Elementos de la negociación en la gobernanza digital

En la publicación de ayer hablé sobre las negociaciones necesarias de la tecnología en la gobernanza digital. Hoy me voy a referir a los elementos que intervienen en estos procesos. Lo primero es conocer el objeto de la negociación, que es establecer ciertas regulaciones para el uso de tecnologías digitales. Esto implica revisar las normas y estándares técnicos, o sea, cómo funcionan protocolos de internet (los IP, TCP), la ciberseguridad o la interoperabilidad. Qué marco legal y regulatorio, aplicar, temas como privacidad de datos (GDPR), comercio electrónico, propiedad intelectual digital, fiscalidad. Los derechos humanos en línea, libertad de expresión, acceso a la información, no discriminación, privacidad. La ciberseguridad y conflictos digitales, ver normas de comportamiento responsable de los Estados en el ciberespacio, guerra cibernética.

También se trata de mirar la gestión de recursos críticos, quién controla y cómo se asignan los nombres de dominio (ICANN) y las direcciones IP. Un caso clave es el de la inteligencia artificial y las tecnologías emergentes, sus principios éticos, responsabilidad, regulación. Finalmente, analizar la brecha digital y el acceso general, cómo cerrar la desigualdad en el acceso a la tecnología y las habilidades digitales.

Ahora bien, ¿quienes negocian? Estos son los actores y aquí radica una gran innovación, pues no solo negocian los estados. Los gobiernos y los estados tienen visiones a menudo divergentes (por ejemplo, la UE vs. China vs. EE.UU. en privacidad y soberanía). El sector privado, grandes empresas tecnológicas (Google, Meta, Microsoft), operadoras de telecomunicaciones, empresas de todo tamaño. Todas tienen un peso enorme por su capacidad técnica y económica. Las comunidades técnicas y académica también intervienen. Organizaciones como la IETF (Internet Engineering Task Force) que definen estándares por consenso técnico. No olvidemos a la sociedad iivil, las ONG que defienden derechos digitales, activistas, grupos de usuarios y a los organismos Internacionales, como la ONU (con foros como el IGF - Internet Governance Forum), OCDE, UIT (Unión Internacional de Telecomunicaciones), OMC. Este modelo se conoce como "Múltiples Partes Interesadas" (Multistakeholderism), que contrasta con el modelo multilateral tradicional (solo estados).

También hay que preguntarse ¿dónde y cómo se negocia?, incluyendo los foros y los procesos). Vemos así foros multilaterales, como en la ONU, donde se negocian resoluciones sobre ciberseguridad o derechos digitales. Son lentos y políticos. Foros de múltiples partes interesadas: el IGF es el principal, pero no toma decisiones vinculantes; es un espacio de diálogo. Otros como ICANN (gestión de nombres de dominio) operan por consenso entre técnicos, empresas, gobiernos y usuarios. Hay negociaciones bilaterales o regionales, en tratados de comercio (como el TMEC/USMCA) hay capítulos digitales importantes.

No hay que perder de vista la creación de estándares en cuerpos técnicos. La IETF o el W3C negocian los estándares que hacen funcionar internet, basándose en mérito técnico más que en poder político. Ahí aparece la diplomacia de coaliciones, grupos de estados con ideas afines (como la "Alianza para el Gobierno Abierto") presionan conjuntamente.

Tenemos así unos grandes retos o ejes de conflicto, lo que hace difícil la negociación. Por ejemplo, la soberanía nacional versus la internet global; algunos estados (China, Rusia) buscan un mayor control nacional (ciber-soberanía), frente a la visión de un internet abierto y global (promovida tradicionalmente por EE.UU. y la UE). La seguridad y los derechos humanos, cómo equilibrar la lucha contra el crimen cibernético y la desinformación con la protección de la privacidad y la libertad de expresión. 

Se presenta también la confrontación entre el modelo de múltiples partes interesadas versus el modelo multilateral. Algunos países prefieren que la gobernanza sea dirigida por los Estados (ONU), mientras que otros defienden el papel clave del sector privado y la sociedad civil. Ello tiene que ver con la concentración de poder tecnológico. La asimetría entre unas pocas megacorporaciones tecnológicas (sobre todo estad unidenses) y el resto del mundo genera tensiones sobre competencia, impuestos y estándares. 

Para cerrar, veamos los desafíos actuales y futuros. La regulación de la IA es el más notable. Es la gran batalla regulatoria en curso, con la UE liderando con su Ley de IA y otros tratando de alcanzar. Fragmentación de internet; el riesgo de que las visiones divergentes lleven a "internets nacionales" o a una ruptura en estándares (balcanización). La ciberseguridad y desinformación: cómo cooperar en un entorno de desconfianza geopolítica. Finalmente, la sostenibilidad y justicia digital es probablmente el más delicado asunto. Negociar quién paga la transición digital verde y cómo se distribuyen sus beneficios. Como vemos, la negociación de la tecnología en la gobernanza digital es un tema en plena efervescencia.  

Negociaciones en la gobernanza digital

La negociación en la gobernanza digital es el proceso colaborativo y a veces conflictivo entre actores (gobiernos, empresas, ciudadanos) para establecer reglas, políticas y estándares en el entorno digital (ciberseguridad, datos, IA, etc.), utilizando herramientas digitales para comunicarse y llegar a acuerdos que equilibren intereses públicos y privados, buscando la eficiencia y la equidad, más allá de la mera administración electrónica.

Entonces, esta negociación en la gobernanza digital consiste, esencialmente, en el proceso de debate, deliberación y construcción de acuerdos entre múltiples actores para establecer las reglas, normas, principios y estándares que configuran el uso y el desarrollo del espacio digital. No se trata de un solo tipo de negociación, sino de un ecosistema de procesos que ocurren en distintos niveles y foros.

Podemos señalar algunos elementos básicos de su implementación. En primer término, la diversidad de actores. Se involucra a gobiernos, sector privado, sociedad civil, expertos, etc., que tienen diferentes perspectivas y objetivos. Luego, los temas. Aquí se incluye la ciberseguridad, la protección de datos, la interoperabilidad de sistemas, la regulación de IA, y la gobernanza de internet, entre otros. 

Todo esto implica un proceso específico. Es un intercambio de concesiones y perspectivas para resolver diferencias y definir el marco de actuación digital, con determinadas herramientas digitales que se usan, como plataformas virtuales, correo electrónico, videoconferencias, y big data para facilitar y acelerar el proceso.

 El objetivo es construir un gobierno participativo y colaborativo, creando normas claras y efectivas para el desarrollo digital sostenible, asegurando derechos y libertades. Hay tres tipos de negociación; la interinstitucional (entre gobiernos, organismos internacionales y sectores privados para establecer estándares globales o regionales); la participativa (con la sociedad civil y usuarios finales para incorporar demandas sociales y proteger derechos digitales); y la técnica (entre expertos para definir protocolos, estándares y buenas prácticas tecnológicas).

La negociación es fundamental porque permite equilibrar intereses, resolver conflictos y adaptar las políticas digitales a contextos cambiantes, fomentando la innovación, la inclusión y la protección de los derechos en el entorno digital. En la siguiente publicación veremos quienes negocian, cómo, dónde y qué se negocia finalmente.

Ángel de agua en GIF animado

Esta ilustración es una imagen de un ángel de alas traslúcidas en agua y movimiento, realizado con la técnica de GIF animado. Un buen ejemplo de ciberarte hallado en la Web.  

Una imagen en ilustración 3D: la isla redonda

Hoy pongo acá una imagen realizada con programas digitales y la ayuda de inteligencia artificial , que nos muestra una curiosa isla en miniatura en forma redonda y colores pasteles. hallada en la Web, es otro ejemplo de arte 3D de fantasía. 

Arquitectura cognitiva

En este caso no voy a hablar de la arquitectura edilicia sino de la informacional. La arquitectura cognitiva (AC) es un marco teórico y computacional que describe las estructuras fijas y los procesos esenciales de un sistema inteligente (humano o artificial) para percibir, razonar, aprender y actuar, integrando diferentes funciones cognitivas como la memoria, la planificación y la resolución de problemas en un modelo unificado, buscando simular la mente humana en la inteligencia artificial. De hecho, este es uno de los fundamentos de la IA.

Esta AC tiene varios componentes fundamentales con objetivos definidos. Posee una estructura unificada que busca integrar procesos como razonamiento, aprendizaje, planificación y memoria en un único modelo coherente. Se maneja con una "Teoría de la Mente", que sirve como una teoría sobre la estructura y funcionamiento de la mente humana, explorando qué aspectos cognitivos son constantes y universales. Se basa en modelos computacionales: que generan sistemas artificiales que imitan la cognición humana, permitiendo simular comportamientos inteligentes, que es el fundamento de la IA, con sus procesos cognitivos, definiendo módulos y mecanismos para manejar información, tomar decisiones y resolver problemas, a menudo con niveles simbólicos (declarativos) y subsimbólicos (paralelos).

¿Para qué sirve esta arquitectura cognitiva? En primer lugar, para el desarrollo de IA. Es fundamental para construir agentes inteligentes más avanzados que exhiban funcionalidades similares a las humanas. En paralelo trabaja con las ciencias cognitivas, pues ayuda a entender mejor la mente humana al probar hipótesis sobre sus componentes y cómo interactúan.

Las aplicaciones prácticas son múltiples. Tiene usos en investigación, simulación, e incluso en áreas como la Interacción Humano-Computadora (HCI). Algunos ejemplos son la ACT-R, una arquitectura popular que modela la cognición humana en niveles simbólicos y subsimbólicos. El SOAR, que se enfoca en la resolución de problemas y el aprendizaje a partir de la experiencia. El proyecto LIDA, que incorpora modelos de conciencia y aprendizaje en su diseño. En fin, la AC es el "plano" o "esqueleto" que organiza cómo un sistema inteligente piensa, aprende y se comporta, combinando la psicología cognitiva con la inteligencia artificial.

Una frase de Byung-Chul Han sobre la comunicación

"La comunicación digital es solo vista, hemos perdido todos los sentidos; estamos en una fase debilitada de la comunicación, como nunca: la comunicación global y de los likes solo consiente a los que son más iguales a uno; ¡lo igual no duele!".

Byung-Chul Han, filósofo  y teólogo católico nacido en 1959.

La sostenibilidad digital

Se entiende por sostenibilidad a la capacidad de gestionar los recursos para satisfacer las necesidades de hoy de una manera responsable y equilibrada. Considera el desarrollo social, económico y el cuidado del medio ambiente en un marco de gobernabilidad. Todo esto, sin poner en riesgo las necesidades del mañana. Se refiere al equilibrio de una especie con los recursos de su entorno. Por extensión, aplica a la explotación de cualquier recurso por debajo de su límite de renovación.

Por su parte, la sostenibilidad digital es un enfoque integral para desarrollar y usar tecnologías digitales que minimicen el impacto ambiental, social y económico negativo, promoviendo un futuro digital responsable a largo plazo, equilibrando la innovación con la preservación de recursos, la eficiencia energética, la reducción de desechos electrónicos y la equidad social en el acceso y uso de la tecnología. Se enfoca en crear sistemas que perduren, usando herramientas como la IA y Big Data para optimizar procesos y recursos, a la vez que se adoptan prácticas personales como apagar dispositivos y gestionar correos para reducir la huella de carbono. Tiene varias dimensiones, la ambiental, la social y la económica. 

Ambiental: reducir la huella de carbono de centros de datos, diseño de software eficiente (Green Coding), gestión de residuos electrónicos (RAEE) y uso de energías renovables en la infraestructura digital.

Social: garantizar la accesibilidad, equidad, privacidad y el respeto a los derechos humanos en la tecnología, evitando la brecha digital y la discriminación.

Económica: optimizar el uso de recursos para reducir costos operativos, mejorar la eficiencia y promover modelos de economía circular en el ciclo de vida de los dispositivos.

En resumen, la sostenibilidad digital se refiere entonces a la integración de principios ambientales, sociales y económicos en el desarrollo, uso y disposición de tecnologías digitales. Esto implica adoptar prácticas que reduzcan el impacto negativo de la tecnología en el medio ambiente, como la reducción del consumo energético de los centros de datos y la gestión adecuada de los desechos electrónicos.

Neuroderechos

El concepto de neuroderechos surgió en el ámbito académico como una respuesta a los dilemas éticos de las neurotecnologías. Se refiere a un conjunto de derechos que buscan proteger la autonomía, privacidad y la integridad mental de las personas frente a posibles abusos derivados del acceso a sus datos cerebrales. Así entonces, los neuroderechos son un conjunto de nuevos derechos humanos propuestos para proteger la mente y el cerebro humano frente a los avances de la neurotecnología, buscando salvaguardar aspectos fundamentales como la privacidad mental, la identidad personal y el libre albedrío ante la posibilidad de leer, manipular o alterar la actividad cerebral, la cual genera información delicada (neurodatos). Estos buscan asegurar el control sobre nuestros propios pensamientos y emociones, adelantándose a riesgos como la manipulación, el sesgo algorítmico y la desigualdad en el acceso a mejoras cognitivas.

En principio, se protegen las siguientes áreas:  

    La privacidad mental. El derecho a que el contenido de la mente no sea descifrado o accedido sin consentimiento.

    El libre albedrío o "agencia", que es el derecho a tomar decisiones sin interferencia externa de la neurotecnología.

    La identidad personal, esto es, la protección de la integridad psíquica y la personalidad frente a alteraciones tecnológicas.

    El acceso equitativo, muy importante para garantizar el acceso justo a neurotecnologías de mejora sensorial y cognitiva.

    Y finalmente, la protección contra sesgos. Se propone  evitar sesgos en los algoritmos de las neurotecnologías.

Como vemos, estos neuroderechos urgen como respuesta a los rápidos desarrollos en neurotecnología (como interfaces cerebro-computadora, algoritmos de inteligencia artificial que decodifican señales cerebrales, y dispositivos de estimulación neural), que podrían amenazar la integridad mental y la intimidad de los pensamientos.

La puesta en efecto de estos derechos es importante porque la neurotecnología puede llegar a leer, influir o modificar la actividad cerebral, planteando riesgos como la publicidad manipuladora basada en emociones, la discriminación laboral según estados mentales o la coacción o control externo de decisiones. En fin, buscan adaptar los derechos humanos a la era de la conectividad cerebral, asegurando que la mente humana permanezca como un espacio inviolable.

Conocimiento multicapas

La gestión del conocimiento multicapas se refiere a la administración del capital intelectual de una organización a través de diferentes niveles (capas) interconectados, que van desde lo individual y cultural hasta los procesos, la tecnología y los objetivos estratégicos, buscando transformar el conocimiento tácito y explícito en conocimiento organizacional para mejorar la innovación y la toma de decisiones, usando sistemas que mapean y relacionan conceptos entre estas capas. 

También llamado knowledge layering o layered knowledge, se refiere a una forma de estructurar, organizar y profundizar en el aprendizaje o en la comprensión de un tema, dividiéndolo en diferentes niveles o capas de complejidad y detalle. La idea central es que el conocimiento no es plano, sino que se construye en capas superpuestas, donde cada capa proporciona una comprensión más profunda, contextualizada o aplicada que la anterior.

Los componentes de esta forma de conocimiento son las personas (o sea, el capital humano), con sus experiencias, habilidades y conocimiento tácito (difícil de formalizar). También los procesos, esto es, los flujos de trabajo, procedimientos y la forma en que se comparte y usa la información. La tecnología, las herramientas tecnológicas (bases de datos, plataformas) para capturar, almacenar y distribuir conocimiento. La cultura, el entorno que fomenta el aprendizaje, la colaboración y la confianza para compartir conocimiento. Y la estructura organizacional, o sea interconexión entre departamentos, roles y responsabilidades. 

Este enfoque se puede aplicar en múltiples ámbitos. Un buen ejemplo es en la educación, en el diseño curricular donde los temas se revisan con mayor profundidad en cada nivel educativo. En la ingeniería y la tecnología como puede ser en las arquitecturas de sistemas (como el modelo OSI en redes). También en las ciencias y la investigación, que va desde observaciones generales hasta mecanismos moleculares. Finalmente, en la gestión del conocimiento en organizaciones: información operativa, táctica y estratégica.

A veces se vincula con la "comprensión profunda" (deep understanding), el aprendizaje en espiral (revisitar temas con mayor complejidad) o la arquitectura en capas en informática. Este método de conocimiento multicapas facilita el aprendizaje progresivo, permite adaptar la profundidad según el interés o la necesidad y ayuda a integrar conocimientos de diferentes disciplinas (enfoque interdisciplinario). Todo en consonancia con nuestra realidad en esta actual sociedad del conocimiento. 

Una imagen de ciberarte abstracto en un marco 3D

Esta imagen, hallada en la Web, es otra muestra de arte digital, con formas dinámicas multicolores, flotando sobre un marco de fondo en una composición tridimensional. 

Conectivismo académico

Ya en unas anteriores publicaciones hablé del conectivismo, que es un  tema cada día más relevante en nuestros tiempos de hiperconectividad y ciberespacio. El conectivismo es una teoría del aprendizaje que describe cómo el conocimiento se distribuye a través de redes de información y tecnología en la era digital. Propone que el aprendizaje ocurre dentro de un contexto social en constante cambio, donde las conexiones entre nodos (personas, organizaciones, bases de datos, etc.) son tan importantes como el conocimiento individual. Se centra en la capacidad de conectar y navegar por estas redes, discerniendo la información útil, y se apoya en principios de teorías del caos, la complejidad y las redes neuronales.

Ahora bien, el conectivismo académico es la aplicación de los principios de la teoría del conectivismo al contexto específico de la educación superior, la investigación y la práctica académica. Para entender esto mejor, hay que desarrollar sus conceptos. La teoría base es el conectivismo desarrollado por George Siemens y Stephen Downes (alrededor de 2004-2005), que es una teoría del aprendizaje para la era digital. Postula que el aprendizaje no solo ocurre dentro de un individuo, sino que también reside en bases de datos, dispositivos y, notablemente, en redes de conexiones entre personas y fuentes de información. Según esto, "saber dónde" y "saber quién" es tan importante como "saber qué" y "saber cómo". La capacidad de buscar, filtrar, evaluar y conectar información es fundamental. Así, el aprendizaje es un proceso de formación de redes. Aprendemos al crear nodos (personas, libros, sitios web, datos) y establecer conexiones significativas entre ellos.

Esto lo podemos llevar al ámbito académico, tanto en la universidad como en el mundo de la investigación. Aquí esto se plasma en distintas manifestaciones:

a) El aprendizaje en red, ir más allá del aula y la biblioteca física. Se fomenta el uso de Entornos Personales de Aprendizaje (PLE), donde el estudiante o investigador construye su propia red de recursos: revistas especializadas en línea, bases de datos, blogs académicos, redes sociales profesionales (como Academia.edu, ResearchGate), perfiles en Google Scholar, listas de Twitter/X de expertos, webinars, podcasts científicos, etcétera.

b) Colaboración distribuida. La investigación y el aprendizaje se vuelven más colaborativos y descentralizados. Se pueden formar grupos de estudio o investigación con miembros de diferentes universidades o países, usando herramientas como Slack, Miro, GitHub o Google Workspace.

c) Conocimiento dinámico y abierto, donde se valora y promueve el acceso abierto (Open Access) a las publicaciones, los datos abiertos (Open Data) y los Recursos Educativos Abiertos (REA/OER). El conocimiento deja de ser estático y custodiado, para ser un flujo constante que se actualiza y discute en red.

d) Nuevas alfabetizaciones. Acá el académico y el estudiante deben desarrollar competencia digital crítica. Esto incluye evaluar la credibilidad de fuentes en línea, manejar grandes volúmenes de información, comunicarse efectivamente en entornos digitales y mantener una identidad digital académica profesional.

e) Rol del docente como guía y conector: el profesor ya no es la única fuente de conocimiento, sino un facilitador que guía a los estudiantes a construir sus redes, les señala recursos clave (curaduría de contenidos) y les enseña a navegar y contribuir críticamente en los entornos digitales de su disciplina.

Viendo esto, podemos señalar algunas características especiales del conectivismo académico. Una es el énfasis en la autonomía; el aprendiz académico toma control de su proceso de aprendizaje y construcción de conocimiento. Otra es el aprendizaje continuo y permanente. La velocidad del cambio hace que el aprendizaje formal (un grado) sea solo el punto de partida. Mantenerse actualizado requiere una participación constante en redes profesionales. Finalmente, destacamos la inteligencia colectiva. El conocimiento se construye y valida a través de la interacción, discusión y colaboración dentro de comunidades (por ejemplo, la revisión por pares, comentarios en blogs académicos, foros especializados). 

El conectivismo académico es un marco que reconoce que el conocimiento en el siglo XXI se genera, discute y distribuye a través de redes complejas (tanto humanas como tecnológicas), y propone que el éxito académico depende de la capacidad de participar activa y críticamente en esas redes. No es solo usar tecnología, sino adoptar una filosofía de aprendizaje y trabajo basada en la conexión.

Más sobre la IA y la comunicación organizacional

No hay duda de que la inteligencia artificial (IA) está transformando profundamente las ciencias de la comunicación y, en particular, la comunicación organizacional, al redefinir los procesos de producción, distribución y recepción de mensajes. La IA permite automatizar tareas como el análisis de audiencias, la generación de contenidos y la gestión de crisis, lo que aumenta la eficiencia y la personalización en la comunicación corporativa. 

Se nos presenta una transformación evidente en los procesos comunicativos. La IA permite automatizar y optimizar procesos como el análisis de datos, la creación de contenido, la personalización de mensajes y la gestión de canales de comunicación. Esto modifica las formas tradicionales de interacción y difusión de información. Gracias a la IA, las organizaciones pueden recopilar y analizar grandes volúmenes de datos para entender mejor las preferencias, comportamientos y necesidades del público, mejorando así la segmentación y la estrategia comunicativa. También afecta la creación de contenido y medios, pues la generación automática de textos, imágenes y videos mediante IA (como los chatbots y los generadores de contenido) influye en la forma en que se produce y distribuye la información, generando nuevas maneras de comunicar. Un elemento notable es la interacción en tiempo real, Los asistentes virtuales, por ejemplo, permiten una comunicación rápida y personalizada, facilitando una interacción continua entre organizaciones y sus audiencias.

Todo ello tiene, sin duda, implicaciones en la comunicación organizacional, tanto positiva como negativamente. Por un lado, mejora en la eficiencia y rapidez, ya que la IA permite respuestas inmediatas y la automatización de tareas repetitivas, mejorando la eficiencia en la gestión de la comunicación interna y externa. Se da una personalización y una mejor segmentación. Las organizaciones pueden adaptar sus mensajes según las características específicas de cada audiencia, aumentando la relevancia y el impacto de la comunicación, pero con un cambio en los roles profesionales, pues la incorporación de IA requiere que los profesionales de la comunicación desarrollen nuevas habilidades en análisis de datos, gestión de tecnologías y ética digital.

La imaginación fantástica de Arcane Palette

Procedente de la India, Arcane Palette es un artista visual que se apoya en programas informáticos y de inteligencia artificial para crear sus visiones fantásticas y sutiles en paisajes imaginarios. Crea mundos de imaginación y encanto, pues él está cautivado por la interacción entre la fantasía y el surrealismo, donde paisajes etéreos e historias oníricas cobran vida. Su arte explora temas de misterio, asombro y lo no contado; cada obra es un viaje a reinos invisibles, donde la figura femenina, el color y la forma bailan al susurro de la magia. Ya sea criaturas míticas, paisajes oníricos surrealistas o visiones fantásticas, su objetivo es despertar emociones y avivar la imaginación. Aquí vemos algunos de sus relatos visuales hechos con su pincel de IA, mezclando lo arcano con lo extraordinario. Su sitio en Deviantart: https://www.deviantart.com/arcanepalette.

Sobre la alegría y la belleza por Dickens

"La alegría y la satisfacción son grandes embellecedores y famosos conservadores de la buena apariencia".

Charles Dickens (1812-1870) escritor inglés.

La dictadura de los algoritmos (y 2)

En la publicación anterior hice un resumen de lo que ha dado en llamase "dictadura de los algoritmos". Siendo los algoritmos toda serie de pasos o instrucciones bien definidas que se siguen para resolver un problema o realizar una tarea específica, y en el caso de la informática una serie de secuencias, instrucciones o mandos que sirven para hacer correr programas y funciones digitales, estos guían los procesos mediante los cuales se rige internet, las redes sociales y la Web. Vimos que están diseñados de tal manera que responden a intereses de programaciones pensadas para canalizar formas de navegación y acceso a informaciones en el ciberespacio. Aquí pongo algunos ejemplos:

    Redes Sociales: el feed de Instagram o TikTok es un producto algorítmico que dicta qué es tendencia y qué no.

    Búsqueda de Google: el PageRank decide qué información es "autoritativa", influyendo en nuestro conocimiento del mundo.

    Plataformas de trabajo: Uber, Deliveroo o Amazon Mechanical Turk fijan precios, turnos y rendimiento mediante algoritmos, a menudo deshumanizando el trabajo.

    Vigilancia Predictiva: algunas policías usan algoritmos para predecir dónde ocurrirá un crimen o quién podría cometerlo, llevando a una vigilancia desproporcionada de ciertos barrios.

Esta especie de "dictadura" que domina y determina tendencias, sesgos e intereses, recibe muchas críticas. El problema va más allá de la vigilancia o la manipulación. Se argumenta que vivimos en una "siliconización del mundo", donde la lógica algorítmica busca cuantificar, predecir y optimizar todos los aspectos de la vida humana, erosionando el juicio personal, la serendipia, la intimidad y la soberanía individual. Se instaura una "gobernanza por los números".

Hay algunas formas o alternativas para minimizar este gobierno. Por ejemplo, la alfabetización digital y crítica; entender cómo funciona este régimen algorítmico es el primer paso para dejar de verlos como neutrales. Otra forma es establecer ciertas formas de regulación. Leyes como el RGPD (Reglamento General de Protección de Datos) en Europa intentan dar transparencia y control sobre los datos personales. Se debate el "derecho a la explicación" de decisiones algorítmicas. Está latente la delicada frontera entre el control y la censura, pero pareciera que en efecto falta control en este sentido.

Hay que pensar también en el diseño ético. Hoy hay varios movimientos dentro de la tecnología que abogan por algoritmos auditables, justos y con supervisión humana. Inclusive, se piensa en una tecnología de código abierto y pública, para promover algoritmos cuyo funcionamiento sea público y esté al servicio del bien común, no solo del lucro privado. 

La "dictadura de los algoritmos" es una llamada de atención sobre cómo hemos delegado, sin un debate democrático profundo, la toma de decisiones que afectan a individuos y sociedades en sistemas automatizados, opacos y con fines frecuentemente comerciales o de control. Estos no son "malvados" por naturaleza, pero su diseño, opacidad y uso indiscriminado plantean riesgos enormes para la autonomía, la igualdad y la libertad. Es una campanada para no ser usuarios pasivos, sino a cuestionar, exigir transparencia y repensar el lugar que queremos que la tecnología ocupe en nuestra humanidad.