Capitalismo de la vigilancia

El capitalismo de la vigilancia es el orden económico que convierte la experiencia humana en materia prima gratuita para extraer datos de comportamiento, con los que se fabrican predicciones sobre lo que las personas harán, y que se venden en mercados de futuros conductuales. El concepto es de la socióloga y psicóloga social Shoshana Zuboff, profesora emérita de la Harvard Business School, que lo desarrolló desde 2014 y lo expuso en La era del capitalismo de la vigilancia (2019). Su tesis central es que el producto no es el usuario ni su atención, sino la predicción de su conducta futura, y que el cliente no es el usuario en ningún momento: el usuario es el yacimiento.

Zuboff sitúa el origen en Google entre 2001 y 2003. La empresa acumulaba registros residuales de comportamiento —consultas, patrones de escritura, clics, tiempos de permanencia— que trataba como desechos útiles para mejorar el servicio. La presión por generar ingresos tras el estallido de la burbuja tecnológica llevó a descubrir que ese excedente conductual, aplicado a la predicción de clics publicitarios, tenía un valor extraordinario, y que su valor aumentaba cuanto más excedente se recogía, incluidos los datos sin ninguna relación con el servicio prestado. Ese descubrimiento —el excedente conductual como activo, no como residuo— es para Zuboff el equivalente de la invención de la producción en cadena, y el patrón se extendió después a las redes sociales, los teléfonos, los coches, los electrodomésticos y las ciudades. La lógica competitiva empuja además hacia la fase siguiente: si predecir mejor exige más datos, y más datos ya no bastan, el paso rentable es intervenir para que la conducta se ajuste a la predicción. Zuboff llama a ese conjunto de infraestructuras Big Other, y describe la operación como una desposesión sin contrato: no hay intercambio, porque no hay nada que el usuario ceda a sabiendas y a cambio de algo.

El diagnóstico tiene consecuencias jurídicas y políticas concretas. Los derechos que se dan por descontados —privacidad, protección de datos, consentimiento informado— se ejercen sobre información que uno ha entregado, mientras que el excedente conductual es inferido: la predicción de que alguien va a cambiar de trabajo, quedarse embarazada o sufrir una recaída no la ha comunicado nadie, y no está claro de quién es. Sobre esta asimetría de conocimiento se apoya lo que Zuboff considera la amenaza específica del modelo: no la pérdida de intimidad, sino la pérdida del derecho al tiempo futuro, la capacidad de actuar sin que la acción esté ya modelada y sea comercializable.

La crítica al concepto es sustancial y merece figurar junto a él. Evgeny Morozov ha sostenido que la formulación de Zuboff aísla la vigilancia del funcionamiento normal del capitalismo y sugiere que existiría un capitalismo digital sano al que volver, cuando la extracción de datos es continuación de dinámicas de acumulación muy anteriores a Google. Otros autores objetan que hablar de una mutación del capitalismo confunde una estrategia empresarial con una época histórica, y que la tradición de los estudios de vigilancia ya había descrito la dispersión de la mirada institucional sin necesidad de postular un orden económico nuevo: el ensamblaje vigilante de Kevin Haggerty y Richard Ericson (2000) explicaba la convergencia de sistemas de registro heterogéneos sobre un mismo individuo doce años antes.

La objeción empírica es la más incómoda y la menos atendida, porque afecta al supuesto sobre el que se apoya todo el edificio: que las predicciones funcionan. La medición del efecto incremental de la publicidad dirigida arroja resultados mucho más pobres de lo que el sector proclama. Thomas Blake, Chris Nosko y Steven Tadelis publicaron en 2015 un experimento de campo a gran escala en un mercado en línea que encontró que la publicidad de pago en buscadores apenas producía ventas adicionales: la mayor parte de los clics venían de compradores que habrían llegado igualmente por vía gratuita. Randall Lewis y Justin Rao mostraron el mismo año un problema estadístico de fondo: los efectos publicitarios realistas son tan pequeños en relación con la variabilidad del gasto de los consumidores que detectarlos exige muestras enormes, de modo que la inmensa mayoría de las campañas se evalúa con instrumentos incapaces de distinguir un efecto real de ruido. Tim Hwang extrajo en 2020 la consecuencia: el mercado publicitario digital negocia un activo cuyo valor nadie puede verificar, y su estructura se parece a la de una burbuja sostenida por métricas autoproducidas. Si esto es correcto, la amenaza del modelo no está tanto en el poder predictivo que ejerce como en el que dice tener —lo que no lo hace inocuo, porque las decisiones sobre créditos, seguros, precios y empleo se toman igual con esas predicciones mediocres, y quien las sufre no puede impugnarlas—. La discusión sigue abierta, y el término se ha convertido mientras tanto en la etiqueta estándar para describir la economía política de la era digital.

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