Cámaras de tráfico con IA en EE.UU.: no solo leen matrículas, crean perfiles de vida de ciudadanos

Por Motor1.com · 24 de junio de 2026.

Una publicación viral en redes sociales ha reabierto el debate sobre la vigilancia masiva en Estados Unidos a raíz de la proliferación de cámaras de tráfico equipadas con inteligencia artificial. La creadora de contenido Allie Voss (@allie_voss) alertó en redes sobre las capacidades reales de estos dispositivos, que van mucho más allá de la lectura de matrículas o la detección de exceso de velocidad. Su mensaje resonó con fuerza porque apuntaba a algo concreto: la empresa Flock Safety, cuyas cámaras se han instalado en numerosas ciudades pequeñas de EE.UU., estaría construyendo lo que ella denomina 'perfiles de patrón de vida' sobre cualquier persona que aparezca en el campo visual de sus cámaras.

Voss explica que los sistemas ALPR (Automatic License Plate Readers, o lectores automáticos de matrículas) han evolucionado radicalmente. 'La gente está acostumbrada a esas cámaras típicas de matrícula que sirven para cobrar peajes o pillarte por exceso de velocidad', señala, 'pero los ALPR modernos, que son básicamente cámaras de tráfico potenciadas por IA, se están convirtiendo en un mecanismo de vigilancia masiva gubernamental sobre cosas que no tienen nada que ver con la conducción'. La clave del salto cualitativo está precisamente en la IA: donde antes había una cámara que leía una matrícula y consultaba una base de datos, ahora hay sistemas capaces de cruzar información, detectar patrones de movimiento, identificar vehículos, peatones y ciclistas, y construir un historial detallado de los desplazamientos habituales de una persona.

Según Voss, las cámaras de Flock Safety no se limitan a registrar infracciones de tráfico. Afirma que se están utilizando para verificar si los niños asisten al distrito escolar que les corresponde, para gestionar denuncias por música alta, y para que agentes de la ley accedan a las bases de datos de Flock en situaciones en las que no desean obtener una orden judicial legítima. Esta última afirmación es especialmente grave desde el punto de vista constitucional, ya que implica que datos recogidos por una empresa privada estarían sirviendo como vía alternativa al control judicial que regula las investigaciones policiales. Voss añade que incluso empleadores potenciales estarían accediendo a esas bases de datos para recabar información sobre candidatos a puestos de trabajo.

El artículo de Motor1 da contexto adicional a estas afirmaciones recurriendo a otras fuentes. En abril, el medio Device Daily ya alertó de que las cámaras urbanas con IA 'están generando alarmas de privacidad', y describió cómo la tecnología sirve para crear 'una vasta base de datos con capacidad de búsqueda que puede integrarse con otros repositorios de datos de fuerzas del orden'. El mismo texto establece una analogía histórica significativa: compara estos sistemas con la red de cámaras CCTV que las fuerzas del orden de Londres implantaron en los años 70, en pleno conflicto con el IRA.

Device Daily también pone de relieve que estas cámaras son frecuentemente operadas por empresas privadas, no directamente por organismos públicos. Estas corporaciones incorporan sistemas de IA a sus plataformas de observación, lo que 'aumenta significativamente su alcance'. La integración con bases de datos como el National Crime Information Center (NCIC) permite que, si una cámara registra el vehículo de un sospechoso que figura en esa base de datos, la IA pueda lanzar una alerta instantánea a las fuerzas del orden locales. El resultado es una infraestructura de vigilancia en tiempo real que conecta el espacio público con los registros policiales nacionales.

Flock Safety es la compañía más citada en esta controversia. Motor1 señala que Richmond, Virginia, gastó un millón de dólares en un solo año en cámaras de Flock Safety. La empresa ha sido objeto de críticas no solo por su coste, sino también por dudas sobre su eficacia real para reducir la criminalidad violenta, aunque algunos datos sí apuntan a que facilita la recuperación de vehículos robados. En cuanto a la legalidad, Flock Safety enfrentó una demanda federal en Norfolk, Virginia, que alegaba que las imágenes y grabaciones de ciudadanos fueron usadas de forma indebida por las fuerzas del orden. En febrero, un juez federal dictaminó que las cámaras de Flock no vulneran las libertades ciudadanas, aunque añadió que esa conclusión podría cambiar en el futuro ante nuevos avances tecnológicos, una advertencia que resulta reveladora: el propio poder judicial reconoce que la ley actual puede quedarse corta frente a la velocidad de evolución de estos sistemas.

El fenómeno no es exclusivo de Estados Unidos. Motor1 cita a NBC News para contextualizarlo como una realidad global. David Kelly, vicepresidente de Acusensus, empresa australiana con contratos gubernamentales, defiende que su sistema no almacena imágenes cuando no hay infracción: 'Si no hay violación, no guardamos el dato. Si al revisarlo no se emite una sanción, tampoco se guarda'. Sin embargo, el propio Kelly reconoce un límite revelador: puede hablar por su empresa, pero no por lo que los gobiernos locales hacen con los mismos datos. Es decir, el flujo de información entre empresa privada y administración pública carece de un marco de transparencia que garantice que los datos no se reutilizan con otros fines. Acusensus también trabaja con universidades estadounidenses, donde prueba su sistema 'Heads Up', capaz de detectar si los conductores van con el móvil en la mano o sin cinturón de seguridad, lo que amplía aún más el espectro de comportamientos monitorizados.

La pregunta de fondo que articula todo el debate es la del principio de responsabilidad ('accountability'). Como señala Device Daily, 'los datos recogidos a través de infraestructura de vigilancia en EE.UU. pueden circular con una transparencia y responsabilidad limitadas'. Organizaciones como la Unión Americana de Libertades Civiles (ACLU) y la Electronic Frontier Foundation (EFF) llevan años denunciando los riesgos de los sistemas de lectura de matrículas, y sus advertencias están adquiriendo nueva urgencia ahora que la IA multiplica exponencialmente las capacidades de estos sistemas. El problema ya no es si una cámara vio tu coche pasar por una calle: el problema es que un sistema de IA puede reconstruir tu rutina diaria, saber dónde trabajas, a qué hora sueles llevar a tus hijos al colegio, y almacenar esa información en bases de datos privadas con supervisión pública mínima.

Desde la perspectiva de la IA agéntica, este caso ilustra con claridad uno de los riesgos más citados en los debates regulatorios: la capacidad de los sistemas de IA para agregar datos aparentemente inocuos y construir inferencias de alto impacto sobre individuos sin su conocimiento ni consentimiento. Una cámara que registra una matrícula es un dato puntual; un sistema de IA que correlaciona decenas de lecturas de esa matrícula a lo largo del tiempo, en distintos puntos de una ciudad, y las cruza con otras fuentes, produce algo cualitativamente diferente: un perfil de comportamiento con capacidad predictiva. Este salto de lo descriptivo a lo inferencial es precisamente lo que hace que la IA agéntica aplicada a la vigilancia sea fundamentalmente distinta —y potencialmente más invasiva— que cualquier tecnología de vigilancia anterior.

En el plano regulatorio, el contraste con Europa es notable. Como contexto del sector, el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (EU AI Act), en vigor desde 2024, clasifica los sistemas de identificación biométrica remota en espacios públicos en tiempo real como aplicaciones de 'alto riesgo' y, en la mayoría de los casos, las prohíbe expresamente salvo excepciones muy tasadas para fuerzas de seguridad. Los sistemas de vigilancia masiva del tipo descrito en este artículo difícilmente superarían el escrutinio regulatorio europeo sin modificaciones sustanciales. En Estados Unidos, en cambio, la regulación es fragmentaria: depende de cada estado e incluso de cada municipio, lo que crea un mosaico de protecciones muy desiguales. Algunas ciudades estadounidenses han prohibido el uso de reconocimiento facial por parte de la policía, pero los ALPR con IA entran en una categoría diferente que la legislación actual no aborda de forma sistemática.

Para empresas y desarrolladores que trabajan en el ecosistema de la IA, el caso Flock Safety plantea preguntas importantes sobre responsabilidad en la cadena de uso de datos. Cuando una empresa privada vende un sistema a un municipio, y ese municipio lo integra con bases de datos federales, y terceros —empleadores, otras agencias— acceden a esos datos, ¿quién responde si hay un uso indebido? La sentencia de febrero que absolvió a Flock Safety sugiere que, al menos por ahora, los tribunales estadounidenses no consideran que estos sistemas violen derechos constitucionales, pero la propia advertencia del juez sobre futuros avances tecnológicos indica que esa posición puede ser provisional.

El impacto sobre la percepción pública de la IA es también relevante. Casos como este, amplificados por las redes sociales a través de creadores como Voss, contribuyen a erosionar la confianza ciudadana en los sistemas de IA desplegados en el espacio público. La narrativa de 'la cámara solo controla el tráfico' que muchos municipios han empleado para justificar estas instalaciones sin generar resistencia se está resquebrajando a medida que los ciudadanos comprenden mejor las capacidades reales de la tecnología subyacente. Esa brecha entre la justificación oficial y la realidad técnica es un problema de gobernanza tanto como de privacidad.

En definitiva, el artículo de Motor1 recoge una historia que tiene todas las características de un caso de referencia en el debate sobre IA y vigilancia: tecnología desplegada de forma rápida y con supervisión limitada, uso que desborda los fines declarados, opacidad sobre el destino de los datos, y una ciudadanía que descubre a posteriori el alcance real de los sistemas que la rodean. La viralidad del vídeo de Voss y la atención mediática que ha generado sugieren que el debate sobre los límites de la vigilancia con IA en el espacio público está lejos de haberse zanjado con la sentencia de febrero.