SOCIOLOGANTE<\/p>\n
Dra. Elsa Mart\u00ednez Flores<\/p>\n
El conjunto de c\u00e1lculos e instrucciones para generar un resultado en red suele percibirse como omnipresente y estable, sin embargo, basta un fallo t\u00e9cnico, una sobrecarga o un cambio en el control corporativo, para paralizar millones de interacciones cotidianas. A esta condici\u00f3n se le denomina fragilidad en el algoritmo.<\/p>\n
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 acept\u00f3 ceder el control de sus actividades en Estados Unidos a un consorcio de inversionistas.<\/p>\n
En ese proceso, la sociedad encabezada por Oracle adquiri\u00f3 el 80.1 % de las acciones y reentren\u00f3 el sistema de recomendaci\u00f3n con datos locales. La modificaci\u00f3n no fue neutra, ya que alter\u00f3 el funcionamiento cotidiano de la plataforma, lo que fue percibido inmediatamente por los usuarios.<\/p>\n
Diversas comunidades digitales comenzaron a reportar ingresos menores para los creadores, modificaciones en las pol\u00edticas de privacidad como una mayor recolecci\u00f3n de datos, incluida como la ubicaci\u00f3n, as\u00ed como una posible censura sutil la invisibilizaci\u00f3n del contenido, lo que gener\u00f3 desconfianza y procesos de abandono hacia otras plataformas como UpScroller.<\/p>\n
Por otro lado, el funcionamiento algor\u00edtmico tambi\u00e9n se vio comprometido en el \u00e1mbito de la inteligencia artificial. Recientemente, una ca\u00edda masiva de ChatGPT dej\u00f3 a millones de personas sin acceso durante varias horas, interrumpiendo de forma generalizada un sistema presentado como estable y confiable.<\/p>\n
Durante el incidente, los mensajes de error fueron constantes. Posteriormente circularon distintas versiones sobre sus posibles causas, desde un intento de intrusi\u00f3n externa hasta ajustes en el entrenamiento de los sistemas; m\u00e1s all\u00e1 de la explicaci\u00f3n oficial, el efecto fue la suspensi\u00f3n generalizada del acceso.<\/p>\n
Ambos casos muestran que la debilidad de estas arquitecturas tecnol\u00f3gicas no siempre se expresa como un colapso visible, sino como una reconfiguraci\u00f3n silenciosa del poder, mediante la cual se alteran operaciones y resultados sin necesidad de transparentar los modelos que gobiernan la ejecuci\u00f3n de tareas, es decir, los algoritmos.<\/p>\n
En ambas situaciones, la teor\u00eda 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 relaci\u00f3n del manejo de datos. No se trata de errores t\u00e9cnicos fortuitos, sino de ajustes estructurales que redefinen silenciosamente los l\u00edmites de la visibilidad y la acci\u00f3n en los entornos digitales.<\/p>\n
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 comprensi\u00f3n y cuestionamiento sobre su funcionamiento.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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