La idea de que los datos personales son el nuevo petróleo se ha vuelto tan familiar que casi nadie la cuestiona. Las empresas los extraen, refinan y venden. Google, Meta y Amazon aparecen entonces como descubridores que encontraron un recurso sin valor previo. Construyeron la infraestructura necesaria y generaron riqueza donde antes no existía. El intercambio —servicios gratuitos a cambio de datos— parece razonable.

Este relato contiene verdad. Las plataformas crearon estructuras reales. Sus modelos resuelven problemas de información que ningún usuario podría abordar solo. Cuando una búsqueda sobre síntomas médicos devuelve resultados útiles, eso ocurre porque millones de búsquedas anteriores alimentaron la tendencia. Hay un componente colectivo en ese valor, aunque la ganancia final sea privada.

Sin embargo, esta versión deja fuera un punto ciego estructural. Basta mirar lo sucedido con las tierras comunales para reconocerlo.

Entre los siglos XVI y XVIII el Parlamento inglés aprobó los Enclosure Acts. Prometían mejorar la productividad mediante gestión privada. En la práctica cercaron y privatizaron millones de acres que comunidades rurales habían administrado colectivamente durante generaciones. Los campesinos perdieron derechos consuetudinarios de pastoreo, recolección de leña y pesca. No desaparecieron por ineficiencia. Desaparecieron porque la ley los declaró inexistentes y favoreció a los terratenientes.

El paralelo con los datos no es poético. Es estructural. Los datos personales los generamos nosotros mediante nuestro comportamiento, nuestras relaciones y nuestros miedos. Constituyen un bien colectivo en sentido técnico preciso. Los marcos legales que otorgan propiedad a quien captura el dato replican la misma lógica de cercamiento: convierten lo común en privado mediante una ficción jurídica. Los campesinos al menos veían las vallas. Nosotros ni eso.

Lo interesante es que aquellos comunes no eran caos de acceso libre. Los que sobrevivieron contaban con reglas locales claras sobre quién accedía, cuánto podía tomar, cómo se decidía y qué ocurría ante violaciones. Elinor Ostrom documentó estos casos durante décadas y demostró que los comunes bien gobernados no caen inevitablemente en la tragedia que predijo Hardin. Colapsan cuando se destruyen las instituciones que los sostienen. Exactamente lo que lograron los Enclosure Acts.

Las cooperativas de datos intentan reconstruir esas instituciones para el siglo XXI. No como metáfora, sino como arquitectura concreta. Los miembros acuerdan colectivamente qué datos aportan, bajo qué condiciones se comparten y cómo se distribuyen los beneficios. La cooperativa actúa como intermediario de confianza. Ningún actor externo obtiene acceso sin consentimiento del grupo.

Existen implementaciones reales. MIDATA en Suiza permite a ciudadanos agregar datos de salud y decidir colectivamente qué investigadores pueden usarlos y bajo qué reglas. Driver's Seat Cooperative en Estados Unidos recopila datos de conductores de plataformas y los negocia con ciudades, devolviendo valor a quienes los generan. Estos casos muestran que la arquitectura es viable.

Esa arquitectura enfrenta varios problemas al mismo tiempo. Verificar membresía y derechos de voto sin crear puntos centrales vulnerables. Controlar acceso de forma granular. Distribuir beneficios de manera transparente y auditable. Los diseños de identidad descentralizada y las pruebas de conocimiento cero ofrecen caminos parciales. Su integración real en estructuras cooperativas sigue siendo experimental. No existen estándares consolidados. No tengo claro cómo resolver la tensión entre capacidad de crecimiento y control local sin introducir nuevas fragilidades.

El debate sobre inteligencia artificial evita sistemáticamente la pregunta que más importa. Se centra en capacidades técnicas y plazos para supuestas AGI. Ignora quién posee los datos que entrenan esos modelos. Los grandes modelos son, literalmente, destilaciones de trabajo intelectual colectivo humano: textos escritos por personas que nunca consintieron ese uso, imágenes creadas por fotógrafos que no recibieron compensación. Si los datos son el combustible, el cercamiento digital no es historia. Ocurre ahora, a escala planetaria.

Analistas que siguen este espacio advierten que sin marcos legales sólidos las cooperativas pueden ser absorbidas o copiadas por las plataformas dominantes. Una gran empresa podría lanzar su propia versión de fachada, adoptar el lenguaje del fortalecimiento colectivo sin ceder control real. El riesgo de lavado de imagen es estructural. Ya ocurrió con otras iniciativas comunitarias.

Aun así, la memoria institucional de cómo funcionaban los comunes sobrevivió a los cercamientos. Persistió en lugares que mantuvieron sus reglas locales. Eso es precisamente lo que los marcos de cooperativismo de plataformas buscan codificar ahora: en protocolos y estatutos que hagan técnicamente difícil, no solo ilegal, que un actor centralizado capture el valor.

Curiosamente, las cooperativas de datos más sólidas no comenzaron como proyectos tecnológicos. Surgieron de comunidades con problemas concretos de gobernanza. Pacientes frustrados por no controlar sus propios registros médicos. Conductores que querían entender cómo los algoritmos decidían sus ingresos. La tecnología llegó después, al servicio de una necesidad ya articulada.

Los Enclosure Acts se extendieron a lo largo de doscientos años. El cercamiento digital lleva apenas unas décadas.

¿Elegiremos esta vez construir las instituciones que protejan los comunes antes de que desaparezcan del todo?