Por Canuto  

La vigilancia automatizada en carreteras de EE. UU. está entrando en una nueva fase. Mientras redes masivas de cámaras lectoras de matrículas ya permiten rastrear vehículos, nuevos sistemas prometen ir más lejos al vincular placas con señales Bluetooth, Wi-Fi y RFID emitidas por teléfonos, relojes inteligentes y otros dispositivos personales.

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  • Un sistema llamado SignalTrace promete combinar cámaras de matrícula con señales de iPhone, Apple Watch, AirPods y etiquetas RFID.
  • En Vermont, una investigación halló que policías recurrieron a redes fuera del estado para seguir placas pese a restricciones locales.
  • Las cámaras de Flock Safety siguen expandiéndose en EE. UU. entre críticas por abusos, errores de IA y fallas de seguridad.

 

La vigilancia automatizada en vías públicas de Estados Unidos está evolucionando con rapidez. Lo que durante años fue un sistema centrado en fotografiar matrículas ahora se perfila como una infraestructura capaz de asociar vehículos con teléfonos, relojes inteligentes, audífonos inalámbricos y otros objetos conectados.

Ese cambio reabre un debate profundo sobre privacidad, supervisión judicial, uso policial y límites tecnológicos. También muestra cómo la inteligencia artificial (IA) y la analítica de datos están ampliando el alcance de herramientas que, en teoría, fueron diseñadas para apoyar investigaciones criminales puntuales.

La discusión se intensificó tras conocerse la propuesta comercial de un sistema llamado SignalTrace, junto con nuevos reportes sobre el uso de redes nacionales de lectores automáticos de matrículas en Vermont y un repaso más amplio al crecimiento de Flock Safety en todo el país.

De la matrícula al teléfono en el bolsillo

SignalTrace es una tecnología comercializada por Leonardo US Cyber and Security Solutions. Según la descripción del sistema, el hardware puede leer señales Bluetooth, Wi-Fi y RFID emitidas por dispositivos que pasan cerca de una cámara.

Eso incluye teléfonos inteligentes, relojes, rastreadores de fitness y etiquetas RFID. En el caso de usuarios de Apple, el alcance podría abarcar iPhone, Apple Watch y AirPods, lo que convertiría un registro vehicular en una pista mucho más detallada sobre quién se mueve y con qué dispositivos.

La premisa del sistema es que no necesita descifrar el contenido de un teléfono para ser útil. En su lugar, se apoya en identificadores inalámbricos emitidos por los dispositivos y luego los clasifica por tipo, para cruzarlos con la imagen o el dato de una matrícula detectada en el mismo lugar.

Si la misma señal de un teléfono aparece repetidamente junto a la misma placa, el sistema puede marcar un patrón de viaje. Bajo esa lógica, SignalTrace podría inferir rutinas, acompañantes frecuentes y asociaciones entre personas que se desplazan juntas.

El problema central para defensores de privacidad es que el rastreo ya no se limitaría al vehículo visible en la vía pública. También alcanzaría al ecosistema digital que una persona lleva encima, sin que exista una opción clara para excluirse del escaneo.

Leonardo sostiene que la información puede entregarse a fuerzas del orden cuando sea requerida. Sin embargo, la propuesta no detalla como elemento central la necesidad de una orden judicial, un punto sensible porque la práctica podría quedar sujeta al criterio de agencias locales.

Una infraestructura que ya existe y puede ampliarse

Hasta ahora, ninguna agencia ha confirmado la compra de SignalTrace. Aun así, el contexto importa porque Leonardo ya opera cámaras lectoras de matrículas en más de 25 países, lo que sugiere que gran parte de la base física para desplegar una función adicional de detección ya está instalada.

La preocupación no es solo técnica, sino institucional. Si una red de farolas, postes y cámaras ya cubre carreteras, fronteras o zonas urbanas, sumar sensores de radiofrecuencia podría hacerse sin la visibilidad pública que suele acompañar a la instalación de nuevo hardware masivo.

Para usuarios de Apple, el tema tiene un matiz adicional. La compañía ha invertido años en mecanismos de privacidad, como la rotación de identificadores Bluetooth y alertas sobre AirTags desconocidos, precisamente para reducir el riesgo de seguimiento no consentido.

SignalTrace apunta en la dirección opuesta porque se apalanca en lo que los dispositivos emiten de forma rutinaria en el espacio físico. Eso significa que una cámara en la calle podría construir una base de datos independiente de Apple y asociarla con matrículas, trayectos y horarios.

El trasfondo legal sigue siendo incierto. La Electronic Frontier Foundation ha advertido antes que las redes de lectores de matrículas ya se han usado para rastrear actividades de protesta, por lo que agregar identificadores personales podría elevar de forma notable la granularidad de esa vigilancia.

El caso de Vermont y la laguna legal

La controversia sobre vigilancia vial no se limita a tecnologías futuras. En Vermont, una investigación de VTDigger encontró que policías del estado realizaron más de 100 búsquedas de matrículas desde 2023 recurriendo a redes de estados vecinos, pese a que la legislación local había restringido ese tipo de seguimiento dentro del estado.

La laguna surgió porque la ley aprobada hace más de una década fue redactada antes de que existiera una red nacional como la actual. El texto imponía reglas estrictas al uso local de datos de lectores de matrículas, pero no decía nada sobre acceder a información capturada fuera de Vermont.

Según el análisis publicado, los cuerpos de seguridad aprovecharon esa omisión para rastrear a personas investigadas cuando viajaban fuera del estado. Funcionarios policiales sostuvieron que la práctica cumple con los estatutos vigentes y que se usa en investigaciones importantes, no para seguir a ciudadanos comunes.

La ACLU de Vermont cuestionó ese argumento. Falko Schilling, director de defensa de la organización en ese estado, dijo que la población no debería asumir que cada movimiento en carreteras públicas será monitoreado solo por encontrarse en un espacio visible.

La investigación también mostró el papel de la New England State Police Information Network, o NESPIN. Esa organización sin fines de lucro actúa como centro de inteligencia regional y facilita a departamentos policiales acceso a información de rastreo de matrículas, historiales criminales, redes sociales y direcciones.

Dave Maass, director de investigaciones de la Electronic Frontier Foundation, advirtió que ese tipo de intermediación opera fuera de la vista pública y de la supervisión regulatoria. La inquietud, en este caso, no es solo qué datos existen, sino quién los consulta, con qué controles y bajo qué trazabilidad.

Flock Safety y la expansión de una red nacional

En el centro de gran parte de esta discusión aparece Flock Safety, una empresa con sede en Atlanta que se ha convertido en uno de los nombres más visibles del mercado de lectores automáticos de matrículas. La ACLU ha indicado que existen más de 80.000 cámaras pequeñas de este tipo en carreteras y espacios públicos.

Otro reporte reciente elevó esa cifra y sostuvo que hay más de 100.000 ALPR instalados en todo el país, la mayoría de ellos vinculados a Flock. La escala importa porque, cuando múltiples departamentos se integran a la misma red, una búsqueda local puede transformarse en acceso interestatal.

Las cámaras no se limitan a leer placas. Según el análisis sobre Flock, los sistemas también catalogan características visuales del vehículo con ayuda de IA, lo que permite consultas descriptivas del tipo “sedán verde con calcomanía de bandera americana” o “camioneta con rasguños y moto en la caja”.

Ese modelo convierte a la base de datos en un buscador visual de objetos y trayectorias. La lógica se extiende además a otros productos de la empresa, incluidas cámaras de seguridad con IA que sí rastrean individuos, así como remolques móviles y drones.

La amplitud de acceso también genera preocupación. La ACLU de Massachusetts ha señalado que policías de lugares tan lejanos como Texas pueden buscar grabaciones de jurisdicciones remotas, mientras que agencias federales como ICE obtienen acceso mediante acuerdos de intercambio de datos con departamentos locales.

En Denver, la ACLU de Colorado obtuvo registros que mostraban más de 1.400 búsquedas realizadas en nombre de ICE hasta agosto. Ese dato ilustra cómo una infraestructura presentada como herramienta municipal puede terminar insertándose en cadenas más amplias de vigilancia e inmigración.

Abusos, errores y vulnerabilidades

Los cuestionamientos a Flock no se centran solo en la escala de su despliegue. También pesan denuncias por uso indebido por parte de agentes, errores de identificación y fallas de seguridad que, en algunos casos, habrían expuesto transmisiones o permitido manipulación del hardware.

Un reporte citó docenas de casos documentados en los que policías abusaron del sistema para rastrear exparejas, parejas actuales u otras personas. En varios episodios, las víctimas habrían descubierto las búsquedas al consultar su matrícula en herramientas de transparencia como HaveIBeenFlocked.

La empresa respondió a otro medio que 15 incidentes de abuso habían salido a la luz gracias a funciones internas de transparencia y auditoría. Sin embargo, el hecho de que solo se conozcan los casos descubiertos alimenta la sospecha de que el problema real podría ser mayor.

También hubo señalamientos sobre personal de la propia compañía. Una investigación reportó que empleados de Flock observaron grabaciones de niños nadando en una piscina y durante clases de gimnasia en un centro comunitario de Atlanta, y luego mostraron esos videos a departamentos de policía en demostraciones de ventas.

En el frente técnico, Benn Jordan descubrió en diciembre de 2025 que al menos 70 cámaras de seguridad Flock estaban expuestas a Internet y podían verse mediante un motor de búsqueda comercial, sin requerir contraseña para acceder a transmisiones en vivo.

Jordan y el investigador John Gaines también reportaron que, con acceso físico a determinadas cámaras exteriores, era posible presionar un botón, conectarse por Wi‑Fi, depurar el dispositivo con herramientas básicas de Android y obtener acceso root, incluso para instalar malware.

Casos de uso policial y el dilema de la proporcionalidad

Las fuerzas del orden insisten en que estas herramientas sí pueden ayudar a resolver crímenes graves. Un ejemplo citado en Vermont involucró al investigador especial Eric Clifford, del Departamento de Policía de Hartford, en una operación encubierta de 2025 relacionada con un presunto depredador sexual.

Tras contactar a NESPIN el 8 de octubre, Clifford recibió en menos de una hora una foto, una licencia de conducir y la incorporación de una placa asociada con Thomas Ndissi a una “lista caliente” en toda la red de Flock, según correos electrónicos revisados en la investigación.

Horas después, el centro de inteligencia notificó que el vehículo había sido fotografiado por una cámara en la intersección de Maple Street y Union Street en Springfield, Massachusetts. Esos datos permitieron seguir el automóvil durante un mes, hasta el arresto de Ndissi el 4 de noviembre en Vermont.

Ndissi se declaró culpable el 27 de mayo de un cargo federal por viajar en comercio interestatal con el propósito de participar en conducta sexual ilícita. Su sentencia quedó programada para más adelante este año, según los registros citados.

El caso, sin embargo, también mostró los riesgos de arrastre. El automóvil rastreado pertenecía en realidad a un familiar de Ndissi, y fue detectado otra vez en Massachusetts al día siguiente del arresto antes de ser retirado de la lista caliente.

Para la policía, eso demuestra utilidad investigativa en delitos significativos. Para organizaciones civiles, evidencia la pendiente resbaladiza de normalizar una herramienta tan poderosa con controles débiles, en especial cuando el rastreo alcanza a terceros no imputados o a personas finalmente inocentes.

Un debate más amplio sobre IA, privacidad y poder estatal

El punto de fondo trasciende a una empresa o un estado. La combinación de cámaras ubicuas, sensores inalámbricos, IA para clasificación visual y redes de datos compartidos está creando una capacidad de observación persistente que hace pocos años habría parecido excepcional.

Para lectores del ecosistema tecnológico, el caso recuerda que la digitalización del entorno físico avanza más rápido que la regulación. Igual que ocurre con biometría, reconocimiento facial o análisis predictivo, la pregunta no es solo si la herramienta funciona, sino qué límites institucionales la contienen.

Vermont ofrece un ejemplo claro de esa brecha. Una ley pensada para frenar lectores locales terminó siendo insuficiente frente a redes interestatales y centros de inteligencia que agregan datos de múltiples fuentes, en ocasiones mediante actores que no son empleados policiales directos.

SignalTrace empuja esa frontera todavía más. Si una matrícula ya permite seguir un vehículo, sumar Bluetooth, Wi‑Fi y RFID implicaría acercar la vigilancia al nivel de persona, incluso cuando no exista una identificación nominal inmediata en el punto de captura.

La expansión de estas capacidades ocurre además en un contexto social donde los errores importan mucho. Casos previos de confusión entre el número cero y la letra “O”, arrestos injustificados y citaciones erróneas muestran que un sistema puede ser útil para investigar y aun así producir daños concretos a inocentes.

Por eso, el debate ya no gira solamente en torno a cámaras de tráfico. Se trata de definir cuánto rastreo automatizado está dispuesto a tolerar el espacio público, quién audita a las agencias y empresas involucradas, y si la promesa de seguridad justifica construir registros cada vez más completos sobre la vida diaria.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA

 


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