El Senado interroga a Flock (sin testigos de la empresa): 120.000 cámaras con IA y ninguna ley federal que las frene

Por Zendoric · 24 de septiembre de 2026.

Un subcomité judicial del Senado celebró el miércoles la primera audiencia del Congreso sobre redes de videovigilancia con inteligencia artificial, bajo el título "Always Watching: Flock's Nationwide AI Surveillance Network". La convocó el senador Josh Hawley (republicano por Misuri), que preside el subcomité de Crimen y Contraterrorismo y que ya había abierto una investigación sobre Flock Safety, la empresa que más destaca en el mercado de lectores automáticos de matrículas (ALPR, por sus siglas en inglés: cámaras que fotografían y procesan matrículas de vehículos). Según relató Hawley en la sesión, invitó a testificar a los máximos responsables de Flock, Axon, Motorola y Verkada. Ninguno acudió.

Los datos que se manejaron en la sala dan la medida del problema. Según Alasdair Whitney, abogado del Institute for Justice, Flock opera más de 120.000 cámaras en 49 estados y registra 20.000 millones de fotografías de vehículos al mes. El sistema no se limita a leer la matrícula: construye lo que la propia compañía llama una "firma del vehículo" (vehicle signature), que combina marca, modelo, color y detalles como pegatinas, calcomanías o accesorios. Los datos se conservan por defecto 30 días antes de borrarse automáticamente, un plazo que organizaciones de derechos civiles consideran demasiado largo y propicio para construir perfiles detallados. No existe, subrayó Whitney, ninguna ley federal que regule nada de esto.

La audiencia arrancó con el testimonio de Lindsey Isaacs, una joven de 23 años de Florida que pasó 13 días en prisión después de que la policía, basándose en una identificación errónea de su coche mediante cámaras de Flock, lo vinculara con un accidente mortal. Isaacs relató que estuvo en aislamiento cerca de 86 horas, con una bata anti-suicidio con el velcro roto que la dejaba expuesta. Es, hasta donde permite juzgar el material disponible, un caso de fallo de identificación algorítmica sin verificación humana suficiente antes de una detención, no una acusación probada contra Flock por parte del Senado; The Hill indica que solicitó comentarios a la compañía.

El punto más revelador de la sesión, sin embargo, no fue técnico sino de arquitectura de datos. Varios senadores demócratas preguntaron si agencias federales, en particular Inmigración y Control de Aduanas (ICE), acceden a la red de Flock. El senador Dick Durbin (demócrata por Illinois) recordó que su estado prohíbe por ley usar datos de ALPR en investigaciones migratorias. Chad Marlow, de la Unión Americana de Libertades Civiles (ACLU), respondió con una precisión incómoda: si el gobierno federal presenta una orden judicial o una citación administrativa, la ley estatal no protege nada, los datos se entregan igual. Y si el estado participa en una red de intercambio de datos entre agencias, basta con que un solo agente esté dispuesto a colaborar para que ICE, o cualquier otro, obtenga acceso a través de él. La ley de un estado protege sobre el papel; la arquitectura de la red decide en la práctica.

Aquí conviene separar dos cosas que la cobertura tiende a mezclar. La tecnología de reconocimiento de matrículas no es una novedad de la IA generativa: es visión por computador madura, en uso desde hace más de una década. Lo que ha cambiado es la escala y la centralización: una sola empresa privada opera una base de datos de facto nacional, sin techo regulatorio federal, con reglas de acceso que dependen de acuerdos comerciales entre policías locales más que de un marco legal uniforme. El riesgo no está en la cámara: está en quién decide quién mira lo que la cámara ve, y con qué garantías antes de que ese dato se convierta en una detención.

Nuestra lectura es que este es exactamente el tipo de caso en que la gobernanza basada en evidencia debería imponerse al pánico y a la complacencia por igual. La capacidad de identificar vehículos automáticamente puede ser, bien gobernada, una herramienta legítima de seguridad pública: localizar coches robados o menores desaparecidos en minutos en lugar de días es un beneficio real, no un hipotético. Pero el caso Isaacs demuestra que sin exigencias mínimas —verificación humana obligatoria antes de una detención, trazabilidad de quién consultó qué dato y por qué, límites de retención uniformes, un cortafuegos real entre bases de datos locales y agencias federales cuando el estado ha decidido lo contrario— la misma tecnología produce daño concreto y verificable, no un riesgo abstracto a diez años vista.

A corto plazo, el problema es de gobernanza, no de algoritmos: Hawley señaló que hay "muchos jugadores" en este mercado y que el Congreso necesita saber, en sus palabras, "hacia dónde nos está llevando esto como país"; Durbin, por su parte, insistió en que corresponde al Congreso liderar el equilibrio entre privacidad y seguridad, no dejarlo en manos de cada empresa. Varias jurisdicciones ya están cancelando sus contratos con estas empresas de vigilancia, y varios legisladores han presentado proyectos de ley en los últimos meses para restringir el uso de las cámaras de Flock, aunque el propio calendario legislativo de este año juega en contra. Que ni Flock ni sus competidores se presentaran a testificar no es un detalle menor: en un mercado sin ley federal, el silencio corporativo ante el escrutinio público es también una forma de seguir operando sin reglas. La ventana para fijar ese marco, antes de que la infraestructura se vuelva demasiado grande para regularla con sentido, se está cerrando más rápido que el debate.