Los imperios antiguos conquistaban territorios. Los modernos administraron recursos y poblaciones. El poder algorítmico, en cambio, aspira ante todo a comprender la trayectoria probable de cada persona.
Piensen en elecciones manipuladas, pero oficialmente limpias. Piensen en la compra dirigida hacia un vendedor, pero que ustedes mismos eligieron. Piensen en una decisión de la que se sienten libres, pero que fue diseñada de antemano. En resumen: piensen en un laberinto construido para un hámster, solo que aquí todos somos el hámster.
Dame tu nombre. Ya sé quién eres. Sé si eres hombre o mujer, si estás casado, si tienes hijos, qué compras, qué comes, qué temes, qué deseas y, con una precisión creciente, qué es probable que hagas mañana y por quién vas a votar. No necesito que me lo cuentes. Tú mismo has dibujado el mapa.
No me conoces, pero yo te vengo observando desde que me abriste tus puertas. Permíteme presentarme: soy el algoritmo.
El nuevo territorio: la mente
Todo proceso de colonización comienza con un mapa. Ningún poder puede intervenir eficazmente sobre algo cuyo comportamiento desconoce. Durante siglos, ese mapa fue geográfico: montañas, ríos, rutas comerciales, puertos. Los imperios no conquistaban al azar; primero observaban, medían, comprendían. Recién después actuaban.
En el siglo XXI el territorio cambió. Ya no es la geografía. Es cada uno de nosotros.
Entre 2013 y 2024, el psicólogo Michal Kosinski, investigador de Stanford, documentó algo que puede describirse como un desplazamiento histórico del poder: pasamos de cartografiar territorios a cartografiar personas. A este proceso lo llamo cartografía de la inercia: la manera en que un Estado, una empresa o una plataforma tecnológica usa algoritmos e inteligencia artificial para reconstruir la trayectoria de vida de una persona —sus hábitos, sus miedos, sus deseos— y así predecir qué hará mañana, y qué estímulos podrían hacerle cambiar de rumbo.
La pregunta que este sistema intenta responder no es solamente «¿quién eres?». Es una pregunta más ambiciosa: «¿hacia dónde vas?».
El experimento que probaría las investigaciones
El primer estudio de Kosinski parece modesto hasta que se entiende su verdadera dimensión. Con más de 58.000 voluntarios, entrenó un modelo capaz de deducir rasgos de personalidad a partir de algo tan simple como los «me gusta» de Facebook. El resultado: con apenas 300 likes, el algoritmo conocía a una persona mejor que su propia pareja.
Lo importante no es la cifra. Es el mecanismo. Cada like parece un gesto trivial, pero es en realidad un sedimento de conducta. Uno solo no dice nada; miles de ellos, acumulados, dibujan una trayectoria completa. El algoritmo no está coleccionando gustos: está reconstruyendo un patrón de comportamiento.
Y ahí aparece una asimetría que no existía antes: quien opera el algoritmo entiende el mecanismo; la persona común, en general, ni siquiera sabe que existe. El poder ya no se mide solo en dinero o en fuerza militar, sino en cuánto sabe un actor sobre el rumbo probable del otro. Como en los imperios clásicos, quien tiene el mapa tiene la ventaja. Solo que ahora el mapa no representa un continente. Representa una mente.
El escándalo de Cambridge Analytica (1) hizo visible, en 2018, algo que probablemente ya llevaba años ocurriendo en silencio. No fue el origen de la microsegmentación política: fue apenas el momento en que se hizo pública.
Por qué esto no es la propaganda del siglo XX
Vale la pena aclarar en qué se diferencia esto de la propaganda clásica, porque a primera vista podrían parecer lo mismo, y no lo son.
Goebbels operaba con un mensaje único dirigido a una masa indiferenciada: la radio y el cartel repetían la misma consigna para millones de personas tratadas como si fueran idénticas entre sí, sin ninguna posibilidad de ajustar el mensaje según la reacción de cada oyente. Si acaso tuvo un mapa, fue un mapa grueso: sabía qué temía la masa en general, no qué temía cada individuo en particular.
El esquema algorítmico invierte esa lógica en los tres puntos a la vez: el mensaje ya no es único, sino personalizado hasta el nivel de cada persona; el receptor no es una masa indiferenciada, sino alguien cartografiado en detalle; y, sobre todo, hay retroalimentación constante — cada clic, cada pausa, cada scroll actualiza el modelo de esa persona en tiempo real. Goebbels transmitía. El algoritmo conversa, aunque quien está del otro lado no sepa que está dialogando. Por eso no estamos ante una versión mejorada de la propaganda del siglo XX, sino ante un mecanismo de naturaleza distinta — uno que puede producir propaganda, sí, pero que también puede operar de manera mucho más silenciosa e individual, algo que ninguna maquinaria del siglo pasado pudo lograr.
La inteligencia artificial ya puede imaginar lo que pensás
Hay un segundo hallazgo de Kosinski, más reciente, que amplía todavía más el panorama. Sus investigaciones mostraron que los modelos de lenguaje como GPT-4 desarrollaron, sin haber sido programados específicamente para eso, una capacidad conocida como Teoría de la Mente: la habilidad de inferir que otra persona puede creer algo que uno mismo sabe que es falso. Es la misma habilidad que un niño adquiere alrededor de los cuatro años y que le permite entender que los demás tienen su propia cabeza, distinta de la suya.
En las pruebas estándar para medir esto, la versión anterior del modelo (GPT-3.5) apenas resolvía una de cada cinco pruebas. La versión más nueva (GPT-4) resolvió tres de cada cuatro — un desempeño equivalente al de un niño de seis años. Y lo notable es que nadie diseñó esa capacidad de manera deliberada: emergió como efecto secundario de entrenar al modelo para predecir lenguaje.
Vale aclarar que este hallazgo no está exento de debate: otros investigadores, como el psicólogo cognitivo Tomer Ullman, mostraron que variaciones mínimas en el enunciado de las mismas pruebas hacían caer drásticamente el desempeño del modelo, lo que sugiere que podría tratarse de un patrón textual muy bien aprendido antes que de una comprensión real de los estados mentales ajenos. El propio Kosinski publicó su estudio original —‘Theory of Mind May Have Spontaneously Emerged in Large Language Models’ (2023)— reconociendo que el debate sigue abierto. Aun con esa controversia, el dato central que nos interesa aquí no cambia: sea comprensión genuina o un patrón aprendido con enorme precisión, el resultado observable es el mismo —el modelo predice mejor lo que otro cree o va a hacer.
Esto importa porque significa que la inteligencia artificial ya no solo clasifica información sobre nosotros. Empieza a construir, además, una imagen aproximada de lo que pensamos y creemos.
Tres etapas, un mismo proceso
Todo este sistema avanza en tres etapas: primero cartografía la conducta, después la anticipa, y finalmente adapta de manera continua el estímulo según la respuesta de cada persona — refinando el mapa una y otra vez. (Ver esquema adjunto, donde este ciclo completo queda representado paso a paso.)
Es importante aclarar algo: esto no significa que exista un control absoluto sobre la voluntad humana. Las personas conservamos capacidad de decisión, de resistencia, de cambio — por eso importa tanto desarrollar pensamiento crítico. Tampoco toda personalización es manipulación. Pero sí parece razonable sostener que la combinación de datos masivos, algoritmos e inteligencia artificial abrió una capacidad histórica nueva: intervenir sobre las probabilidades de nuestra conducta con un nivel de precisión individual que antes no existía.
Los imperios antiguos conquistaban territorios. Los modernos administraron recursos y poblaciones. El poder algorítmico, en cambio, aspira ante todo a comprender la trayectoria probable de cada persona. Ya no ocupa el espacio físico. Ocupa el espacio de las probabilidades.
Podemos llamarlo, entonces, una nueva forma de colonización: una que no empieza ocupando una frontera geográfica, sino cartografiando la mente humana. Porque ningún poder puede modificar eficazmente aquello cuya trayectoria desconoce — y ninguna época había tenido herramientas tan poderosas para conocer esa trayectoria como la nuestra.
Pie de página.
- El escándalo de Cambridge Analytica fue una filtración masiva de datos donde una consultora política británica recolectó información personal de hasta 87 millones de usuarios de Facebook sin su consentimiento. Estos datos se utilizaron para crear perfiles psicológicos y manipular a los votantes durante elecciones clave.
Foto de portada: StockCake