La época de publicar de forma anónima en internet se está acabando. Los usuarios que usan seudónimo siempre han confiado en algo llamado obscuridad práctica: podías dejar migajas de información sueltas por la red, el nombre de tu perro, una ciudad donde viviste, el colegio al que fuiste, porque no existía una forma barata y sencilla de conectar todos esos datos con una sola persona. Eso ha cambiado gracias a la inteligencia artificial. Un estudio de investigadores de ETH Zúrich y Anthropic, publicado en febrero de 2026, ha probado que un sistema de IA puede hacer ese cruce de datos solo, en segundos y por poco dinero.
Cómo funciona el cruce de datos
Cuando alguien publica bajo seudónimo, normalmente lo hace en varios sitios a la vez: un foro, una red social, un blog. En cada uno de esos sitios, con el tiempo, va soltando datos sin querer. Un comentario menciona la ciudad donde vive, otro habla de su trabajo, otro se queja de una asignatura o presume de una mascota. Cada publicación por separado no dice quién eres. El problema aparece cuando alguien, o algo, junta todas esas publicaciones dispersas y las lee como si fueran una sola historia.
Eso es justo lo que hace el sistema de IA del estudio. Primero lee todo el texto publicado por una cuenta anónima y extrae rasgos: edad aproximada, forma de escribir, intereses, lugares mencionados, datos que la persona ha soltado sin darse cuenta de que eran identificables. Después convierte esos rasgos en un perfil y lo compara con miles o millones de perfiles reales que ya existen en otras plataformas, redes sociales, foros, páginas profesionales. Busca coincidencias.
Cuando encuentra varios candidatos que encajan, entra en una fase de verificación. Revisa cada coincidencia con más detalle para descartar falsos positivos, porque dos personas pueden compartir edad o ciudad sin ser la misma. Por último, asigna un nivel de confianza a cada posible identificación. Si esa confianza es alta, da un nombre. Si es baja, prefiere no arriesgar y se abstiene.
Lo que dice el estudio, con cifras exactas
Los investigadores no entrenaron ningún modelo nuevo desde cero. Construyeron un sistema que combina varios modelos ya existentes, del tipo que cualquiera puede usar hoy, y los organizó para que trabajaran en equipo siguiendo los pasos que hemos visto: leer, comparar, verificar y decidir si dan un nombre o no. Usaron Gemini 3 Pro y Flash de Google, GPT-5.2 y GPT-5-mini de OpenAI, y Grok 4.1 Fast de xAI, cada uno encargado de una fase distinta. Llama la atención que ningún modelo de Anthropic aparece en esa combinación, pese a que uno de sus investigadores firma el estudio. El agente que coordina todo el proceso no lo han hecho público, para evitar que se use con fines distintos, y reconocen que, cuando algún modelo se negaba a colaborar, bastaba con reformular la petición para sortear esa negativa.
Para comprobar si el sistema funcionaba de verdad, lo probaron con 338 cuentas reales de Hacker News, un foro de tecnología estadounidense, usando solo lo que esas personas habían escrito. Acertó en 226 casos, un 67% del total. Es la cifra que mejor resume el resultado, pero la que más ha circulado es otra: un 90% de acierto, que no significa lo mismo. No indica cuántas cuentas identificó en total, sino cuántas veces acertó cuando decidió dar un nombre. El sistema se abstuvo en 86 casos donde no tenía suficiente seguridad, y cuando sí dio un nombre, falló en 25.Esa cautela importa tanto como el acierto. Un sistema que sabe cuándo callarse es más fiable que uno que dispara nombres sin criterio, y esa combinación es la que convierte el estudio en algo más que una curiosidad técnica.
El factor que lo cambia todo: el coste
Antes de este estudio, cruzar datos sueltos para identificar a alguien ya era posible. Un investigador podía leer los comentarios de una cuenta anónima, buscar coincidencias en otros perfiles, comprobar una a una si esos datos encajaban con una persona real. Nada de eso era nuevo. Lo que limitaba ese trabajo era el tiempo que exigía. Confirmar la identidad de una sola persona podía llevar horas, a veces días, y multiplicar ese esfuerzo por cientos o miles de cuentas era, en la práctica, inviable para casi cualquiera.
Ese límite es justo lo que desaparece con el sistema que han probado los investigadores de ETH Zúrich y Anthropic. Cada perfil se resuelve en segundos y cuesta entre uno y cuatro dólares, precio que incluye leer las publicaciones, comparar con otras fuentes y comprobar si la identificación es fiable. No es una cifra simbólica: es el coste real y calculado por los propios autores del estudio.
Esa cifra cambia quién puede hacer este tipo de rastreo y sobre cuántas personas a la vez. Ya no hace falta seleccionar a alguien en concreto ni tener un motivo claro para investigarlo. El mismo proceso que antes exigía elegir un objetivo puede aplicarse ahora sobre miles de cuentas de forma automática, sin que nadie tenga que decidir individualmente a quién le dedica tiempo. La diferencia no está en que ahora sea posible algo que antes no lo era. Está en que antes hacía falta una razón para invertir ese esfuerzo, y ahora el esfuerzo es tan pequeño que deja de hacer falta cualquier razón.
Una herramienta neutral, un riesgo no repartido por igual
Esta capacidad no nace pensada para vigilar a nadie. Los mismos investigadores la plantean también como forma de detectar riesgos: identificar redes de cuentas falsas, rastrear a quien acosa escondido tras un perfil anónimo, o verificar que una fuente periodística es quien dice ser. El problema es que la misma herramienta sirve igual de bien para el propósito contrario. No distingue entre identificar a alguien que hace daño e identificar a alguien que se protege.
Y no todo el mundo pierde lo mismo si eso ocurre. Para periodistas que protegen fuentes, activistas que denuncian abusos o empleados que destapan irregularidades en su empresa, el anonimato no es una preferencia, es lo que les permite hablar sin arriesgar su trabajo o su seguridad. Para víctimas de violencia doméstica que necesitan mantener en secreto su ubicación actual, o para quienes participan en foros sobre salud mental o adicciones, el anonimato protege una parte de su vida que preferirían mantener separada del resto.
Esa doble cara, herramienta útil y herramienta peligrosa a la vez, depende por completo de quién la use y con qué intención. Es precisamente el motivo por el que los investigadores decidieron publicar los resultados de su estudio sin publicar el sistema completo que los hizo posible.
Un marco legal que todavía no tiene respuesta
La normativa europea tampoco tiene una respuesta clara para esto. El RGPD considera dato personal cualquier información que permita identificar a alguien, incluso de forma indirecta, y solo trata como anónimo lo que ya no se puede reidentificar. El problema es que este tipo de sistema puede convertir datos que hoy se consideran anónimos en datos identificables, sin que la persona haga nada distinto a lo que ya hacía. El Comité Europeo de Protección de Datos ya ha avisado de que lograr una anonimización real es más difícil de lo que parece, y el nuevo Reglamento de IA europeo exige revisiones más estrictas para los sistemas que hacen este tipo de perfilado.
Vivir con menos margen de error
No existe ninguna medida que elimine este riesgo por completo, pero sí hay decisiones que lo reducen. Usar un estilo de escritura distinto según la cuenta, no repetir el mismo nombre de usuario en varias plataformas, evitar detalles que parecen inofensivos, una mascota, una universidad, una rutina diaria, porque son justo el tipo de dato que este sistema conecta mejor. Separar identidades con navegadores y correos distintos también ayuda.
Nada de esto resuelve el problema de fondo. La tecnología que hace posible este cruce de datos va a seguir mejorando, y su coste va a seguir bajando. Lo único que cambia, en realidad, es cuánto tiempo tarda alguien en darse cuenta de que ese margen de seguridad que daba por hecho ya no es tan fiable como pensaba.
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