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Explicación de la vigilancia por IA y la recopilación de datos por IA
La vigilancia por IA y la recopilación de datos no se limitan a las herramientas que utilizas de forma intencionada. Ocurren a través de anuncios, redes sociales, las herramientas que usas en el trabajo e incluso en espacios públicos. Aquí analizamos de cerca la vigilancia por IA y la recopilación de datos, y lo que esto significa para tu privacidad.
Definiciones de vigilancia por IA y recopilación de datos por IA
La vigilancia por IA se refiere al uso de la IA para vigilar a las personas, ya sea reconociendo caras en una multitud, detectando comportamientos inusuales en espacios públicos o monitorizando lo que hacen los empleados en el trabajo. El objetivo suele ser alguna forma de observación, identificación o control.
La recopilación de datos por IA es la base de lo que hace que la vigilancia no solo sea posible, sino extremadamente eficaz. La información recopilada de aplicaciones, dispositivos, servicios y plataformas se utiliza para crear perfiles de personas, incluyendo sus hábitos, preferencias y comportamientos. La recopilación de datos no siempre consiste únicamente en vigilarte en tiempo real; también puede ocurrir silenciosamente en segundo plano. Y aunque estos datos pueden potenciar la vigilancia, también sirven para otros fines, como el entrenamiento de modelos de IA y la personalización de anuncios.
| Ejemplos de vigilancia por IA | Ejemplos de recopilación de datos por IA |
|---|---|
| Cámaras de reconocimiento facial en centros comerciales y aeropuertos | Conversaciones registradas en chatbots |
| Monitorización del lugar de trabajo de las pulsaciones de teclas y la actividad de la pantalla | Aplicaciones que rastrean tu ubicación en segundo plano |
| Dispositivos inteligentes que pueden detectar movimientos o voces | Sitios web que registran clics y hábitos de navegación |
Vigilancia y recopilación de datos: antes y ahora
Antes de la IA, la vigilancia a gran escala requería que personas vigilaran pantallas manualmente, examinaran registros o cruzaran conjuntos de datos. La IA cambió esto al hacer que fuera más rápido y barato escanear imágenes, transcribir conversaciones, identificar patrones y combinar fuentes de datos dispares en un solo perfil.
El resultado no es solo una mayor recopilación de datos; es una mayor inferencia y pérdida de privacidad. Aunque nunca compartas explícitamente tus intereses, hábitos o creencias, la IA a menudo puede deducirlos a partir de historiales de ubicación, patrones de navegación y comportamiento social. Eso es lo que hace que la vigilancia y la recopilación de datos por IA sean más potentes y peligrosas que el simple rastreo ordinario.
Vigilancia por IA para el control
Cuando se utiliza para el control, la IA convierte los espacios públicos, las carreteras, los lugares de trabajo y las plataformas sociales en entornos donde la vigilancia masiva se convierte no solo en algo fácil, sino habitual.
Monitorización de espacios públicos
In ciudades de todo el mundo, la vigilancia por IA adopta la forma de reconocimiento facial, CCTV inteligente, análisis de multitudes y lectores automáticos de matrículas. Estos sistemas pueden identificar a personas, rastrear movimientos y detectar anomalías en tiempo real.
La consecuencia práctica es la erosión del anonimato en la vida pública. Las tecnologías que asocian rostros, vehículos o dispositivos en distintas ubicaciones pueden registrar y reconstruir movimientos habituales, incluso cuando una persona no ha hecho nada malo.
En las fuerzas del orden y la monitorización ciudadana
La policía y los organismos públicos combinan cada vez más las transmisiones de cámaras, los registros de matrículas, las bases de datos públicas y la actividad en redes sociales en sistemas de investigación unificados. La IA puede escanear grandes volúmenes de grabaciones y publicaciones para revelar patrones, marcar a individuos o identificar conexiones entre personas.
Lo que resulta especialmente preocupante es cómo se pueden utilizar estas grabaciones y datos para vulnerar los derechos de privacidad. Por ejemplo, la asistencia a protestas, las redes sociales o los movimientos cotidianos pueden convertirse en puntos de datos, lo que puede provocar que la gente se autocensure o evite las reuniones públicas por miedo a ser vigilada.
En el lugar de trabajo
La monitorización moderna del lugar de trabajo ha evolucionado desde el simple control del tiempo hasta un análisis profundo del comportamiento. Los sistemas actuales registran las pulsaciones de teclas, rastrean los movimientos del ratón, monitorizan la actividad de la pantalla y utilizan IA para analizar la actitud en las comunicaciones. Un ejemplo de ello fue el plan de Meta para capturar la actividad de los empleados, como clics y pulsaciones de teclas con fines de entrenamiento de IA, mientras que se informó que Walmart y Starbucks estaban utilizando herramientas de IA para monitorizar las comunicaciones de los empleados(ventana nueva).
Aunque los empleadores a menudo presentan estas herramientas como medidas de productividad, la monitorización continua del comportamiento plantea serias dudas sobre la privacidad y, en algunas jurisdicciones, cruza una línea legal. El uso de determinados sistemas de seguimiento de la productividad infringe las leyes de privacidad de la UE y es ilegal en países como Italia.
En las plataformas sociales
Las redes sociales son uno de los entornos de vigilancia más ricos en datos, donde confluyen la identidad, las relaciones, la comunicación y el comportamiento. La IA analiza publicaciones, fotos, me gusta y estructuras de red para deducir desde intereses hasta conexiones sociales. Dado que estos algoritmos funcionan de fondo en los motores de recomendación y las herramientas de moderación, los usuarios a menudo no son conscientes de la profundidad de la inferencia que se realiza a partir de su actividad ordinaria.
Capitalismo de vigilancia y elaboración de perfiles de IA
El capitalismo de vigilancia es el modelo de negocio que consiste en recopilar todo lo que haces en línea para convertir esos datos en ganancias. La IA potencia esto al facilitar la combinación de datos de aplicaciones, sitios web, plataformas y corredores de datos en perfiles de comportamiento sumamente detallados que se utilizan para personalizar recomendaciones y mostrar anuncios dirigidos.
A diferencia de la vigilancia estatal (que suele estar vinculada al control, la aplicación de la ley o la seguridad), el capitalismo de vigilancia se rige por el lucro. El objetivo es comprender el comportamiento de los usuarios lo suficientemente bien como para influir en lo que ven, hacen y compran.
En teléfonos y aplicaciones
Los dispositivos móviles son excepcionalmente reveladores debido a la enorme cantidad de datos personales que contienen. Las aplicaciones recopilan con frecuencia identificadores de publicidad, datos de ubicación precisos, direcciones IP y telemetría de uso, a menudo sin que lo sepas. Con el tiempo, esos datos pueden revelar dónde vives, trabajas, compras, buscas atención médica y profesas tu fe.
A través de sitios web y redes de tecnología publicitaria
Cada vez que visitas un sitio web, los píxeles y las cookies registran silenciosamente tu actividad, incluido el tiempo que te quedaste y a dónde fuiste después. Esa información se transmite a una red de empresas de tecnología publicitaria, y cada una de ellas añade más detalles a tu perfil de comportamiento. Para cuando aparece un anuncio en tu pantalla, es posible que tus datos ya hayan pasado por decenas de empresas de las que nunca has oído hablar.
Pero más allá de limitarse a venderte productos, esta misma infraestructura también puede servir de apoyo para la vigilancia a nivel estatal. Las agencias del gobierno de EE. UU. también han comprado datos de ubicación a corredores de publicidad en internet, lo que demuestra cómo los sistemas de seguimiento comercial también se pueden adaptar para la aplicación de la ley y la investigación.
A través de corredores de datos
Los corredores de datos crean perfiles detallados de las personas a través de diversas fuentes, como las redes sociales, la ubicación y la actividad en línea, para luego vender esos datos a terceros, a menudo sin el consentimiento de dichas personas. Estas corporaciones operan en gran medida fuera de la vista del público, pero las recientes medidas de control revelan lo extendido que está el problema. En enero de 2025, la FTC prohibió a Mobilewalla(ventana nueva) vender datos de ubicación confidenciales tras descubrir que había recopilado y vendido ilegalmente datos de millones de personas sin su conocimiento.
En herramientas y asistentes de IA
Las propias plataformas de IA forman parte de esta economía. Dependiendo de la herramienta que utilices, las instrucciones, los archivos cargados, el historial de conversaciones y los metadatos técnicos pueden almacenarse, revisarse o utilizarse para entrenar modelos. Dado que las personas utilizan cada vez más la IA para trabajar, planificar y realizar tareas delicadas, todas tus conversaciones se pueden recopilar, monitorear y monetizar.
¿Cuántos datos recopila la IA?
El alcance de la recopilación de datos de la IA es sustancial y va en aumento. El modelo GPT-3 de OpenAI, por ejemplo, se entrenó con aproximadamente 300 000 millones de tokens de texto, mientras que se calcula que los modelos más nuevos utilizan billones de tokens. La recopilación de datos de la IA puede abarcar desde datos biométricos como tu rostro, voz y huellas digitales, hasta hábitos de navegación, creencias y patrones de comportamiento.
Si utilizas una plataforma de IA, la cantidad y el tipo de datos recopilados dependerán de tu plan y de tu uso. Estos son los tipos de datos que recopilan las herramientas de IA más populares, según sus políticas de privacidad.
| Plataforma | Tipos de datos recopilados |
|---|---|
| ChatGPT | Instrucciones, contenido cargado, información de la cuenta, datos de uso y datos técnicos |
| Gemini | Texto, voz, archivos, fotos, comentarios, información del dispositivo y contexto de servicios conectados |
| Claude | Conversaciones, archivos, comentarios, detalles de la cuenta y datos técnicos |
| Grok | Instrucciones, datos integrados de X (incluidas publicaciones e interacciones de X), ubicación y datos técnicos |
| Meta AI | Instrucciones, conversaciones, información de cuentas y perfiles, y comportamiento cruzado en aplicaciones de Facebook, Instagram, Messenger y WhatsApp |
| Copilot | Instrucciones, conversaciones, interacciones, archivos, ajustes de personalización, entrada de voz y datos de uso |
Cómo reducir la vigilancia y la recopilación de datos por parte de la IA
Aunque no es factible eliminar por completo todas las formas de monitoreo, puedes tomar medidas para reducir la cantidad de datos que se recopilan sobre ti:
- Evita ingresar información personal, financiera, legal, médica o laboral confidencial en plataformas de IA o hacer que esté disponible públicamente.
- Si utilizas una herramienta o software de IA, revisa detenidamente su política de privacidad y sus ajustes por defecto.
- Limita los permisos de las aplicaciones y del navegador, especialmente los de ubicación, micrófono, cámara, fotos y contactos.
- Ten cuidado con las cuentas conectadas, ya que las integraciones de correo electrónico, calendarios, archivos en la nube y mensajería pueden ampliar aquello a lo que puede acceder una herramienta de IA.
- Elige herramientas de IA que no monitoreen, registren ni utilicen tus chats para el entrenamiento por defecto.
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Preguntas frecuentes sobre los LLM y la seguridad de la IA
- ¿La recopilación de datos de IA se utiliza siempre para entrenar modelos?
- ¿Puedo evitar que las empresas utilicen mis datos para el entrenamiento de IA?
- ¿Existe alguna herramienta de IA que no recopile datos?
