Imagina que alguien conoce a qué hora sales de casa, qué lugares visitas, cuánto gastas, qué videos miras hasta el final y qué palabras escribes antes de borrarlas. Probablemente dirías que esa persona sabe demasiado sobre ti.
Ahora cambia a esa persona por cientos de sistemas que recopilan fragmentos distintos de tu actividad digital. El problema ético ya no es únicamente quién “ve” tus datos, sino quién puede convertirlos en predicciones, decisiones e influencia. Esta ficha te ayudará a reconocer dónde aparece ese poder y qué derechos permiten ponerle límites.
Objetivo didáctico
Al terminar esta ficha serás capaz de analizar prácticas de recopilación, vigilancia y decisión automatizada identificando quién obtiene poder mediante los datos, qué riesgos éticos aparecen y qué derechos o controles pueden proteger la autonomía de las personas.
Introducción
La privacidad suele imaginarse como la posibilidad de esconder algo. Esa idea es demasiado limitada. También necesitamos privacidad cuando no hemos hecho nada incorrecto: para explorar una idea impopular, investigar una enfermedad, cambiar de opinión, buscar otro empleo, conversar con alguien o simplemente decidir qué aspectos de nuestra vida queremos compartir y con quién.
En el entorno digital, además, un dato rara vez permanece aislado. Una ubicación puede combinarse con horarios; una búsqueda, con compras; una lista de contactos, con patrones de interacción. De esa combinación aparecen inferencias: conclusiones sobre intereses, hábitos, solvencia, salud, preferencias o probabilidad de realizar determinada conducta. Ahí el problema deja de ser únicamente “mis datos” y se convierte en una cuestión de poder.
💡 Privacidad digital
Es la capacidad de mantener un grado razonable de control sobre la recopilación, uso, combinación y difusión de información relacionada con una persona. Incluye no solo secretos explícitos, sino también datos capaces de revelar o inferir aspectos de su vida.
Por eso la ética digital no puede reducirse a “lee los términos antes de aceptar”. Una persona puede hacer clic voluntariamente y aun así encontrarse frente a una relación profundamente desigual: la empresa comprende cómo funcionan sus sistemas, mientras que el usuario apenas ve una pantalla; el sistema puede recordar años de comportamiento, mientras la persona difícilmente recuerda qué permisos otorgó.
Para analizar esta desigualdad estudiaremos cinco problemas conectados: el capitalismo de vigilancia, los datos como fuente de poder, las decisiones automáticas mediante inteligencia artificial, la tensión entre anonimato y responsabilidad y los derechos que intentan trasladar las libertades humanas al entorno digital.
Desarrollo del tema
Capitalismo de vigilancia: cuando observar el comportamiento se convierte en modelo de negocio
En 2019, Shoshana Zuboff publicó The Age of Surveillance Capitalism, una obra que popularizó el concepto de capitalismo de vigilancia. Su argumento central no es simplemente que las empresas tengan datos, sino que ciertos modelos económicos convierten la experiencia humana en materia prima para producir predicciones sobre el comportamiento y obtener ingresos a partir de ellas.
La historia detrás del concepto acompaña la transformación de Internet comercial. Durante sus primeras décadas, muchos servicios digitales parecían intercambios sencillos: una búsqueda ofrecía resultados, una red permitía comunicarse y una aplicación resolvía una necesidad. Con el crecimiento de la publicidad personalizada, observar comportamiento, clasificar audiencias y anticipar intereses adquirió un enorme valor económico.
El proceso puede imaginarse como una tienda donde el cliente entra para comprar pan, pero el negocio registra además cuánto tardó frente a cada estante, qué productos tomó y volvió a dejar, con quién llegó y hacia dónde caminó después. El servicio visible sigue siendo vender pan; el segundo negocio consiste en aprender del comportamiento del visitante.
En la vida cotidiana esto aparece cuando una aplicación aparentemente simple solicita ubicación, identificadores del dispositivo, historial de interacción o contactos. La pregunta ética no es que toda recopilación sea automáticamente incorrecta. Es si existe una relación proporcional entre los datos necesarios para prestar el servicio y los datos adicionales que permiten perfilar, predecir o influir.
Figura 1. Ciclo simplificado del capitalismo de vigilancia.
Datos como poder: saber más permite clasificar, anticipar y negociar desde una posición desigual
Un dato aislado puede parecer trivial. La hora en que enciendes el teléfono, el establecimiento donde pagaste o la ruta que seguiste quizá no revele demasiado por sí mismo. El poder aparece cuando miles de observaciones pueden agregarse y cruzarse. Quien dispone de esa capacidad obtiene una ventaja informativa que la persona observada no necesariamente comparte.
Esa asimetría importa porque los datos no solo describen el pasado. También sirven para construir perfiles: “probablemente interesado”, “riesgo elevado”, “cliente rentable”, “posible abandono”, “usuario persuadible”. Una persona puede ser tratada de acuerdo con una inferencia estadística que nunca escribió, nunca vio y quizá ni siquiera conoce.
Imagina una tarjeta de puntos invisible que acompañara todos tus movimientos por una ciudad: registra que visitas una farmacia, después un gimnasio, más tarde un restaurante y finalmente una clínica. Ningún punto aislado explica tu vida. Pero quien controla el mapa completo puede formular hipótesis que tú nunca entregaste directamente.
Esto explica por qué “anonimizar” no siempre significa borrar un nombre. Si quedan suficientes patrones únicos, diferentes bases de datos pueden volver a conectar una identidad con sus movimientos. Éticamente, la protección exige pensar no solo en qué dato se entrega, sino en qué puede deducirse cuando ese dato se combina con otros.
IA y decisiones automáticas: cuando una predicción se convierte en una consecuencia real
Los algoritmos pueden ordenar contenido, recomendar productos o detectar patrones sin decidir nada importante sobre una persona. El problema ético cambia cuando un resultado automático interviene en decisiones sobre crédito, empleo, seguros, educación, vigilancia o acceso a servicios. Un porcentaje deja entonces de ser una descripción y puede convertirse en una puerta que se abre o se cierra.
En noviembre de 2021, los 193 Estados miembros de la Conferencia General de UNESCO adoptaron la Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial. El marco destaca, entre otros elementos, derechos humanos, dignidad, transparencia, responsabilidad, privacidad y supervisión. La idea central es que la eficiencia de un sistema no basta para justificarlo cuando sus efectos pueden afectar derechos.
Existe además un problema de retroalimentación. Si un modelo se entrena con decisiones históricas que contienen desigualdades, puede aprenderlas como si fueran patrones neutrales. Después, sus nuevas decisiones producen datos que parecen confirmar el patrón inicial. Es parecido a un guardia que vigila siempre la misma puerta, encuentra allí más incidentes y concluye que esa puerta es necesariamente la más peligrosa.
En la vida cotidiana conviene distinguir tres momentos: el dato que entra, la inferencia que produce el sistema y la decisión que finalmente afecta a alguien. Confundirlos hace parecer que “el algoritmo decidió” cuando, en realidad, hubo decisiones humanas anteriores sobre qué medir, cómo entrenar, qué umbral usar y qué hacer con el resultado.
🧩 Dato, inferencia o decisión
Toca un ejemplo y después la categoría que le corresponde.
Anonimato y responsabilidad: ocultar la identidad puede proteger o facilitar el daño
El anonimato digital suele discutirse como si solamente sirviera para evitar consecuencias. Sin embargo, también puede ser una condición para ejercer libertades. En 2015, el Relator Especial de Naciones Unidas David Kaye presentó el informe A/HRC/29/32 sobre cifrado y anonimato, analizando su relación con los derechos a la privacidad y a la libertad de opinión y expresión.
Una periodista que protege una fuente, una persona que denuncia corrupción, alguien que busca ayuda frente a violencia doméstica o un adolescente que necesita información sensible pueden tener razones legítimas para no revelar públicamente su identidad. Obligar a identificar a todas las personas todo el tiempo puede producir autocensura: dejamos de preguntar o hablar no porque la expresión sea incorrecta, sino porque ser observados cambia nuestro comportamiento.
Pero el anonimato también puede disminuir ciertos costos sociales de actuar de manera dañina. Acoso, amenazas, campañas coordinadas o difusión maliciosa de información pueden aprovechar la dificultad de identificar responsables. El dilema ético consiste entonces en proteger espacios donde una identidad reservada sea necesaria sin convertir el anonimato en una autorización para dañar.
También conviene distinguir anonimato y seudonimato. Una cuenta con nombre ficticio puede mantener una identidad estable durante años: acumula reputación y puede responder ante una comunidad aunque su nombre civil no sea visible. Esta opción muestra que responsabilidad no siempre exige publicar todos los datos reales de una persona.
Derechos digitales: las libertades humanas también necesitan funcionar frente a pantallas y algoritmos
Los llamados derechos digitales no constituyen un único catálogo idéntico en todos los países. Una parte importante del enfoque contemporáneo consiste en aplicar derechos humanos existentes —privacidad, libertad de expresión, igualdad y acceso a remedios— a tecnologías capaces de producir nuevas formas de vigilancia, perfilamiento y discriminación.
La protección de la privacidad es anterior a Internet. El artículo 12 de la Declaración Universal de Derechos Humanos de 1948 protege frente a injerencias arbitrarias en la vida privada. Décadas después, los sistemas digitales hicieron necesario preguntar cómo se aplica esa protección cuando una actividad cotidiana produce registros permanentes que pueden copiarse, combinarse y analizarse a enorme escala.
Algunos marcos de protección de datos han desarrollado derechos específicos como conocer qué información se procesa, acceder a ella, solicitar correcciones, limitar ciertos usos, oponerse a determinados tratamientos o pedir revisión de ciertas decisiones automatizadas. El Reglamento General de Protección de Datos europeo, aplicable desde 2018, es un referente internacional importante, aunque sus derechos y procedimientos no deben confundirse con una legislación universal.
El Consejo de Europa resume el problema desde una perspectiva amplia: la tecnología digital afecta especialmente privacidad, igualdad y libertad de expresión, por lo que se necesitan transparencia, supervisión independiente y vías de reparación. En la práctica, un derecho digital sirve de poco si la persona no puede saber quién tomó una decisión, corregir un dato erróneo o cuestionar una consecuencia injusta.
Por eso ejercer derechos digitales empieza antes de tener un conflicto. Requiere aprender a formular preguntas concretas sobre cualquier servicio: qué obtiene de mí, qué sabe o infiere, qué decisiones adopta, con quién comparte la información y qué puedo hacer cuando discrepo.
Conclusión
La privacidad digital no consiste simplemente en esconder información. Protege la posibilidad de pensar, experimentar, relacionarnos y tomar decisiones sin convertir cada movimiento en una fuente permanente de clasificación. El capitalismo de vigilancia muestra que observar puede ser un modelo de negocio; el análisis de datos demuestra que pequeñas huellas pueden adquirir un significado enorme cuando se combinan; y la inteligencia artificial puede transformar esas inferencias en decisiones con consecuencias reales.
Tampoco existe una solución tan simple como identificarnos siempre o permanecer siempre anónimos. Una sociedad digital necesita simultáneamente privacidad y responsabilidad. Por eso los derechos digitales tienen una función ética fundamental: intentar equilibrar una relación donde organizaciones y sistemas tecnológicos pueden saber, recordar y procesar mucho más de lo que puede una persona individual.
La pregunta decisiva ya no es solamente “¿tengo algo que ocultar?”. Es más amplia: ¿qué relaciones de poder se crean cuando otros pueden observarme, inferir quién soy y tomar decisiones sobre mí sin que yo comprenda plenamente el proceso?
🔭 Para seguir aprendiendo
- ¿Puede existir consentimiento verdaderamente libre cuando rechazar la recopilación de datos significa no poder utilizar un servicio casi indispensable?
- ¿Debería una persona tener derecho a conocer no solo sus datos, sino también las inferencias que una empresa o un algoritmo construye sobre ella?
- ¿Qué decisiones deberían requerir siempre una revisión humana y cuáles pueden automatizarse legítimamente?
- ¿Cómo puede protegerse el anonimato necesario para la libertad sin abandonar la responsabilidad frente al daño?
Actividad de aprendizaje autónoma
Realiza una auditoría ética de un servicio digital que ya utilizas: una red social, servicio de streaming, aplicación de transporte, plataforma de compras, asistente de IA, aplicación bancaria, programa de lealtad u otro. No necesitas compartir contraseñas ni datos personales; analiza únicamente la información que el propio servicio ofrece sobre privacidad, permisos y funcionamiento.
- Elige un servicio y escribe cuál es su función principal para ti.
- Identifica por lo menos cinco tipos de datos que puede obtener: datos entregados directamente, actividad, ubicación, dispositivo, compras, contactos u otros.
- Separa los datos observados de dos posibles inferencias que podrían construirse a partir de ellos.
- Busca si esas inferencias podrían influir en recomendaciones, publicidad, precios, controles, acceso o alguna otra decisión.
- Revisa qué controles ofrece el servicio: consulta, corrección, eliminación, descarga, límites de personalización, permisos o reclamación.
- Formula un juicio ético en 150 a 250 palabras: ¿el intercambio entre servicio, datos y poder te parece proporcional? Defiende tu respuesta con dos razones y una mejora concreta.
Ahora comprueba que las distinciones conceptuales de tu auditoría estén claras.
Evidencia de logro
Tu auditoría está completa cuando distingue datos e inferencias, identifica al menos una decisión o forma de influencia, encuentra un mecanismo real de control y formula una posición propia que evalúe la relación entre beneficio, privacidad y poder.
Reflexión final: después de revisar el servicio, ¿cambió principalmente tu opinión sobre la cantidad de datos que entregas o sobre la cantidad de poder que puede producirse a partir de ellos?
Referencias
Council of Europe. (2026). Digital rights and human rights. Commissioner for Human Rights.
de Montjoye, Y.-A., Hidalgo, C. A., Verleysen, M., & Blondel, V. D. (2013). Unique in the crowd: The privacy bounds of human mobility. Scientific Reports, 3, 1376.
European Parliament & Council of the European Union. (2016). Regulation (EU) 2016/679: General Data Protection Regulation.
Kaye, D. (2015). Report of the Special Rapporteur on the promotion and protection of the right to freedom of opinion and expression: Encryption, anonymity and the human rights framework (A/HRC/29/32). United Nations Human Rights Council.
Office of the United Nations High Commissioner for Human Rights. (2021). The right to privacy in the digital age (A/HRC/48/31).
UNESCO. (2021). Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence.
United Nations. (1948). Universal Declaration of Human Rights.
Zuboff, S. (2019). The age of surveillance capitalism: The fight for a human future at the new frontier of power. PublicAffairs.