Shoshana Zuboff acuñó el término surveillance capitalism, o capitalismo de vigilancia para describir la explotación masiva de los datos que generamos online.
Una década después, la irrupción de la inteligencia artificial multiplica ese poder: los grandes modelos no sólo recolectan información, sino que la procesan para perfilar, predecir y, cada vez más, manipular.
Frente a ese escenario, algunos miramos al movimiento open source como posible tabla de salvación: software transparente, gobernado por la comunidad y sin necesidad de financiarse con anuncios. La pregunta, claro, es si ese ideal puede llegar a ser no ya moralmente superior, sino viable a escala planetaria.
¿Qué hemos aprendido en los últimos quince años? El desarrollo de redes sociales federadas como Mastodon ha demostrado que una estructura descentralizada puede atraer a millones de usuarios cuando la gente se siente traicionada por la plataforma dominante: alcanzó unos 1.5 millones de usuarios activos mensuales en 2024, después del «Musk-shock» que convirtió a Twitter en la actual X. Su antecesor, Diaspora, fue incapaz de romper la inercia de Facebook: hoy sobrevive con comunidades de nicho, recordándonos que la descentralización, por sí sola, no resuelve el problema de los efectos red.
La mensajería cifrada, otra actividad fundamental en una vida online, tiene también ejemplos muy interesantes y conocidos: Signal ronda los setenta millones de usuarios activos (2024) gracias a un modelo sin anuncios, sin recolección de metadatos y financiado por donaciones. El protocolo de Signal se ha impuesto hasta el punto de convertirse en requisito para que WhatsApp sea interoperable con terceros bajo la Digital Markets Act europea, una señal de fuerza muy significativa.
En otras actividades centrales en la red, como la navegación y la búsqueda, existen ejemplos muy claros: el navegador que utilizo desde hace ya años y con el que estoy encantado, Brave, supera ya los ochenta millones de usuarios mensuales (febrero 2025) ofreciendo bloqueo nativo de rastreadores y un sistema publicitario completamente opcional que recompensa al usuario en lugar de espiarlo. El buscador DuckDuckGo, sin ser abierto, ilustra la demanda de privacidad: superó los cien millones de búsquedas diarias en 2021 sin perfilar a nadie.
En lo referente a infraestructura de comunicación, la red Matrix pasó de sesenta a ciento quince millones de cuentas en sólo un año (2023), y se ha convertido en un estándar de facto para gobiernos y empresas que quieren controlar sus propios datos. Si ya pasamos a la demanda de soluciones de privacidad radical, proyectos como Tor o pequeños proveedores cooperativos (Riseup, Disroot) no compiten en volumen, pero mantienen viva la opción de último recurso donde refugiarse cuando todo lo demás falla.
¿Qué nos enseñan estas iniciativas? Lo primero, que la gente se mueve cuando hay crisis, no por conciencia abstracta. Las mayores oleadas de usuarios hacia Signal o Mastodon coinciden precisamente con escándalos de privacidad o cambios de política en los gigantes. Sin ese tipo de shocks, la comodidad vence. Además, es evidente que la usabilidad y la fricción importan: elegir instancia en Mastodon o configurar múltiples dispositivos en Signal sigue siendo más complejo que pulsar «crear cuenta» en cualquier servicio gestionado por una gran corporación. El reto es igualar (o superar) la experiencia out-of-the-box sin sacrificar principios.
También es claro que la gobernanza y la financiación son críticas: Signal opta por la fundación sin ánimo de lucro, que le da independencia pero limita recursos, mientras Brave combina código abierto con capital riesgo y cripto-tokens, con lo que se arriesga a conflictos de incentivos y de imagen, pero le permite generar más recursos e iterar más rápido. Matrix, en cambio, adopta el modelo «estándar abierto más empresa comercial» (Element) para sostener el desarrollo. No hay una fórmula única, pero sí una constante: quien no cobra con nuestros datos necesita otro modelo de ingresos, y debe explicarlo con transparencia.
En ese sentido, la regulación puede desnivelar el terreno. La DMA obliga a la interoperabilidad de mensajería y abre fisuras en los muros de los gatekeepers. La futura AI Act, además, impone requisitos de transparencia que benefician a quienes no pretenden recopilar datos masivamente. Además, es importante entender que la inteligencia artificial no es patrimonio exclusivo de las Big Tech. Brave, por ejemplo, ha integrado un creador de resúmenes basado en su propio índice de búsqueda sin enviar consultas a servidores externos, preservando la privacidad por diseño. Los modelos ligeros que corren en el dispositivo permiten imaginar asistentes personales que no necesiten entregar nuestra vida a la nube.
Además, está la opción de confundir o bloquear la vigilancia: históricamente se han propuesto técnicas de ofuscación, básicamente, llenar la red de datos basura, para «confundir» con ello a los recolectores de información personal. Pero la potencia actual de la inteligencia artificial hace que separar la señal del ruido sea cada vez más trivial, y que la mejor defensa siga siendo la de la minimización de datos: que la información sencillamente no llegue a los servidores de terceros donde pueda procesarse mediante algoritmos de limpieza. El código abierto facilita auditar que esa promesa se cumpla: la descentralización reduce el atractivo de un único punto de extracción.
Entonces, ¿podemos confiar en el open source como solución al problema? Sí, si entendemos que confiar no es delegar. El software libre nos da la posibilidad de auditar, federar y bifurcar, pero nada de eso ocurre sin personas, organizaciones y recursos. Además, es importante combinar tecnología y política: sin regulaciones que acoten la extracción de datos, cualquier alternativa va a nadar a contracorriente. Con normas que obliguen a la interoperabilidad y limiten la publicidad comportamental y la violación sistemática de nuestra privacidad, las opciones libres ganan terreno. Es importante asumir que la escala no lo es todo: no hace falta que Mastodon desbanque a X para disciplinar a la industria: basta con ser un refugio creíble y un recordatorio constante de que otra arquitectura es posible.
Pero por último, es importantísimo no esperar milagros de mercado. Los efectos-red y la ventaja financiera del modelo publicitario es tan grande, que es posible que el open source sólo prospere donde existan incentivos públicos (contratación gubernamental, subvenciones, compras éticas) o comunitarios (donaciones, cuotas).
El código abierto no es garantía de victoria contra el capitalismo de vigilancia, pero si se conforma como una condición necesaria para cualquier estrategia seria: habilita transparencia, control comunitario y modularidad. En la era de la inteligencia artificial, donde cada bit puede alimentar un modelo opaco orientado al lucro, la urgencia de estas herramientas se vuelve cada vez más existencial. La elección no es entre comodidad y privacidad, sino entre un futuro en el que los sistemas nos lean para servirnos, o para servir a quienes nos convierten en simple materia prima y nos mercantilizan constantemente.
Decidir cuál de los dos modelos será el dominante va a seguir estando, al menos por ahora, en nuestras manos. Piénsatelo.
Nota:https://www.enriquedans.com/
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