Las cámaras Flock de UNC, a debate: 23 lectores de matrículas con IA y un contrato de 70.000 dólares que vence en febrero

Por The Daily Tar Heel · 3 de noviembre de 2026.

La Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill (UNC) tiene instaladas 23 cámaras Flock, lectores automáticos de matrículas con software de IA, y su contrato vence en febrero de 2027. Según la universidad, el contrato vigente empezó el 21 de febrero de 2024 y cuesta 70.000 dólares al año. Estudiantes, colectivos y docentes cuestionan ahora si compensa renovarlo.

Las cámaras, de la empresa Flock Safety, fotografían los vehículos que pasan. El software identifica la matrícula y rasgos del coche. Según la web de la propia empresa, los usuarios autorizados, como la policía, pueden buscar en esos registros vehículos ligados a una investigación. UNC firmó un primer acuerdo en septiembre de 2023 y lo canceló un mes después por problemas de licencias.

Un portavoz de la universidad defiende que la tecnología ayuda a identificar vehículos vinculados a actividad delictiva. Destaca su valor en casos urgentes, como personas desaparecidas o en peligro y alertas Amber (avisos por secuestro de menores). Según el portavoz, la policía de UNC no comparte información con otras fuerzas ni agencias federales y conserva los datos 30 días. El 5 de octubre, el jefe de policía, Brian James, anunció en el Comité Ejecutivo de la Facultad que se había puesto fin al intercambio automático de datos con otras agencias de Carolina del Norte. Ahora esas agencias deben pedirlos a UNC.

La oposición viene de varios frentes. La estudiante de primer año Gray Crook pide pruebas de que las cámaras mejoran la seguridad. Nadia Mokhtarzada Blake, de TransparUNCy, advierte de que «que la información no se comparta inicialmente no significa que la política no pueda cambiar». Su organización pide no renovar. Hannah Hayes, copresidenta de Sunrise UNC, sostiene que hablar de seguridad es invertir de verdad en los estudiantes, no en la vigilancia. Hayes cita el reciente ataque de motivación racial en Greenlaw Hall y dice que su grupo estudia alternativas. Reconoce además que el jefe de policía se mostró abierto al diálogo.

El frente jurídico sigue sin resolverse. Jeff Welty, profesor de derecho público de la Facultad de Gobierno de UNC, explica que la cuestión es si estas cámaras, solas o combinadas con otras herramientas, dan una imagen tan completa de los movimientos de alguien que equivalga a un registro bajo la Cuarta Enmienda (protección frente a registros arbitrarios). Hasta ahora los tribunales han dado la razón a Flock, pero Welty advierte de que eso no garantiza el futuro a medida que crece la red. Distingue esa cuestión constitucional del posible mal uso por parte de agentes, que a su juicio se aborda con formación, políticas, auditorías y sanciones. Su colega Kristina Wilson añade que el estatus de las imágenes como registro público es ambiguo.

Nuestra lectura: lo que se discute en UNC no es una cámara, sino quién fija las reglas de una infraestructura de vigilancia con IA que se vuelve barata y rutinaria. El argumento de la universidad es razonable en casos urgentes, pero la carga de la prueba recae en quien vigila. Antes de renovar, UNC debería publicar qué casos concretos se resolvieron gracias a las 23 cámaras. Si los tiene, es el mejor argumento a su favor. Si no, la pregunta de Crook queda sin respuesta.

La advertencia de Blake merece más peso del que suele darse. Las limitaciones de uso actuales son decisiones de política interna y se pueden revertir sin debate público. En general, la vigilancia basada en IA tiende a ampliarse una vez instalada. Por eso conviene fijar los límites (retención, intercambio, auditoría) en normas o contratos que obliguen y se puedan verificar, no solo en declaraciones.

Hay motivos para no caer en el catastrofismo. Los lectores de matrículas son una tecnología acotada, con retención de 30 días según la universidad, y el debate abierto en el campus es precisamente el mecanismo sano para decidir. El riesgo a corto plazo es que se normalice un rastreo masivo sin pruebas de eficacia. A largo plazo, la IA puede aportar seguridad real, pero solo si se construye con límites claros y supervisión humana. Un campus donde estudiantes y policía conversan sobre el «aspecto» de la vigilancia es mejor punto de partida que uno donde se instala en silencio.