Los Sindicatos de Datos son una propuesta emergente para enfrentar un desequilibrio evidente: mientras las grandes plataformas tecnológicas se benefician enormemente de la información que generamos a diario, los usuarios rara vez tienen voz en cómo se usan esos datos o si deberían recibir algo a cambio. Inspirados en el funcionamiento de los sindicatos laborales tradicionales, estos colectivos buscan representar a los usuarios para negociar colectivamente sobre el uso, valor y posible compensación por sus datos.
Son organizaciones democráticas, donde los miembros participan en decisiones clave, como qué plataformas deben ser contactadas, qué datos se pueden compartir y bajo qué condiciones. Se están desarrollando como una forma de devolver poder a los ciudadanos digitales en un entorno cada vez más dominado por la economía de los datos.
Cooperativas de datos: una alternativa con estructura legal
Muy relacionadas con los sindicatos de datos están las cooperativas de datos (data cooperatives), que ofrecen una aproximación más estructurada y legal. En estas, los individuos se agrupan voluntariamente para combinar y gestionar sus datos de manera colectiva, estableciendo una entidad que puede negociar en bloque con empresas tecnológicas.
Estas cooperativas no sólo dan voz a sus miembros, sino que les otorgan propiedad y control real sobre sus datos. Los integrantes deciden de forma conjunta quién puede acceder a esa información, con qué fines y bajo qué condiciones.
Un punto importante es que, como en cualquier cooperativa, existen obligaciones fiduciarias: la organización está legalmente obligada a actuar en beneficio de sus miembros. Esto incluye desde proteger su privacidad hasta distribuir de manera justa cualquier beneficio generado, como ingresos, descuentos en servicios o acceso preferente a ciertas plataformas.
Cambiar el enfoque: de capital a trabajo
En la visión clásica de la economía digital, los datos se tratan como un capital: algo que las empresas recolectan, almacenan y explotan para generar valor. Pero pensadores como Jaron Lanier y Glen Weyl proponen otro modelo: tratar los datos como trabajo. Bajo esta perspectiva, el tiempo y la información que generamos en plataformas deberían verse como una forma de trabajo digital, por el cual podríamos ser remunerados directamente.
Esta idea cambia el juego: si los datos son trabajo, entonces los usuarios son trabajadores digitales. Y, como tales, pueden organizarse, negociar y hasta hacer «piquetes digitales» si no se respetan sus derechos o no reciben una compensación justa.
Ejemplos conceptuales y propuestas actuales
Aunque todavía no existen muchos casos masivos de usuarios recibiendo pagos directos por sus datos mediante estos modelos, hay propuestas conceptuales bien desarrolladas. En Harvard Business Review se destaca que estos colectivos pueden aumentar el poder de negociación de los individuos al agrupar sus datos. En otras palabras, solos no tenemos mucha influencia, pero juntos podemos establecer condiciones.
Otro concepto clave es el del «Mediator of Individual Data» (MID). Este rol actuaría como una figura intermedia que representa legalmente a los miembros de una cooperativa o sindicato de datos. Su función sería:
- Negociar con plataformas tecnológicas.
- Proteger la privacidad de los miembros.
- Gestionar la gobernanza colectiva del uso de los datos.
Diferencias entre sindicatos y cooperativas de datos
Aunque ambas propuestas comparten objetivos comunes, tienen diferencias importantes:
| Modelo | Gobernanza | Propósito | Beneficios clave |
|---|---|---|---|
| Sindicato de Datos | Democrática / electoral | Negociación colectiva con grandes plataformas | Influencia conjunta sobre el uso de datos |
| Cooperativa de Datos | Cooperativa / fiduciaria | Control y monetización colectiva | Propiedad directa, distribución de ingresos |
Estas diferencias permiten que los individuos elijan el modelo que mejor se adapte a sus necesidades y expectativas: uno enfocado en la presión colectiva y la acción sindical, y otro centrado en la propiedad y beneficios directos.
Aplicaciones en sectores clave
Un estudio académico de abril de 2025 señala que las cooperativas de datos tienen un gran potencial en sectores como la salud, la agricultura o la construcción. En estas áreas, donde los datos pueden tener un valor estratégico, organizarlos colectivamente permite no solo proteger mejor la información sensible, sino también generar modelos de negocio más éticos y sostenibles.
Eso sí, también existen retos: lograr la coordinación entre muchos individuos, escalar los modelos para que sean viables a gran escala y mantener la participación activa de los miembros no es sencillo. Pero el potencial de estos modelos como alternativa a la extracción unilateral de datos por parte de grandes tecnológicas es cada vez más reconocido.
Camino a seguir: pasos para impulsar estos modelos
Para quienes deseen sumarse o promover esta nueva visión sobre los datos, existen algunos pasos prácticos:
- Crear o unirse a un colectivo: reunir personas con intereses similares y definir estatutos claros.
- Determinar qué datos se compartirán y con qué fines, garantizando siempre el consentimiento informado.
- Negociar con plataformas tecnológicas, ya sea mediante contratos colectivos o esquemas de intercambio de valor.
- Diseñar sistemas de gobernanza que aseguren que las decisiones se toman en beneficio de todos los miembros.
- Establecer alianzas estratégicas con universidades, entes reguladores o startups tecnológicas para ampliar el alcance del modelo.
Una posible democracia de los datos
Los sindicatos y cooperativas de datos no son simplemente una idea futurista. Son una respuesta concreta al desequilibrio actual en la economía digital. Nos invitan a imaginar un mundo donde no solo usamos plataformas, sino que también participamos activamente en cómo se gestionan nuestros datos.
A medida que se desarrollen marcos legales y tecnológicos para facilitar estos modelos, podríamos estar ante una nueva etapa: una democracia informacional, donde los ciudadanos digitales recuperan el control y el valor de su vida en línea.
