Bacon concebía el conocimiento como poder para dominar la naturaleza (dominio técnico sobre el mundo físico), mientras que el tecnofeudalismo usa el conocimiento para dominar la conducta humana (mediante algoritmos).
El tecnofeudalismo es un concepto, propuesto por Yanis Varoufakis, que describe la forma en que la industria tecnológica y del internet con residencia en EUA dominan la computación en la nube (AWS, Azure, Google Cloud), software, publicidad digital, redes sociales, inteligencia artificial y hardware de consumo. Entre lo que destaca la creación de ecosistemas digitales cerrados por parte de los proveedores para automatizar la extracción de valor a los consumidores (usuarios) mediante técnicas de big data y la infraestructura en la nube.
El capitalismo actual replica, en el plano digital, la lógica del extractivismo que el neoliberalismo aplicó sobre los bienes naturales. Así como el extractivismo neoliberal mercantiliza minerales, agua y tierra para la exportación (mediante desregulación y privatización), el tecnofeudalismo mercantiliza los datos personales y conductuales, privatizando la información en ecosistemas cerrados para extraer valor sin consentimiento pleno.
En este sentido, bajo el tecnofeudalismo, el control no se ejerce mediante la coerción física, sino mediante la asimetría informativa: las plataformas saben más de los usuarios que los usuarios de sí mismos. Este conocimiento (datos de navegación, preferencias, ubicación) se traduce en poder para fijar precios, dirigir conductas y crear barreras de salida (lock-in), materializándose en dispositivos de control como la publicidad microsegmentada y los algoritmos de puntuación social de crédito, cuyo extremo distópico se representa en el capítulo Caída en picada de la serie Black Mirror.
Frente a este modelo de control privado y de extractivismo conductual característico del feudo digital estadounidense, China ha erigido un ecosistema tecnológico alternativo basado en un férreo control estatal que subordina el crecimiento corporativo a la seguridad nacional, la censura ideológica y el interés público. La regulación china no solo mantiene el bloqueo a plataformas extranjeras mediante el "Gran Cortafuegos" (Great Firewall), sino que ha establecido pilares normativos que abarcan desde la inteligencia artificial —prohibiendo sistemas que simulen personalidades humanas para evitar la manipulación emocional y el aislamiento social, y exigiendo auditorías algorítmicas supervisadas por el Estado— hasta el control de contenidos en redes sociales, donde las plataformas no pueden recomendar material que contravenga la "ideología socialista" y los creadores de contenido en áreas sensibles (finanzas, derecho) deben estar certificados oficialmente. En materia de comercio y seguridad nacional, China ha endurecido las restricciones a la exportación de tecnologías estratégicas y al control de inversiones extranjeras, respondiendo así a las presiones occidentales y blindando su soberanía tecnológica.
Este control se materializa con especial rigor en el régimen de datos, estructurado bajo tres leyes fundamentales que configuran un ecosistema cerrado de soberanía digital. La Ley de Protección de la Información Personal (PIPL) —equivalente chino del Reglamento General de Protección de Datos europeo— impone un consentimiento estricto, prohíbe la discriminación algorítmica en precios y eleva al máximo la protección de los datos de menores. Complementariamente, la Ley de Seguridad de Datos (DSL) clasifica la información por niveles de sensibilidad y prohíbe tajantemente la entrega de datos almacenados en territorio nacional a tribunales o agencias extranjeras sin autorización del Ministerio de Justicia, mientras que la Ley de Ciberseguridad (LCS) exige la localización física de los servidores dentro de China para toda infraestructura crítica. El flujo transfronterizo de datos queda sometido a una "aduana digital" gestionada por la Administración del Ciberespacio (CAC), que exige evaluaciones de seguridad estatal o certificaciones oficiales para cualquier exportación de información. Paradójicamente, este riguroso corsé regulatorio no ha impedido que las empresas chinas dominen la innovación mundial, liderando el registro de patentes de IA, robótica, vehículos eléctricos y hardware, lo que sugiere que el control estatal, lejos de sofocar la creatividad tecnológica, ha canalizado la inversión hacia sectores estratégicos definidos por el partido-Estado.
Cabe mencionar que el Big Data tiene como objetivo identificar patrones y tendencias ocultas para predecir comportamientos o mejorar procesos a través de la gestión y extracción de valor utilizando tecnologías especializadas como la computación en la nube, el machine learning y herramientas de almacenamiento masivo.
El valor agregado gracias al desarrollo de la Big Data convirtió los mercados de datos en una necesidad para las compañías modernas que buscan hacer que los datos sean más accesibles y utilizables para la innovación. Las organizaciones de diversos sectores entienden que los datos que recopilan y generan no son sólo un subproducto de las operaciones, sino un activo valioso que puede emplear para obtener beneficios competitivos.
Las compañías emplean datos para mantener y ampliar sus posiciones en el mercado. Por ejemplo, las grandes cadenas minoristas emplean los datos para gestionar el inventario de forma más eficiente, predecir las tendencias de ventas y optimizar la logística. Los gigantes tecnológicos analizan los datos de los usuarios para mejorar las características de los productos y orientar la publicidad con mayor eficacia. A medida que maduran las capacidades de machine learning (ML) e inteligencia artificial (IA), los datos internos de las organizaciones no son suficientes para crear modelos precisos y relevantes, lo que genera la necesidad de acceder a datos externos.
Estos datos externos provienen de ecosistemas compartidos, como programas gubernamentales de datos abiertos, datos de sensores de ciudades inteligentes, intercambios de datos urbanos y proveedores de datos comerciales de terceros. El surgimiento de los mercados de datos brinda a las organizaciones acceso a los datos necesarios para la toma de decisiones informadas, la inteligencia empresarial mejorada y la aplicación de modelos de IA y aprendizaje automático (ML).
De lo expuesto se advierte, en primer lugar, que en el mercado internacional la moneda de cambio del tecnofeudalismo son los datos. En segundo lugar, que las plataformas digitales, con base en la huella digital de millones usuarios, alimentan sus algoritmos e incrementa el valor de las aplicaciones de manera gratuita. Bajo este sistema, se entiende que los individuos ya no son dueños de sus preferencias, sino que están creadas o condicionadas por los propios algoritmos. En tercer lugar, este nuevo mercado ha generado un nuevo tipo de producto centrado en modificar el comportamiento de los consumidores. Por último, las redes sociales han desplazado a los medios de comunicación tradicionales de manera que, de acuerdo con Juanma del Olmo, la política contemporánea es una guerra ininterrumpida por el relato, donde los algoritmos y la viralidad definen las preferencias sociales.
Referencias:
¿Qué es el tecnofeudalismo? (s.f.). El Orden Mundial – EOM. Recuperado de https://elordenmundial.com/que-es-tecnofeudalismo/
IBM. (s.f.). ¿Qué es un mercado de datos? IBM Think. Recuperado de https://www.ibm.com/mx-es/think/topics/data-marketplace
Galeano, E. (2004). Las venas abiertas de América Latina (76ª ed. rev. y corr.). México D.F.: Siglo XXI Editores. ISBN: 968-23-2557-9
Fernández-Prados, J. S. (2024). [Reseña del libro Tecnofeudalismo: El sigiloso sucesor del capitalismo, de Y. Varoufakis (M. Valdivieso, Trad.)]. Ariel. (Págs. 224-226).
Técnica. (s.f.). En Filosofía en español. Recuperado de https://www.filosofia.org/enc/ros/teca.htm
Girado, G. A. (2025). Regulaciones en el sector de alta tecnología en China: en el origen de DeepSeek. Política China. https://www.politica-china.org/regulaciones-en-el-sector-de-alta-tecnologia-en-china-en-el-origen-de-deepseek/
