Mientras OpenAI tantea la publicidad como vía de negocio, Moxie Marlinspike, cofundador de Signal, sale a la contra con Confer, un asistente de IA diseñado alrededor de una idea casi provocadora en 2026: que el servidor no pueda ver tus conversaciones.
Si has usado ChatGPT o Claude para “pensar en voz alta”, sabes lo rápido que pasas de pedir un resumen a soltar pensamientos, dudas o emociones que no compartirías ni con tu grupo de WhatsApp. El problema es que esa comodidad suele tener un precio: tus datos quedan dentro de una empresa que, por definición, tiene incentivos para retenerlos, analizarlos o, como mínimo, no borrarlos.
Cuando además aparece el fantasma de los anuncios, la narrativa cambia. Lo que empieza como un servicio útil puede convertirse en una potencial máquina de perfilado emocional, especialmente en interfaces diseñadas para generar confianza y cercanía.
Marlinspike no se anda con rodeos y lo dice de forma directa: este tipo de interfaces “invitan activamente a la confesión”. Su argumento es que un chatbot bien afinado puede llegar a saber más de ti que cualquier tecnología anterior, porque no solo observa lo que haces, sino que te pregunta, te guía y te responde en un tono que interpretas como íntimo.
El vector aquí no es “te rastreo”, sino algo mucho más sutil: “te acompaño”. A esto se suma un detalle incómodo: OpenAI ya está explorando caminos hacia la publicidad, y no es difícil imaginar que el mismo modelo de recopilación de datos que impulsó a Facebook o Google termine filtrándose también en el chat.
No es lo mismo que te persiga un banner por mirar zapatillas que tus inseguridades, dudas médicas o problemas de pareja acaben convertidos en materia prima para segmentación. Marlinspike lo resume con una comparación tan exagerada como efectiva: mezclar ese nivel de conocimiento con anuncios es como pagarle a tu terapeuta para que te convenza de comprar algo.
Confer nace precisamente para poner un “no” técnico, no solo legal, a esa tentación. El proyecto se lanzó en diciembre como una demostración práctica de cómo podría ser un servicio de IA centrado en privacidad, con un enfoque de rigor de código abierto muy en la línea de Signal.
Aquí no se trata de pedir confianza mediante marketing, sino de intentar ganársela con arquitectura y diseño del sistema. La promesa clave es contundente: las conversaciones no pueden usarse ni para entrenar el modelo ni para orientar anuncios, porque, según el planteamiento, el host simplemente nunca tiene acceso al contenido.
Lograr eso en un chatbot moderno no es magia. Es una pila técnica compleja que tiene que encajar sin fisuras para que la promesa no se rompa.
Confer cifra los mensajes de ida y vuelta utilizando passkeys con WebAuthn, un estándar pensado para autenticación fuerte que aquí se reutiliza como base para un flujo de mensajes cifrados. En la práctica, esto elimina las contraseñas débiles y refuerza el control del usuario sobre el acceso.
WebAuthn funciona especialmente bien en móviles y en macOS con Sequoia, donde la experiencia es más fluida. En Windows o Linux también es posible, aunque suele depender de un gestor de contraseñas compatible y el proceso puede ser algo más técnico.
El segundo pilar es igual de crítico: toda la inferencia se ejecuta dentro de un Trusted Execution Environment (TEE). Se trata de un entorno blindado a nivel de hardware o virtualización, donde ni siquiera el operador del servidor debería poder ver qué está procesando el modelo.
Pero no basta con decir “corre en un enclave”. Hay que demostrarlo. Por eso, Confer utiliza atestación remota, un mecanismo que verifica que el entorno no ha sido modificado ni comprometido. Todo esto hace que la infraestructura sea mucho más compleja que una API típica de LLM en la nube.
En otras palabras, pagas en complejidad lo que ganas en privacidad: más piezas, más verificaciones y más puntos que deben funcionar de forma coordinada para que el sistema sea fiable. Dentro de ese entorno protegido, además, Confer se apoya en modelos base de pesos abiertos (open-weight), una elección coherente si el objetivo es minimizar la confianza ciega en un único proveedor y permitir auditoría del stack.
La versión gratuita de Confer está limitada a 20 mensajes al día y cinco chats activos. Es suficiente para probar el concepto con seriedad, pero no para convertirlo en tu copiloto diario si eres de los que usan IA para todo.
El plan de pago sube claramente la apuesta: 35 dólares al mes por acceso ilimitado, modelos más avanzados y opciones de personalización. Es un precio notablemente superior al ChatGPT Plus, y parece una decisión deliberada. El mensaje es claro: la privacidad tiene un coste.
También es una declaración honesta sobre el modelo de negocio. Si no vas a monetizar con anuncios ni con datos, alguien tiene que pagar la factura de la inferencia. En el mundo de la IA, la “gratuidad” casi siempre sale de algún sitio: del bolsillo de inversores que buscan crecimiento, de tus datos o de un plan de monetización que acaba llegando más tarde.
Queda por ver si la industria se atreve a seguir esta línea dura de privacidad o si Confer se queda como ese recordatorio incómodo de que sí, que es posible construir un chatbot moderno sin convertir tus confesiones en un activo comercial.
Me dedico al SEO y la monetización con proyectos propios desde 2019. Un friki de las nuevas tecnologías desde que tengo uso de razón.
Estoy loco por la Inteligencia Artificial y la automatización.
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