La red de vigilancia con IA de Flock se dispara en EE.UU. y ya no todo el mundo la quiere en su calle

Por Zendoric · 1 de septiembre de 2026.

La BBC ha dedicado una pieza breve a un fenómeno que lleva tiempo cociéndose en Estados Unidos: la expansión acelerada de Flock Safety, la empresa que ha tendido una de las redes de vigilancia más extensas del país mediante cámaras con lectura automática de matrículas (ALPR, por sus siglas en inglés) reforzadas con inteligencia artificial. El material disponible de esta pieza concreta es una nota de vídeo muy escueta —un titular y poco más—, así que conviene ser prudentes con los detalles y ceñirse a lo que es de dominio público sobre el caso.

En general, el modelo de Flock es simple y por eso ha crecido tan rápido: instala cámaras en calles y accesos, cruza cada matrícula que pasa contra bases de datos de vehículos robados o personas buscadas, y vende el servicio a policías locales y asociaciones de vecinos como una herramienta de seguridad de bajo coste. Ese mismo diseño es lo que ha disparado la alarma entre organizaciones de defensa de la privacidad: una cámara pensada para localizar un coche robado también construye, matrícula a matrícula, un historial de movimientos de cualquier persona, y ese historial puede compartirse o consultarse con fines muy distintos a los anunciados cuando se instaló. De ahí que varios ayuntamientos y comunidades estadounidenses hayan empezado a revisar o cuestionar sus contratos con la compañía, en lugar de renovarlos sin más.

Esto no es un problema exclusivo de Flock ni de la vigilancia por matrícula: es el patrón habitual con el que la IA aplicada a seguridad se despliega antes de que exista una regulación clara sobre qué datos se guardan, quién puede consultarlos y durante cuánto tiempo. Es el mismo desfase que ya hemos visto en ciberseguridad ofensiva o en la moderación algorítmica de decisiones: la capacidad técnica avanza en meses, las reglas de gobernanza tardan años. El resultado es previsible —adopción rápida, después escándalo puntual, después intento tardío de poner límites— y es exactamente el tipo de fricción de corto plazo que no conviene minimizar.

Nuestra lectura es que el debate de fondo no es si estas redes de cámaras deben existir, sino quién las audita y bajo qué condiciones. Una herramienta que ayuda a encontrar a un menor desaparecido o a recuperar un vehículo robado tiene un valor real; la misma herramienta sin control de acceso, sin trazabilidad de quién consulta qué y sin límites sobre con quién se comparten los datos deja de ser seguridad pública para convertirse en vigilancia sin supervisión. La abundancia y el progreso que defendemos como horizonte de la IA solo se sostienen si van de la mano de una gobernanza basada en evidencia y no en el marketing de seguridad ni en el pánico reactivo. El caso Flock, aunque la cobertura de hoy sea mínima, es un termómetro más de esa tensión que seguirá apareciendo cada vez que una empresa despliegue sensores con IA más rápido de lo que las instituciones aprenden a vigilarlos.