Durante años, la economía digital se ha sostenido sobre una premisa sencilla: captar nuestra atención es la clave del éxito. Plataformas, marcas y creadores de contenido han competido por cada segundo que dedicamos a mirar una pantalla, desplazando el valor hacia métricas como el tiempo de permanencia, los clics y las visualizaciones. Sin embargo, en los últimos años, la irrupción de la inteligencia artificial generativa (IA generativa), especialmente los grandes modelos de lenguaje (LLM), ha empezado a cambiar las reglas del juego. El foco ya no está solo en lo que miramos, sino en lo que queremos, sentimos y, sobre todo, en lo que estamos a punto de decidir. Así surge la llamada “economía de la intención”.
Más allá de la atención: el valor de la intención
El artículo Beware the Intention Economy: Collection and Commodification of Intent via Large Language Models publicado en Harvard Data Science Review marca un antes y un después en el análisis de este fenómeno. Sus autores, Chaudhary y Penn, sostienen que la economía de la intención representa una evolución natural, pero inquietante, de la economía de la atención. Los datos más valiosos ya no son solo los relacionados con nuestro tiempo, sino aquellos que revelan, anticipan e incluso manipulan nuestras motivaciones y deseos, muchas veces antes de que los expresemos de forma consciente.
La IA generativa, con su capacidad para analizar patrones de comportamiento, emociones y contexto, abre la puerta a un nuevo mercado: el de las señales de intención. Estas señales, que pueden deducirse de cómo escribimos, de las búsquedas que realizamos o incluso de nuestras pausas y dudas, se convierten en el recurso más codiciado por las plataformas tecnológicas.
¿Qué diferencia la economía de la intención de la de la atención?
Mientras la economía de la atención se basa en captar y mantener nuestro interés para venderlo al mejor postor, la economía de la intención va un paso más allá. Busca anticipar y moldear nuestras decisiones futuras: desde la compra de un producto hasta el voto en unas elecciones. En Forget the attention economy. Prepare for the intention economy (Fast Company), se explica cómo la IA avanzada permite a las empresas detectar y comprar “señales digitales de intención”, personalizando la persuasión y la oferta comercial de formas que antes eran impensables.
| Economía de la atención | Economía de la intención |
|---|---|
| Monetiza el tiempo y la atención | Monetiza motivaciones y decisiones |
| Publicidad basada en intereses | Intervención en deseos y elecciones |
| Reacciona a comportamientos pasados | Predice y moldea comportamientos futuros |
| Datos: clics, vistas, tiempo online | Datos: patrones, emociones, motivaciones |
En este nuevo escenario, la métrica clave ya no es el “engagement”, sino la capacidad de anticipar lo que vamos a necesitar, comprar o decidir. Las plataformas no solo quieren saber qué nos interesa, sino por qué y para qué, y están dispuestas a invertir enormes recursos en descubrirlo.
El papel de la IA generativa
Los grandes modelos de lenguaje como GPT-4, Gemini o Llama han revolucionado la manera en que las plataformas interpretan nuestros datos. Según AI and the rise of the ‘Intention Economy’ (Cambridge Independent), estos modelos pueden inferir patrones de comportamiento y estados emocionales a partir de grandes volúmenes de información, permitiendo anticipar necesidades y deseos antes de que los usuarios los expresen abiertamente.
La IA generativa aprende de nuestro contexto, nuestras emociones y nuestro historial, detectando microseñales que antes pasaban desapercibidas. Así, puede sugerir productos, servicios o contenidos en el momento justo, personalizando la experiencia de forma casi invisible. Esta capacidad de anticipación es la que está transformando sectores enteros, desde la publicidad hasta los sistemas de recomendación y los asistentes virtuales.
¿Quién controla la intención?
El concepto de economía de la intención no es nuevo. Doc Searls, en su libro The Intention Economy: When Customers Take Charge y en su blog The Real Intention Economy, defendía una visión en la que los consumidores tuvieran el control sobre sus intenciones, decidiendo cuándo y cómo compartirlas con las empresas. En ese modelo, las compañías competirían por satisfacer necesidades expresadas de manera transparente por los propios usuarios.
Sin embargo, la realidad que describen Chaudhary y Penn en Harvard Data Science Review es muy distinta. Hoy, las plataformas capturan y comercializan señales de intención sin que los usuarios sean plenamente conscientes de ello. El control se desplaza hacia los algoritmos y los intereses comerciales, y la autonomía del usuario queda en entredicho.
“La economía de la intención, tal como la están implementando las grandes tecnológicas, se basa en la captación y manipulación de señales de intención, no en la autonomía del usuario” (Beware the Intention Economy: Collection and Commodification of Intent via Large Language Models).
Implicaciones éticas y sociales
El auge de la economía de la intención plantea preguntas profundas sobre la relación entre tecnología y libertad individual. Si una IA puede anticipar y moldear nuestras decisiones, ¿hasta qué punto seguimos siendo dueños de nuestras elecciones? ¿Dónde está el límite entre la personalización útil y la manipulación encubierta?
La privacidad también se ve amenazada. Inferir intenciones a partir de datos sutiles -como patrones de escritura, emociones detectadas en la voz o el ritmo de nuestras interacciones- multiplica el riesgo de explotación y abuso. En Coming AI-driven economy will sell your decisions before you take them, researchers warn (University of Cambridge), se alerta sobre la posibilidad de que nuestras decisiones sean comercializadas antes incluso de que las tomemos, abriendo la puerta a nuevas formas de vigilancia y control.
El impacto en la democracia tampoco es menor. La capacidad de influir en preferencias políticas o sociales a través de la personalización algorítmica puede afectar la integridad de los procesos democráticos y la diversidad informativa. El riesgo de manipulación masiva y polarización se amplifica en un entorno donde las plataformas tienen acceso a nuestras motivaciones más profundas.
Ejemplos y aplicaciones cotidianas
La economía de la intención ya está presente en muchos aspectos de la vida diaria. En la publicidad digital, los algoritmos detectan microseñales de intención y ajustan las campañas en tiempo real, ofreciendo productos o servicios antes de que los busquemos activamente. Los asistentes virtuales, potenciados por LLM, personalizan recomendaciones y acciones según nuestro perfil psicológico y contexto, sugiriendo reuniones, compras o recordatorios basados en patrones de comportamiento.
Los sistemas de recomendación, como los de Netflix, Amazon o Spotify, han evolucionado para anticipar no solo nuestros gustos, sino también nuestros estados de ánimo y necesidades emergentes. Un caso paradigmático es el agente CICERO de Meta, que puede modelar perfiles psicológicos y anticipar decisiones en juegos de negociación y estrategia, demostrando el potencial de la IA para inferir y persuadir intenciones humanas.
En Generative AI and the Rise of the Intention Economy (AZoRobotics), se exploran otros ejemplos, como los sistemas de recomendación en plataformas de comercio electrónico que predicen cuándo un usuario está listo para comprar, o los chatbots que detectan insatisfacción antes de que el cliente la exprese abiertamente.
El debate académico y tecnológico
La hipótesis de que la economía de la intención representa un nuevo paradigma está ampliamente respaldada, aunque existen matices sobre su alcance y riesgos. El artículo de Harvard Data Science Review es la referencia más crítica y exhaustiva sobre los peligros de la comercialización de la intención mediante IA generativa. Otras fuentes, como el reportaje de Fast Company y el análisis en Cambridge Independent, confirman que el cambio ya está en marcha y que los retos éticos y regulatorios serán centrales en los próximos años.
El debate se extiende a la gobernanza de los datos y la responsabilidad de las plataformas. ¿Quién controla las señales de intención? ¿Cómo se protege la autonomía del usuario? ¿Qué límites deben imponerse a la personalización algorítmica? Las respuestas a estas preguntas determinarán el futuro de la economía digital.
Perspectivas de futuro
La economía de la intención está aún en sus primeras etapas, pero su impacto será profundo y duradero. A medida que la IA generativa se integre en más aspectos de la vida cotidiana, la capacidad de anticipar y moldear intenciones será una fuente clave de poder económico y social.
Las posibles vías de evolución incluyen:
- Regulación y transparencia: Es probable que surjan nuevas normativas para proteger la privacidad, la autonomía y la equidad en el uso de señales de intención. La transparencia algorítmica será un requisito clave.
- Empoderamiento del usuario: Iniciativas inspiradas en la visión original de Doc Searls podrían devolver el control al usuario, permitiendo que exprese y gestione sus intenciones de forma proactiva.
- Innovación en servicios personalizados: La economía de la intención permitirá experiencias hiperpersonalizadas, pero exigirá un equilibrio entre utilidad y respeto a los derechos fundamentales.
Conclusión
La economía digital está evolucionando rápidamente: del simple “captar atención” al complejo “anticipar y modelar intención”. La IA generativa es el motor de este cambio, con un potencial inmenso y riesgos igualmente significativos para la autonomía, la privacidad y la democracia. El debate sobre cómo regular y supervisar este nuevo mercado de las motivaciones humanas apenas comienza, pero será decisivo para el futuro de la sociedad digital.