Si el capitalismo de vigilancia entra en el garaje

Hoy en día, el foco en el automóvil está en la batería. La opinión pública debate las condiciones de la transición de los motores de combustión interna a los eléctricos. Sin embargo, la verdadera transformación está ocurriendo en los procesos de recopilación, procesamiento y transferencia de datos. Porque el automóvil ya no es solo un medio de transporte; ha ido más allá de los parámetros técnicos como la velocidad, la ruta y el frenado, y ha evolucionado hacia una red de sensores que mide la atención, el comportamiento y las preferencias del conductor. Esta red no solo funciona para la seguridad, sino también para nuevos modelos de negocio, tarificación de seguros y sistemas de puntuación algorítmica. Es decir, el tema ya no es solo el motor, sino la propiedad de los datos y las nuevas relaciones de poder que surgen de ellos.

DE LA TELEMETRÍA AL COMPORTAMIENTO

El automóvil ya recopilaba datos anteriormente, pero se limitaba principalmente al control del motor, el diagnóstico de averías o una telemetría simple. El automóvil de la era de los datos, en cambio, monitorea el comportamiento del conductor, su ruta, su nivel de atención y otros dispositivos conectados; recopila datos de comportamiento, ubicación/ruta, percepción y del habitáculo.

La mayor parte de los datos se recopila por motivos de seguridad; el mantenimiento de carril, el frenado de emergencia o el funcionamiento de la conducción autónoma dependen de ello. Sin embargo, la seguridad en la automoción ya no es el objetivo, sino un beneficio secundario. El valor surge cuando los datos se convierten en un modelo de negocio. El conductor genera los datos, el automóvil los empaqueta y procesa, y los transforma en valor económico. Además, el conductor a menudo no sabe qué se está recopilando, no puede ver qué se está procesando y no recibe una parte del valor añadido resultante.

En este punto surge la pregunta de 'quién es dueño de qué'. El fabricante dice: "Yo desarrollé el automóvil, la telemetría es mía". El conductor cree que los datos le pertenecen. Las compañías de seguros, por su parte, pueden solicitar datos de comportamiento para la tarificación. Esta es la puesta en marcha del excedente conductual del que hablaba Zuboff, es decir, que los datos brutos dejen de ser un 'registro del pasado' para convertirse en una 'predicción del futuro'. Porque el valor económico ya no reside en los datos en sí, sino en la previsión que se extrae de ellos. En el ecosistema automotriz, esto significa la creación de modelos sobre cómo se comportará el conductor en el futuro:

• Los datos de ruta, aceleración y frenado brusco se reflejan en la evaluación de las primas de seguros.

• Los datos de atención permiten activar los sistemas de seguridad.

• El comportamiento del conductor puede afectar las condiciones de crédito y financiación.

• Se predice qué conductor pagará por qué función.

• Se analiza qué segmento de usuarios generará ingresos basados en software.

• Se mide qué perfil de uso es apto para ventas adicionales (upselling).

• Los conductores que utilizan ciertas rutas a determinadas horas pueden estar expuestos a ofertas comerciales.

• Las intensidades de uso regional determinan la planificación de la red de servicios.

Las previsiones no solo determinan la tarificación, sino que, en el futuro, pueden determinar los servicios a los que accede el conductor, las condiciones del seguro e incluso los protocolos de seguridad. En resumen, el futuro del conductor depende de cómo se interpreten sus datos de comportamiento en los modelos de predicción.

Este panorama es la versión adaptada del capitalismo de vigilancia a la automoción. Los primeros ejemplos del modelo se discutieron en las plataformas de redes sociales; hoy se trasladan a la automoción. La diferencia crítica entre las redes sociales y la automoción radica en el medio: las redes sociales eran un entorno de comunicación basado en la participación voluntaria, mientras que el automóvil es una herramienta integrada en nuestra vida cotidiana. Por lo tanto, la participación ya no es una elección de plataforma, sino una necesidad infraestructural; la generación de datos es más un resultado conductual que una actividad comunicativa.

REGULACIÓN: LA TECNOLOGÍA VA POR DELANTE, EL DERECHO CORRE DETRÁS

Cuando los datos comienzan a generar poder económico, el marco legal se vuelve inevitable. En Europa, el RGPD y, especialmente, la Ley de Datos (Data Act) establecen el terreno común. En Turquía, la KVKK (Ley de Protección de Datos Personales) traza el marco. En EE. UU., la regulación avanza a nivel estatal y, dado que el lobby de las empresas tecnológicas es fuerte, es difícil lograr unidad en la automoción. En resumen, el panorama global es fragmentado.

La entrada en vigor de la Ley de Datos es importante para los datos automotrices porque la regulación permite el acceso de terceros a los datos de las máquinas. Esto debilita el ecosistema del fabricante de vehículos, mientras aumenta la competencia en el mercado de mantenimiento y reparación. En el lado de los seguros, vincular el comportamiento de conducción a la prima puede convertir la propiedad de los datos en poder de tarificación. Es decir, los datos de comportamiento se vuelven determinantes sobre los costes de mantenimiento, las primas de seguros, la variedad de servicios y la rentabilidad posventa del sector. En resumen, los datos ya no son un resultado técnico; son un recurso estratégico que influye en la ventaja competitiva y la distribución de ingresos.

TESLA, BMW Y BYD

Si analizamos la transformación a través de los ejemplos de Tesla, BMW y BYD:

Tesla es el pionero del modelo de conducción autónoma centrado en los datos. Se recopilan y procesan datos brutos de las cámaras a través de la flota de vehículos, y se actualizan los modelos de conducción autónoma. Con la cámara interior, se realiza un seguimiento de la atención del conductor. El comportamiento del vehículo puede modificarse de forma remota mediante actualizaciones del piloto automático. Además, la compañía de seguros de Tesla convierte el comportamiento de conducción en una puntuación de riesgo y determina la prima.

BMW representa el modelo de ecosistema cerrado + suscripción. Algunas funciones técnicas y de confort se bloquean mediante software y se desbloquean con una suscripción mensual. Aquí cambia el principio de propiedad: el conductor posee el hardware, pero no tiene derecho de acceso a la función. Este es un modelo que cambia el flujo de ingresos del automóvil después de la venta según el comportamiento del usuario: el margen se crea a partir del software, no del metal.

BYD, por su parte, es el representante del ecosistema de datos respaldado por el Estado en China. La flota genera un gran fondo de datos que mide conjuntamente el comportamiento de conducción, la ruta, el ciclo de carga y el consumo de energía. Estos datos no solo se conectan a previsiones comerciales (mantenimiento predictivo, optimización de flotas, planificación de infraestructura de carga), sino también a procesos de toma de decisiones a escala urbana. Así, los datos de comportamiento se convierten en un insumo infraestructural. El usuario es incluido en los modelos de predicción a partir de los datos que genera; la previsión guía tanto el diseño de servicios de la empresa como la planificación urbana del Estado. En el modelo de BYD, la vigilancia funciona de manera colectiva e infraestructural más allá de la individualidad; esto expande el capitalismo de vigilancia desde el ámbito de las plataformas a la escala de la ciudad.

Estos tres ejemplos señalan la misma ruptura: el poder ya no se acumula en la cadena de producción, sino en la cadena de datos.

Aunque a corto plazo el debate parece avanzar bajo el título de '¿eléctrico o de combustión interna?', la verdadera transformación determinante no ocurrirá en la batería, sino en los datos. Porque en la automoción, el valor ya no se genera a partir del hardware, sino de la capacidad de predicción:

• El comportamiento de conducción se vincula a la tarificación de seguros,

• El ciclo de uso a la planificación de mantenimiento y reparación,

• Los hábitos de ruta a las ofertas comerciales,

• Los datos de atención y del habitáculo a los protocolos de seguridad,

• Y el perfil de uso a los modelos de suscripción y bloqueo de funciones.

Por lo tanto, la pregunta real es: ¿quién es el dueño de estos datos, quién es el que toma las decisiones, quién es el ganador? La respuesta a esta pregunta determinará no solo el debate sobre la propiedad, sino también los modelos de riesgo, las condiciones de financiación, la competencia de las redes de mantenimiento y cómo se repartirán los ingresos basados en software.

El volante puede permanecer en manos del conductor por un tiempo más, pero el poder económico se establecerá sobre los datos.