a quienes ya tienen la infraestructura para recolectarlos y almacenarlos, se corre el riesgo de crear monopolios digitales aún más poderosos y difíciles de fiscalizar.
¿Qué consecuencias tiene este escenario?
- Exclusión de actores pequeños y comunidades: si los datos valiosos están en manos privadas, investigadores, universidades, startups o comunidades de desarrollo de software libre tendrán un acceso muy limitado a ellos. Esto restringe la innovación abierta y ralentiza el progreso científico.
- Desigualdad de poder: quienes poseen los datos pueden predecir comportamientos, optimizar servicios y monetizar cada interacción digital. Los demás quedan relegados a ser meros consumidores, sin capacidad de decisión ni control.
- Riesgo para la democracia y la libertad: el uso masivo de datos por parte de gobiernos o corporaciones con fines de vigilancia o manipulación de la opinión pública representa una amenaza real, como se evidenció en escándalos como Cambridge Analytica.
- Privacidad erosionada: a medida que se normaliza la cesión de datos personales a cambio de servicios “gratuitos”, se borra la frontera entre lo íntimo y lo público, con consecuencias aún no del todo comprendidas.
¿Es posible otra manera?
Sí, pero requiere voluntad política, presión ciudadana y nuevos marcos regulatorios. Algunas iniciativas en curso apuntan en esa dirección:
- Datos como bien común: Propuestas para tratar ciertos tipos de datos (como información de salud, movilidad o energía) como recursos colectivos, gestionados con criterios éticos y transparencia.
- Descentralización y autogestión de datos: Plataformas como Solid (impulsada por Tim Berners-Lee) buscan devolver el control de la información a los usuarios, mediante sistemas donde cada persona gestiona sus propios datos.
- Modelos de IA entrenados con datos públicos o sintéticos: para evitar la dependencia de fuentes cerradas, algunos laboratorios están desarrollando modelos entrenados exclusivamente con datos abiertos o generados artificialmente, preservando la privacidad.
- Regulación firme y actualizada: Es fundamental que las leyes sobre privacidad, competencia y protección de datos evolucionen al ritmo de la tecnología, y que se fiscalice activamente a quienes acumulen poder a través del control de datos.
Conclusión
La frase “si los datos tienen dueño, solo los dueños tendrán los datos” funciona como una alerta y una llamada a la acción. En un mundo cada vez más mediado por algoritmos, el acceso equitativo a los datos se ha convertido en una nueva frontera de derechos humanos, innovación y justicia social.
Garantizar que los datos sirvan al bien común y no solo a intereses corporativos exige una respuesta decidida de toda la sociedad. Porque si no lo hacemos, el conocimiento del mañana estará al alcance de unos pocos… y el resto quedará mirando desde fuera.
