SOCIOLOGANTE
Dra. Elsa Martínez Flores
El conjunto de cálculos e instrucciones para generar un resultado en red suele percibirse como omnipresente y estable, sin embargo, basta un fallo técnico, una sobrecarga o un cambio en el control corporativo, para paralizar millones de interacciones cotidianas. A esta condición se le denomina fragilidad en el algoritmo.
Tanto en redes sociales como en inteligencias artificiales, las estructuras digitales se convierten en vulnerables ante situaciones no previstas. Esta debilidad se hizo visible en TikTok cuando la empresa matriz de origen chino aceptó ceder el control de sus actividades en Estados Unidos a un consorcio de inversionistas.
En ese proceso, la sociedad encabezada por Oracle adquirió el 80.1 % de las acciones y reentrenó el sistema de recomendación con datos locales. La modificación no fue neutra, ya que alteró el funcionamiento cotidiano de la plataforma, lo que fue percibido inmediatamente por los usuarios.
Diversas comunidades digitales comenzaron a reportar ingresos menores para los creadores, modificaciones en las políticas de privacidad como una mayor recolección de datos, incluida como la ubicación, así como una posible censura sutil la invisibilización del contenido, lo que generó desconfianza y procesos de abandono hacia otras plataformas como UpScroller.
Por otro lado, el funcionamiento algorítmico también se vio comprometido en el ámbito de la inteligencia artificial. Recientemente, una caída masiva de ChatGPT dejó a millones de personas sin acceso durante varias horas, interrumpiendo de forma generalizada un sistema presentado como estable y confiable.
Durante el incidente, los mensajes de error fueron constantes. Posteriormente circularon distintas versiones sobre sus posibles causas, desde un intento de intrusión externa hasta ajustes en el entrenamiento de los sistemas; más allá de la explicación oficial, el efecto fue la suspensión generalizada del acceso.
Ambos casos muestran que la debilidad de estas arquitecturas tecnológicas no siempre se expresa como un colapso visible, sino como una reconfiguración silenciosa del poder, mediante la cual se alteran operaciones y resultados sin necesidad de transparentar los modelos que gobiernan la ejecución de tareas, es decir, los algoritmos.
En ambas situaciones, la teoría del capitalismo de vigilancia propuesta por Shoshana Zuboff permite leer estos episodios no como fallos aislados, sino como momentos en los que se vuelve visible la relación del manejo de datos. No se trata de errores técnicos fortuitos, sino de ajustes estructurales que redefinen silenciosamente los límites de la visibilidad y la acción en los entornos digitales.
Los episodios expuestos invitan a repensar la confianza depositada en plataformas que organizan la visibilidad digital. Los algoritmos, lejos de ser neutrales, operan como infraestructuras sigilosas cuya fragilidad impacta la experiencia cotidiana. Esto abre la necesidad de una mayor comprensión y cuestionamiento sobre su funcionamiento.
