Suena a guion de ciencia ficción, pero no lo es: gobiernos, tribunales y organismos internacionales llevan ya varios años trabajando en ello, y no por precaución, sino como respuesta a algo que ya está ocurriendo. Bienvenidos a la era de los neuroderechos.
Neuralink nació en 2016, fundada por Elon Musk junto a un grupo de neurocientíficos e ingenieros, con un objetivo declarado en dos tiempos. A corto plazo: desarrollar interfaces cerebro-computadora capaces de tratar lesiones y enfermedades neurológicas graves, devolviendo la capacidad de comunicación a personas con parálisis o ELA. A largo plazo, el propio Musk lo ha dicho sin rodeos: lograr una "simbiosis" entre el cerebro humano y la inteligencia artificial, antes de que la brecha entre ambos se vuelva demasiado grande para cerrarla.
El primer paso de ese plan ya tiene nombre propio. En enero de 2024, un hombre llamado Noland Arbaugh, paralizado tras un accidente, recibió el primer implante de Neuralink (llamado Telepathy). Hoy es capaz de trabajar, leer y jugar, moviendo un cursor solo con la intención de hacerlo.
A principios de 2026 unas veinte personas contaban con el implante, dentro del ensayo clínico PRIME y la compañía (que en 2025 cerró una ronda de financiación de 650 millones de dólares con fondos como Sequoia Capital o Founders Fund) ha anunciado que este año entra en fase de producción industrial, con cirugías cada vez más automatizadas mediante robots quirúrgicos. Lo que hace pocos años era un relato de ciencia ficción, empieza a convertirse en infraestructura médica.
Pero lo más sorprendente no viene del bisturí. Viene de un casco.
Meta ha presentado Brain2Qwerty, un sistema capaz de reconstruir palabras y frases completas a partir de la actividad cerebral, sin necesidad de ningún implante quirúrgico. Basta con sensores externos que registran los campos magnéticos que genera el cerebro al pensar en escribir.
En paralelo, investigadores de los Laboratorios de Ciencias de la Comunicación de NTT, en Japón, liderados por el neurocientífico computacional Tomoyasu Horikawa, publicaron en noviembre de 2025 en Science Advances un sistema de mind captioning o "subtitulado mental". Entrenaron un modelo de IA con subtítulos de más de 2.000 vídeos para construir una representación semántica de su contenido y lo combinaron con otro modelo entrenado con resonancias magnéticas funcionales (fMRI) de personas que veían esos mismos vídeos. Al exponer a los participantes a vídeos nuevos, el sistema pudo generar frases descriptivas a partir de la actividad cerebral.
Neuroprivacidad en la ley
Los propios autores son claros en los límites: el sistema no lee la mente en sentido pleno y no accede a emociones ni ideas abstractas ajenas al contenido visual con el que fue entrenado. Aun así, el trabajo refuerza el debate sobre la necesidad de incorporar la neuroprivacidad a los marcos legales, al poderse tratar estos datos un activo más de la economía digital.
Un año después, en 2026, un equipo de la Academia China de Ciencias publicó un estudio con un objetivo similar: combinar electroencefalografía (EEG), magnetoencefalografía (MEG) y resonancia magnética funcional (fMRI) con modelos de lenguaje del tipo que hoy usan los asistentes conversacionales de IA, para traducir actividad cerebral en texto escrito. Su aportación más relevante fue analizar cómo podemos seguir avanzando hacia una interacción cerebro-computadora "más natural".
No es, por tanto, una carrera de un solo actor. Es una carrera global, y avanza en varios frentes a la vez: Estados Unidos, Japón, China. Todos compitiendo, en paralelo, por la misma frontera: la posibilidad de decodificar el pensamiento humano.
Conviene ser justos con la ciencia: hoy estos sistemas no leen ideas abstractas ni emociones complejas. Están entrenados para tareas muy concretas, como reconstruir palabras que alguien intenta escribir, describir lo que alguien ve. De hecho, hoy están pensados para ayudar a personas que de otra forma no podrían comunicarse. Pero el mismo mecanismo que devuelve autonomía a una persona paralizada es, técnicamente, el que mañana podría ir un paso más allá. La distancia entre "leer intención de movimiento" y "leer intención" a secas es, cada año, más corta.
Asimov lo intuyó en 1941
Isaac Asimov llevaba décadas de ventaja. En su relato "¡Mentiroso!", incluido en Yo, Robot, imaginó a Herbie, un robot que por un fallo de fabricación adquiere la capacidad de leer la mente humana.
La historia no es una fantasía tecnológica: es un ensayo sobre la responsabilidad moral de saber. Herbie termina colapsado, incapaz de sostener el peso de conocer los pensamientos ajenos y de decidir qué hacer con esa verdad. Asimov no estaba advirtiendo sobre la tecnología. Estaba advirtiendo sobre nosotros: sobre lo que haríamos si alguien (o algo) pudiese acceder a lo que pensamos.
Ese dilema, ochenta años después, empieza a dejar de ser literatura.
De leer la mente a predecir el delito
Hay un segundo salto, todavía más delicado: no solo leer lo que pensamos, sino anticipar lo que haremos. En Minority Report, Philip K. Dick imaginó un sistema capaz de detener un crimen antes de que ocurriera, castigando la intención en lugar del acto. La ficción resultaba perturbadora precisamente porque desplazaba la culpa del hecho a la posibilidad.
De nuevo Asimov, en su saga de Fundación, había planteado ya algo parecido, aunque con una salvedad importante. Su psicohistoria (la ciencia que permite a Hari Seldon predecir el futuro de la civilización) solo funciona a escala de galaxias y poblaciones enteras. Cuantas más personas, más fiable la predicción; a nivel individual, decía el propio Seldon, es inútil. Ni siquiera su ficción se atrevió a prometer que se pudiera predecir a una sola persona.
Hoy sí nos atrevemos. Y no por arrogancia, sino porque disponemos de algo que Asimov no imaginó: suficiente cantidad de datos de cada individuo como para intentarlo. Asimov necesitaba a toda una galaxia para predecir el futuro. Hoy basta con tu móvil.
El uso en cuerpos policiales y servicios de inteligencia
Los sistemas de predictive policing llevan más de una década utilizándose en cuerpos policiales de distintos países. PredPol, una de las herramientas pioneras desarrollada a partir de investigaciones de la UCLA, fue analizada en 2021 por una investigación conjunta de The Markup y Gizmodo, que examinó 5,9 millones de sus predicciones. El estudio observó que el sistema señalaba con mayor frecuencia zonas con una mayor proporción de residentes negros o latinos y una menor proporción de residentes blancos.
Sus críticos sostienen que este resultado puede deberse, al menos en parte, a que el algoritmo aprende de los registros policiales disponibles (delitos denunciados o detectados), unos datos influenciados por las decisiones históricas sobre dónde concentrar la vigilancia. Sus defensores responden que esas mismas zonas también registran, en muchos casos, mayores tasas reales de determinados delitos, por lo que el algoritmo estaría reflejando un patrón existente y no generándolo. ¿Cómo distinguir la existencia de un sesgo en los resultados? Esa es la clave.
Palantir, la empresa fundada en 2003 por Peter Thiel y Alex Karp con financiación inicial de In-Q-Tel, el fondo de inversión ligado a la CIA, siguió un enfoque distinto al de PredPol. En lugar de identificar zonas con mayor probabilidad de delito, su software analizaba personas concretas mediante el cruce de antecedentes policiales, vínculos sociales, direcciones, vehículos, actividad en redes sociales y otras fuentes de información para construir mapas de relaciones. En Nueva Orleans, la policía utilizó esta tecnología de forma confidencial entre 2012 y principios de 2018 para identificar a personas consideradas con mayor riesgo de cometer o sufrir actos de violencia en función de sus conexiones sociales.
En Los Ángeles, la misma empresa proporcionó herramientas similares a través del programa Operation LASER, hasta que un informe del inspector general policial llevó a su cierre en 2019, sin haber podido demostrar que redujera el delito.
Distintos servicios de inteligencia utilizan además procesamiento de lenguaje natural para rastrear discursos de radicalización en foros y redes. Aquí el problema es de otro tipo, y también puramente estadístico: estos sistemas buscan patrones lingüísticos asociados a un fenómeno real, pero se disparan los falsos positivos: hay muchísimas personas en redes expresando frustración o rabia retórica y no se están convirtiendo en terroristas. Ese desequilibrio de base es difícil de corregir por mucho que mejore el modelo.
El problema de fondo es el mismo que plantea Minority Report, solo que sin pantallas futuristas: ¿vigilamos o castigamos a alguien por lo que dice o piensa, antes de que llegue a actuar?
Pero también…si somos capaces de detener a un futuro pederasta antes de que ataque a un niño, ¿deberíamos hacerlo?
Los primeros pasos hacia la ley
Frente a todo esto, los neuroderechos no son una idea especulativa: ya tienen sentencias y proyectos de ley detrás. En 2023, la Corte Suprema de Chile falló contra la empresa Emotiv por vulnerar la integridad psíquica de un usuario al condicionar el acceso a sus propios datos cerebrales al pago de una suscripción. Fue la primera sentencia mundial sobre neurodatos, y estableció algo importante: la información derivada de la actividad cerebral merece un nivel de protección reforzado porque puede revelar aspectos extremadamente íntimos de la persona y afectar directamente a su integridad mental.
La creciente capacidad para inferir pensamientos y estados mentales exige reforzar los marcos de protección de la privacidad"
Desde entonces, el debate se ha ampliado. Se habla ya de cinco neuroderechos concretos: la privacidad mental, la identidad personal, el libre albedrío, el acceso equitativo a las neurotecnologías y la protección frente a la discriminación derivada del uso de datos cerebrales. Chile fue pionero al reconocer este ámbito en su Constitución, y México tramita una Ley General de Neuroderechos y Neurotecnologías.
En España, la Carta de Derechos Digitales ya contempla las neurotecnologías, la Agencia Española de Protección de Datos impulsa trabajos específicos sobre neurodatos y comunidades como Cantabria han comenzado a promover iniciativas legislativas en esta materia.
Al mismo tiempo, los propios investigadores que desarrollan técnicas para decodificar lenguaje a partir de la actividad cerebral advierten de que la creciente capacidad para inferir pensamientos y estados mentales exige reforzar los marcos de protección de la privacidad. Los neurodatos, señalan numerosos expertos, podrían convertirse en uno de los activos más sensibles de la economía digital.
Por qué nos concierne
No estamos ante una carrera tecnológica que podamos observar desde la barrera. Neuralink, Meta, los laboratorios japoneses y chinos avanzan mucho más rápido que los parlamentos. La buena noticia es que, a diferencia de otras veces, podemos llegar a tiempo.
Formo parte del Grupo de Expertos en Inteligencia Artificial y Derechos Digitales, y si algo tengo claro es que este es exactamente el tipo de debate que no podemos permitirnos empezar tarde. Herbie, el robot del relato de Asimov que podía leer el pensamiento, colapsó porque no supo qué hacer con lo que sabía.
Nosotros todavía tenemos la oportunidad de decidir.
O quizás no…
María del Acebo Sánchez-Macián es especialista en Inteligencia Artificial aplicada
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