No abundan, pero tampoco es difícil encontrar en la alta dirección de empresas tecnológicas a personas formadas en la filosofía. Sergio Boixo, físico de Google Quantum, pasó por las aulas de esta disciplina antes de convertirse en un referente del mundo cuántico. A Bobby Ford, vicepresidente de Hewlett Packard Enterprise (HP) y que también estudió el sentido del obrar humano, aún le debe resonar lo aprendido del principio kantiano que considera a la persona un fin y no un simple medio. Y le sirve para afrontar la mundial falta de profesionales en el ámbito tecnológico y afirmar: “No creo que tengamos una escasez de talento, creo que tenemos una escasez de experiencia. Si esta es mi filosofía, en lugar de salir a buscar talento, lo que hago es encontrarlo dentro de mi organización, crear opciones para brindar a las personas de orígenes diversos y diferentes la oportunidad de obtener más experiencia”.

El problema al que alude Ford, durante su participación en CPX Viena, es general. El 78% de las empresas españolas afirma tener dificultades para encontrar talento e incorporar los perfiles que buscan. Las causas se encuentran en la conjunción del rápido crecimiento de la industria tecnológica y la insuficiente formación en este ámbito durante las etapas previas al mundo laboral. Este mercado, ya tensionado, ha terminado de romperse con la irrupción de la inteligencia artificial.

Según el director de Economía de la Fundación Cotec, que ha presentado un mapa del empleo en este sector a partir de las estadísticas de la Seguridad Social, “las ramas más tecnológicas crecen en empleo a mayor velocidad que el resto y, en la última década, acumulan un aumento del 48% en su volumen de afiliados frente al 27% observado en el conjunto de la economía”.

De acuerdo con los datos de la Seguridad Social utilizados por Cotec, el 7,7% de los afiliados en España trabajan en empleos intensivos en tecnología, una proporción lejana aún de la media europea (10,7%) e insuficiente en un sector que representa el 20% del PIB nacional.

Juan Luis Moreno, director de innovación de la escuela de negocios The Valley, apuesta por “crear, mantener y atraer talento”. En este sentido, Moreno aboga por profesionales “capaces de adaptarse a los cambios” y empresas que “inviertan en planes de formación que garanticen una correcta gestión del talento interno, de forma que se consiga tener trabajadores potenciados y no reemplazados”.

Al contrario que Moreno, Bobby Ford no se encuentra en el ámbito de la formación (es el máximo responsable de seguridad en HP), por lo que no se le presupone interés comercial en ella. Sin embargo, coincide con el directivo español: “Podemos educar, enseñar y capacitar a las personas para crear más talento del que realmente tomamos. Somos agresivos a la hora de ser creadores de talento y no tomadores de talento”.

Sin embargo, para muchas pequeñas y medianas empresas, esta solución no es válida. Daniel Gregg, fundador de una empresa familiar especializada en programas para la gestión de centros sanitarios, lamenta: “Yo formo a mis trabajadores y viene una empresa con más capacidad económica y me los roba a base de talonario”.

Ford admite que el salario se ha convertido en un arma de la batalla por el talento tecnológico. “La inflación salarial es algo real. Con eso en mente, estoy buscando cómo podemos identificar soluciones”.

Esa “inflación salarial”, que ya distorsiona el mercado, es más grave entre hombres y mujeres. Según el último Informe sobre Empleabilidad y Talento Digital de las fundaciones VASS y Universidad Autónoma de Madrid, las trabajadoras tecnológicas cobran un 7,5% menos que sus compañeros. Unido a otros factores, como la falta de una carrera profesional definida o de mentores, ha supuesto que las mujeres solo representen el 23,47% del sector. Aumentar la participación femenina en itinerarios formativos tecnológicos y reducir la persistente brecha salarial pueden aportar una solución a la escasez de personal preparado.

“Pese a que ha habido avances notables en los últimos años, contar solo con un 23% de mujeres en perfiles TIC es claramente insuficiente para alcanzar una paridad efectiva en el sector, algo indispensable si se pretende aprovechar la gran oportunidad que supone el nuevo paradigma de la transformación digital”, afirma Antonio Rueda, director de la fundación VASS. Y añade: “Fundamentalmente, nos enfrentamos dos retos; por un lado, que la mujer considere este sector como un buen cobijo dentro del nuevo mapa de ocupaciones, en continua transformación; y por otro, que se lleven a cabo dentro del sector cambios estructurales y motivacionales en las organizaciones que permitan evitar su estancamiento profesional”.

Adela de Toledo, directora de la tecnológica Pure Storage Iberia, resume la situación: “Cualquier empresa que se embarque en un viaje de transformación digital, por ejemplo, desplegando IA en toda su organización, se va a encontrar con escasez de habilidades. Sencillamente, no hay suficientes científicos de datos u otros profesionales con las habilidades pertinentes disponibles para hacer frente a la demanda y los que tienen las habilidades adecuadas son difíciles de conseguir y exigen salarios elevados. Es probable que esto siga siendo un problema importante durante los próximos cinco o diez años”.

La solución para De Toledo coincide con la del resto de expertos: “Las organizaciones no sólo tendrán que invertir fuertemente en talento a través de la contratación, sino también invertir en la formación de su mano de obra existente para desarrollar más habilidades internamente. Si no lo hacen, no harán más que ampliar la brecha de competencias en las organizaciones modernas”.

La directiva entiende que la formación debe ser “accesible a todos los empleados, incluidas las mujeres”. Y también apuesta por promover referentes femeninos para atraer a las trabajadoras a este campo y “desafiar estereotipos arraigados”, así como “abordar cuestiones como la conciliación de la vida laboral y familiar y ofrecer oportunidades de desarrollo profesional”.

Maya Horowitz iba para psicóloga hasta que se le cruzó en el camino el servicio militar, obligatorio en Israel, su país de origen. Allí conoció y le formaron en el mundo de la defensa informática y hoy es vicepresidenta de investigación en la empresa internacional de ciberseguridad Check Point Software Technologies. “Cambió mi vida y entendí que la tecnología también es para mí. Hay mucho que aprender y se trata de educación, para que las niñas puedan desarrollar las habilidades, y mostrarles que hay mujeres en este sector, que hay impulso”.

Francisco Criado, compañero de Horowitz en una de las vicepresidencias de la misma compañía, comparte la idea de “reposicionar el talento y enseñar a la gente”. Cree que el mundo tecnológico está cambiando y que la inteligencia artificial permite reubicar dentro de una organización a perfiles que no eran tan técnicos al asumir la máquina labores que antes exigían reglas muy complejas. “No obstante, no creo que sea una solución rápida”, admite. “Todavía vamos a sufrir una escasez de habilidades durante mucho tiempo y veremos a dónde nos lleva la IA generativa, que no lo va a solucionar por completo, pero, en algunos casos, puede que reduzca la necesidad de personas en ciertas tareas. Puede que cierre la brecha en el futuro”.

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Figure 01 es el prototipo más cercano al humanoide que la ciencia ficción había anticipado. El robot, que ha recibido este mes de marzo el apoyo inversor y tecnológico de la compañía de inteligencia artificial Open AI, el gigante de los procesadores Nvidia y Jeff Bezos, fundador de Amazon, es capaz de discernir objetos no solo por su forma sino por su funcionalidad, desarrollar tareas diversas ajustando sus movimientos a la resistencia de aquello que manipula, interaccionar con el entorno e incluso evaluar su desempeño. Figure se acerca en apariencia a las máquinas de Yo, robot y aún está lejos de Robocop, pero es un ejemplo de una fulgurante carrera tecnológica: el embodiment, un término inglés que podría traducirse por encarnación o personificación y que supone, según Luis Merino, profesor y director del Service Robotics Lab (Laboratorio de Robótica de Servicios) de la Universidad Pablo de Olavide, romper los límites de la “pasividad del aprendizaje” automático para acercarse al humano, donde la interacción con el entorno es la clave.

La apuesta de las grandes compañías por esta tecnología es clara. Nvidia, además de su apoyo financiero a Figure, ha anunciado GR00T, una plataforma específica para robots humanoides, en cuyo desarrollo hay una acelerada carrera en la que participan, entre otras, empresas como 1X Technologies, Agility Robotics, Apptronik, Boston Dynamics, Figure AI, Fourier Intelligence, Sanctuary AI, Unitree Robotics y XPENG Robotics.

Dennis Hong es fundador de RoMeLa y creador de Artemis, un robot androide que juega al fútbol como demostración de la versatilidad conseguida en sus capacidades de movimiento. Hong explica el salto cualitativo de los nuevos desarrollos: “El 99,9% de los robots que existen hoy en día utilizan servomotores y son muy rígidos. Son excelentes para la automatización de fábricas o para tareas únicas domésticas [como los aspiradores autónomos], pero este robot [Artemis] imita el músculo biológico y le permite ser ágil, rápido, robusto y bastante inteligente”.

“Esta inteligencia”, según explica, le permite reconocer un buen plan y tomar decisiones de forma autónoma. “El futuro”, concluye, “es que pueda ejecutar cualquier cosa que un humano pueda hacer”. Para demostrarlo, Hong sujeta por la espalda a Artemis y lo empuja para forzarle a reaccionar ante un imprevisto, prueba que el robot supera.

Es un paso muy significativo frente a modelos como los de Deep Robotics, que desarrolla cuadrúpedos para trabajos industriales y de rescate. Vera Huang resalta los “avances motores, como la capacidad de saltar o subir escaleras”, pero admite que no están dotados de la última generación de inteligencia.

Cassie, de Boston Dynamics, ha sido preparado para recorrer diferentes superficies y ejecutar grandes saltos sin conocer previamente el terreno. Lo hace a través de la técnica de “aprendizaje por refuerzo”. “El objetivo es enseñar al robot a aprender a hacer todo tipo de movimientos dinámicos de la forma en que lo hace un humano. Cassie utiliza el historial de lo que ha observado y se adaptara rápidamente al mundo real”, explica a MIT technology review Zhongyu Li, de la Universidad de California y participante en el desarrollo.

Los investigadores utilizaron una técnica de IA llamada aprendizaje por refuerzo para ayudar a un robot de dos patas. El aprendizaje por refuerzo funciona recompensando o penalizando a una IA mientras intenta llevar a cabo un objetivo. En este caso, el enfoque enseñó al robot a generalizar y responder en nuevos escenarios, en lugar de congelarse como habrían hecho sus predecesores.

“El siguiente gran paso es que los robots humanoides hagan un trabajo real, planifiquen actividades y se relacione con el mundo físico de maneras que no solo interaccionen con los pies y el suelo”, dice Alan Fern, profesor de Ciencias de la Computación en la Universidad Estatal de Oregón.

En este sentido avanza Figure, un robot de 1,70 metros de alto, 60 kilos, con capacidad para cargar un tercio de su peso, eléctrico, con cinco horas de autonomía y una velocidad de 1,2 metros por segundo. Pero lo que lo hace diferente, es su capacidad de desarrollar distintas tareas, discernir personas y objetos, actuar autónomamente y, sobre todo, aprender. La compañía defiende que su apariencia humana es necesaria porque “el mundo está diseñado para la misma”.

Figure es un ejemplo de encarnación o personalización. “No podemos separar mente y cuerpo. El aprendizaje los aúna. La mayoría de robots procesan imágenes y datos. Los entrenas y no tienen una interacción. Sin embargo, los humanos aprendemos interaccionando con nuestro entorno, porque tenemos un cuerpo y tenemos unos sentidos”, explica Merino.

Su equipo ya ha desarrollado robots de asistencia que, cuando actúan como guías turísticos, adaptan sus explicaciones a las reacciones de la gente, o actúan de acuerdo con los sentimientos de un anciano al que ayudan, o evitan vulnerar la distancia social de los humanos con los que trabajan.

Pero en la mayoría de los robots actuales, incluso los que cuentan con inteligencia artificial, “el aprendizaje es pasivo”, según relata el catedrático de la UPO. Cassie, además del desarrollo de la red neuronal artificial, ha desarrollado su destreza a través de aprendizaje por refuerzo, una técnica parecida a la utilizada para el adiestramiento de mascotas.

Merino profundiza en este sentido. “No le damos al robot una descripción explícita de lo que tiene que hacer, sino que aportamos una señal cuando se comporta mal y, en lo sucesivo, lo evitará. Y al contrario. Si lo hace bien, le damos una recompensa”. En el caso de las mascotas puede ser un juguete, una caricia o una golosina. Para los robots es un algoritmo que intentarán alcanzar el mayor número de veces con su comportamiento.

El investigador aclara que este sistema supone, además de un avance en las capacidades robóticas, una fórmula de hacerlos más eficientes, ya que precisan de menos energía para procesar millones de datos vinculados a todas las variables posibles. “Es muy difícil programar a un robot para todas las circunstancias a las que se puede enfrentar”, incide Merino.

“Llevamos decenas de años con robots en las fábricas haciendo cosas de forma algorítmica y repetitiva. Pero si queremos que sean más generales hay que dar un paso más”, concluye. La carrera robótica va en esta dirección.

Y como todo avance digital, la seguridad será un elemento determinante. Cualquier sistema, hasta un simple electrodoméstico conectado a la nube, puede ser víctima de ataques. En este sentido, Nvidia, presente en los desarrollos de robótica más avanzados, ha firmado un acuerdo de colaboración con Check Point para mejorar la seguridad de la infraestructura de inteligencia artificial en la nube.

También Amazon Web Services (AWS) ha anunciado su colaboración con Nvidia para utilizar la plataforma de esta última compañía, Blackwell, presentada este año en su conferencia de desarrolladores GTC 2024. El acuerdo incluye el uso conjunto de infraestructuras de ambas tecnológicas en desarrollos que incluyen la robótica.

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La periodista Kashmir Hill recibió en noviembre de 2019 el soplo de que una startup llamada Clearview AI decía ser capaz de poder identificar a cualquiera a partir de una imagen. Su fuente decía que la compañía había recogido miles de millones de fotos de redes sociales como Facebook, Instagram o LinkedIn —sin avisar ni a las plataformas ni a los interesados―, y que si introducías en la app la foto de alguien, te mostraba todos los sitios web en los que aparecía esa persona, además de su nombre completo y de información personal.

Nadie se había atrevido a desarrollar nada parecido hasta la fecha. Una aplicación capaz de identificar a extraños era demasiado. Podía usarse, por ejemplo, para fotografiar a alguien en un bar y saber en pocos segundos dónde vive y quiénes son sus amigos. Hill, reportera en The New York Times, publicó la historia de esta pequeña empresa, que en pocos meses pasó de ser una total desconocida a contar con el apoyo de Peter Thiel, uno de los padrinos de Silicon Valley, y a convertirse en el objeto de deseo de los cuerpos de policía de EE UU y del extranjero. Llegó hasta Hoan Ton-That, el impenetrable ingeniero responsable de la herramienta que montó junto a Richard Schwartz, un político con una larga trayectoria entre bambalinas en el Partido Republicano. Su investigación siguió hasta dar forma a su libro Your Face Belongs to Us (Tu cara nos pertenece, editado por Random House en 2023 y sin traducción al español hasta el momento).

“Me pareció que los fundadores de la startup eran personajes insólitos y fascinantes, y que la historia captaba algo esencial en esta industria: ese deseo de crear nuevas tecnologías realmente transgresoras sin tener en cuenta sus implicaciones sociales”, explica por videoconferencia desde Nueva York. Nacida hace 43 años y criada en Florida, Kashmir Hill, que se llama así en honor a uno de los temas más míticos de Led Zeppelin, trabajó en publicaciones como Gizmodo, Forbes o The New Yorker antes de unirse al Times en 2019. Le llamó la atención también que una empresa tan joven pudiera dominar en poco tiempo una tecnología tan compleja como el reconocimiento facial.

PREGUNTA. ¿Qué tienen de particular los sistemas automáticos de reconocimiento facial? ¿Por qué le interesa esta tecnología?

RESPUESTA. Es clave para vincular a las personas del mundo real a lo que se sabe sobre ellas en internet. Un uso descontrolado del reconocimiento facial erradicaría el anonimato, ya no se podría navegar por el mundo sin que la gente lo supiera todo sobre nosotros. Los gobiernos sabrían dónde estamos y qué hacemos todo el tiempo. Eso ya sucede en China. Rusia lo usa para identificar a quienes se manifiestan contra la invasión de Ucrania. El rostro es, esencialmente, el último bastión de la privacidad. Volviendo a China, han desarrollado una lista roja para quienes están en el poder y no quieren que les vean. Estar en esa lista significa ser invisible para el sistema de vigilancia, la eliminación de los registros de las cámaras. Es muy revelador que no ser visto sea un privilegio exclusivo de los poderosos.

P. ¿Cree que la historia de Clearview AI es representativa de la del reconocimiento facial?

R. Sí. La tecnología de reconocimiento facial es un arma de doble filo. Se puede usar para resolver crímenes, encontrar asesinos y violadores, pero también para rastrear a los disidentes o para obtener información sobre actrices porno y llegar hasta ellas. Los fundadores de Clearview AI tenían ideas muy preocupantes sobre qué hacer con esta herramienta. Creían que analizando el rostro de una persona se podía inferir su inteligencia o su propensión al consumo de drogas. Han tratado con Hungría, que quería su producto para perseguir a activistas e identificar a los liberales. Así que, en cierto sentido, es casi tranquilizador que al final solo trabajen con la policía.

En China, el anonimato es un privilegio exclusivo de los poderosos

P. Clearview AI ha sido multada o prohibida en varios países. ¿Cuál es su situación actual?

R. Siguen operando en Estados Unidos. Trabajan con muchas fuerzas del orden locales, así como con el Departamento de Seguridad Nacional y el FBI. Están un poco asediados legalmente, pero han tenido algunos éxitos, como que un tribunal de Reino Unido haya anulado una multa que le impuso el regulador. En última instancia, el hecho de que hayan decidido orientarse exclusivamente a las fuerzas del orden les ha permitido evitar muchos resultados negativos. Veremos qué pasa en los demás países europeos.

P. ¿Cree que el boom de la inteligencia artificial (IA) generativa ha servido como cortina de humo para la expansión de empresas como Clearview AI?

R. La gente está muy centrada en la IA generativa, y eso ha desviado la atención, tal vez por la forma en que esa tecnología amenaza nuestra privacidad. Pero en cierto modo, las preocupaciones son las mismas. El New York Times, donde trabajo, ha demandado a OpenAI por usar todos nuestros artículos sin pedir permiso. De forma similar, la base de datos de Clearview AI está compuesta por decenas de miles de millones de imágenes de nuestras caras sacadas de internet sin el consentimiento de nadie. Me preocupa mucho el reconocimiento facial combinado con la IA generativa. Puedes generar el rostro de alguien en una imagen pornográfica o en algún tipo de situación embarazosa y simplemente publicarlo, sabiendo que algún día alguien buscará a esa persona con una herramienta de reconocimiento facial y la encontrará. Escribí el libro porque quiero que la gente comprenda lo poderosa que se ha vuelto la tecnología de reconocimiento facial. Ahora es realmente trivial identificar a alguien y encontrar todas sus fotos en internet. Y creo que eso tiene implicaciones muy preocupantes para el futuro.

P. ¿Cuál es la percepción social del reconocimiento facial en EE UU?

R. Existe una resistencia real al uso de la tecnología de reconocimiento facial en vivo. Los legisladores dicen que rechazan la idea de buscar personas en tiempo real en las calles, algo que está sucediendo, por ejemplo, en el Reino Unido. Al mismo tiempo, creo que la mayoría acepta usar esta tecnología después de que se haya cometido un delito para tratar de identificar al culpable.

P. ¿Cómo es posible que una empresa que basa su negocio en un producto construido a partir de la descarga no consentida de millones de fotografías de rostros humanos pueda operar como si nada?

R. Cuando escribí por primera vez sobre Clearview AI, tenían 3.000 millones de fotos. Cuando terminé el libro, creo que tenían 20.000 millones. Ahora, tienen 40.000. Hay países que han dicho que lo que están haciendo es ilegal. No deberían recopilar fotos de la gente sin su consentimiento, pero siguen haciéndolo y nadie los detiene. En EE UU tenemos algún precedente, por lo que esa ilegalidad no está tan clara. Estamos viendo lo mismo con la IA generativa: ¿se debe permitir a estas empresas recolectar lo que quieran y usarlo como quieran para lucrarse? Creo que esa es una de las preguntas más importantes de nuestro tiempo.

Eric Schmidt, presidente de Google en 2011, dijo que el reconocimiento facial era la única tecnología que su compañía desarrolló y no lanzó

P. Señala en el libro que Google y Facebook tenían su propia tecnología de reconocimiento facial ya desarrollada antes que Clearview AI, pero decidieron no lanzarla.

R. Realmente me pareció sorprendente. Son empresas que han sido muy escrutadas por posibles abusos de privacidad, y eso les ha hecho más cuidadosas. También creo que estaban preocupadas por la tecnología en sí. Sus ingenieros se alarmaron y vieron las desventajas obvias de divulgar algo así. Eric Schmidt, presidente de Google en 2011, dijo que el reconocimiento facial era hasta la fecha la única tecnología que su compañía desarrolló y no lanzó. Me ha parecido interesante, por cierto, que haya sucedido lo mismo ahora con la IA generativa: Google tenía su propio ChatGPT, pero pensaron que el mundo no estaba preparado para esto todavía.

P. ¿Cree que vamos hacia una sociedad hipervigilada?

R. Vivimos en un mundo en el que hay cámaras por todas partes, pero no tienen sistemas de reconocimiento facial. Creo que en Europa tenéis ese debate ahora mismo: si secuestran a tu hijo o hay un fugitivo suelto, ¿deberíamos poder encontrarlos en tiempo real? Una vez que configuras esa infraestructura, podría usarse de muchas otras formas. Creo que aún podemos decidir si permitimos o no que este sea un mundo en el que nos rastreen por la cara todo el tiempo, cada vez que salimos de nuestras casas. Y es una decisión que hay que tomar ahora mismo.

Poder identificar a alguien y encontrar todas sus fotos en internet tiene implicaciones muy preocupantes para el futuro

P. ¿Cómo trazamos la línea entre lo que es un uso adecuado y no adecuado del reconocimiento facial?

R. Creo que un elemento importante ahora mismo es retroactivo versus proactivo. ¿Lo usas para resolver un delito que ya se ha cometido o para tratar de prevenir delitos o encontrar personas en tiempo real? Esa es una gran brecha, es la que estamos atravesando ahora mismo. Otro punto clave es la seguridad. En Estados Unidos, si eres policía, puedes usar reconocimiento facial para resolver crímenes. Si eres una empresa, puedes usarlo para tratar de identificar a los ladrones de tiendas y expulsarlos. Lo que incomoda a la gente son las aplicaciones ajenas a la seguridad.

P. ¿Cree que la ciudadanía se acostumbrará y tolerará esta tecnología?

R. Tendremos enfrentarnos a distintos casos de uso y ver cuán cómodos son. Fue muy impactante cuando en el Madison Square Garden se comenzó a detener en la puerta a los abogados de las marcas que les habían demandado. La gente se dio cuenta de que el reconocimiento facial podía usarse de una manera alarmante. Hubo un tiempo en el que se grababan las llamadas telefónicas de la Casa Blanca. Se vio con todas esas cintas de Richard Nixon haciendo sus planes para el Watergate. Eso causó alarma social y se aprobaron leyes que ilegalizaron las escuchas telefónicas, excepto las que contaban con orden judicial. Por eso, las cámaras de vigilancia solo graban vídeo y no sonido: porque decidimos que no queríamos vivir en un mundo en el que todo lo que dices quede grabado. Creo que pasará lo mismo con nuestras caras.

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Las elecciones europeas del 9 de junio, a las que están convocados más de 370 millones de ciudadanos, pueden convertirse en terreno abonado para la desinformación y la manipulación política. Así lo advirtió ya en octubre la Agencia de la UE para la Ciberseguridad (Enisa), donde preocupa y mucho el efecto que pueda tener en el proceso la inteligencia artificial (IA) generativa. Esta tecnología es capaz de producir textos convincentes o vídeos hiperrealistas, lo que se puede usar para propagar ideas interesadas e influir en el voto de los ciudadanos.

Pero la difusión de bulos y de mensajes interesados no es el único problema al que se enfrentan los ciudadanos. Hay partidos políticos que utilizan las herramientas de publicidad digital que facilitan las redes sociales para personalizar y segmentar su mensaje con el objetivo de influir en el voto. Es lo que hizo Cambridge Analytica en las presidenciales estadounidenses de 2016, en ese caso sirviéndose de datos de 80 millones de usuarios captados fraudulentamente a través de Facebook.

La segmentación de audiencias, es decir, dividirlas en grupos que compartan una serie de características, es una práctica legal muy usada en el marketing político. La microsegmentación política, en cambio, que analiza los intereses de individuos, y no de grupos de estos, no está permitida en la UE. El Reglamento General de Protección de Datos (artículo 9.1) prohíbe el tratamiento de datos personales que revelen las opiniones políticas de los ciudadanos. Y eso es exactamente lo que hacen los perfiles ideológicos que elabora la microsegmentación (o microtargeting, en inglés): una especie de ficha política de cada individuo confeccionada a partir de información disponible en el historial de navegación o en sus reacciones en las redes sociales.

Pese a estar prohibida, la publicidad política microsegmentada es una práctica todavía frecuente en Europa. El colectivo especializado en protección de la privacidad Noyb (acrónimo de None of Your Business, No es asunto tuyo en inglés), dirigido por el activista austriaco Max Schrems, presentó el año pasado una serie de denuncias contra varios partidos políticos alemanes por haber recurrido a esta técnica en las elecciones federales de 2021.

En España, todas las formaciones trataron de reformar la Ley Orgánica del Régimen Electoral (LOREG) a través de la Ley Orgánica de Protección de Datos (LOPD, 2018) para permitir que los partidos pudieran recoger de la web y las redes sociales “datos personales relativos a las opiniones de los ciudadanos” de cara a las elecciones de 2019. Un grupo de juristas y de asociaciones presionó al Defensor del Pueblo para que recurriera ante el Tribunal Constitucional este cambio. Y el Constitucional lo tumbó.

“Esa fue la mayor victoria de mi carrera”, recuerda Borja Adsuara, uno de los abogados que impulsaron el recurso. “Conseguimos frenar a unos partidos que se autorizaron a sí mismos a recopilar, de páginas webs y redes sociales, las opiniones políticas de los ciudadanos vinculadas a sus datos personales, es decir, atribuyéndolas a personas físicas con nombres y apellidos”, apunta.

Con todo, hay partidos que siguen apostando por esta técnica, aunque esté proscrita. La red de activistas por los derechos digitales Xnet ha puesto en marcha, junto con una coalición de colectivos y organizaciones europeas con las mismas sensibilidades, la campaña “¿De quién soy el blanco?”. Su objetivo es analizar cómo Facebook e Instagram, las dos redes sociales estrella de Meta, explotan los datos de los usuarios para hacer fichas individualizadas con fines políticos.

La campaña pivota en torno a la herramienta Who Targets Me, una extensión del navegador que permite recopilar, catalogar y visualizar la publicidad electoral personalizada servida a los usuarios de Facebook mientras navegan por esa plataforma. La herramienta rastrea y procesa los datos anonimizados que reciben de campañas y publicaciones en redes sociales, los almacena y posteriormente los procesa.

Cuantos más usuarios se descarguen la extensión, mayor validez tendrán los datos que extraigan los analistas de estos. El objetivo es detectar qué partidos recurren a la microsegmentación y en qué momentos de la campaña. Xnet elaborará un informe con esos datos que publicará una vez pase la cita electoral.

Expertos y legisladores coinciden en que el microtargeting es una práctica que amenaza al buen funcionamiento de la democracia. Estas técnicas, que usan el análisis de datos digitales para entregar a los usuarios información especialmente adaptada a su perfil, tienen el peligro de poder influenciar seriamente al votante. “Los partidos políticos son el segundo cliente de la industria de la manipulación informativa después de los influencers: compran bots, perfiles de usuarios, etcétera”, explica Simona Levi, fundadora y coordinadora de Xnet. “Las estrategias de microtargeting de los partidos buscan manipularnos psicológicamente, se basan en hacernos llegar la información que queremos ver. Eso crea burbujas informativas. Decirnos lo que queremos oír, y no lo que piensan, no es convencer: es manipular”.

“Cualquier dato sobre las opiniones políticas de una persona está protegido de forma particularmente estricta por el GDPR”, sostiene por su parte Felix Mikolasch, abogado especializado en privacidad de Noyb. “Esos datos no solo son extremadamente sensibles, sino que también permiten la manipulación a gran escala de los votantes, como ha demostrado Cambridge Analytica”, señala.

Desinformación y manipulación en la era de la IA

La Comisión Europea pidió hace dos semanas a X, TikTok, Facebook y otras grandes plataformas que tomen medidas para ponerle coto a la circulación de contenidos sospechosos que busquen condicionar a los votantes. Bruselas, que teme un aluvión de interferencias y desinformación, ha publicado una serie de directrices para plataformas con más de 45 millones de usuarios activos en la UE dirigidas a combatir los contenidos nocivos impulsados por IA y la publicidad política engañosa. Google, Meta y TikTok, por ejemplo, han puesto en marcha equipos especialmente dedicados a combatir la desinformación en torno a las elecciones.

En Europa hay 24 lenguas oficiales que monitorizar, y el dominio de tantos idiomas no es una característica habitual entre los moderadores de contenidos. De ahí que la Comisión tenga especial interés en que se refuerce esta área. Según un informe de X recogido por Euronews, la red social solo tiene a un moderador de contenidos que domine el búlgaro, el croata, el neerlandés, el portugués, el letón o el polaco en su equipo global de 2.294 personas. No hay nadie que cubra 17 de las lenguas oficiales de la UE, entre ellas el griego, el húngaro, el rumano y el sueco: todo se fía ahí a la IA.

La amenaza de la desinformación y de la difusión de bulos es ya habitual en todas las elecciones, como mínimo desde las presidenciales de 2016 que llevaron a Donald Trump a la Casa Blanca. El peligro aumenta considerablemente de la mano de la IA generativa. Ahora se teme en particular que los deepfakes, los vídeos hiperrealistas hechos por IA, puedan tener una influencia directa en el voto de millones de ciudadanos. Esta tecnología permite generar vídeos en los que cualquier político aparezca en cualquier situación diciendo cualquier cosa.

Un reciente informe de Microsoft alerta de que China intentará influir en las presidenciales estadounidenses de noviembre, así como en las elecciones surcoreanas e indias, con contenidos generados con IA. La tecnológica espera que varios cibergrupos asociados a Pekín y Pyongyang estén trabajando ya en ello, como lo hicieron en las de Taiwán. “Aunque el impacto de estos contenidos sigue siendo escaso, la creciente experimentación china con memes, vídeos y audio continuará, y puede resultar eficaz en el futuro”, concluye el estudio.

“La confianza en el proceso electoral de la UE dependerá críticamente de nuestra capacidad para apoyarnos en infraestructuras ciberseguras, así como en la integridad y disponibilidad de la información. Depende de nosotros asegurarnos de que tomamos las medidas necesarias para alcanzar este objetivo sensible, pero esencial para nuestras democracias”, dijo el director ejecutivo de Enisa, Juhan Lepassaar.

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