La pregunta por el poder nunca ha sido ajena a la cultura. Cada época ha tenido sus mecanismos de distribución simbólica: la iglesia medieval que decidía qué imagen podía exhibirse, la industria editorial del siglo XX que determinaba qué texto merecía ser publicado y la televisión que fijó durante décadas los ritmos del consumo cultural de masas. Hoy, ese papel lo desempeñan los algoritmos. Con una eficacia sin precedentes y una visibilidad casi nula, los sistemas de recomendación computacional organizan lo que millones de personas leen, escuchan, miran y, en última instancia, piensan.
Este artículo propone una lectura crítica del algoritmo como dispositivo cultural: no una herramienta neutral al servicio de los usuarios, sino una arquitectura de poder que produce sujetos, organiza conductas y distribuye lo visible y lo invisible en la esfera simbólica contemporánea. Para ello, se recurre a marcos conceptuales provenientes de los estudios culturales, la sociología de los medios y la teoría crítica de la tecnología, articulando aportes de Michel Foucault, Shoshana Zuboff, Manuel Castells, Taina Bucher, Kate Crawford, José van Dijck, Eli Pariser, Néstor García Canclini, Safiya Umoja Noble y Jaume Colomer, entre otros.
El recorrido analítico se estructura en cinco movimientos. En primer lugar, se examina el concepto foucaultiano de dispositivo como entrada teórica para comprender los algoritmos más allá de su dimensión técnica. A continuación, se analiza el contexto macroeconómico del capitalismo de la vigilancia en el que estos operan, y su relación con la producción del gusto y las preferencias culturales. En tercer lugar, se abordan los efectos de la personalización algorítmica sobre la formación de públicos y la fragmentación de la experiencia cultural colectiva. Luego se examina la dimensión del sesgo estructural y la desigualdad simbólica que reproducen estos sistemas. Finalmente, el artículo concluye con una reflexión sobre las posibilidades de soberanía y agencia crítica frente a la mediación algorítmica.
La hipótesis que articula este texto es que los algoritmos no reflejan preferencias preexistentes: las producen. Y que esa producción no es políticamente inocente. Comprenderlo es el primer paso para disputarlo.
De la instrucción técnica al dispositivo social
Hay una escena que se repite millones de veces al día y que ha llegado a naturalizarse por completo: alguien abre una plataforma de streaming, una red social o un motor de búsqueda, y antes de que pueda formular un deseo o una pregunta, el sistema ya ha decidido qué verá primero. Esta anticipación —silenciosa, invisible y eficiente— es la operación política central de los algoritmos en la vida contemporánea. No se trata de una decisión técnica neutra. Se trata de una forma de poder.
Interrogar el algoritmo desde las ciencias sociales y los estudios culturales implica desplazar la pregunta. No es suficiente indagar cómo funciona un sistema de recomendación, es necesario preguntarse para quién funciona, qué valores incorpora, qué jerarquías reproduce y qué formas de vida hace posibles o invisibles.
El concepto de dispositivo, elaborado por Michel Foucault (1977) en el contexto del análisis del poder, ofrece una entrada productiva para pensar los algoritmos. Un dispositivo no es simplemente una herramienta: es un conjunto heterogéneo de discursos, instituciones, prácticas y técnicas que produce sujetos, organiza conductas y distribuye lo visible y lo invisible.
En este sentido, Taina Bucher (2018) ha argumentado que los algoritmos operan bajo una lógica condicional que no es pasiva sino activamente performativa: no solo responde a las preferencias de los usuarios, sino que contribuye a producirlas. La estructura de causa y efecto que subyace a cualquier sistema de recomendación —«si haces esto, entonces aquello»— genera un entorno de posibilidades que moldea el comportamiento antes de que el usuario sea consciente de ello.
Manuel Castells (2009) ya había señalado que el poder en la era de la información se ejerce, fundamentalmente, a través del control de los nodos de la comunicación. Controlar qué circula y qué no en las redes —qué artista sube en visibilidad, qué noticia escala y qué voz permanece en los márgenes— es una forma de ejercer poder sobre lo simbólico que trasciende la vieja pregunta sobre la propiedad de los medios de comunicación.
Por su parte, Kate Crawford (2021) recuerda que detrás de cada algoritmo hay una infraestructura material concreta: centros de datos, minerales extraídos de territorios empobrecidos, cuerpos humanos precarizados en las cadenas globales del etiquetado de información. El algoritmo no existe en el espacio abstracto del código, es también una operación económica, política y ecológica. Comprenderlo como dispositivo implica ver, simultáneamente, su lógica simbólica y su materialidad irreductible.
El mercado de las preferencias
El contexto macroeconómico en el que operan los algoritmos no es un telón de fondo secundario: es constitutivo de su naturaleza. Shoshana Zuboff (2019) acuñó el concepto de capitalismo de la vigilancia para describir un régimen en el que la experiencia humana se convierte en materia prima para prácticas comerciales que, en su mayoría, permanecen ocultas a los propios usuarios.
Esta descripción no es una metáfora. Apunta con precisión al modelo de negocio de las grandes plataformas digitales. Los datos de comportamiento son extraídos, procesados y convertidos en predicciones de conducta que se venden a anunciantes. El gusto, la curiosidad, la incertidumbre cotidiana: todo se traduce en señales que retroalimentan los sistemas de recomendación.
Nick Couldry y Ulises Mejias (2019) han denominado colonialismo de datos a esta dinámica, estableciendo una analogía incómoda pero necesaria con las formas históricas del colonialismo. Así como las potencias coloniales extrajeron recursos de los territorios sometidos, las plataformas extraen los activos más íntimos de las personas —sus hábitos, sus afectos y sus patrones de atención— y los convierten en capital. Esta metáfora adquiere especial eco en contextos latinoamericanos, donde la dependencia tecnológica reproduce estructuras de asimetría ya demasiado conocidas: los datos se generan en la periferia y el valor se concentra en los centros.
José Van Dijck (2013) mostró que las plataformas no son espacios neutrales de conexión, sino arquitecturas que favorecen comportamientos cuantificables —me gusta, compartidos y tiempo de visualización— mientras desincentivan formas de consumo más lentas, reflexivas o complejas. Lo que cuenta como cultura en una plataforma no siempre es lo que tiene mayor profundidad o relevancia. Es, con frecuencia, lo que genera mayor reacción en el menor tiempo posible. El algoritmo no solo recomienda cultura: con frecuencia, la define, estableciendo los parámetros de lo que merece circular y lo que permanece invisible.
Burbujas epistémicas y fragmentación de lo cultural
Uno de los efectos más documentados de la mediación algorítmica es la formación de burbujas de filtro. Eli Pariser (2011) describió cómo los algoritmos de personalización tienden a mostrar a cada usuario información que confirma sus predisposiciones previas, reduciendo la exposición a perspectivas divergentes y creando ecosistemas informativos parcialmente paralelos. Esta dinámica no afecta solo a la información política: penetra en la experiencia cultural de manera igualmente profunda, limitando el horizonte de lo que cada persona puede llegar a conocer, apreciar o debatir.
Néstor García Canclini (2020) señaló que los algoritmos están redefiniendo el consumo cultural de maneras que escapan tanto a la lógica ciudadana como a la lógica del mercado tal como las conocíamos. Si históricamente el acceso a la cultura estuvo mediado por instituciones —la escuela, el museo, la editorial o la sala de conciertos—, hoy está crecientemente mediado por plataformas cuya razón de ser es la maximización del tiempo de pantalla, no la formación de sujetos críticos. Esta transformación produce públicos atomizados, desconectados de los contextos colectivos que dan sentido a la experiencia estética y política.
Desde la gestión cultural, Jaume Colomer (2013) ha insistido en la necesidad de pensar el desarrollo de públicos como una práctica que va mucho más allá de la captación de audiencias. La pregunta pertinente no es cuántos usuarios consumen un contenido, sino qué tipo de vínculo establecen con él y qué capacidad crítica desarrollan a través de ese encuentro.
La mediación algorítmica desafía esta perspectiva en su núcleo: si el sistema preselecciona lo que cada persona verá, el espacio para el encuentro con lo desconocido —para el extrañamiento que hace posible la experiencia genuinamente estética— se contrae de manera significativa. La sorpresa, que es uno de los motores históricos de la experiencia cultural, se convierte en una rareza administrada.
En Públicos y algoritmos. Estrategias de emancipación cultural, la obra más reciente de Colomer (2025), el autor propone repensar la relación entre plataformas y públicos desde una perspectiva que recupere la dimensión emancipadora del encuentro con la cultura. El empoderamiento en la relación entre las personas y los sistemas algorítmicos pasa, según su análisis, por comprender, cuestionar y dar forma activa a la tecnología que organiza nuestra vida cultural, lo que exige una participación informada que no puede reducirse a hábitos individuales de consumo.
Sesgo algorítmico y desigualdad simbólica
La discusión sobre algoritmos no puede separarse de la pregunta sobre qué cuerpos y qué voces son sistemáticamente subordinados por estos sistemas. Safiya Umoja Noble (2018) demostró, en su análisis de los motores de búsqueda, que los algoritmos no son neutrales: incorporan los sesgos históricos de sus creadores y de los conjuntos de datos con los que fueron entrenados. Su investigación mostró cómo las búsquedas asociadas a mujeres negras devolvían resultados sistemáticamente degradantes, no por una intención consciente de discriminar, sino porque el sistema reproducía y amplificaba los prejuicios ya presentes en la cultura dominante.
El sesgo no es una anomalía técnica que puede corregirse con un parche, es una consecuencia estructural de diseñar sistemas sobre datos históricos que reflejan desigualdades históricas.
Esta observación tiene implicaciones directas para la política cultural. Si los algoritmos que distribuyen visibilidad están sesgados hacia ciertas estéticas, idiomas y mercados —en detrimento de las producciones de las culturas del Sur Global, de las lenguas minorizadas o de las formas expresivas no mercantilizables—, entonces la promesa de democratización cultural que inauguraron las plataformas digitales resulta, cuando menos, radicalmente ambivalente. La diversidad que aparece en pantalla puede ser el resultado de una elección consciente de diseño, pero también puede ser el producto de un sesgo estructural disfrazado de personalización.
El problema se agudiza en contextos como el latinoamericano, donde las industrias creativas locales compiten por visibilidad en ecosistemas diseñados en función de mercados angloparlantes, con criterios de relevancia que privilegian el volumen de interacciones sobre la densidad cultural de los contenidos. La consecuencia no es solo económica. Es epistémica. Lo que no es visible en los algoritmos tiende a no existir en el imaginario colectivo de las nuevas generaciones.
La emancipación como tarea colectiva
Ante este panorama, cabe preguntarse si existe alguna forma de relación con los algoritmos que no sea de sometimiento pasivo. La respuesta no puede ser ingenua —el poder estructural de las grandes plataformas es inmenso—, pero tampoco puede ser determinista. El determinismo tecnológico, que presenta el dominio algorítmico como un destino inevitable, es él mismo una posición política que desactiva la posibilidad de transformación.
La emancipación algorítmica requiere, en primer lugar, regulación pública y transparencia en el diseño de los sistemas. Exige también una alfabetización digital que vaya mucho más allá del manejo de aplicaciones: una educación que forme a las personas en la comprensión de cómo funcionan estos sistemas, qué valores codifican y cómo pueden ser disputados. Pero también requiere algo más difícil de legislar: la voluntad colectiva de no delegar en el código las decisiones sobre qué cultura merece circular, qué voces merecen ser escuchadas y qué públicos merecen existir.
Esta voluntad es, en último término, una decisión política que ningún algoritmo puede tomar por nosotros. Y recuperar ese espacio de decisión es, quizás, la forma más radical de emancipación disponible en nuestro tiempo.
El algoritmo que aún podemos transformar
Los algoritmos no son el destino inevitable de la cultura. Son, por ahora, su condición más urgente y más contestada. Interrogarlos con rigor crítico, comprenderlos en su dimensión política e histórica, y disputar los valores que codifican es una tarea que compete no solo a ingenieros o reguladores, sino a cualquier persona comprometida con el tipo de sociedad que está construyendo.
La cultura no puede seguir siendo el residuo de lo que el algoritmo no filtró. Merece ser el resultado de decisiones colectivas, deliberadas y conscientes. Ese es el horizonte político que este artículo ha querido abrir: no una nostalgia por el mundo analógico, sino una exigencia de que la mediación tecnológica se ponga al servicio de la diversidad, la equidad y la experiencia genuinamente humana de lo simbólico.
Recuperar ese espacio no es una tarea técnica. Es una tarea cultural, política y ética. Y empieza, como siempre, por hacerse las preguntas correctas.
Referencias
- Bucher, T. (2018). If…Then: Algorithmic Power and Politics. Oxford University Press.
- Castells, M. (2009). El poder de la comunicación. Oxford University Press.
- Colomer, J. (2013). Desarrollo de públicos y gestión cultural. Interarts.
- Colomer, J. (2025). Públicos y algoritmos. Estrategias de emancipación cultural. RGC Ediciones.
- Couldry, N., y Mejias, U. (2019). Los costos de la conexión: cómo los datos están colonizando la vida humana y apropiándosela para el capitalismo. Stanford University Press.
- Crawford, K. (2021). Atlas de IA: Poder, política y los costos planetarios de la inteligencia artificial. Yale University Press.
- Foucault, M. (1977). El juego de Michel Foucault [entrevista]. ¿Ornicar?, 10, 62–93. Recogido en Dits et écrits, 1976–1979 (págs. 298–329). Gallimard, 1994.
- García Canclini, N. (2020). Ciudadanos reemplazados por algoritmos. CALAS.
- Marín-Marín, A. E. (2024). Humano-Algoritmo, una correlación que transforma profundamente a la sociedad. Anesma. https://www.anesma.com/humano-algoritmo-una-correlacion-que-transforma-profundamente-a-la-sociedad/
- Noble, SU (2018). Algoritmos de opresión: cómo los motores de búsqueda refuerzan el racismo. NYU Press.
- Pariser, E. (2011). La burbuja de filtros: lo que Internet te oculta. Penguin Press.
- Van Dijck, J. (2013). La cultura de la conectividad: una historia crítica de las redes sociales. Oxford University Press.
- Zuboff, S. (2019). La era del capitalismo de vigilancia: la lucha por un futuro humano en la nueva frontera del poder. PublicAffairs.
