La frontera expansiva de la IA y los datos que exige
La inteligencia artificial está transformando la forma en que vivimos, trabajamos y gobernamos. En ámbitos como la salud pública y los servicios ciudadanos, las herramientas de IA prometen mayor eficiencia y decisiones más ágiles. Sin embargo, este progreso se apoya en un desequilibrio creciente: la capacidad de recolectar datos supera con creces nuestra habilidad para gobernarlos responsablemente.
Más allá de un reto tecnológico, esto constituye una auténtica crisis de privacidad. Desde software de predicción policial hasta sistemas de vigilancia y lectores automáticos de matrículas, se acumula información personal a una velocidad sin precedentes. Y, sin embargo, la mayoría de los ciudadanos desconoce quién posee su información, con qué fines se utiliza y qué mecanismos de protección existen.
Qué son los jardines cerrados y por qué son peligrosos en seguridad pública
Los «jardines cerrados» son ecosistemas donde una empresa controla el acceso, flujo y uso de los datos. Si bien son comunes en la publicidad y las redes sociales, ahora proliferan en el ámbito de la seguridad pública.
Estos sistemas propietarios pueden ofrecer funciones avanzadas, como almacenamiento en la nube de video de cámaras corporales o reconocimiento automático de matrículas. No obstante, al funcionar en aislamiento, crean monopolios de información. Las agencias policiales quedan atadas a contratos a largo plazo que no permiten la interoperabilidad, lo que desemboca en fragmentación, silos de datos y respuestas poco efectivas.
La ciudadanía lo desconoce, y eso es un problema
La mayoría de las personas no se imagina cuánto de su vida diaria fluye hacia estos sistemas. En muchas ciudades, su ubicación, vehículo, actividad en línea e incluso su estado emocional pueden inferirse y registrarse mediante un conjunto de herramientas impulsadas por IA.
Estos dispositivos se presentan como mejoras para la seguridad, pero sin transparencia ni regulación adecuada, son propensos a mal uso. Los lectores de matrículas, hoy presentes en miles de comunidades, alimentan redes propietarias donde los departamentos de policía ni siquiera poseen el hardware: lo alquilan. Así, el análisis y las alertas dependen exclusivamente de un proveedor, sin control público real.
Por qué esto debería encender alarmas
La IA necesita datos para operar. Pero cuando estos datos están atrapados en jardines cerrados, no pueden validarse, cruzarse o cuestionarse. Eso significa que decisiones críticas—quién es detenido, dónde se asignan recursos o quién se considera amenaza—se basan en información parcial o desactualizada.
El riesgo es claro: fallos en la toma de decisiones, violaciones a las libertades civiles y una brecha creciente entre la policía y la comunidad. La confianza se erosiona, la transparencia desaparece y la innovación queda coartada, pues nuevas soluciones no pueden acceder al mercado si no cumplen con las restricciones de estos ecosistemas cerrados.
Lo que verdaderamente necesita la policía
En lugar de encerrar datos, necesitamos ecosistemas abiertos que garanticen un intercambio seguro, estandarizado e interoperable. Esto no implica renunciar a la privacidad; al contrario, es la única vía para aplicarla eficazmente.
Algunas plataformas ya muestran el camino. FirstTwo ofrece herramientas de conciencia situacional en tiempo real integrando datos públicos de forma responsable. ForceMetrics combina registros de llamadas al 911, historial de salud conductual e incidentes previos para brindar un contexto más completo. La clave está en diseñar sistemas pensando en la comunidad, no en la rentabilidad exclusiva de un proveedor.
Construyendo una infraestructura con privacidad primero
Una estrategia «privacy-first» va más allá de enmascarar datos sensibles. Consiste en limitar accesos, documentar decisiones y habilitar auditorías externas. Requiere además la colaboración de grupos comunitarios y organizaciones de derechos civiles para definir políticas y prácticas.
A pesar de los avances tecnológicos, EE. UU. opera en un vacío legal: carece de una legislación federal integral en materia de privacidad de datos. Europa ofrece en GDPR un modelo de uso consensuado y responsabilidad. En cambio, en EE. UU. existe un mosaico desigual de normas estatales que no aborda la complejidad de la IA en sistemas públicos.
La conclusión: sin interoperabilidad, la privacidad se resiente
En seguridad pública, están en juego vidas y derechos fundamentales. Permitir que un solo proveedor controle datos críticos es, además de ineficiente, éticamente cuestionable.
Debemos desechar el mito de que innovación y privacidad están reñidas. La IA responsable devuelve sistemas más justos, eficaces y auditables. Rechacemos el vendor lock-in, apostemos por estándares abiertos y exijamos transparencia. Porque en una democracia, ninguna empresa debería determinar quién recibe protección, quién es investigado o quién queda excluido.
