La tecnología hablando mucho y haciendo poco, se está volviendo un patrón en el hogar inteligente y, de paso, en tu navegador. El hallazgo que subrayan varios análisis recientes marca que muchas empresas que ya deterioraron las redes sociales estarían repitiendo el mecanismo con la inteligencia artificial. La IA se vende como copiloto y secretario, pero se orienta cada vez más a otra cosa: capturar contexto íntimo y convertirlo en materia prima.
La clave es que la aparente contradicción —sistemas poco fiables para tareas básicas, y a la vez brillantes para “leer” al usuario— no sería un fallo técnico. Sería el centro del modelo de negocio, basado en extracción de datos y perfilado de conductas, más que en utilidad real para quien la usa.
En el hogar inteligente, esa brecha se ve con lupa. Los nuevos asistentes son más conversacionales, pero también más impredecibles. A menudo ejecutan peor las órdenes más simples que versiones anteriores. Y, mientras el usuario se acostumbra a la chapuza como estado permanente, la industria consigue lo que busca: acceso masivo a rutinas, preferencias, conversaciones y hábitos.
Ahora bien: ¿por qué falla lo simple y acierta lo íntimo?
Porque muchas tareas domésticas antes dependían de sistemas deterministas (reglas fijas, “si pasa A, hacé B”). Y hoy se reemplazan por modelos probabilísticos (respuestas por estimación, “creo que lo más probable es B”). Es como cambiar un interruptor de pared por un mayordomo que adivina. A veces acierta. A veces decide “ser creativo”.
La analogía central es ésta: tu casa pasa de tener cableado claro a tener una central que escucha todo para decidir cuándo dar corriente. El interruptor era torpe, pero confiable. La central promete magia, pero para “aprender” te pide oír conversaciones, mirar rutinas y registrar cada intento fallido.
También te puede interesar:IA Deja sin Oportunidades a los Programadores Más Jóvenes: “Antes te Buscaban, Ahora te Evitan”Ese “aprender” también confunde. La IA no aprende como una persona. Ajusta patrones. Y esos patrones son especialmente buenos para inferir quién sos a partir de lo que escribís. Investigaciones en psicometría digital muestran que los modelos de lenguaje pueden deducir rasgos psicológicos desde texto: inclinaciones, vulnerabilidades, estado emocional, sesgos.
El salto práctico llega con los llamados agentes (programas que actúan por su cuenta) y los “agentic browsers” (navegadores con agentes, automatizan tareas web). Se presentan como ayudantes para rellenar formularios o gestionar cuentas, pero su coste real puede ser convertir el navegador en una tubería continua hacia la nube (servidores externos).
Y ese navegador atraviesa banca, sanidad, impuestos, trabajo y vida personal. Investigaciones recientes han mostrado que varios asistentes integrados recopilan y comparten datos altamente sensibles, incluso historiales médicos e identificadores personales, sin salvaguardas adecuadas.
Además, la autonomía multiplica el riesgo. Gartner advirtió que estos “agentic browsers” pueden exfiltrar credenciales y datos financieros. También pueden ser manipulados por sitios maliciosos para enviar información sensible a servicios externos sin que el usuario lo perciba.
Según Shoshana Zuboff, la IA no rompe con el capitalismo de vigilancia: lo continúa y lo amplifica. Antes bastaba con clics e historial de compras. Ahora la oportunidad está en el contexto íntimo y en el “modelado” interno: sistemas que capturan qué te hace reaccionar y cómo.
Una vez modelada una persona, se vuelve más fácil empujarla. Ya no hace falta un anuncio llamativo. Alcanza con activar el disparador emocional correcto en el momento oportuno. Ese mecanismo se parece menos a la publicidad y más a una ingeniería de comportamiento.
También te puede interesar:Paradoja de la Inteligencia Artificial: Cuando se Vuelve tan Humana que Deja de Ser “Artificial”La regulación intenta alcanzarlo. El Comité Europeo de Protección de Datos publicó una opinión sobre modelos de IA, anonimización y tratamiento de datos personales. Allí remarca lo resbaladizo que es afirmar que un modelo “no contiene datos personales” o que lo extraído está realmente anonizado.
Mientras tanto, la doctrina industrial suele ser otra: desplegar primero, pedir perdón después. Y la opacidad crece con arquitecturas híbridas (procesamiento local y en la nube), términos de uso ininteligibles y cambios constantes.
En la vida diaria, la aplicación práctica es simple y poco glamorosa: si una herramienta te pide acceso total —micrófono, correos, navegación, documentos— para darte beneficios marginales, el “asistente” puede estar funcionando como central de extracción. Y, en 2026, el riesgo es que esa central ya no solo mire: también decida qué tecla emocional tocar.
La buena noticia es que nada de esto es una ley natural. Son decisiones de diseño y negocio. Si cambia el cableado —incentivos, límites, controles— el interruptor puede volver a estar del lado del usuario.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
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