Neurodatos, ¿el fin de la intimidad?
Por Faustino Gijón Hernández
1. Un umbral tecnológico sin precedentes
Durante décadas, la mente humana fue un territorio protegido por su propia complejidad. Ningún microscopio ni escáner podía traducir pensamientos, emociones o intenciones en algo legible; la conciencia era un fenómeno inaccesible, inasible, casi sagrado. Sin embargo, la frontera comenzó a moverse silenciosamente. Hoy los laboratorios de neurociencia registran, con una precisión inquietante, la actividad eléctrica y hemodinámica del cerebro. La inteligencia artificial interpreta esos datos y los convierte en imágenes, palabras o emociones probables. No se trata ya de “leer la mente” —expresión todavía más literaria que científica—, sino de descifrar patrones que sostienen lo que pensamos.
El tránsito desde los datos personales hacia los neurodatos no es una evolución gradual: es un salto ontológico. Mientras un número de teléfono o una fotografía revelan contexto, un conjunto de impulsos neuronales podría revelar quién somos incluso antes de decidir expresarlo. Al correlacionar señales cerebrales con estímulos, los algoritmos anticipan una emoción, reconstruyen una imagen visualizada o detectan la huella neural de la atención. La mente, sin proponérselo, se convierte así en una nueva fuente de datos: un flujo interno que puede registrarse, almacenarse, interpretarse y —potencialmente— manipularse.
2. El antiguo sueño de interpretar el pensamiento
La ambición de traducir la actividad cerebral en representaciones comprensibles —texto, imágenes, comandos— dejó de ser especulación. En 2023, un equipo de la Universidad de Texas en Austin mostró que modelos de lenguaje aplicados a fMRI podían reconstruir frases continuas escuchadas por voluntarios (Tang et al., 2023). En Japón, investigadores han usado modelos generativos para recrear imágenes vistas por sujetos a partir de resonancia funcional. En paralelo, compañías privadas como Neuralink ensayan interfaces invasivas con fines médicos (restaurar comunicación o movilidad), con implicaciones que rebasan la clínica.
La tradición experimental de Berkeley —desde las primeras reconstrucciones visuales hasta enfoques multimodales recientes— confirma la dirección del campo: interpretar patrones neurales ya no es imposible, sólo estadísticamente desafiante. Y fuera del laboratorio, dispositivos de consumo (EEG de baja densidad, diademas, sensores integrados) inauguran un ecosistema cotidiano de captura neural. No hace falta “leer ideas” para transformar nuestra relación con la intimidad: basta con medir atención, agrado o ansiedad ante estímulos específicos.
3. Los neurodatos no son datos comunes
Un registro cerebral no equivale a un historial de navegación ni a una fotografía biométrica. Los neurodatos contienen señales que pueden revelar identidad, emoción, predisposición conductual y patrones de respuesta antes de que el individuo sea consciente de ellos. No son sustituidos cambiando una contraseña: su carácter irreemplazable los vuelve especialmente vulnerables.
Además, los neurodatos son predictivos: permiten inferir conducta probable, sesgos atencionales o vulnerabilidades. El riesgo excede el espionaje: hablamos de modulación de la voluntad. Una plataforma que identifica la respuesta cerebral ante ciertos estímulos puede diseñar experiencias para inducir respuestas específicas. La frontera entre comprender el cerebro y condicionar la mente se vuelve difusa.
4. Neurocapitalismo y vigilancia cognitiva
El capitalismo de datos dominó la esfera digital; la extracción cognitiva inaugura otra fase. No se trata de observar lo que hacemos, sino de inferir lo que pensamos y sentimos antes de actuar. Esto configura un neurocapitalismo: un modelo en el que atención, emoción e intención —la experiencia interior— se convierten en materia prima de valor económico.
Los EEG de consumo (estrés, mindfulness, productividad) funcionan como primeras “antenas” de acceso al estado mental. Aunque su resolución es limitada frente a sistemas de laboratorio, su función cultural es evidente: normalizar la captura del cerebro como fuente de datos. La vigilancia cognitiva no requiere “leer ideas” para ser peligrosa: basta con medir atención o reactividad emocional para construir neuropublicidad o neuropropaganda. Los usuarios no recibirían el mensaje que “ven”, sino el que su cerebro ha demostrado que no puede ignorar.
5. Derechos cognitivos: el concepto clave
Si la mente puede cuantificarse, la mente necesita derechos. La noción de libertad cognitiva se vuelve central: no basta con proteger datos personales o biométricos; es preciso garantizar que el cerebro permanezca como espacio inviolable del sujeto. Chile ha dado pasos pioneros al incorporar referencias a neuroderechos en su marco constitucional; organismos como UNESCO y la OCDE han lanzado recomendaciones para la innovación responsable en neurotecnología.
Entre los derechos cognitivos propuestos destacan: (i) privacidad mental (prohibición de extracción o inferencia sin consentimiento), (ii) identidad mental (evitar alteraciones tecnológicas no deseadas), (iii) agencia y libre albedrío (proteger la autonomía frente a sistemas persuasivos o coercitivos) y (iv) acceso equitativo (evitar que la neurotecnología amplifique desigualdades). La cuestión filosófica es decisiva: ¿cómo traducir la interioridad en un marco jurídico?
6. México y la región ante el nuevo riesgo
En México, el debate público y legislativo sobre neurotecnologías es incipiente. Sin lineamientos éticos nacionales ni políticas públicas específicas, corremos el riesgo de ser usuarios —no arquitectos— de estándares, dispositivos y plataformas desarrollados en otros países. El vacío normativo abre tres amenazas: (i) colonialismo neuronal (neurodatos alojados y explotados fuera del país), (ii) neurobrecha social (élites con acceso a mejora o rehabilitación cognitiva) y (iii) dependencia tecnológica (sin infraestructura propia, no hay soberanía mental).
México sí posee capacidades científicas (UNAM, Cinvestav, institutos nacionales), pero necesita una posición ética y regulatoria anticipatoria. La pregunta ya no es si estamos a tiempo, sino si tendremos voluntad intelectual y política para definir nuestras propias reglas.
Lo que está en juego
No estamos discutiendo simplemente el destino de una tecnología emergente: estamos trazando los límites de la última región verdaderamente íntima del ser humano. Si los pensamientos pueden traducirse en datos, interpretarse mediante modelos y utilizarse para inducir conductas, entonces la libertad dejará de ser una experiencia interior para convertirse en una ilusión administrada desde el exterior.
El mayor peligro no es la vigilancia visible, sino la injerencia silenciosa: la posibilidad de moldear deseos, emociones o decisiones sin que el sujeto advierta la intervención. Proteger la mente no es un gesto romántico: es una exigencia para preservar la autonomía, la dignidad y la idea misma del individuo. Si la neurotecnología inaugura una nueva era, que lo haga bajo una premisa irrenunciable: la intimidad mental no se negocia.
El futuro de los neurodatos no está escrito. Está en nuestras leyes, en nuestras instituciones, en nuestros científicos y —sobre todo— en nuestra comprensión colectiva de lo que significa seguir siendo libres en el siglo XXI.
Para saber más
- Tang, J. et al. (2023). Semantic reconstruction of continuous language from non-invasive brain recordings. Nature Neuroscience, 26(7), 1111–1121.
- Takagi, Y., & Nishimoto, S. (2023). High-resolution image reconstruction with latent diffusion models from human brain activity. bioRxiv. https://doi.org/10.1101/2022.11.18.517004
- Nishimoto, S. et al. (2011). Reconstructing visual experiences from brain activity evoked by natural movies. Neuron, 72(4), 743–756.
- Yuste, R. et al. (2017). Four ethical priorities for neurotechnologies and AI. Nature, 551, 159–163.
- OECD (2023). Recommendation on Responsible Innovation in Neurotechnology.
- UNESCO (2021). Ethics of Neurotechnology — Preliminary reflections and framework.
- Neuralink (2024). Updates on clinical investigations of implanted BCI.
- Meta Reality Labs Research (2023). Non-invasive neural interfaces for human–computer interaction.
