WEBVTT - Una maquinaria invisible: el poder de las Big Tech en América Latina

0:00:00.920 --> 0:00:04.220
<v Speaker 1>Antes de empezar, queremos recordarte que seguimos en campaña de

0:00:04.290 --> 0:00:07.670
<v Speaker 1>donación hasta el 31 de diciembre. Así que si no has

0:00:07.710 --> 0:00:10.650
<v Speaker 1>tenido la oportunidad de apoyarnos, este es un gran momento.

0:00:11.210 --> 0:00:13.410
<v Speaker 1>En el hilo creemos en el valor del buen periodismo,

0:00:13.430 --> 0:00:17.669
<v Speaker 1>ese que profundiza, que da contexto, que busca explicar de

0:00:17.730 --> 0:00:20.850
<v Speaker 1>manera clara lo que pasa en nuestra región. Pero ese

0:00:20.890 --> 0:00:24.529
<v Speaker 1>periodismo es costoso y requiere mucho esfuerzo y cuidado. Si

0:00:24.590 --> 0:00:28.350
<v Speaker 1>llevas tiempo escuchándonos y valoras el trabajo que hacemos, este

0:00:28.370 --> 0:00:29.660
<v Speaker 1>es el momento de apoyarnos.

0:00:30.310 --> 0:00:34.300
<v Speaker 2>Además, esta semana logramos algo muy especial. Gracias al esfuerzo

0:00:34.380 --> 0:00:38.019
<v Speaker 2>de un grupo de donantes, podremos triplicar cada aporte que

0:00:38.080 --> 0:00:44.159
<v Speaker 2>nos hagas hasta completar 20 mil dólares. Si, por ejemplo, nos donas 30, recibiremos 90.

0:00:44.000 --> 0:00:49.940
<v Speaker 2>Entra a elhilo.audio-donar. No importa el tamaño de tu aporte,

0:00:50.140 --> 0:00:53.060
<v Speaker 2>todo cuenta. Mil gracias. Y si ya lo hiciste, por

0:00:53.140 --> 0:00:56.240
<v Speaker 2>favor envíale este link a tus personas cercanas para que

0:00:56.280 --> 0:01:03.950
<v Speaker 2>también nos apoyen. Recuerda, elhilo.audio-donar. Gracias por apoyar el periodismo independiente.

0:01:04.490 --> 0:01:05.210
<v Speaker 2>Aquí el episodio.

0:01:11.410 --> 0:01:15.320
<v Speaker 1>Bienvenidos a El Hilo, un podcast de Radioambulante Estudios. Soy

0:01:15.360 --> 0:01:19.400
<v Speaker 2>Eliezer

0:01:19.420 --> 0:01:21.960
<v Speaker 1>Budasov. Y yo soy Silvia Viñas. Entre finales de 2024 y

0:01:22.000 --> 0:01:24.959
<v Speaker 1>mediados de 2025, en Colombia y en Brasil se frenaron dos

0:01:25.040 --> 0:01:28.340
<v Speaker 1>regulaciones clave que ponían el foco en las redes sociales.

0:01:28.740 --> 0:01:33.130
<v Speaker 3>He presentado una proposición de eliminación a este artículo. pues

0:01:33.670 --> 0:01:35.890
<v Speaker 3>raya con la censura.

0:01:36.240 --> 0:01:38.720
<v Speaker 4>Estas dos iniciativas, un artículo y un proyecto de ley,

0:01:38.860 --> 0:01:43.660
<v Speaker 4>buscaban reducir el impacto que las plataformas pueden tener en

0:01:43.680 --> 0:01:44.319
<v Speaker 4>la salud mental de los

0:01:44.340 --> 0:01:55.010
<v Speaker 2>menores o en la democracia. Cuesta pensar que alguien pueda

0:01:55.030 --> 0:01:58.570
<v Speaker 2>oponerse a proteger cosas así, pero el intento de poner

0:01:58.670 --> 0:02:03.000
<v Speaker 2>límites a los contenidos en línea afecta directamente los intereses

0:02:03.090 --> 0:02:05.750
<v Speaker 2>de un puñado de empresas que se han vuelto un

0:02:05.830 --> 0:02:07.940
<v Speaker 2>poder en sí mismo alrededor del mundo.

0:02:08.660 --> 0:02:11.419
<v Speaker 1>La forma en la que se frenaron estas regulaciones dejó

0:02:11.460 --> 0:02:14.120
<v Speaker 1>en claro que en los dos países hubo acciones coordinadas

0:02:14.240 --> 0:02:19.620
<v Speaker 1>para cambiar voluntades, intervenir en procesos institucionales o construir narrativas

0:02:19.639 --> 0:02:24.450
<v Speaker 1>que favorecían a las grandes compañías tecnológicas. Una investigación multinacional

0:02:24.550 --> 0:02:28.170
<v Speaker 1>liderada por el medio brasileño Agencia Pública y el Centro

0:02:28.210 --> 0:02:33.010
<v Speaker 1>Latinoamericano de Investigación Periodística, el CLIP, ha hecho visibles alguna

0:02:33.060 --> 0:02:36.260
<v Speaker 1>de estas estrategias y el desafío que supone para nuestros

0:02:36.320 --> 0:02:39.040
<v Speaker 1>países enfrentar un poder como el de las Big Tech.

0:02:39.740 --> 0:02:42.640
<v Speaker 2>Hoy,¿ cómo opera una red de lobby que busca influir

0:02:42.680 --> 0:02:45.940
<v Speaker 2>en la política nacional y reducir las regulaciones a las

0:02:45.980 --> 0:02:59.139
<v Speaker 2>grandes tecnológicas en América Latina? Es 12 de diciembre de 2025. CC

0:02:59.160 --> 0:03:00.510
<v Speaker 2>por Antarctica Films Argentina

0:03:12.840 --> 0:03:16.100
<v Speaker 5>En el último debate en el Senado nos quitaron ese

0:03:16.160 --> 0:03:20.700
<v Speaker 5>elemento que traía de sanciones frente a contenidos que afectaban

0:03:20.740 --> 0:03:27.340
<v Speaker 5>la salud mental con el argumento de ir en contra

0:03:27.520 --> 0:03:28.820
<v Speaker 5>de la libre expresión.

0:03:29.600 --> 0:03:33.850
<v Speaker 2>Están escuchando a la congresista colombiana Olga Lucía Velázquez durante

0:03:33.870 --> 0:03:36.170
<v Speaker 2>una entrevista que le hicieron en junio de este año.

0:03:36.770 --> 0:03:38.730
<v Speaker 2>Ella es una de las autoras de un proyecto de

0:03:38.810 --> 0:03:41.910
<v Speaker 2>ley de salud mental, una de las regulaciones que mencionamos

0:03:41.930 --> 0:03:45.600
<v Speaker 2>al comienzo de este episodio. Ese proyecto tenía un artículo,

0:03:45.860 --> 0:03:50.260
<v Speaker 2>el número 8. Buscaba sancionar a las plataformas sin cumplían códigos

0:03:50.300 --> 0:03:54.700
<v Speaker 2>de conducta establecidos por la Comisión Reguladora de Comunicaciones de Colombia,

0:03:55.080 --> 0:03:55.840
<v Speaker 2>la CRC.

0:03:56.610 --> 0:03:59.790
<v Speaker 1>Este artículo provocó el despliegue de una maquinaria de lobistas

0:03:59.830 --> 0:04:03.220
<v Speaker 1>de parte de las grandes tecnológicas, como Meta, cuyo fin

0:04:03.440 --> 0:04:08.240
<v Speaker 1>era suavizar la regulación. De pronto, algunos legisladores empezaron a

0:04:08.280 --> 0:04:11.560
<v Speaker 1>hablar en defensa de lo que llamaron las múltiples partes

0:04:11.660 --> 0:04:13.040
<v Speaker 1>interesadas en Internet.

0:04:13.700 --> 0:04:16.919
<v Speaker 3>Una cantidad de gremios que están solicitando que se elimine

0:04:16.940 --> 0:04:22.500
<v Speaker 3>el artículo 8.¿ Por qué? Afectación a la libertad de expresión.

0:04:23.080 --> 0:04:25.300
<v Speaker 3>La posibilidad de que un solo actor como la CRS

0:04:25.360 --> 0:04:28.200
<v Speaker 3>intervenga en contenidos digitales podría derivar en decisiones que no

0:04:28.310 --> 0:04:31.310
<v Speaker 3>tengan en cuenta las múltiples partes interesadas en Internet.

0:04:32.070 --> 0:04:34.290
<v Speaker 2>La ley se considera un hito histórico en Colombia por

0:04:34.470 --> 0:04:37.710
<v Speaker 2>su alcance en salud mental y terminó siendo aprobada en

0:04:37.770 --> 0:04:41.210
<v Speaker 2>su mayor parte. Pero en el camino sacrificó algo importante,

0:04:41.620 --> 0:04:45.480
<v Speaker 2>proteger a niños, niñas y adolescentes de contenidos nocivos en

0:04:45.680 --> 0:04:48.950
<v Speaker 2>plataformas digitales. En cambio, dejó en manos de las grandes

0:04:49.010 --> 0:04:53.460
<v Speaker 2>compañías tecnológicas, las Big Tech, una función reguladora en la que,

0:04:53.600 --> 0:04:57.480
<v Speaker 2>para los autores del proyecto, era necesaria la participación del Estado.

0:04:58.279 --> 0:05:01.940
<v Speaker 1>En Brasil pasó algo similar. Las Big Tech consiguieron frenar

0:05:01.980 --> 0:05:04.900
<v Speaker 1>un proyecto de ley que buscaba regular a plataformas digitales

0:05:05.000 --> 0:05:10.100
<v Speaker 1>como Facebook, Instagram y Google. Les exigían mayor responsabilidad y

0:05:10.160 --> 0:05:13.239
<v Speaker 1>transparencia después del asalto a los tres poderes que llevaron

0:05:13.279 --> 0:05:17.600
<v Speaker 1>adelante los seguidores del expresidente Jair Bolsonaro. que este año

0:05:17.920 --> 0:05:21.580
<v Speaker 1>fue condenado a 27 años de cárcel por un complot golpista.

0:05:21.620 --> 0:05:22.040
<v Speaker 1>Para

0:05:22.100 --> 0:05:24.980
<v Speaker 6>entender cómo funciona esta operación de lobby y presión política,

0:05:25.160 --> 0:05:28.830
<v Speaker 6>conversamos con Natalia Viana, periodista brasileña y cofundadora del medio

0:05:28.850 --> 0:05:29.589
<v Speaker 6>Agencia Pública.

0:05:44.650 --> 0:05:48.740
<v Speaker 2>Ellas y el CLIP trabajaron juntos en una investigación transnacional

0:05:48.750 --> 0:05:51.700
<v Speaker 2>y muy amplia sobre las Big Tech y su red

0:05:51.740 --> 0:05:52.500
<v Speaker 2>de influencias.

0:05:53.820 --> 0:05:57.600
<v Speaker 1>Ustedes le llamaron la mano invisible y de alguna forma

0:05:57.740 --> 0:06:02.420
<v Speaker 1>el trabajo que hacen ustedes es hacerla visible. Pero para empezar,¿

0:06:03.140 --> 0:06:07.820
<v Speaker 1>puedes contarnos un poco primero quiénes conforman este grupo de

0:06:07.900 --> 0:06:09.370
<v Speaker 1>empresas multimillonarias?

0:06:10.260 --> 0:06:13.119
<v Speaker 7>Bueno, para empezar,¿ qué son las Big Tech? Big Tech

0:06:13.160 --> 0:06:17.220
<v Speaker 7>es un término un poco más amplio que hablan de

0:06:17.300 --> 0:06:21.660
<v Speaker 7>empresas que son como únicas en la historia del capitalismo

0:06:21.720 --> 0:06:28.729
<v Speaker 7>que lograron tener una rentabilidad y un lucro pero altísimo

0:06:28.750 --> 0:06:34.250
<v Speaker 7>y que también lograron controlar la gran parte de lo

0:06:34.290 --> 0:06:38.060
<v Speaker 7>que es la economía digital. Entonces hay cinco o seis

0:06:38.140 --> 0:06:42.160
<v Speaker 7>grandes hermanas que se dice que son la Amazon, la

0:06:42.240 --> 0:06:47.099
<v Speaker 7>Meta de Facebook, Instagram y WhatsApp, la Alphabet de Google.

0:06:47.660 --> 0:06:52.120
<v Speaker 7>Entre ellas está también la Apple. Aquí en Latinoamérica tenemos

0:06:52.230 --> 0:06:56.110
<v Speaker 7>Mercado Libre, que es gigante, así como la Happy.

0:06:56.610 --> 0:07:00.210
<v Speaker 2>Pero también están otras que recientemente han entrado a esta categoría,

0:07:00.470 --> 0:07:04.230
<v Speaker 2>como TikTok y OpenAI, que es la dueña de ChatGPT.

0:07:05.060 --> 0:07:13.010
<v Speaker 7>Se habla mucho como se habla del big oil o

0:07:13.030 --> 0:07:14.100
<v Speaker 7>big food, son las mayores de la industria tecnológica

0:07:14.290 --> 0:07:19.830
<v Speaker 1>Recién mencionabas esto de que han logrado controlar, digamos, o

0:07:19.910 --> 0:07:24.980
<v Speaker 1>poseer la mayor parte de la economía digital. Eso que

0:07:25.040 --> 0:07:29.560
<v Speaker 1>vos estás hablando de nunca se había tenido esta magnitud

0:07:29.580 --> 0:07:34.180
<v Speaker 1>de empresas dentro del capitalismo global.¿ Cuál es el peso económico,

0:07:34.300 --> 0:07:38.000
<v Speaker 1>social y político que tienen estas empresas en el mundo,

0:07:38.080 --> 0:07:39.550
<v Speaker 1>pero sobre todo en América Latina?

0:07:40.290 --> 0:07:44.790
<v Speaker 7>Bueno, yo creo que algunas características de este sector económico

0:07:44.810 --> 0:07:48.060
<v Speaker 7>que son únicos en la historia son Pero ese es

0:07:48.100 --> 0:07:52.020
<v Speaker 7>un factor. Hay otro factor que es la extrema concentración

0:07:52.550 --> 0:07:55.630
<v Speaker 7>de los mercados. Y eso sí replica en todo el

0:07:55.710 --> 0:07:59.030
<v Speaker 7>mundo y en cada país. Entonces, si tú miras, por ejemplo,

0:07:59.050 --> 0:08:04.090
<v Speaker 7>el control del mercado de búsquedas, el control del mercado

0:08:04.150 --> 0:08:07.830
<v Speaker 7>de chats, el control del mercado de redes sociales, el

0:08:08.010 --> 0:08:13.470
<v Speaker 7>control del mercado de streamers, de podcast, etcétera, etcétera, también

0:08:13.490 --> 0:08:25.920
<v Speaker 7>son casi todos o casi Google

0:08:26.820 --> 0:08:30.260
<v Speaker 8>es un monopolio, así lo ha sentenciado un tribunal federal

0:08:30.320 --> 0:08:34.350
<v Speaker 8>de Washington. Asegura que el buscador controla el 90% de

0:08:34.540 --> 0:08:37.270
<v Speaker 8>las búsquedas en Estados Unidos y que se ha dejado

0:08:37.330 --> 0:08:40.010
<v Speaker 8>millones de dólares en contratos de exclusividad.

0:08:40.570 --> 0:08:44.429
<v Speaker 7>En todos los países, esas empresas tienen el mismo poder.

0:08:44.830 --> 0:08:48.890
<v Speaker 7>Y este poder es el poder de determinar las conversaciones

0:08:49.110 --> 0:08:50.010
<v Speaker 7>entre las personas.

0:08:52.390 --> 0:08:56.439
<v Speaker 1>Claro. Justo en los últimos años, pero sobre todo, digamos,

0:08:57.520 --> 0:09:00.920
<v Speaker 1>en los años recientes, hemos visto como algunas de las

0:09:00.960 --> 0:09:05.260
<v Speaker 1>principales figuras de los CEOs de estas empresas tienen un

0:09:05.300 --> 0:09:08.770
<v Speaker 1>papel relevante dentro de los círculos del poder político, ¿no?

0:09:09.750 --> 0:09:13.150
<v Speaker 1>la más clara es cómo la hemos visto en la

0:09:13.210 --> 0:09:17.390
<v Speaker 1>relación entre los CEOs y Donald Trump durante su nuevo gobierno.

0:09:18.110 --> 0:09:21.069
<v Speaker 1>Desde ir a su toma de posesión hasta reunirse a

0:09:21.190 --> 0:09:22.490
<v Speaker 1>cenar en la Casa Blanca.

0:09:22.910 --> 0:09:30.189
<v Speaker 9>Allí estaban Mark Zuckerberg, Bill

0:09:30.410 --> 0:09:33.490
<v Speaker 10>Gates y Tim Cook, entre otros.

0:09:33.870 --> 0:09:36.710
<v Speaker 9>Esta cena es el ejemplo más reciente de un delicado

0:09:36.790 --> 0:09:39.710
<v Speaker 9>cortejo bidireccional entre Trump y los líderes

0:09:39.870 --> 0:09:50.200
<v Speaker 10>tecnológicos.

0:09:50.370 --> 0:09:53.180
<v Speaker 1>Cuál es esta dinámica de las Big Tech con los

0:09:53.220 --> 0:09:57.080
<v Speaker 1>gobiernos de América Latina?¿ Cómo se mueven en estas aguas?

0:09:57.880 --> 0:10:04.520
<v Speaker 7>Hay actuaciones distintas en distintos países. En general, casi todas

0:10:04.679 --> 0:10:09.929
<v Speaker 7>esas Big Tech no dan atención, no tienen oficinas, no

0:10:10.130 --> 0:10:14.130
<v Speaker 7>tienen gente en los países. Entonces, de hecho, tratan a

0:10:14.170 --> 0:10:18.690
<v Speaker 7>los latinoamericanos, incluso a los gobiernos latinoamericanos como latinoamericanos, como

0:10:18.730 --> 0:10:24.070
<v Speaker 7>una segunda clase. Así que. Actúan de manera muy fuerte

0:10:24.090 --> 0:10:29.189
<v Speaker 7>siempre que hay leyes que de hecho van contra sus intereses,

0:10:29.350 --> 0:10:35.160
<v Speaker 7>pero actúan mucho por asociaciones transnacionales. Entonces hay asociaciones como

0:10:35.260 --> 0:10:41.100
<v Speaker 7>la ALAI, que es la Asociación Latinoamericana de Internet. Podríamos

0:10:41.160 --> 0:10:44.580
<v Speaker 2>decir que la ALAI es una alianza clave de empresas

0:10:44.660 --> 0:10:48.080
<v Speaker 2>tecnológicas que opera como una de las principales herramientas de

0:10:48.179 --> 0:10:52.360
<v Speaker 2>lobby o influencia para estas corporaciones en la región. Natalia

0:10:52.400 --> 0:10:55.300
<v Speaker 2>nos explicó que la ALAI actúa en varios países al

0:10:55.580 --> 0:11:00.000
<v Speaker 2>mismo tiempo. Ellos dicen no representar los intereses de ninguna tecnológica,

0:11:00.450 --> 0:11:03.670
<v Speaker 2>pero investigaciones como las que hizo CLIP demuestran lo contrario.

0:11:03.990 --> 0:11:08.670
<v Speaker 7>Entonces, si tú miras el tipo, el presidente, el representante

0:11:08.690 --> 0:11:13.260
<v Speaker 7>de ALAI va para muchos congresos para actuar. En el

0:11:13.320 --> 0:11:16.140
<v Speaker 7>caso de Brasil es diferente, porque Brasil es uno de

0:11:16.200 --> 0:11:23.859
<v Speaker 7>los mayores mercados de las big tech, entonces Facebook, Instagram, Whatsapp, etc.

0:11:23.900 --> 0:11:28.260
<v Speaker 7>Entonces para Brasil hay toda una operación mucho más robusta.

0:11:28.720 --> 0:11:32.620
<v Speaker 1>Por ejemplo, en Brasil, un medio que participó en la investigación,

0:11:33.140 --> 0:11:36.850
<v Speaker 1>Núcleo Jornalismo, identificó que Meta es la empresa con más

0:11:36.890 --> 0:11:40.890
<v Speaker 1>profesionales en las áreas de políticas públicas o relaciones gubernamentales.

0:11:41.570 --> 0:11:45.030
<v Speaker 1>Se identificaron entre 19 y 75 nombres en el país.

0:11:45.460 --> 0:11:50.740
<v Speaker 7>Pero son 74 funcionarios de las Big Tech, además de escritorios

0:11:50.780 --> 0:11:55.380
<v Speaker 7>de lobby, además de asociaciones, además de gente que son

0:11:55.480 --> 0:11:58.640
<v Speaker 7>cooptadas o que hablan sobre sus intereses, etc. Y ese

0:11:58.679 --> 0:12:00.300
<v Speaker 7>es un grupo muy grande. Eso en Brasil.

0:12:01.360 --> 0:12:05.440
<v Speaker 2>Hay otros casos también, como México, donde funcionarios y lobistas

0:12:05.730 --> 0:12:08.690
<v Speaker 2>están abriendo puertas a las grandes tecnológicas para que puedan

0:12:08.750 --> 0:12:12.250
<v Speaker 2>instalar centros de datos en el estado de Querétaro. Estos

0:12:12.290 --> 0:12:16.590
<v Speaker 2>centros son enormes almacenes que albergan miles de equipos funcionando

0:12:16.690 --> 0:12:19.489
<v Speaker 2>día y noche y consumen millones de litros de agua

0:12:19.510 --> 0:12:22.150
<v Speaker 2>a diario. Y es el caso de Chile, donde ya

0:12:22.190 --> 0:12:25.359
<v Speaker 2>hay 49 de estos centros y hay planes para abrir más.

0:12:25.380 --> 0:12:28.340
<v Speaker 2>Hace un par de semanas publicamos un episodio sobre esto.

0:12:29.500 --> 0:12:33.000
<v Speaker 1>Todo esto, además, en un contexto donde se mezcla con

0:12:33.040 --> 0:12:36.620
<v Speaker 1>la geopolítica y los intereses no solo de estas grandes compañías,

0:12:37.110 --> 0:12:38.510
<v Speaker 1>sino también de Estados Unidos.

0:12:39.230 --> 0:12:44.510
<v Speaker 7>Para mí es un tema muy interesante que las tecnológicas

0:12:44.790 --> 0:12:47.530
<v Speaker 7>hayan se acercado tanto a Trump y que, por otro lado,

0:12:47.809 --> 0:12:52.809
<v Speaker 7>Trump esté utilizando la defensa de las empresas tecnológicas contra

0:12:52.830 --> 0:12:57.320
<v Speaker 7>la regulación como uno de los principales ejes en negociación

0:12:58.200 --> 0:12:59.720
<v Speaker 7>con todos los países del mundo,

0:13:00.020 --> 0:13:03.340
<v Speaker 2>con amenazas. En septiembre, Trump anunció que va a aplicar

0:13:03.360 --> 0:13:07.160
<v Speaker 2>aranceles y a restringir las exportaciones a cualquier país que

0:13:07.460 --> 0:13:08.970
<v Speaker 2>regule a sus tecnológicas.

0:13:10.110 --> 0:13:14.329
<v Speaker 7>Eso demuestra que esta es la mayor batalla mundial y

0:13:15.150 --> 0:13:19.390
<v Speaker 7>que ellos están ahora adentro del gobierno, cerca del gobierno

0:13:19.630 --> 0:13:21.910
<v Speaker 7>para que se impida la regulación.

0:13:24.890 --> 0:13:26.510
<v Speaker 1>Hacemos una pausa y volvemos.

0:13:37.610 --> 0:13:38.770
<v Speaker 2>Estamos de vuelta en el hilo

0:13:39.390 --> 0:13:42.990
<v Speaker 1>Muchas de las estrategias que utilizan estas empresas cuando las

0:13:43.050 --> 0:13:46.790
<v Speaker 1>mencionas hacen acordar un poco a las que solían usar

0:13:46.809 --> 0:13:51.050
<v Speaker 1>las tabacaleras o las grandes empresas de bebidas alcohólicas que

0:13:51.890 --> 0:13:56.390
<v Speaker 1>mezclaban un poco esto del lobismo, la compra de influencias,

0:13:56.410 --> 0:14:02.479
<v Speaker 1>estudios o análisis no del todo objetivos. Pero de lo

0:14:02.500 --> 0:14:04.820
<v Speaker 1>que cuentas y de lo que habla la investigación pareciera

0:14:04.840 --> 0:14:09.099
<v Speaker 1>que las Big Tech lo potencian, ¿no? Es como esto recargado.¿

0:14:09.880 --> 0:14:12.850
<v Speaker 1>Puedes explicarnos un poco en qué se diferencia de las

0:14:12.910 --> 0:14:16.970
<v Speaker 1>dinámicas que han establecido otras industrias en el pasado?

0:14:17.910 --> 0:14:21.930
<v Speaker 7>El simple hecho de que tienen mucha más plata, pero mucha,

0:14:21.990 --> 0:14:25.620
<v Speaker 7>mucha plata. Como yo te conté, se vuelven el grupo

0:14:25.640 --> 0:14:29.260
<v Speaker 7>más poderoso del lobby en muchos países, incluso en Estados

0:14:29.300 --> 0:14:32.540
<v Speaker 7>Unidos y en Europa. y también en nuestros países, es

0:14:32.600 --> 0:14:37.180
<v Speaker 7>un hecho, a decir, relevante por sí mismo. Pero las

0:14:37.280 --> 0:14:45.729
<v Speaker 7>Big Tech pueden potencializar su poder de negociación porque hoy

0:14:45.830 --> 0:14:50.430
<v Speaker 7>día los políticos necesitan de las Big Tech para elegirse. Entonces,

0:14:50.490 --> 0:14:55.280
<v Speaker 7>por ejemplo, en Brasil, pero también en otros países, una

0:14:55.360 --> 0:15:01.090
<v Speaker 7>manera de Ser aliados o cercanos a los partidos es

0:15:01.150 --> 0:15:07.790
<v Speaker 7>darles entrenamiento en sus herramientas, es dejar funcionarios para que

0:15:07.830 --> 0:15:11.250
<v Speaker 7>atiendan a los políticos a cualquier hora del día o

0:15:11.310 --> 0:15:13.730
<v Speaker 7>de la noche si tienen problemas. Entonces, si tú tienes

0:15:13.770 --> 0:15:17.240
<v Speaker 7>problemas con su Facebook, no vas a lograr nunca hablar

0:15:17.290 --> 0:15:21.540
<v Speaker 7>con una persona de Facebook. Si eres un diputado, te aceptan,

0:15:21.580 --> 0:15:23.640
<v Speaker 7>te hablan contigo inmediatamente.

0:15:24.120 --> 0:15:26.800
<v Speaker 2>Es decir, las redes se han convertido en un actor

0:15:26.900 --> 0:15:30.650
<v Speaker 2>central en la política latinoamericana. No estar en ellas, ya

0:15:30.710 --> 0:15:33.850
<v Speaker 2>sea durante la campaña o después, es como no existir

0:15:33.910 --> 0:15:35.070
<v Speaker 2>en el tablero político. Y

0:15:35.650 --> 0:15:39.870
<v Speaker 7>hay incluso una alianza política que están haciendo, en Brasil

0:15:39.950 --> 0:15:43.370
<v Speaker 7>lo hicieron muy fuerte, con los políticos de la extrema

0:15:43.430 --> 0:15:48.380
<v Speaker 7>derecha que llegaron al poder por el poder de las redes,

0:15:48.480 --> 0:15:52.180
<v Speaker 7>por el Facebook, por ejemplo. Entonces, esta alianza se vuelve

0:15:52.280 --> 0:15:56.460
<v Speaker 7>cada vez más... cercana y cada vez más natural y

0:15:57.040 --> 0:16:01.700
<v Speaker 7>después que ahora son aliados de Donald Trump incluso yo

0:16:01.740 --> 0:16:06.610
<v Speaker 7>creo que dejaron a decir la neutralidad política que siempre

0:16:06.710 --> 0:16:11.630
<v Speaker 7>tuvieron muchos congresistas tienen miedo a se volvieran enemigo de

0:16:11.730 --> 0:16:15.750
<v Speaker 7>ellos porque hoy un político en Latinoamérica necesita de las

0:16:15.790 --> 0:16:19.950
<v Speaker 7>plataformas para elegirse para hablar con sus constituyentes con sus

0:16:20.010 --> 0:16:20.530
<v Speaker 7>votantes

0:16:21.060 --> 0:16:24.180
<v Speaker 11>El candidato derechista Jair Bolsonaro reconoció a través de una

0:16:24.240 --> 0:16:27.040
<v Speaker 11>transmisión en vivo en Facebook que las redes sociales tienen

0:16:27.100 --> 0:16:29.640
<v Speaker 11>mucho que ver con su liderazgo en los sondeos presidenciales

0:16:29.680 --> 0:16:33.540
<v Speaker 11>de Brasil. En Twitter, el derechista recordó nuevamente los lazos

0:16:33.580 --> 0:16:35.540
<v Speaker 11>del partido de su rival con la corrupción. En

0:16:41.430 --> 0:16:43.710
<v Speaker 8>esta recta final de las elecciones en Brasil les pido

0:16:43.750 --> 0:16:44.730
<v Speaker 8>dos minutos de su tiempo.

0:16:46.300 --> 0:16:50.250
<v Speaker 7>Por otro, las decisiones son muy concentradas en un grupo

0:16:50.590 --> 0:16:56.210
<v Speaker 7>muy chico de ejecutivos en Silicon Valley. Entonces, la manera

0:16:56.230 --> 0:16:58.760
<v Speaker 7>en que el lobby funciona es súper concentrado y por

0:16:58.800 --> 0:17:03.270
<v Speaker 7>eso se replican en varias partes. Una de las características,

0:17:03.430 --> 0:17:08.630
<v Speaker 7>por ejemplo, es que la gratuidad, los regalitos que dan.

0:17:08.930 --> 0:17:12.250
<v Speaker 7>Porque todas esas empresas tienen, por ejemplo, unas reglas de

0:17:12.369 --> 0:17:16.629
<v Speaker 7>compliance que no pueden pagar propina, pero pueden dar, por ejemplo,

0:17:16.650 --> 0:17:21.399
<v Speaker 7>llevar a almorzar o cenar o a happy hours. Y,

0:17:21.520 --> 0:17:24.840
<v Speaker 7>por ejemplo, yo sé que en una de ellas, en Meta,

0:17:25.320 --> 0:17:32.110
<v Speaker 7>puede gastar 150 dólares una cena con un parlamentar. En Brasil, 150

0:17:32.350 --> 0:17:36.390
<v Speaker 7>dólares es mucha plata para una cena. Pero como son

0:17:36.450 --> 0:17:41.109
<v Speaker 7>decisiones tomadas en Estados Unidos, ahí está bien, ¿no? Entonces,

0:17:41.550 --> 0:17:46.100
<v Speaker 7>tiene mucho poder y como las decisiones son tomadas allá,

0:17:46.119 --> 0:17:51.820
<v Speaker 7>hay cosas que en nuestras realidades son poderosísimas, como esta.

0:17:52.060 --> 0:17:53.560
<v Speaker 7>Este es un ejemplo.

0:17:56.950 --> 0:18:01.290
<v Speaker 1>Una vez que esta maquinaria del lobby se pone en marcha, digamos,

0:18:01.609 --> 0:18:03.860
<v Speaker 1>más allá de los casos puntuales que ahora vamos a hablar,¿

0:18:03.880 --> 0:18:08.830
<v Speaker 1>qué tipos de regulaciones suelen buscar frenar y cuáles son

0:18:08.869 --> 0:18:11.170
<v Speaker 1>los países de América Latina en los que se ha

0:18:11.450 --> 0:18:13.169
<v Speaker 1>documentado esta influencia?

0:18:14.070 --> 0:18:19.840
<v Speaker 7>Bueno, nosotros documentamos esa influencia en Colombia, en Argentina, en Chile,

0:18:20.160 --> 0:18:26.330
<v Speaker 7>México y Ecuador y también obviamente Brasil. Hay un par

0:18:26.369 --> 0:18:29.330
<v Speaker 7>de leyes, lo que se está intentando regular en el

0:18:29.430 --> 0:18:34.250
<v Speaker 7>mundo y también en Latinoamérica. Primero, leyes que defienden los

0:18:34.310 --> 0:18:35.369
<v Speaker 7>derechos de los niños.

0:18:35.930 --> 0:18:38.690
<v Speaker 2>Por ejemplo, la que contábamos al principio, la de Colombia,

0:18:38.710 --> 0:18:42.510
<v Speaker 2>que buscaba ampliar la moderación sobre temas que pueden afectar

0:18:42.550 --> 0:18:43.770
<v Speaker 2>a niños y adolescentes.

0:18:44.770 --> 0:18:48.859
<v Speaker 7>Otra es responsabilización sobre lo que es publicado, que es

0:18:48.890 --> 0:18:51.379
<v Speaker 7>el tema de las fake news o de la desinformación.

0:18:51.820 --> 0:18:56.520
<v Speaker 7>Si el contenido publicado es ilegal en el mundo afuera

0:18:56.560 --> 0:18:59.300
<v Speaker 7>del digital, que también sea en el digital. Es lo

0:18:59.359 --> 0:19:03.080
<v Speaker 7>que Brasil intentó hacer, por ejemplo. Otra cosa que se

0:19:03.100 --> 0:19:07.540
<v Speaker 7>está intentando regular es la cuestión de competencia, como yo decía. Entonces,¿

0:19:07.840 --> 0:19:10.990
<v Speaker 7>cómo tienen control de mercados enteros? Hay que tener reglas.

0:19:11.090 --> 0:19:16.129
<v Speaker 7>Si tienes ese control, entonces una parte hay que... romperse

0:19:16.190 --> 0:19:20.590
<v Speaker 7>o darse a un competidor nacional. Y hay también otro

0:19:20.710 --> 0:19:23.949
<v Speaker 7>tema que es el tema de los impuestos. Tienen que

0:19:23.990 --> 0:19:26.960
<v Speaker 7>pagar impuestos, cuánto pagar, etc. Eso es lo que está

0:19:27.020 --> 0:19:28.159
<v Speaker 7>pasando en varias partes.

0:19:28.640 --> 0:19:31.260
<v Speaker 1>Vamos a detenernos un poquito en alguno de los casos

0:19:31.340 --> 0:19:34.480
<v Speaker 1>que acabas de mencionar. El de Colombia, por ejemplo, que

0:19:34.500 --> 0:19:38.820
<v Speaker 1>estuvo muy cerca de obligar a los gigantes tecnológicos a

0:19:38.900 --> 0:19:41.730
<v Speaker 1>responder por los contenidos que afectan la salud física y

0:19:41.910 --> 0:19:45.830
<v Speaker 1>mental de los niños, de los menores. Sin embargo... Esto

0:19:45.850 --> 0:19:48.610
<v Speaker 1>fue truncado por las Big Tech.¿ Cómo pasó?

0:19:49.690 --> 0:19:54.090
<v Speaker 7>Esto, bueno, un poco con lo que yo decía, esas

0:19:54.750 --> 0:19:59.780
<v Speaker 7>asociaciones transnacionales, también los propios lobistas de las Big Tech

0:20:00.180 --> 0:20:06.179
<v Speaker 7>fueron presentar en el Congreso, presentar sus puntos y etcétera,

0:20:06.380 --> 0:20:11.160
<v Speaker 7>lograron como muchas alianzas que les dieron mucho tiempo para

0:20:11.240 --> 0:20:14.820
<v Speaker 7>defender sus visiones, Pero también ahí pasó una cosa que

0:20:14.900 --> 0:20:18.020
<v Speaker 7>pasó mucho en Brasil y que es quizá el más

0:20:18.380 --> 0:20:21.260
<v Speaker 7>violento de lo que están haciendo las Big Tech, que

0:20:21.300 --> 0:20:27.110
<v Speaker 7>es asociar cualquier intento de regularlas y regularlas simplemente para

0:20:27.150 --> 0:20:30.910
<v Speaker 7>mitigar el daño que causan la sociedad con un intento

0:20:30.990 --> 0:20:34.560
<v Speaker 7>de censura. Y eso ellos hicieron en Colombia, también hicieron

0:20:34.600 --> 0:20:37.879
<v Speaker 7>en Brasil, con una alianza con la extrema derecha. Y ahí,

0:20:38.400 --> 0:20:42.760
<v Speaker 7>en las redes sociales mismas, Esta narrativa de que intentar

0:20:42.840 --> 0:20:47.030
<v Speaker 7>regular la censura se crece y se vuelve casi que

0:20:47.430 --> 0:20:52.710
<v Speaker 7>impide la discusión. También otra cosa que ellos hacen mucho

0:20:52.730 --> 0:20:58.360
<v Speaker 7>y que pasó también en el caso colombiano es que

0:20:58.400 --> 0:21:04.750
<v Speaker 7>algunos de esos grupos internacionales financian viajes, donde los parlamentarios

0:21:04.850 --> 0:21:08.609
<v Speaker 7>van a sus escritorios, a sus oficinas, a sus headquarters,

0:21:08.690 --> 0:21:13.609
<v Speaker 7>y ahí pasan muy bien, reciben más regalitos, hablan con

0:21:13.670 --> 0:21:17.639
<v Speaker 7>gente que es muy inteligente y que sabe todo de tecnología,

0:21:17.680 --> 0:21:22.060
<v Speaker 7>que también es una manera de seducción. Y ahí nosotros mapeamos,

0:21:22.080 --> 0:21:26.419
<v Speaker 7>la gente de CLIP específicamente mapeó algunas de esas reuniones donde...

0:21:27.630 --> 0:21:33.090
<v Speaker 7>donde los intereses se

0:21:33.130 --> 0:21:36.830
<v Speaker 1>mezclan mucho con lo que es pasarlo bien.

0:21:47.820 --> 0:21:48.560
<v Speaker 2>Estamos de vuelta.

0:21:49.540 --> 0:21:55.200
<v Speaker 1>Tenemos el caso de Brasil, donde Google contrató al expresidente

0:21:55.460 --> 0:21:59.290
<v Speaker 1>Michel Temer para hacer lobby por la llamada ley de

0:21:59.369 --> 0:22:03.659
<v Speaker 1>fake news, algo que tú mencionabas hace un ratito. Y

0:22:03.740 --> 0:22:07.420
<v Speaker 1>así han sido contratados otros perfiles desde la gestión pública

0:22:07.440 --> 0:22:13.980
<v Speaker 1>hasta las agencias regulatorias. A esta dinámica ustedes la han

0:22:14.020 --> 0:22:20.280
<v Speaker 1>llamado puerta giratoria.¿ Nos podrías explicar qué significa y cómo funciona?

0:22:20.920 --> 0:22:26.020
<v Speaker 7>Bueno, Puerta Giratoria nos pareció un tema súper importante porque

0:22:26.240 --> 0:22:31.220
<v Speaker 7>vuelvo a la investigación que hizo Núcleo Periodismo. En Brasil

0:22:31.420 --> 0:22:35.810
<v Speaker 7>fueron 74 funcionarios de las Big Tech que trabajan en los

0:22:35.869 --> 0:22:42.430
<v Speaker 7>departamentos de Policy, Public Policy o Global Affairs o Public Affairs.

0:22:42.490 --> 0:22:47.139
<v Speaker 7>Son gente que son contratadas para intentar modelar las leyes

0:22:47.750 --> 0:22:50.930
<v Speaker 7>al interés de las Big Tech. No hay otra descripción

0:22:52.430 --> 0:22:55.230
<v Speaker 7>de su trabajo que eso. Y son, por tanto, lobistas.

0:22:55.990 --> 0:22:59.399
<v Speaker 7>Esta gente trae, obvio, su conocimiento de cómo funciona la

0:22:59.480 --> 0:23:01.720
<v Speaker 7>cosa pública en los gobiernos, pero más que eso, porque

0:23:01.780 --> 0:23:08.179
<v Speaker 7>traen sus alianzas, sus amistades, su influencia y facilitan la entrada,

0:23:08.660 --> 0:23:11.949
<v Speaker 7>o a decir, la infiltración de los argumentos de las

0:23:12.070 --> 0:23:16.940
<v Speaker 7>Big Tech adentro de los gobiernos. En Brasil... Michel Temer,

0:23:17.000 --> 0:23:20.149
<v Speaker 7>que fue un presidente bien relevante, fue presidente que asumió

0:23:20.470 --> 0:23:24.910
<v Speaker 7>después del impeachment de Dilma Rousseff. fue contratado y casi

0:23:25.410 --> 0:23:28.410
<v Speaker 7>en el final de toda la estrategia de las Big

0:23:28.430 --> 0:23:32.210
<v Speaker 7>Tech para matar la regulación que más cercano llegó, que

0:23:32.270 --> 0:23:33.850
<v Speaker 7>era la ley de las fake news.

0:23:34.330 --> 0:23:37.679
<v Speaker 4>El gobierno federal va a intentar una nueva aproximación con

0:23:37.700 --> 0:23:40.399
<v Speaker 4>el Congreso para que el tema de la regulación de

0:23:40.420 --> 0:23:43.780
<v Speaker 4>las plataformas digitales vuelva a la agenda de los legisladores.

0:23:43.800 --> 0:23:46.820
<v Speaker 4>El proyecto de ley, también conocido como PL de las

0:23:46.920 --> 0:23:47.420
<v Speaker 4>fake news...

0:23:47.700 --> 0:23:53.590
<v Speaker 7>Y Michel Temer tiene mucha influencia. desde la constituinte entonces

0:23:53.630 --> 0:23:56.750
<v Speaker 7>Michel Temer se llama a cualquier persona en el Congreso

0:23:57.130 --> 0:24:00.810
<v Speaker 7>lo van a recibir porque Michel Temer que es abogado

0:24:01.270 --> 0:24:04.970
<v Speaker 7>tiene influencia en la Corte Suprema ustedes saben que la

0:24:05.040 --> 0:24:08.080
<v Speaker 7>Corte Suprema de Brasil está de pelea con las Big

0:24:08.100 --> 0:24:14.680
<v Speaker 7>Tech pero una pelea violenta porque están intentando de hecho

0:24:14.859 --> 0:24:19.169
<v Speaker 7>responsabilizarlas por lo que fue el intento de golpe de

0:24:19.210 --> 0:24:20.410
<v Speaker 7>Estado de 2023 entonces

0:24:22.050 --> 0:24:24.850
<v Speaker 1>Natalia se refiere al ataque a los tres poderes en Brasilia,

0:24:25.109 --> 0:24:30.230
<v Speaker 1>en enero de 2023. El expresidente Bolsonaro fue condenado en septiembre

0:24:30.280 --> 0:24:34.220
<v Speaker 1>de este año como el responsable de encabezar una conspiración

0:24:34.600 --> 0:24:39.520
<v Speaker 1>para desacreditar el sistema electoral brasileño, atacar instituciones y desconocer

0:24:39.540 --> 0:24:42.270
<v Speaker 1>el resultado de las elecciones que perdió contra Lula.

0:24:43.060 --> 0:24:45.119
<v Speaker 2>Este intento de golpe de Estado llevó a que la

0:24:45.180 --> 0:24:48.210
<v Speaker 2>Corte Suprema de Brasil tomara la decisión de declarar el

0:24:48.490 --> 0:24:53.669
<v Speaker 2>artículo 19 del marco civil de la Internet como inconstitucional. El

0:24:53.730 --> 0:24:57.260
<v Speaker 2>artículo decía que las plataformas no son responsables de lo

0:24:57.300 --> 0:25:00.020
<v Speaker 2>que subía la gente, solo si un juez les ordenaba

0:25:00.100 --> 0:25:02.020
<v Speaker 2>borrar algo ilegal y no lo hacían.

0:25:02.570 --> 0:25:06.410
<v Speaker 12>La decisión afecta a empresas como X, TikTok, Instagram y Facebook,

0:25:06.630 --> 0:25:10.170
<v Speaker 12>que en adelante deberán eliminar de inmediato publicaciones que promuevan

0:25:10.190 --> 0:25:14.840
<v Speaker 12>acciones antidemocráticas, terrorismo, discursos de odio, pornografía infantil.

0:25:15.359 --> 0:25:20.440
<v Speaker 7>Entonces, esos nombres muy altos abren puertas y, claro, cobran

0:25:20.540 --> 0:25:24.379
<v Speaker 7>mucho por eso, por supuesto. Otro ejemplo que para mí

0:25:24.560 --> 0:25:28.070
<v Speaker 7>me parece súper relevante es el ejemplo de Tony Blair.

0:25:29.060 --> 0:25:32.300
<v Speaker 7>Tony Blair tiene su instituto, que es el Tony Blair Institute,

0:25:32.980 --> 0:25:37.320
<v Speaker 7>en Inglaterra. Y el Tony Blair Institute, que antes trabajaba

0:25:37.460 --> 0:25:42.700
<v Speaker 7>temas como desigualdad, terrorismo, etc., hace un par de años

0:25:42.760 --> 0:25:47.270
<v Speaker 7>empezó a trabajar la modernización del Estado, que cómo se hace,

0:25:47.730 --> 0:25:52.129
<v Speaker 7>utilizando inteligencia artificial.¿ Qué descubrimos? Y eso quien descubrió fue

0:25:52.190 --> 0:25:56.510
<v Speaker 7>Lighthouse Reports, que es una organización europea que también fue

0:25:56.770 --> 0:26:01.110
<v Speaker 7>miembro de esta investigación. Aquí el Tony Blair Institute recibió

0:26:01.230 --> 0:26:06.250
<v Speaker 7>como cientos de millones de pounds, de libras, del fundador

0:26:08.430 --> 0:26:08.830
<v Speaker 7>de Oracle, Larry

0:26:08.910 --> 0:26:11.429
<v Speaker 2>Ellison. Quizás Oracle no te suena en la carrera de

0:26:11.470 --> 0:26:14.130
<v Speaker 2>la IA porque no es tan común de escuchar como

0:26:14.150 --> 0:26:17.520
<v Speaker 2>ChatGPT y otros chatbots. Pero es uno de los grandes

0:26:17.540 --> 0:26:20.300
<v Speaker 2>en la industria. Sobre todo se ha centrado en áreas

0:26:20.460 --> 0:26:24.140
<v Speaker 2>como la medicina, servicios para gobiernos y servicios en la nube.

0:26:24.619 --> 0:26:28.320
<v Speaker 2>También es la empresa propietaria del lenguaje de programación Java.

0:26:28.820 --> 0:26:32.010
<v Speaker 2>En los últimos meses, Oracle asumió un rol de supervisor

0:26:32.030 --> 0:26:35.230
<v Speaker 2>en el traslado de las operaciones de TikTok de origen

0:26:35.350 --> 0:26:39.070
<v Speaker 2>chino a Estados Unidos. Oracle tendrá acceso al algoritmo de

0:26:39.109 --> 0:26:39.830
<v Speaker 2>la red social. Y

0:26:40.570 --> 0:26:46.260
<v Speaker 7>que incluso en algunos momentos que logramos obtener con documentos

0:26:46.500 --> 0:26:51.280
<v Speaker 7>o con mucho embasamiento de fuentes diversas, mientras están trabajando

0:26:51.340 --> 0:26:56.080
<v Speaker 7>con gobiernos, es decir, necesitan adoptar inteligencia artificial para mejorar

0:26:56.100 --> 0:27:01.330
<v Speaker 7>la gestión pública, etc., dicen quizá la estrategia o quizá

0:27:01.390 --> 0:27:04.570
<v Speaker 7>la herramienta de Oracle es la mejor que pueden utilizar.

0:27:04.869 --> 0:27:10.310
<v Speaker 7>Entonces ahí es un lobby absolutamente disfrazado.

0:27:12.690 --> 0:27:16.760
<v Speaker 1>Viendo este panorama que tenemos en la región con políticas

0:27:17.800 --> 0:27:23.850
<v Speaker 1>frágiles y sociedades desprotegidas,¿ A qué se enfrentan organizaciones civiles,

0:27:23.869 --> 0:27:29.520
<v Speaker 1>usuarios y los estados frente a estas manos invisibles?¿ Cuáles

0:27:29.560 --> 0:27:34.540
<v Speaker 1>son las principales amenazas que pesan sobre nosotros con este

0:27:34.619 --> 0:27:35.460
<v Speaker 1>tipo de situación?

0:27:36.100 --> 0:27:38.400
<v Speaker 7>Para contestar eso, yo voy a hablar de la situación

0:27:38.440 --> 0:27:42.310
<v Speaker 7>de Brasil, porque claro, la conozco muy bien. Entonces, lo

0:27:42.350 --> 0:27:44.770
<v Speaker 7>que pasó en Brasil, y voy a hacer una toma

0:27:44.790 --> 0:27:45.040
<v Speaker 7>histórica

0:27:45.780 --> 0:27:47.620
<v Speaker 2>Natalia nos contó que para el ataque a los tres

0:27:47.720 --> 0:27:51.340
<v Speaker 2>poderes de Brasil fueron clave las narrativas creadas en las

0:27:51.380 --> 0:27:56.400
<v Speaker 2>plataformas digitales, elaboradas para difundir información falsa sobre las elecciones.

0:27:56.960 --> 0:28:00.190
<v Speaker 2>Esto dio origen a iniciativas legislativas, como la que frenó

0:28:00.230 --> 0:28:03.110
<v Speaker 2>las Big Tech que hemos contado en este episodio. Pero

0:28:03.170 --> 0:28:06.590
<v Speaker 2>las tácticas en Brasil fueron más allá de un lobby agresivo.

0:28:06.609 --> 0:28:06.629
<v Speaker 2>Y

0:28:07.470 --> 0:28:11.960
<v Speaker 7>durante algún tiempo, algunos meses, parecía o estaba muy claro

0:28:12.000 --> 0:28:17.300
<v Speaker 7>que los parlamentarios tenían mayoría para aprobarlos, pero las Big Tech,

0:28:17.480 --> 0:28:20.290
<v Speaker 7>y ahí nosotros de la agencia pública hicimos esta investigación,

0:28:20.310 --> 0:28:24.530
<v Speaker 7>hicieron un par de cosas bien violentas. Por ejemplo, nosotros

0:28:24.630 --> 0:28:29.410
<v Speaker 7>descubrimos que Meta, específicamente una de las personas que es

0:28:29.590 --> 0:28:36.010
<v Speaker 7>Policy Director, elaboró una estrategia mentirosa de convencer a los

0:28:36.340 --> 0:28:41.120
<v Speaker 7>congresistas evangélicos, que si se pasara la ley, la Biblia

0:28:41.200 --> 0:28:45.460
<v Speaker 7>sería censurada. Después cayó en las redes sociales y en

0:28:45.720 --> 0:28:50.310
<v Speaker 7>los influenciadores gospel evangélicos y ahí la gente se quedó

0:28:50.410 --> 0:28:53.910
<v Speaker 7>con mucho miedo, la gente normal. Me van a censurar

0:28:53.950 --> 0:28:57.890
<v Speaker 7>la Biblia, imagínate. Y era una mentira, eso era una desinformación, mentira.

0:28:58.680 --> 0:29:03.040
<v Speaker 7>Por otro, descubrimos que esas mismas Big Tech por un

0:29:03.100 --> 0:29:07.070
<v Speaker 7>grupo que es un grupo de lobby que se llama

0:29:07.150 --> 0:29:13.490
<v Speaker 7>Consejo Digital, ayudó a organizar y apoyar a grupos que

0:29:13.570 --> 0:29:17.910
<v Speaker 7>fueron a los aeropuertos crear una manifestación en contra de

0:29:17.970 --> 0:29:21.520
<v Speaker 7>la ley que no existía, ¿verdad? Era gente que fueron

0:29:21.860 --> 0:29:26.720
<v Speaker 7>elevadas ahí. para intentar dar la impresión a los parlamentarios

0:29:26.770 --> 0:29:29.830
<v Speaker 7>que había un rechazo popular a la ley. Las Big

0:29:29.850 --> 0:29:33.830
<v Speaker 7>Tech se aliaran a la extrema derecha de Jair Bolsonaro,

0:29:33.950 --> 0:29:37.630
<v Speaker 7>diciendo que la ley iba a censurar a los ciudadanos.

0:29:38.210 --> 0:29:42.780
<v Speaker 7>Google compró términos en el mismo Google, en la búsqueda

0:29:42.840 --> 0:29:46.100
<v Speaker 7>de Google, que decía PL de censura, proyecto de ley

0:29:46.160 --> 0:29:49.740
<v Speaker 7>de censura. Y al final Google hizo una cosa que

0:29:50.500 --> 0:29:52.680
<v Speaker 7>tal vez fue la más radical de todas, que fue...

0:29:53.900 --> 0:29:57.300
<v Speaker 7>Tres días antes de que se votara el proyecto, la

0:29:57.440 --> 0:30:00.900
<v Speaker 7>búsqueda de Google en Brasil, esta que todos nosotros utilizamos,

0:30:01.180 --> 0:30:05.100
<v Speaker 7>decía el proyecto de ley va a cambiar la Internet,

0:30:05.320 --> 0:30:08.080
<v Speaker 7>va a empeorar la Internet que tú utilizas todo el

0:30:08.140 --> 0:30:10.560
<v Speaker 7>día o el proyecto de ley va a hacer con

0:30:10.600 --> 0:30:12.580
<v Speaker 7>que tú no sepas que es verdad y que es

0:30:12.620 --> 0:30:17.350
<v Speaker 7>mentira en la Internet. Eso, 85% de los brasileños utilizan

0:30:17.390 --> 0:30:20.240
<v Speaker 7>la búsqueda de Google. Toda la gente lo vio. Y

0:30:20.560 --> 0:30:23.660
<v Speaker 7>no era, por ejemplo, esta es nuestra visión, aquí hay otra. No,

0:30:24.580 --> 0:30:27.290
<v Speaker 7>era un editorial que ligó a toda la gente y

0:30:27.510 --> 0:30:34.350
<v Speaker 7>causó un miedo social profundo. El hecho que pueden hacer

0:30:34.430 --> 0:30:37.850
<v Speaker 7>eso ya debería ser con que todos nuestros gobiernos se

0:30:37.930 --> 0:30:40.190
<v Speaker 7>sentaran para pensar en cómo regularlos.

0:30:44.650 --> 0:30:47.290
<v Speaker 1>Natalia, Viana, muchas gracias por

0:30:47.310 --> 0:30:50.730
<v Speaker 7>hablar con nosotros. También, querido, lo siento por el oportuno,

0:30:50.890 --> 0:30:55.250
<v Speaker 7>pero por ahí vamos

0:30:58.870 --> 0:31:02.660
<v Speaker 2>Este episodio fue producido por Franklin Villavicencio. Lo editamos Eliezer

0:31:02.780 --> 0:31:06.280
<v Speaker 2>y yo. Bruno Selsa hizo la verificación de datos. El

0:31:06.320 --> 0:31:09.100
<v Speaker 2>diseño de sonido y la música son de Elías González.

0:31:09.800 --> 0:31:12.800
<v Speaker 2>El resto del equipo de El Hilo incluye a Mariana Zúñiga,

0:31:12.820 --> 0:31:17.680
<v Speaker 2>Daniela Cruzat, Samantha Proaño, Diego Corzo, Natalia Ramírez, Paola Aleán,

0:31:17.960 --> 0:31:22.030
<v Speaker 2>Camilo Jiménez Santofimio y Elsa Liliana Ulloa. Daniel Alarcón es

0:31:22.070 --> 0:31:25.970
<v Speaker 2>nuestro director editorial. Carolina Guerrero es la CEO de Radio

0:31:26.010 --> 0:31:30.050
<v Speaker 2>Mulante Estudios. Nuestro tema musical lo compuso Pauchi Sasaki. El

0:31:30.070 --> 0:31:32.890
<v Speaker 2>Hilo es un podcast de Radioambulante Estudios. Si valoras el

0:31:32.930 --> 0:31:35.950
<v Speaker 2>periodismo independiente y riguroso, te pedimos que te unas a

0:31:36.010 --> 0:31:39.970
<v Speaker 2>nuestras membresías. América Latina es una región compleja y nuestro

0:31:40.020 --> 0:31:46.580
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0:32:03.520 --> 0:32:07.110
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0:32:07.140 --> 0:32:10.790
<v Speaker 2>etiquétanos cuando compartas los episodios. Gracias por escuchar.