Cuando la experiencia se convirtió en materia prima.

La fórmula “si no pagás, sos el producto” parece crítica.

Pero todavía conserva demasiado del intercambio comercial tradicional.

Hay un vendedor, un producto y un cliente.

Zuboff propone otra arquitectura.

Los usuarios de Google, Facebook y otras plataformas no son simplemente clientes ni mercancías terminadas. Son las fuentes de un flujo continuo de experiencia que puede convertirse en datos.

La búsqueda que hacemos. El tiempo que permanecemos mirando una imagen. El lugar desde el que nos conectamos. La velocidad con la que caminamos. La voz. La cara. Las personas con las que hablamos. Aquello que escribimos. Aquello que borramos antes de enviarlo.

La vida cotidiana deja rastros. El capitalismo de la vigilancia descubre que esos rastros pueden ser apropiados, procesados y valorizados.

No necesita comprarnos la experiencia. Primero la declara disponible. Después la convierte en materia prima.

La extracción comienza antes de que sepamos que hubo una transacción.

Zuboff llama productos predictivos a esas mercancías construidas a partir de nuestra experiencia convertida en datos.

Lo importante no es saberlo todo sobre una persona por curiosidad. 

El conocimiento tiene una función económica. 

Reducir la incertidumbre:

• Qué vamos a comprar.
• Dónde vamos a ir.
• Qué anuncio probablemente abriremos.
• Qué riesgo representamos.
• Qué precio podríamos aceptar.
• Qué conducta resulta más probable.

Esos productos circulan en lo que Zuboff denomina mercados de futuros conductuales.

La publicidad dirigida fue uno de sus primeros terrenos. No el último.

Seguros. Finanzas. Comercio. Trabajo. Seguridad. Movilidad. Servicios personalizados.

En todos ellos una predicción más precisa puede adquirir valor.

La experiencia presente se transforma así en materia prima para producir una apuesta comercial sobre una conducta futura.

El futuro deja de ser únicamente aquello que todavía no ocurrió.

Empieza a ser un mercado.

Al comienzo, una empresa digital necesita información para prestar un servicio.

Un buscador necesita conocer qué consultas funcionan. Una plataforma necesita detectar errores. Un sistema de navegación necesita saber dónde estamos.

Hasta ahí existe una relación reconocible entre datos y servicio.

El salto ocurre cuando se recolecta más información de la necesaria para cumplir esa función.

Ese sobrante es lo que Zuboff llama excedente conductual. Ya no vuelve necesariamente al usuario en forma de una mejora. Entra en otra cadena productiva.

Datos. Cómputo. Análisis. Inferencia. Predicción.

La inteligencia de máquinas funciona allí como medio de producción: transforma grandes cantidades de información conductual en productos capaces de anticipar acciones probables.

El hallazgo económico fue enorme.

Una actividad que parecía residuo del servicio podía convertirse en activo.

Una búsqueda ya no era solamente una búsqueda.

También podía ser una señal. Y una cantidad suficiente de señales podía empezar a producir futuros estadísticos.

Un mercado de predicciones tiene una obsesión.

La certeza.

Cuanto más preciso sea el pronóstico, más valioso puede resultar el producto.

Pero existe una manera de mejorar una predicción que no consiste en observar mejor.

Consiste en intervenir.

Si una arquitectura digital puede sugerir, ordenar, recompensar, castigar, hacer visible, ocultar, interrumpir o facilitar una acción, ya no se limita a registrar comportamiento.

Puede modificar las condiciones en las que ese comportamiento ocurre.

Zuboff describe ahí un cambio decisivo.

De observar. A anticipar.

De anticipar. A intervenir.

Los sistemas pueden empujar, persuadir, afinar o conducir conductas hacia resultados determinados.

No hace falta una orden. Ni una prohibición. Ni siquiera una conciencia plena de estar siendo dirigido.

La interfaz alcanza. La recomendación. La notificación. La ruta predeterminada. El orden de aparición.

La opción que ya viene marcada.

Cuando modificar una conducta mejora su predictibilidad, predicción y control empiezan a tocarse.

Para Zuboff, este poder no se parece del todo al viejo Gran Hermano.

No necesita una autoridad única observándolo todo desde una sala central.

Lo llama Gran Otro.

Una arquitectura distribuida de dispositivos, plataformas, sensores, sistemas de cómputo y mercados que recopilan información y actúan sobre conductas.

Tampoco lo define como totalitarismo. Su categoría es poder instrumentario.

El totalitarismo buscaba apropiarse de la sociedad mediante ideología, coerción y control político. El poder instrumentario persigue otra cosa.

Conocer el comportamiento. Modelarlo. Orientarlo hacia fines ajenos.

No necesita necesariamente convencernos. Puede funcionar aun cuando no compartimos ninguna doctrina. Su ambiente ideal no es la obediencia ideológica.

Es la conducta predecible.

Ahí aparece una diferencia inquietante: un sistema puede tener efectos políticos profundos sin presentarse como un proyecto político.

Puede llamarse plataforma. Servicio. Personalización. Optimización. Comodidad.

Uno de los argumentos más fuertes de Zuboff no se refiere a la privacidad. Se refiere al conocimiento.

Las sociedades siempre decidieron, de una forma u otra, quién podía saber qué sobre quién.

El capitalismo de la vigilancia produce una asimetría nueva por escala y concentración.

Millones de personas generan información. Un número mucho menor de organizaciones posee la infraestructura capaz de reunirla, procesarla y extraer conocimiento de ella.

Zuboff llama a este problema división del aprendizaje.

La pregunta ya no es únicamente:

• ¿Quién tiene los datos?

También:

• ¿Quién sabe?
• ¿Quién decide quién puede saber?
• ¿Quién decide para qué se utiliza ese conocimiento?

La desigualdad informacional se convierte así en desigualdad política.

Porque quien puede observar poblaciones enteras sin ser observado con la misma intensidad adquiere una capacidad de decisión que excede ampliamente la relación comercial original.

El problema no es que una empresa sepa qué compramos. Es que una infraestructura privada puede acumular conocimiento social a una escala que ninguna de las personas que lo producen puede reconstruir por sí misma.

La privacidad importa. Pero para Zuboff no alcanza.

Si pensamos el problema solamente como control sobre datos personales, corremos el riesgo de imaginar que todo se resuelve con consentimiento.

Aceptar. Rechazar. Configurar. Marcar una casilla.

El capitalismo de la vigilancia funciona en una escala donde esas decisiones individuales resultan insuficientes. 

Una persona puede proteger algunos datos. No puede negociar de igual a igual con una arquitectura construida para extraer experiencia de millones de personas.

Por eso Zuboff desplaza la cuestión hacia algo más profundo: el derecho al tiempo futuro.

La posibilidad de imaginar, elegir y construir una vida que no haya sido anticipada y orientada de antemano por sistemas que buscan convertir nuestras acciones en resultados previsibles.

Ese derecho contiene algo elemental. La posibilidad de cambiar. De equivocarse. De sorprender. De no coincidir con un perfil. De hacer algo que los datos anteriores no anunciaban.

Una sociedad completamente obsesionada con predecir conductas corre el riesgo de tratar la indeterminación humana como un error del sistema.

Pero esa indeterminación también tiene —o tenía— otro nombre: Libertad.

El capitalismo de la vigilancia depende de tecnologías digitales.

Pero para Zuboff no es consecuencia inevitable de esas tecnologías. Esta distinción es central. 

Internet no exigía necesariamente un modelo económico basado en la extracción masiva de experiencia. Los algoritmos no decidieron que los datos debían convertirse en propiedad privada. La inteligencia de máquinas no inventó los mercados de futuros conductuales.

Fueron decisiones empresariales.

Condiciones regulatorias. Incentivos económicos. Vacíos legales. Relaciones de poder.

La tecnología hizo posible una forma de acumulación. No la volvió obligatoria.

Por eso el diagnóstico de Zuboff no es una crítica a “la tecnología”.

Es una crítica a una lógica económica que aprendió a utilizar capacidades digitales para apropiarse de una zona de la experiencia que antes no estaba organizada como mercado.

Esta diferencia devuelve el problema a la política.

Si fue construido, puede discutirse. Si depende de reglas, las reglas pueden cambiar.

Si una empresa reclama derechos sobre nuestra experiencia porque logró capturarla técnicamente, todavía queda abierta una pregunta anterior:

¿quién le concedió ese derecho?

El concepto de capitalismo de la vigilancia es poderoso precisamente porque permite ver una arquitectura que durante mucho tiempo fue narrada como una colección de servicios gratuitos.

Pero no explica todo. Y conviene no pedirle que lo haga.

Zuboff insiste en el carácter novedoso de esta mutación del capitalismo y sitúa su nacimiento especialmente en la trayectoria de Google y Silicon Valley.

Esa decisión ilumina muchísimo. También deja zonas menos desarrolladas. Las historias más largas de vigilancia estatal. El colonialismo. La clasificación racial. El control de trabajadores. Las relaciones entre extracción digital y extracción material. La posición desigual del Sur Global. La infraestructura física sobre la que funciona la economía digital.

Otros enfoques han mostrado que varias de esas prácticas no comenzaron con Google y que la novedad digital convive con genealogías bastante más antiguas de clasificación, apropiación y control.

La objeción no invalida a Zuboff. La vuelve más útil si evitamos convertir su concepto en explicación total.

El capitalismo de la vigilancia describe una forma específica de poder económico. No todo poder que vigila es capitalismo de la vigilancia. No toda extracción comenzó con los datos.

La distinción importa. También para mirar el presente de la inteligencia artificial.

El marco de Zuboff ayuda a comprender por qué datos, predicción y concentración de conocimiento importan tanto.

Pero la IA contemporánea agrega trabajo, energía, minerales, centros de datos, propiedad intelectual, cadenas de suministro y disputas geopolíticas que requieren otras herramientas además de las suyas.

Un precursor no tiene que contener el futuro entero.

Alcanza con que haya encontrado una pieza que todavía reacciona.

hoshana Zuboff vio algo que durante años quedó escondido detrás de la palabra usuario.

La experiencia humana había entrado en la cadena de producción.

No como relato. No como metáfora. Como insumo. De allí sale la fuerza de su pregunta.

Cuando una empresa puede convertir nuestra experiencia en datos, esos datos en predicciones y esas predicciones en capacidad para intervenir sobre nuestra conducta:

¿qué parte de nuestra vida sigue perteneciendo únicamente a nosotros?

La respuesta no puede reducirse a cerrar una cuenta. Ni a borrar cookies. Ni a leer términos y condiciones.

Porque el problema no está solamente en una aplicación. Está en un modelo económico capaz de hacer de la experiencia una fuente continua de extracción.

Zuboff no nos pide que temamos a una máquina consciente.

Nos obliga a mirar algo bastante más cercano. 

Máquinas que no necesitan tener conciencia para ampliar el poder de quienes sí tienen intereses.

Y una economía que descubrió que el futuro de nuestra conducta podía convertirse en mercancía antes incluso de que ese futuro existiera.