Zombies

Son métodos de control masivo.

La Distracción Y Captura de las Sagradas Atención, Intención, Voluntad y Conciencias.

Pan y circo algorítmico: por qué 5.500 millones de personas están conectadas y casi ninguna tiene 1.000€ ahorrados

Hace unos días le pregunté a un buscador con IA una cosa aparentemente inocente: ¿qué hace el gran público en internet, hoy, en 2026? La respuesta fue la esperable — mensajería, vídeo corto, streaming, compras integradas en la propia app, un copiloto de IA para todo. Más de 5.500 millones de personas conectadas, casi el 70% de la humanidad.

Entonces hice la pregunta que de verdad me interesaba: ¿y cuántas de esas personas tienen, aproximadamente, 1.000€ ahorrados en el banco?

Menos del 40%.

Ahí está la grieta. El acceso al circo es prácticamente gratis y universal. El pan, no.

La asimetría que ya conocíamos, pero cuantificada

No es una idea nueva — panem et circenses tiene dos mil años. Lo que cambia es la escala y la precisión con la que hoy se puede medir la distancia entre ambas cosas:

• ~5.500 millones de personas con acceso a internet (basta un móvil de gama baja y datos móviles).
• ~2.000 millones, como mucho, con un colchón de ahorro equivalente a 1.000€ disponibles.

La conectividad es barata porque el modelo de negocio que la sostiene no vende nada al usuario: le vende su atención a quien paga por ella. Diseñar un feed que libere dopamina a ráfagas es una inversión mínima comparada con resolver un problema estructural de vivienda o salarios. Para el mercado, mantener a la gente entretenida sale más barato que mantenerla solvente.

Y no es solo el tercer mundo digital: en Estados Unidos, sobre el 60% de la población tendría problemas para afrontar un imprevisto de 1.000$. En España, casi un 30% de los menores de 35 vive al mes sin llegar a esa cifra estable en cuenta corriente. El circo no discrimina por PIB del país; el pan, sí.

Cómo se construye el circo, técnicamente

Como alguien que se dedica a auditar sistemas y a entender cómo se manipulan flujos de datos, esta parte es la que más me interesa, porque el mecanismo no tiene nada de misterioso — es ingeniería de sistemas aplicada al comportamiento humano:

• Refuerzo intermitente. El mismo principio que una máquina tragaperras: contenido mediocre la mayoría de las veces, una recompensa alta de vez en cuando, e incertidumbre suficiente para que el cerebro siga pidiendo "una más".
• Explotación de sesgos ya documentados. Sesgo de confirmación para generar cámaras de eco, sesgo de negatividad porque el conflicto retiene más tiempo de pantalla que la calma.
• Telemetría pasiva como vector de predicción. No hace falta que le des un "me gusta" a algo para que el sistema aprenda de ti: la latencia con la que te detienes en una imagen, la hora de conexión, el nivel de batería — todo es señal. Es, en esencia, un modelo predictivo entrenado contra tu propio estado emocional.
• Fragmentación de la atención como producto final. Cuanto más corto el vídeo y más constante la notificación, menos capacidad de pensamiento sostenido le queda al usuario — y una atención fragmentada es, políticamente, una atención pasiva.

La IA generativa no inventa esta lógica, la industrializa: influencers virtuales que producen contenido las 24 horas sin coste marginal, cuentas automatizadas que saturan el feed con volumen imposible de procesar, bots que simulan debate en los comentarios para dirigir la conversación. El coste de fabricar "circo" ha caído a cero justo cuando el coste de vivir sube sin parar.

La resistencia también existe, y parte de ella es técnica

No todo es rendirse al diseño. Hay dos frentes reales de contramedida, y los dos me interesan por motivos distintos:

El regulatorio. La Ley de Servicios Digitales europea obliga a las grandes plataformas a ofrecer un feed cronológico, no algorítmico, como opción real — devolverle al usuario el control de ver las cosas en el orden en que ocurrieron, no en el orden que maximiza su retención. También persigue los patrones oscuros de diseño (esas trabas artificiales para cancelar una suscripción, por ejemplo).

El técnico. Aquí es donde mi propio trabajo conecta con esto de forma directa, aunque a otra escala: front-ends alternativos que eliminan recomendaciones y anuncios, extensiones que envenenan deliberadamente el perfil predictivo con ruido aleatorio, herramientas que fuerzan a la web a volver a ser un espacio de búsqueda activa en vez de consumo pasivo. Es la misma filosofía que aplico cuando construyo herramientas de defensa para agentes de IA: no se trata de esperar a que el sistema decida portarse bien, sino de construir la capa que le obliga a comportarse de forma verificable, aunque nadie te lo pida.

Al final, "hackear el algoritmo" y auditar un protocolo de agentes por si oculta algo son la misma pulsión: no aceptar una caja negra solo porque funciona la mayor parte del tiempo.

Por qué me importa esto viniendo de mí

Yo creo software sobre seguridad de sistemas de IA, no trabajo en sociología ni en economía ni en la manipulación inducida. Pero el patrón es el mismo en ambos sitios: un sistema optimizado para una métrica (retención, engagement, "conformidad con el protocolo") que nadie diseñó explícitamente para hacer daño, y que aun así erosiona algo — atención sostenida en un caso, confianza verificable en el otro — simplemente porque optimizar sin fricción es más barato que optimizar con cuidado.

La tecnosfera debería estar al servicio de la biosfera, no al revés. Cuando el circo cuesta cero y el pan cuesta cada vez más, algo en esa relación se ha invertido. No tengo una solución limpia para la parte económica — ojalá la tuviera —, pero en la parte técnica sí creo que cada herramienta que hace un sistema más auditable, más transparente, más difícil de manipular en silencio, es un voto pequeño a favor de que la balanza se corrija un poco.

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Gracias por tu atenta lectura. ;)

¿Vosotros qué estrategias usáis para no vivir permanentemente dentro del circo? Me interesa especialmente si alguien ha probado en serio las herramientas de envenenamiento de datos o los front-ends alternativos — cuánto duran antes de que la plataforma los detecte y los bloquee.