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BY: se debe dar crédito al creador.
NC: Solo se permiten usos no comerciales de la obra.
SA: Las adaptaciones deben compartirse bajo los mismos términos.
Recibido: 2025-07-12 Aceptado: 2025-09-26
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Gobernanza algorítmica global: implicaciones políticas
para la soberanía digital
DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.17282085
Olivera Espinoza, José
1
Correo: jolivera@untels.edu.pe
Orcid: https://orcid.org/0000-0003-2847-602X
Universidad Nacional Tecnológica de Lima Sur. Perú
Chumpen Elera, Amelia Celinda
2
Correo: d.achumpen@ms.upla.edu.pe
Orcid: https://orcid.org/0000-0002-6556-8196
Universidad Peruana Los Andes. Perú
Godiño Poma, Francisco Cyl
3
Correo: d.fgodino@upla.edu.pe
Orcid: https://orcid.org/0000-0002-3656-2852
Universidad Peruana Los Andes. Perú
Ramos Toledo, María Cristina
4
Correo: mramos@undc.edu.pe
Orcid: https://orcid.org/0000-0003-1499-9487
Universidad Nacional de Cañete. Perú
Resumen
Las interconexiones existentes entre la gobernanza algorítmica, la seguridad de
datos y la soberanía digital son innegables, pero también lo es las tensiones
suscitadas en torno a la pretendida neutralidad de los algoritmos y a las posibles
desigualdades suscitadas en torno a estas relaciones. Por este motivo, la
investigación tuvo como propósito analizar las tensiones procedentes entre la
1
Licenciado en Educación Secundaria Especialidad: Informática y Matemática. Ingeniero Mecánico.
Especialista en Didáctica Universitaria. Magíster en Gestión Educacional. Docente de Matemática y Física.
2
Ingeniero Industrial. Especialista en Didáctica Universitaria, mención Ingeniería. Maestro en Ingeniería
Industrial. Magister en Administración - Informática para la Gestión. Doctor en Administración. Supervisor
Externo de FONCODES: Huancayo, Perú.
3
Ingeniero Civil. Magíster en Ingeniería Civil. Candidato a Doctor en Ingeniería Civil. Docente
Universitario de pre y postgrado, adscrito a la Facultad de Ingeniería, ex Decano del Colegio de Ingenieros
de Huancayo, Perú.
4
Licenciado en Contabilidad y Administración. Magíster en Finanzas y Administración de Empresas.
Magíster en Tributación y Política Fiscal. Doctor en Administración Estratégica. Asesora en contabilidad y
administración. Docente de pre y postgrado.
Sección: Artículo científico 2026, enero-junio, año 6, No. 11, 1464-1490
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gobernanza algorítmica y las tergiversaciones de la misma, que derivan en el
capitalismo de la vigilancia, una forma de vulnerar la privacidad de los
individuos y la seguridad ciudadana. Para ello, se adoptó un enfoque
metodológico cualitativo y de revisión documental. Entre los principales
hallazgos se destacó que, a pesar de la percepción neutral de los algoritmos,
estos pueden verse condicionados por sesgos y por intereses político-
empresariales de trasfondo, que merman la soberanía digital de las naciones del
Sur Global. Asimismo, se observó la inexistencia de marcos regulatorios
globales como factores agravantes de esta problemática. Se concluyó en la
necesidad de entablar un diálogo inclusivo con los distintos actores sociales,
promoviendo una gobernanza algorítmica basada en la transparencia,
responsabilidad y la equidad, contribuyendo así a la regulación ética de la
misma.
Palabras clave: gobernanza algorítmica, seguridad de datos, capitalismo de la
vigilancia, vulnerabilidades sociales, ética.
Global algorithmic governance: policy implications for digital
sovereignty
Abstract
The interconnections between algorithmic governance, data security and digital
sovereignty are undeniable, but so are the tensions arising from the alleged
neutrality of algorithms and the possible inequalities arising from these
relationships. For this reason, the purpose of the research was to analyze the
tensions arising between algorithmic governance and its misrepresentations,
which result in surveillance capitalism, a way of violating the privacy of
individuals and citizen security. For this purpose, a qualitative methodological
and documentary review approach was adopted. Among the main findings, it
was highlighted that, despite the neutral perception of algorithms, they can be
conditioned by biases and political-business interests in the background, which
undermine the digital sovereignty of the nations of the Global South. Likewise,
the lack of global regulatory frameworks was observed as aggravating factors of
this problem. It was concluded that there is a need to engage in an inclusive
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dialogue with different social actors, promoting algorithmic governance based on
transparency, accountability and equity, thus contributing to the ethical
regulation of the same.
Keywords: algorithmic governance, data security, surveillance capitalism, social
vulnerabilities, ethics.
Introducción
En la interconexión entre gobernanza algorítmica y seguridad de datos, se
da lugar a nuevos campos de estudios críticos, que no sólo se orientan a lo
tecnológico, sino también a la interacción con los distintos actores sociales. La
gobernanza algorítmica, comprendida como la regulación de procesos
automatizados, pero con una clara incidencia sobre la cotidianeidad, enfrenta una
serie de retos inherentes, como la neutralidad de los algoritmos o su capacidad de
ampliar sesgos y desigualdades sociales, lo que evidencia cómo las tecnologías,
lejos de ser simples herramientas, condicionan las estructuras sociales,
ampliando o cerrando brechas preexistentes.
La búsqueda de marcos regulatorios y de una gobernanza algorítmica que
opere bajo principios éticos y democráticos universales, es una tarea inconclusa,
puesto que la transparencia y la rendición de cuentas, principalmente en áreas
sensibles como la justicia, la salud o la seguridad ciudadana, aun es incierta. Aun
así, en la medida que las decisiones automatizadas avanzan, la ciudadanía digital
crece, redefiniendo lo comprendido como autonomía de los individuos, entorno
global y mediación tecnológica.
En virtud de lo anterior, el artículo tuvo como propósito analizar las
tensiones emergentes entre la gobernanza algorítmica y las posibles
tergiversaciones que pueden surgir de esta, como el capitalismo de la vigilancia,
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que vulnera la privacidad de los individuos y la seguridad ciudadana. En un
entorno globalizado, en el cual las decisiones son influenciadas por actores
políticos y empresariales, se hace necesario que la gobernanza algorítmica se
comprenda como un fenómeno de alcance social, que requiere de respuestas
multifactoriales, con perspectiva ética y responsable.
Por tanto, resulta imprescindible incorporar la soberanía digital, como la
capacidad del Estado y de la sociedad para ejercer el control y la autonomía
sobre los medios digitales, sus datos y decisiones tecnológicas. Dicha
perspectiva replantea la gobernanza algorítmica como un escenario de disputa
por el control de los recursos digitales, la autodeterminación informática y no
sólo como un sistema de reglas técnicas en medio de un contexto global y
asimétrico.
1. Fundamentación teórica
En línea general, el concepto de gobernanza hace alusión a las formas de
regulación, coordinación y conducción de las acciones colectivas, sin depender
estrictamente del aparataje estatal. Ello incluye los actores públicos, privados y
civiles. Para Quintero (2017), la gobernanza es un paradigma que redefine la
acción de gobernar, que ha desplazado los enfoques tradicionales centrados en el
Estado, impulsando procesos relacionales, inclusivos y colaborativos, pues busca
la conexión de los individuos con las formas de gobierno y con otros actores
sociales y económicos existentes.
Se fundamenta en un enfoque relacional, en el cual la toma de decisiones
no depende de la acción gubernamental exclusivamente, sino de la acción
coordinada con diversos sectores, lo que demanda de formas de gobierno
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transparentes y en capacidad de comprender las demandas sociales. Entendido
así, la gobernanza surge como respuesta a la diversidad, el dinamismo y la
complejidad global, a enfoques interconectados y multidimensionales, que
aceleran los cambios políticos, económicos y sociales, así como los intereses de
los individuos.
Para Avalle (2023), la gobernanza surge como respuesta ante las demandas
crecientes de las sociedades modernas, en las cuales los Estados no pueden
gobernar en una sola dirección, sino que necesitan conectarse con los actores
sociales, garantizando así el empleo de políticas públicas eficientes, inclusivas y
legítimas. Por esta razón, se enfoca en las capacidades colectivas, evitando los
riesgos de reducción del Estado o de la burocracia discrecional. No se perfila
como un acto de gobierno, sino como un espacio de encuentro entre el Estado,
sus órganos y actores sociales, superando los enfoques jerárquicos, atendiendo a
las necesidades del mercado y de la sociedad, teniendo en miras la mayor
eficacia, eficiencia, equidad y adaptabilidad ante escenarios complejos.
De acuerdo con lo planteado por Katzenbach & Ulbricht (2022), la
gobernanza algorítmica ha cobrado relevancia en la última década del siglo XXI.
No obstante, esta se encuentra interrelacionada con las perspectivas teóricas que
afirman que las tecnologías digitales dan forma a la sociedad; por tanto, se
asume como un entorno multidisciplinar y holístico, cuyo propósito consiste en
evaluar los algoritmos, comprendidos como procedimientos computarizados
complejos que generan orden social. Para Plantin et al. (2018), esta dirección
presenta a los algoritmos como infraestructuras sociotécnicas. En otras palabras,
como ensamblajes de componentes técnicos con normas institucionales y
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perspectivas sociales que uniforman las prácticas cotidianas y le brindan sentido
a la autoridad.
Sus fundamentos históricos, filosóficos y conceptuales se remontan a la
“sociedad tecnológica” de Ellul y la cibernética de Wiener, en las que se
conciben las formas en que las tecnologías pueden ejercer algún tipo de
gobierno. Igualmente, es destacable la influencia de Lessing, quien postulaba
que el software y las arquitecturas tecnológicas pueden regular el
comportamiento social, junto con otras instituciones sociales, como la ley, el
mercado y los patrones culturales.
Pese a ello, el término gobernanza algorítmica no fue empleada hasta el
año 2009, cuando Rouvroy y Berns y, posteriormente, Müller-Birn, Dobusch y
Herbsleb, en el año 2013, para referirse a este como un mecanismo de
coordinación social. Estas definiciones dieron origen a la gobernanza algorítmica
como campo de estudio interdisciplinario, que integraba los estudios sobre
software, tecnologías y las estructuras sociales, haciendo cara a la
automatización creciente de los procesos digitales.
Danaher et al. (2017), indican que la gobernanza algorítmica se refiere a
procesos que regulan la implementación y uso de algoritmos para la toma de
decisiones automatizadas o semiautomatizadas que, de algún modo u otro,
afectan a las comunidades. Se trata de la puesta en práctica de un conjunto de
medios institucionales que tienen como fin garantizar la transparencia, equidad y
responsabilidad en el uso de algoritmos, destacando un cuestionamiento
creciente hacia la dependencia algorítmica en distintas áreas de la administración
pública, como la justicia, la salud o el comercio, hecho que puede potenciar las
desigualdades sociales o generar condiciones adversas en la toma de decisiones.
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Eubanks (2018) y Noble (2018), indican que este riesgo ha dado lugar al
surgimiento de la campaña en pro de la justicia algorítmica, centrada en el
análisis de los sesgos algorítmicos, la falta de claridad de los sistemas y los
impactos no deseados sobre las poblaciones vulnerables. Estas aproximaciones
demandan de una mirada interseccional que deje al descubierto cómo la
discriminación algorítmica o sus sesgos se interrelacionan con estructuras ya
existentes de injusticia y exclusión social.
Debido a su naturaleza, este constructo teórico se entrelaza con los
recientes debates acerca de los datos y la Inteligencia Artificial, aunque, a
diferencia de esta última, los algoritmos pueden operar como conjunto de datos
simples sin aprendizaje adaptativo. En escenarios de rápido crecimiento y de
innovación tecnológica, señala Yeung (2018), se deben promover mecanismos
éticos capaces de hacer frente a los impactos no previsibles de estas tecnologías,
previendo los daños antes de su concreción material.
Para De Gregorio (2020), estos elementos coinciden con la necesidad de
impulsar la soberanía digital, como un enfoque estratégico y ético ante la
dependencia de corporaciones privadas. Implica que los ciudadanos, el Estado y
demás actores sociales mantengan la capacidad de decidir sobre las tecnologías,
sobre su gestión, alcances y almacenamiento de información, resaltando la
necesidad de conciliar la innovación tecnológica con la justicia social.
En un sentido más técnico, la gobernanza algorítmica se perfila como la
coordinación entre actores sustentado en reglas. Para Cantarini (2023), la
gobernanza algorítmica se comprende como el control de las decisiones
automatizadas, donde se producen relaciones con la transparencia, la
responsabilidad y el cumplimiento de estos aspectos, así como la revisión,
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oposición o impugnación de decisiones automatizadas basadas en la Inteligencia
Artificial.
Comprendido así, más que la verificación técnica de los procesos, la
gobernanza algorítmica da lugar a procesos sociales que integran la participación
de distintos actores, que van desde desarrolladores hasta ciudadanos afectados
por la toma de decisiones, lo que, según Katzenbach & Ulbricht (2019), resalta la
urgencia de integrar perspectivas éticas y democráticas a los diseños
algorítmicos. Por ende, su abordaje desde la Inteligencia Artificial no puede
pasarse desapercibida, siendo parte de los procesos actuales que garantizan el
cumplimiento, responsabilidad y revisión de las decisiones automatizadas.
Pese a lo anterior, la gobernanza algorítmica no siempre es intencional o
tiene objetivos precisos, aunque mantiene grados de estabilidad y una serie de
expectativas a cubrir entre los actores. En el plano social, considera a los actores,
las estructuras, la institucionalidad y la distribución de la autoridad,
aproximándose a un enfoque descentralizado, que no fijan atención sólo en el
Estado, sino que insta a investigar cómo los algoritmos, de forma inherente,
pueden contribuir en el orden social.
Entendido de esta manera, la gobernanza algorítmica hace alusión a un
ordenamiento social que coordina a sus actores, se rige por reglas y por
procedimientos de tipo epistémicos y computarizados, de donde deriva su
complejidad y amplio alcance. De esta manera, surgen enfoques que privilegian
la vertiente que sustenta la idea de que la gobernanza algorítmica puede volverse
invasiva y dominante, mientras que otra perspectiva apunta hacia la inclusión,
receptividad y diversificación de la misma.
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En tal sentido, este tipo de gobernanza debe abordar la transformación
digital y social incorporando elementos éticos y jurídicos a prácticas concretas,
entre las que se incluyen los riesgos y beneficios de la Inteligencia Artificial. La
perspectiva ofrecida interpela el paradigma tecnocrático que privilegia la
autoridad algorítmica y desplaza los lineamientos democráticos, como la
autonomía de los individuos y la libertad social (Benjamin, 2019). De esta
forma, se cuestiona la fetichización de la eficiencia, destacando la urgencia de
procesos inclusivos, democráticos y de revisión permanente de dichos sistemas.
Por ende, es fundamental que este tipo de gobernanza evite el determinismo
tecnológico, garantizando la transparencia en el uso de los datos y la autonomía
de los individuos.
A modo de síntesis, la tabla 1 presenta los principales aportes teóricos
contenidos en esta fundamentación teórica, ofreciendo una perspectiva
interseccional del fenómeno estudiado. Se incluyen los enfoques más
representativos, lo que permite observar los distintos aspectos desde los cuales
puede ampliarse la comprensión del objeto de estudio.
Tabla 1. Enfoques teóricos sobre la Gobernanza Algorítmica
Autor(es)
Aporte teórico a la gobernanza algorítmica
Katzenbach
& Ulbricht
(2022)
Se define como un proceso sociotécnico y
normativo que regula las decisiones
automatizadas, en conformidad con los preceptos
democráticos
Plantin et
al. (2018)
Plantea que los algoritmos actúan como
ensamblajes técnicos y sociales que configuran
prácticas y relaciones de poder
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Autor(es)
Aporte teórico a la gobernanza algorítmica
Eubanks
(2018);
Noble
(2018)
Plantea una crítica a los sesgos automatizados y a
sus efectos sobre poblaciones vulnerables
Zuboff
(2020)
Se define como la mercantilización de datos
personales, que conduce a la erosión de la
autonomía individual
Benjamin
(2019)
Denuncia al racismo inscrito en las arquitecturas
tecnológicas globales
Isin &
Ruppert
(2020)
Resistencia frente a infraestructuras de control;
agencia frente a plataformas digitales.
Yeung
(2018)
Sugiere la urgencia de la regulación ética y
preventiva frente a los impactos futuros de la
Inteligencia Artificial y de las tecnologías
emergentes
Cantarini
(2023)
Presenta las exigencias normativas para la toma
de decisiones automatizadas basadas en el diseño
algorítmico
De
Gregorio
(2020)
Se concibe como el control autónomo sobre
datos, infraestructuras y decisiones digitales por
parte de Estados y ciudadanos
Fuente: elaboración de los autores (2025).
2. Metodología
La investigación adopta los lineamientos del paradigma cualitativo de
investigación, ofreciendo un enfoque interdisciplinar y holístico, en el que se
combinan la revisión documental y la interpretación de las fuentes.
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Para alcanzar el objetivo central de la investigación, se realizó una revisión
de la literatura académica existente, principalmente aquella vinculada a términos
clave como gobernanza algorítmica y seguridad de datos. Para este fin, se
consultaron repositorios institucionales de reconocido prestigio como SCOPUS,
Web of Science, Scielo y Dialnet. Esta revisión permitió identificar conceptos
clave, tendencias y vacíos epistemológicos existentes en el tema. De igual forma,
se aplicó un análisis a los datos recopilados, identificando patrones, temas y
tensiones existentes en la literatura sobre la neutralidad algorítmica y la urgencia
de marcos regulatorios efectivos.
Finalmente, se realizó una síntesis de los hallazgos y la integración de los
elementos en el artículo presentado. Este enfoque metodológico ofrece una
exploración crítica del fenómeno observado, identificando problemas actuales,
planteando propuestas para mejoras.
3. Resultados
En este apartado se discuten los principales hallazgos que derivan de la
exploración documental realizada, destacando las tensiones suscitadas entre la
neutralidad de la tecnología, los derechos humanos y el impacto de la
Inteligencia Artificial en la gobernanza actual. Dicha discusión se gira en torno a
tres aspectos fundamentales: la falsa neutralidad algorítmica, la necesidad de
transparencia y responsabilidad institucional y, finalmente, la emergencia de
nuevas formas de vigilancia y control digital.
Para Cantarini (2023), los algoritmos de Inteligencia Artificial, a pesar de
presentar una apariencia neutral, pueden duplicar sesgos raciales e
institucionales, ampliando las formas de inequidad. Ello es mencionado en el
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"Nuevo Código Jim" de Ruha Benjamin, que expone los riesgos de las nuevas
tecnologías a la hora de ofrecer una nueva codificación cultural racista que se
inserta en las aplicaciones de Inteligencia Artificial. Esto es debido a la
fragilidad del consentimiento como base jurídica en el uso de los datos,
principalmente en aquellos suministrados para generar perfiles y decisiones
automatizadas.
Se comprende que el consentimiento de los términos de uso en las
aplicaciones digitales y los contratos ofrecidos a través de los mismos,
representan una “ficción”, debido a la poca indagación que tienen los usuarios
sobre los mismos, lo que emplaza a la búsqueda de un constitucionalismo digital,
que oriente la gobernanza al equilibrio de relaciones jurídicas basadas en los
derechos fundamentales, por lo que se propone incursionar en los derechos
humanos por medio del diseño, implicando el accionar de las tecnologías
emergentes como la Inteligencia Artificial y las arquitecturas tecnológicas
crecientes. Este tipo de justicia busca repensar el papel de las tecnologías y el
empoderamiento de las comunidades, de modo que sea posible impulsar la
solidaridad y la emancipación tecnológica, clave para la resistencia contra todo
intento de opresión algorítmica.
Este nuevo marco constitucional digital se basa en la construcción de la
ciudadanía digital activa, la cual es capaz de ejercer control sore sus datos,
comprendiendo así que los mecanismos sociales y técnicos han gobernado sus
interacciones. Según Isin & Ruppert (2020), la ciudadanía digital no se ve
obstaculizada frente a derechos pasivos o plataformas de control, sino que ejerce
resistencia a las arquitecturas tecnológicas algorítmicas que codifican y
presentan nuevas desigualdades.
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En la perspectiva de Pasquale (2015), la gobernanza algorítmica debe ser
gestionada con transparencia, tanto para los usuarios como para cada uno de los
actores involucrados en el proceso, por lo que es necesario un proceso óptimo de
explicación del funcionamiento en la toma de decisiones, sin que sea opacada los
mecanismos utilizados para llegar a ello. Lo anterior resulta fundamental para
mitigar riesgos, prevenir la desconfianza y garantizar la legitimidad de los
procesos. Para Wachter et al. (2017), lo anterior se articula con el principio de
explicabilidad algorítmica, que demanda la comprensión técnica del proceso y la
inteligibidad social, de modo que cada afectado por las decisiones pueda apelar o
impugnar los procesos automatizados.
Sin embargo, no sólo la transparencia es requerida, la responsabilidad
implica la inclusión de métodos y mecanismos que atribuyen consecuencias a los
actores presentes en el diseño y uso de algoritmos. Cantarini (2023) afirma que
la rendición de cuentas necesita de códigos abiertos y de la comprensión
contextual en la que funcionan los algoritmos de impacto social. Ello demanda
de estructuras híbridas que articulen la participación ciudadana con la auditoría
tecnológica, sin lo cual se corre el riesgo de que la gobernanza algorítmica se
convierta en tecnocracia sin legitimidad democrática. A esto se suma la ausencia
de un marco regulatorio a nivel global y local, ha conducido a debates sobre
cómo garantizar la responsabilidad ante la presencia y uso de aplicaciones de
Inteligencia Artificial de alto riesgo, como los datos biométricos utilizados para
la vigilancia predictiva.
Con ello se desmonta la supuesta neutralidad de los datos y del manejo de
la Inteligencia Artificial, pues estos actúan de acuerdo con los intereses de sus
creadores y programadores, lo que puede derivar en desigualdades estructurales.
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Dicho esto, los algoritmos pueden codificar inequidades raciales y sexuales,
introduciendo errores, reforzando el racismo institucionalizado (Benjamin,
2019). Como punto de solución, es necesaria la inclusión de ciudadanos en la
toma de decisiones algorítmicas para garantizar la legitimidad de las mismas, lo
que busca conectar las necesidades y valores provenientes de la ciudadanía con
la gobernanza inclusiva.
Estos retos revelan que, más allá de la complejidad tecnológica, los
algoritmos se encuentran sujetos a escenarios complejos, como los conflictos
jurisdiccionales, la regulación internacional, el avance creciente de la
Inteligencia Artificial, lo que dificulta el consenso ético y los estándares
unificados. Desde esta perspectiva, puede fortalecerse el capitalismo de la
vigilancia, término introducido por Soshana Zuboff, para abordar el tema de la
mercantilización de los datos personales, la automatización de las decisiones y la
modificación, conveniente, de la privacidad de los individuos (Zuboff, 2020).
Para Lucas (2020), la era del capitalismo de la vigilancia comienza con
Barack Obama, específicamente tras la aprobación del programa Prism de la
Agencia de Seguridad Nacional. Sin embargo, otros momentos clave
configuraron este escenario, tales como la reinversión del valor conductual de
Google, donde las búsquedas recopilan datos conductuales producidos por los
usuarios, lo que condujo a la modificación de las campañas publicitarias,
enfocándose en la publicidad dirigida. De esta manera, los datos conductuales se
convirtieron en activos de vigilancia y materia prima para la predicción de
futuras ofertas.
Este proceso, según lo planteado por Zuboff (2020), conduce a una
acumulación de datos o a la desposesión digital de los mismos. Esta realidad se
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intensificó tras los sucesos del 11 de septiembre de 2001, cuando los Estados
Unidos optó por eludir las leyes de recopilación de datos, entregando los mismos
a sectores privados. Posteriormente, otras empresas como Facebook,
introdujeron la cultura del Like o “Me gusta” para rastrear los movimientos de
los usuarios en internet y así manejar sus datos (Lucas, 2020).
De esta forma, se comprende el capitalismo de la vigilancia como un
nuevo tipo de capitalismo, que tiene como fin transformar a los individuos en
ratas de experimentación de psicología conductista. Se avanza así a la
instrumentalización de la conducta con fines de modificación, predicción,
monetización y control, dando lugar a un mercado con sus propios imperativos
económicos, en el que la tecnología se moldea conforme a los objetivos
económicos de sus administradores. El fin esperado es alcanzar el control sobre
el comportamiento de los usuarios, logrando la predicción de necesidades,
consolidando el capitalismo de la vigilancia (Zuboff, 2020; Lucas, 2020).
Para Couldry & Mejias (2019), este tipo de modelo de capitalismo se
suscribe a una lógica extractivista de datos que condiciona la política global,
transformando en mercancía la información personal, incurriendo en una
actividad denominada por los autores como acumulación colonial de datos, que
potencia las asimetrías y los distanciamientos entre el Norte y el Sur Global. Por
su parte, Zuboff (2020) plantea cómo este fenómeno puede generar una
arquitectura global, cuyo propósito es la modificación de la conducta,
desvirtuando la naturaleza humana en el siglo XXI.
Este tipo de capitalismo de la vigilancia, que parte de los sectores
económicos dominantes, como Silicon Valley (Alvarado, 2025), pasa por la
acumulación de poder y la instauración de mercados, con un futuro conductual
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preciso, donde se compra, se vende y se predicen tendencias de consumo de los
usuarios para así masificar la producción de bienes y servicios mediante
algoritmos conductuales.
En otras palabras, la amenaza no enmascara un Estado totalitario, sino una
arquitectura global omnipresente, que opera desde la vigilancia permanente,
marcando los límites entre la autonomía de los individuos y la supervisión
automatizada y sin resistencia, donde se modela un nuevo orden global. En
resumen, estos hallazgos indican que la gobernanza algorítmica no puede
desvincularse del poder y de la configuración de arquitecturas globales que
restringen el acceso a la equidad y a la interacción social.
Análogamente, los resultados revelan que las discusiones sobre la justicia
algorítmica pueden ampliarse hacia el reconocimiento de la soberanía digital,
como un campo esencial para impulsar el orden tecnológico global, con énfasis
en la equidad y la justicia social. Ello es altamente relevante, pues las decisiones
sobre el uso de datos y algoritmos proviene de corporaciones transnacionales
que, escasamente, rinden cuentas ante el Estado o las comunidades,
configurando sus propias directrices y formas de capitalismo de la vigilancia,
mermando las capacidades de surgimiento del Sur Global.
Frente a esta realidad, se requiere de una transformación política,
epistemológica y ontológica, que trascienda la visión instrumental asociada a la
Inteligencia Artificial, considerando la inclusión de principios, tales como la
justicia social, la autonomía ciudadana, la rendición de cuentas, entre otros
aspectos. De esta manera, será posible resistir al surgimiento de modelos
discriminatorios de gobernanza, pensados para la exclusión social.
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La interacción entre las categorías abordadas se sintetiza en el siguiente
gráfico, el cual permite visualizar las tensiones en la gobernanza algorítmica
contemporánea:
Gráfico 1. Tensiones en la gobernanza algorítmica
Fuente: elaborado por los autores (2025).
3.1. Análisis de los resultados
En la actualidad, la gobernanza algorítmica ocupa un lugar preponderante,
debido a la creciente influencia e impacto de la Inteligencia Artificial y el lugar
que ocupan los algoritmos en la toma de decisiones, afectando escenarios
tangibles como los económicos, políticos, culturales y sociales. En este contexto,
la participación de figuras clave como Elon Musk y Donald Trump añade mayor
complejidad a estos escenarios, debido a que su influencia en la regulación y
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creación de tecnologías emergentes es indiscutible y se ha convertido en una
pugna por el poder global.
El segundo período presidencial de Trump, que dio inicio en el año 2025,
ha coincidido con el cambio de rumbo de la gobernanza algorítmica en los
Estados Unidos, puesto que se ha impulsado la desregulación tecnológica, dando
prioridad al crecimiento económico sobre las dimensiones éticas y las directrices
de seguridad. Esto puede verse reflejado en la orden ejecutiva Removing
Barriers to American Leadership in Artificial Intelligence, que finiquitó las
medidas preventivas impulsadas por el gobierno de Biden, que exigía
evaluaciones periódicas y rigurosas para garantizar la seguridad y transparencia
de los algoritmos. Dicha desregulación busca innovar, pero comprometiendo la
seguridad, la ética y la responsabilidad impulsada a nivel internacional (Tibebu,
2024).
Por otra parte, Elon Musk figura como líder emergente, estando a la cabeza
de importantes empresas como Tesla, SpaceX, X, entre otras. A través del
liderazgo ejercido sobre X, Musk ha incursionado en distintas actividades
políticas, utilizando su influencia para promover cambios significativos en la
aplicación y diseño de políticas de regulación tecnológica, sin ocultar intereses o
alineación con agendas políticas específicas (Swan & Mac, 2025).
Como dirigente del Department of Government Efficiency (DOGE) a partir
del 20 de enero del 2025, una iniciativa de la segunda administración de Donald
Trump, cuyo objetivo fue modernizar la tecnología, maximizar la producción,
Musk tuvo acceso a una serie de datos gubernamentales, lo que generó
suspicacia sobre la privacidad y el conflicto que puede darse en estos escenarios.
Para Swan & Mac (2025), más allá de los encuentros entre el Estado y la
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empresa, se produce un compromiso con los datos, lo que ha derivado en
múltiples cuestionamientos legales.
Imagen 1. Donald Trump y Elon Musk reunidos en la Oficina Oval de la Casa Blanca
Fuente: Buitrago (2025).
Ahora bien, más allá de su incursión política, el control de Musk sobre X
le ha conducido a incidir sobre la política global. Las modificaciones
algorítmicas introducidas en X a partir del año 2022, tras la adquisición de
Twitter, se conectaron con agendas con distintos intereses, lo que ofrece la
oportunidad de interpelar la posible manipulación de los usuarios y la distorsión
de los procesos democráticos. Ante esta realidad, se evidencia la capacidad de
moldear algoritmos, lo que invita a cuestionar la transparencia y responsabilidad
de la gobernanza algorítmica, una vez que se ven sujetas a grandes plataformas
globales, que pueden incidir en las dinámicas globales (Green & Shear, 2025).
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El compromiso ético y la responsabilidad global ante el uso de algoritmos
se ve entorpecida tras el rápido deterioro de la relación Trump-Musk debido a
desacuerdos sobre políticas fiscales. Las disputas internas entre ambos actores
reflejan cómo el poder monetario y el poder político pueden ser utilizados para
moldear la gobernanza algorítmica, creando tensiones entre el Estado y la
autonomía de las empresas tecnológicas.
Más allá de la pugna Trump-Musk, otros líderes y representantes de las
grandes empresas tecnológicas, como Mark Zuckerberg y Jeff Bezos, por citar
algunos, también han aportado a la gobernanza algorítmica al impulsar el avance
de empresas como Meta, Amazon y Google. Asimismo, la administración
estadounidense ha mantenido una posición neutral con respecto al monopolio o
hegemonía global de estas corporaciones, lo que limita los esfuerzos centrados
para la creación de marcos regulatorios globales sobre la Inteligencia Artificial y
el alcance de la gobernanza algorítmica.
Ante esta realidad, la Unión Europea ha sido pionera en impulsar
proyectos de ley para garantizar la transparencia y la responsabilidad en el uso
de las plataformas digitales. Pero la influencia de Musk y de Estados Unidos ha
condicionado los debates realizados, minando las iniciativas de regulaciones
locales (Katzenbach & Ulbricht, 2019; Green & Shear, 2025). Por esta razón, la
gobernanza algorítmica se encuentra sujeta a grandes desafíos, como la falta de
criterios éticos globales y la influencia de actores políticos y tecnológicos
individuales, lo que impulsa la necesidad de comprender la gobernanza
algorítmica no sólo como un marco normativo, sino como un campo en disputa
por la soberanía digital, como parte de un poder simbólico, materializado en el
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ejercicio de distintos actores sociales, con alcances sobre sujetos y actores
sociales reales.
La articulación entre gobernanza algorítmica y soberanía digital conduce a
la comprensión de las relaciones de poder entre el Estado y los organismos
privados, especialmente en tocante al control de la infraestructura tecnológica
que maneja los datos ciudadanos. La ausencia de criterios regulatorios no sólo
expone los vacíos legales, sino también los vacíos en la posibilidad de ejercer la
soberanía, lo que debilita las capacidades de los actores locales de actuar de
manera autónoma.
En consecuencia, según la apreciación de Tibebu (2024), es necesario
impulsar un enfoque multilateral, en el que se integren perspectivas regionales y
las voces de los actores políticos vulnerables y excluidos, como una forma de
hacer frente a la polarización política y a los intereses de las grandes
corporaciones tecnológicas globales. De cara hacia el futuro, la gobernanza
algorítmica debe plantear puntos de equilibrio entre la innovación con la
protección de los datos, como un camino para la regulación de las tecnologías
emergentes, donde resulta vital la participación ciudadana y el impulso de
valores democráticos.
Conclusión
En la actualidad, la gobernanza algorítmica se presenta como un fenómeno
de amplio alcance, por medio del cual se pueden observar las tensiones
existentes entre la tecnología, la ética y los entornos político-empresariales. A
medida que los algoritmos avanzan, su papel en la toma de decisiones se
expande, afectando áreas críticas, dejando al descubierto el mito de la
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neutralidad algorítmica, revelando los sesgos preexistentes, que fomentan la
desigualdad y la exclusión social.
A lo anterior se añade la falta de marcos regulatorios globales y los
intereses hegemónicos de entornos empresariales, que han robustecido el
capitalismo de la vigilancia, como forma de invadir la privacidad de los
individuos. Ante ello, resulta imperativo que la gobernanza algorítmica plantee
un diálogo amplio entre los distintos actores sociales, pues su alcance va más allá
de las normativas técnicas y demanda la transparencia, equidad, rendición de
cuentas y una perspectiva ética, sustentada en los intereses sociales.
La reconfiguración de la gobernanza algorítmica invita a la transformación
de los escenarios tecnológicos actuales, pasando de un enfoque tecnocrático a
uno colaborativo y multidimensional, en el cual es posible construir un futuro
sostenible, mediado por la Inteligencia Artificial. Para alcanzar esto, se requiere
de un trabajo arduo y de un accionar práctico que conduzca hacia:
- Desarrollar marcos regulatorios para la implementación responsable,
equitativa y transparente de algoritmos en todas las áreas ciudadanas.
- Promover la visión plural en el diseño y evaluación de sistemas algorítmicos,
consultando a la sociedad sobre la toma de decisiones y la privacidad de los
datos.
- Concienciar sobre el uso de la Inteligencia Artificial, sus alcances y límites
dentro de la vida diaria.
- Conducir procesos de auditoría externa para validar las dimensiones éticas y
regulativas en la implementación de algoritmos.
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- Asegurar que las empresas tecnológicas manifiestan las consecuencias
sociales y económicas sobre el uso de algoritmos.
- Fomentar la cooperación internacional para la regulación de la gobernanza
algorítmica, considerando el crecimiento de las tecnologías, la Inteligencia
Artificial y la incidencia de las corporaciones transnacionales.
- Impulsar el reconocimiento de la soberanía digital como parte esencial en el
diseño, implementación y fiscalización de sistemas algorítmicos.
- Favorecer la autodeterminación tecnológica de las naciones, evitando la
subordinación a intereses del capitalismo global y a la lógica de extracción de
datos de las grandes corporaciones tecnológicas.
- Promover la investigación interdisciplinar sobre la gobernanza algorítmica,
trascendiendo la mirada técnica e instrumental, incursionando en
cuestionamientos éticos, filosóficos, antropológicos, económicos y sociológicos
sobre la misma, considerando el impacto social de las tecnologías sobre las
poblaciones vulnerables.
- Impulsar la justicia algorítmica, asegurando que la toma de decisiones sea
libre de sesgos.
Como puede apreciarse, se procura con ello construir un marco de
gobernanza algorítmica eficiente, ético y respetuoso de la democracia y los
derechos humanos, promoviendo una sociedad equitativa y responsable.
Por otra parte, esta investigación ofrece un enfoque crítico e
interdisciplinario, lo que permite una comprensión holística de la gobernanza
algorítmica y su papel en la sociedad actual. La revisión de la literatura aporta
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elementos teóricos considerables, que ilustra cómo el poder y las desigualdades
emergen de distintos espacios, en este caso, desde el uso de los algoritmos.
Empero, se destacan la relevancia de la participación ciudadana, la transparencia,
la equidad y la responsabilidad como criterios éticos necesarios para regular las
tecnologías emergentes y disruptivas.
A pesar de sus fortalezas, también se presentaron s limitaciones en la
investigación, como la amplitud de las variables de estudio, además de la rápida
evolución de los temas abordados, que pueden modificar los enfoques abordados
en esta investigación. Ante ello, se plantean futuras líneas de investigación que
podrían ajustarse al ritmo acelerado de la información aportada sobre el tema, en
los que se examine la efectividad y adecuación de las recomendaciones
propuestas, así como la creación de marcos regulatorios para contextos
específicos.
Referencias
Alvarado, J. (2025). Neoliberalismo y sus Efectos sobre la Actividad Económica
y Empresarial. (2025). Dinamismo Gerencial, 1(1), 93-117.
https://doi.org/10.5281/zenodo.15465703
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Buitrago, M. (2025, 11 de febrero). ¿Más poder para el magnate Elon Musk?
Donald Trump firma orden para darle más relevancia al plan DOGE.
Redmas. https://redmas.com.co/mundo/Mas-poder-para-el-magnate-Elon-
Musk-Donald-Trump-firma-orden-para-darle-mas-relevancia-al-plan-
DOGE-20250211-0057.html