En discusiones anteriores, hemos explorado cómo las empresas pueden acceder y usar fácilmente la información personal, a menudo con el consentimiento de los usuarios, sean o no conscientes de ello. Hemos visto cómo las aplicaciones, el software y las herramientas digitales conducen a una amplia compartición de datos. Pero la recogida de datos no se detiene en las interacciones digitales. No se trata solo de lo que se comparte en línea; también se refiere a los dispositivos cotidianos que se usan.

Tomemos como ejemplo Roomba, el popular robot aspirador inteligente. A primera vista, parece un simple electrodoméstico diseñado para facilitar la limpieza. Sin embargo, debajo de la superficie se encuentra una herramienta sofisticada de recolección de datos, capaz de revelar mucho más sobre sus usuarios de lo que se percibe.

Más allá de la superficie: cómo Roomba recopila y usa datos

El aspirador Roomba no solo limpia los pisos, sino que también mapea el hogar, rastrea las rutinas y registra los hábitos de limpieza. Aunque esto pueda parecer inofensivo, los datos recopilados proporcionan una visión detallada del entorno doméstico. Esto es lo que Roomba puede revelar:

• Disposición del hogar y uso: Al mapear un hogar y rastrear los patrones de limpieza, Roomba puede inferir qué habitaciones se usan con más frecuencia según el momento y la frecuencia de la limpieza.
• Tamaño y valor de la propiedad: El tiempo que Roomba pasa en diferentes áreas puede revelar el tamaño del hogar, permitiendo a las empresas estimar su valor de mercado. Incluso sin una dirección exacta, Roomba puede deducir la ubicación a través de la dirección IP.
• Perfil financiero: Combinando el tamaño de la propiedad con los registros públicos, las empresas pueden estimar el valor de un hogar, la hipoteca y otros detalles financieros. Estos datos pueden luego usarse para construir un perfil de la situación financiera, incluyendo el patrimonio neto y los ingresos.

La extensión del perfilado de datos

Una vez que una empresa tiene un perfil detallado, no se detiene ahí. Roomba podría incluso ayudar a deducir prácticas religiosas privadas a través de una cadena compleja de recolección de datos:

• Inquilino vs. propietario: Al cruzar la dirección IP con contratos de telecomunicaciones, las empresas pueden determinar si se alquila o se es propietario de una vivienda.
• Perfiles completos: A través de intermediarios de datos, se puede recopilar información adicional, como detalles de tarjetas de fidelidad y hábitos de compra. Los datos de Roomba sobre el número de residentes y sus rutinas ayudan a las empresas a crear perfiles personales y hábitos de consumo muy detallados.
• Información personal: Estos perfiles podrían revelar información sensible como condiciones de salud, hábitos alimenticios y afiliaciones políticas, derivadas a través de análisis de datos y modelado probabilístico.

Microsegmentación y el poder del análisis predictivo

La integración de puntos de datos aparentemente triviales en una comprensión más amplia del comportamiento personal no es solo teórica, ya está sucediendo. La microsegmentación, una estrategia de marketing que utiliza datos sobre preferencias personales, conexiones y datos demográficos, permite a las empresas segmentar a los usuarios para ofrecerles contenido dirigido.

Por ejemplo, durante el referéndum del Brexit, se utilizaron datos personales para influir en el comportamiento de los votantes. El documental "The Great Hack" muestra cómo se aprovecharon los datos de múltiples fuentes para diseñar anuncios altamente dirigidos que influyeron en la opinión pública. Una de las revelaciones más impactantes fue lo "sorprendentemente fácil y barato" que era manipular el voto utilizando tácticas basadas en datos.

La imagen más amplia

Roomba es solo un ejemplo de cómo los dispositivos modernos recopilan y utilizan datos. Los frigoríficos inteligentes, televisores conectados, asistentes de voz como Alexa y Siri, e incluso los automóviles también son capaces de recopilar cantidades significativas de datos. En muchos casos, se da el consentimiento de forma inconsciente al aceptar los términos de uso.

A medida que la IA se integra cada vez más en la tecnología cotidiana, se vuelve aún más difícil para los consumidores contrarestar esta recogida de datos. La construcción de perfiles personales detallados no solo informa a las empresas sobre lo que una persona quiere, sino que también les dice cuándo incitar a la acción. Los estudios muestran que las compras impulsivas, impulsadas por estrategias de marketing bien sincronizadas, representan el 39% de los ingresos de las grandes tiendas. Al comprender los hábitos de los consumidores y desencadenar impulsos a través de anuncios microsegmentados, las empresas convierten esto en una estrategia ganadora.

Un llamamiento a la transparencia

Es crucial que los consumidores sean conscientes de cómo se utilizan sus datos y que exijan mayor transparencia y control. Lo que parece ser una simple aspiradora, televisor, automóvil o nevera es a menudo una puerta de entrada a un mundo mucho más amplio de recolección y análisis de datos. Es un recordatorio de la compleja red de información que nos rodea y la necesidad de estar vigilantes en la gestión de nuestras huellas digitales.