La seguridad que aprende a recordarlo todo

Hace unos días leí una publicación que hablaba sobre unas cámaras especiales que habían sido instaladas en varios municipios de Puerto Rico. Se trataba de lectores automáticos de tablillas, conocidos como ALPR por sus siglas en inglés. El propósito parecía bastante sencillo: identificar vehículos hurtados, localizar automóviles relacionados con investigaciones criminales y proveer información útil a las autoridades. Nada particularmente extraño para alguien que ha dedicado gran parte de su vida profesional a la seguridad. Sin embargo, mientras continuaba leyendo los comentarios, comenzaron a aparecer otros conceptos: Flock Safety, Palantir, inteligencia artificial, reconocimiento facial y vigilancia gubernamental. Lo que inicialmente parecía una discusión sobre unas cámaras, terminó llevándome a un asunto considerablemente más amplio. Y confieso, que todavía estoy tratando de entender esta amplitud. No porque desconozca el valor de estas herramientas. Al contrario. He trabajado suficiente tiempo con sistemas similares como para reconocer lo que significa disponer de información a tiempo cuando intentamos prevenir un incidente, localizar a alguien o reconstruir lo ocurrido. Lo que comenzó a inquietarme fue descubrir hasta dónde pueden llegar estas tecnologías cuando dejan de funcionar como herramientas separadas y comienzan a operar como sistemas interconectados. Porque una cosa es que una cámara pueda observarnos. Otra muy distinta es que una red completa pueda recordarnos. %%first_name%%, gracias por tu interés en este artículo. Espero que esta historia y mis reflexiones te aportan en algo. De ser así, no dudes en suscribirte para recibir las próximas publicaciones. Puedes hacerlo gratuitamente o apoyar mi proyecto con una suscripción de pago. Una cámara que nunca olvida Imaginemos un vehículo hurtado. Su dueño presenta una querella y la matrícula queda registrada en una lista de vehículos de interés. Cuando el automóvil pasa frente a un lector automático, el sistema reconoce la tablilla y genera una alerta. La información permite que los agentes respondan. El beneficio es evidente. Ahora, imaginemos que esa misma cámara registra todos los vehículos que pasan frente a ella, no solamente aquellos relacionados con una investigación. Además de la matrícula, puede conservar información sobre la apariencia del automóvil, la hora y el lugar de observación. Eso es precisamente parte de lo que ofrecen plataformas como Flock Safety , que combinan reconocimiento de matrículas, características vehiculares, alertas automáticas y herramientas de búsqueda investigativa. Hasta aquí, podríamos decir que estamos ante una evolución de las cámaras de tránsito y de los sistemas tradicionales de vigilancia. La diferencia empieza a hacerse evidente cuando conectamos muchas cámaras. Un vehículo puede aparecer en distintos lugares durante varios días. Sus registros permiten establecer horarios, recorridos y coincidencias con otros vehículos. Y ésos datos permanecen almacenados, de manera que alguien pueda consultarlos posteriormente. Ahí está la diferencia . No es lo mismo identificar un vehículo que estamos buscando ahora, que consultar dónde estuvo ese automóvil en las últimas semanas. Ambas funciones pueden ser extraordinariamente útiles para una investigación. Sin embargo, la segunda función introduce una capacidad que merece nuestra atención: la habilidad de reconstruir movimientos retrospectivamente. El sistema no necesita saber hoy que determinado vehículo será relevante mañana. Puede conservar la información primero y permitir que su relevancia se determine luego. El Reino Unido: una muestra de la escala Cuando comencé a investigar el tema, descubrí que esta capacidad no pertenece exclusivamente a Flock ni a Estados Unidos. El Reino Unido cuenta con una infraestructura nacional de reconocimiento automático de matrículas conocida como, Automatic Number Plate Recognition o ANPR. Según una evaluación oficial de privacidad actualizada en julio de 2026, el sistema recibe más de cien millones de lecturas diarias procedentes de miles de cámaras fijas y móviles. Estos registros se conservan normalmente durante doce meses. El propio gobierno británico reconoce que la magnitud de esta infraestructura permite el seguimiento sistemático de personas y presenta riesgos significativos para sus derechos y libertades. Son cien millones de observaciones al día. Esta cifra impresiona, aunque es preciso entender qué representa: Son lecturas de vehículos, no lectura de cien millones de personas distintas. Las autoridades británicas destacan que ANPR permite desarrollar investigaciones, identificar vehículos de interés y reconstruir movimientos que serían extraordinariamente difíciles de documentar mediante vigilancia humana convencional. El beneficio operacional tiene fundamento. Al mismo tiempo, la propia evaluación reconoce que muchos registros permanecen en las bases de datos sin ser consultados y terminan eliminándose al vencer el período de retención; 12 meses. Un año. Es decir, el sistema conserva información sobre innumerables movimientos que nunca llegan a formar parte de una investigación. Eso fué lo que me hizo detenerme. No necesariamente porque la recopilación sea ilegítima. El Reino Unido tiene un marco jurídico que justifica sus operaciones. La pregunta que comenzó a darme vueltas en la cabeza fue otra: ¿Qué pasa cuando una observación individual pasa a formar parte de millones de observaciones? Y que en cualquier momento, todas estas observaciones se pueden ver conjuntamente para establecer relaciones. Cuando los datos comienzan a relacionarse Aquí fue donde apareció Palantir en mi investigación. Aunque los medios la describen como una compañía de vigilancia, su función tecnológica es mucho más amplia. Palantir desarrolla plataformas capaces de integrar información recopilada de diferentes sistemas, identifica relaciones y facilita el análisis mediante herramientas avanzadas, incluyendo el uso de la inteligencia artificial. Una de sus tecnologías centrales, llamada Ontology , permite representar entidades del mundo real —personas, vehículos, lugares, acontecimientos u organizaciones— y establecer relaciones entre ellas, puntos de enlace, conexiones. Para visualizarlo, imaginemos una investigación criminal. * Una cámara identifica un vehículo cerca de la escena. * Un registro relaciona ese vehículo con una dirección. * Otra base de datos contiene información sobre las personas asociadas con esa dirección. * Una tercera fuente permite establecer conexiones con otros vehículos o acontecimientos. Individualmente, esos registros pueden decirnos muy poco. Relacionados, pueden ayudar a un analista a identificar patrones de movimiento y relaciones que antes no eran evidentes. Esto no significa que una computadora haya descubierto automáticamente a un delincuente. Significa que puede ayudar a un investigador a organizar información, encontrar relaciones y desarrollar hipótesis. Esta distinción es importante. En el campo de la inteligencia, una relación puede ser una pista valiosa y no necesariamente constituir evidencia de actividad criminal. Compartir una dirección residencial no convierte a dos personas en cómplices. Coincidir en un lugar tampoco demuestra que exista una relación entre ellas. Y una inferencia generada por inteligencia artificial continúa siendo solo eso, una inferencia, no un “smoking gun”. Las plataformas de Palantir incorporan mecanismos de control de acceso y administración de permisos. La compañía desarrolla estas tecnologías para distintas organizaciones y propósitos, no exclusivamente para agencias de ley y orden o de inteligencia. Tampoco estoy afirmando que Flock comparta directamente sus datos con Palantir. Esa relación específica es tema de un debate actualmente activo, y sin evidencia, no sería prudente hacer esa afirmación. Mi inquietud es algo más amplio. Cuando diferentes sistemas pueden intercambiar información, el valor de cada dato deja de depender exclusivamente de su propósito original. * Una matrícula de un vehículo puede convertirse en parte de un historial de movimientos. * Un historial de movimientos puede relacionarse con una dirección. * Una dirección puede conectarse con personas. * Y esas conexiones pueden adquirir significado dentro de una investigación que ni siquiera existía cuando se recopiló la información inicialmente. En esencia, la tecnología permite construir una imagen de un hecho mucho más completa, y a una velocidad antes imposible. La pregunta es cuánto de esa imagen necesitamos conservar en realidad y quién debería tener autoridad para examinarla. La información que entregamos voluntariamente sin pensarlo dos veces Hay otra dimensión de este asunto que me sorprendió. No toda la información disponible para utilizarse como inteligencia proviene de cámaras policiales o sistemas gubernamentales. Nuestros teléfonos, aplicaciones, vehículos conectados y otros dispositivos generan enormes cantidades de datos. Parte de esa información circula dentro de mercados comerciales. En enero de 2025, la Comisión Federal de Comercio de Estados Unidos formalizó una orden contra Gravy Analytics y Venntel por prácticas relacionadas con la recopilación y comercialización de información sensitiva de ubicación. La agencia había alegado que estas empresas obtenían y utilizaban datos capaces de revelar visitas a establecimientos médicos, lugares de culto y otros espacios privados, sin contar con el consentimiento explícito o implícito requerido para determinados usos. El asunto no es meramente sobre el uso comercial de estos datos. La propia Oficina del Director de Inteligencia Nacional de Estados Unidos publicó en 2024 un marco para regular la utilización de información comercialmente disponible por parte de la comunidad de inteligencia. El documento reconoce tanto su valor para las misiones de inteligencia como su capacidad para revelar aspectos sensitivos de la vida privada. De manera que el gobierno no necesariamente necesita instalar una cámara para obtener información sobre nuestros movimientos. Parte de esa información puede haber sido recopilada previamente por organizaciones privadas. Y es aquí donde aparece la otra pregunta que no había considerado inicialmente : ¿Hasta qué punto comprendemos lo que realmente estamos autorizando cuando aceptamos las condiciones de una aplicación? No estoy sugiriendo que todas las aplicaciones vendan nuestros datos ni que toda información comercial termine en manos de una agencia gubernamental. Lo que me interesa es reconocer que existe un ecosistema de información considerablemente mayor que los sistemas tradicionales de seguridad. Y que sus diferentes componentes pueden resultar relacionados. ¿Es “más información” igual a “más seguridad”? Como profesional de la seguridad, sería difícil argumentar que disponer de mejor información constituye, por sí mismo, un problema. Una herramienta que ayuda a localizar a un menor desaparecido, identificar un vehículo utilizado en un secuestro o descubrir relaciones entre incidentes adquiere un valor incalculable. También puede permitir que una investigación avance más rápidamente y que sus recursos se concentren donde realmente hacen falta. Incluso puede ayudar a descartar sospechas, eliminar sospechosos y enfocar mejor el rumbo de la investigación. Si determinados registros permiten establecer que un vehículo no estuvo cerca de una escena investigada, esa información también tiene valor. La tecnología no solamente puede ayudar a identificar personas de interés. Puede contribuir a excluirlas. Sin embargo, disponer de más información no garantiza automáticamente una mejor interpretación. Un sistema puede registrar correctamente que dos vehículos estuvieron en el mismo lugar. Eso no significa que sus ocupantes se conozcan. Puede establecer que una persona frecuenta una dirección. Eso no demuestra que conozcamos el propósito de sus visitas. La información puede ser precisa y nuestra conclusión continuar siendo incorrecta. Por eso considero necesario distinguir entre observación, asociación e interpretación. Son etapas diferentes. Y mientras más capacidad tenemos para relacionar datos, más importante resulta comprender qué estamos concluyendo a partir de ellos. No quisiera que perdiéramos de vista que detrás de cada matrícula, fotografía o registro de ubicación puede haber una persona cuya vida cotidiana no tiene relación alguna con una investigación. Una herramienta diferente, aunque se vea igual Después de leer sobre estos sistemas, he comenzado a pensar que quizás necesitamos distinguir entre dos aplicaciones que, desde afuera, parecen prácticamente idénticas. La primera herramienta utiliza una cámara para comparar matrículas contra una lista de vehículos relacionados con un propósito legítimo de seguridad. Cuando reconoce una coincidencia, genera una alerta. La segunda herramienta conserva registros de todos los vehículos que pasan frente a esta y permite que esa información sea consultada de manera retrospectiva. Ambas pueden operar utilizando el mismo equipo. Ambas pueden ayudar a resolver delitos. Pero ambas no ofrecen la misma capacidad de observación. Y si añadimos información procedente de otras fuentes, las posibilidades aumentan exponencialmente. Lo que comenzó como una herramienta de identificación vehicular puede adquirir características propias de una infraestructura de inteligencia. Esto no significa que debamos rechazarla. Significa que quizás deberíamos examinarla de manera diferente. * ¿Cuánto tiempo es razonable conservar los movimientos de una persona que no está bajo investigación? * ¿Debería existir alguna diferencia entre consultar una matrícula relacionada con un delito y buscar retrospectivamente todos los vehículos que estuvieron cerca de determinado lugar? * ¿Qué sucede cuando los registros de una organización pueden ser consultados por otras? * ¿Quién establece los límites de utilización cuando aparecen nuevas capacidades que no existían al momento de adquirir el sistema? * Y, especialmente, ¿cómo determinamos si el beneficio obtenido justifica la cantidad de información que estamos conservando? Ni tengo, ni sé si tendré respuestas definitivas a estas preguntas. Tampoco creo que debamos apresurarnos a escoger entre seguridad y privacidad como si fueran estos intereses incompatibles. La seguridad debería permitirnos desarrollar nuestras vidas con un grado razonable de libertad y certeza. Y la privacidad forma parte de esa experiencia. El verdadero cambio Entonces, mi mente me regresa a aquellas cámaras que despertaron mi curiosidad. Durante gran parte de nuestra historia, investigar los movimientos de una persona requería capital humano, tiempo y esfuerzo. Había que decidir a quién observar y dedicar costosos recursos a hacerlo. Hoy, una infraestructura tecnológica puede conservar estas observaciones automáticamente. Y cuando aparece una investigación, podemos buscar hacia atrás, y establecer relaciones entre individuos, lugares, movimientos y tiempos. La información puede existir mucho antes de que alguien determine que resulta relevante. Ese cambio me parece fundamental. No porque toda recopilación sea abusiva, ni porque toda autoridad vaya a utilizarla indebidamente. Simplemente porque estamos adquiriendo una capacidad que merece ser mejor comprendida antes de que se convierta en algo tan cotidiano que dejemos de cuestionarla. Una cámara puede ayudarnos a encontrar aquello que buscamos. Una red puede permitirnos descubrir dónde estuvo aquello que todavía no sabíamos que necesitaríamos buscar. Y una plataforma de inteligencia puede relacionar esas observaciones con información que originalmente fue recopilada para otros propósitos. Son capacidades distintas, aunque cada una pueda surgir naturalmente de la anterior. Por eso continuaré observando el desarrollo de Flock, Palantir y otras tecnologías semejantes. Me interesa conocer sus resultados, comprender sus limitaciones y examinar cómo evolucionan sus aplicaciones. No encuentro razones para rechazar automáticamente una herramienta que puede contribuir a proteger vidas. Tampoco encuentro razones para asumir que una capacidad tecnológicamente posible deba utilizarse siempre y sin distinciones. Quizás la pregunta que deberíamos hacernos no sea cuánto podemos observar. Sino cuánto necesitamos recordar. Porque una cosa es que las autoridades puedan encontrar un vehículo relacionado con un delito. Otra es que puedan reconstruir nuestros movimientos meses después, cuando nunca existió motivo alguno para investigarnos. Ambas capacidades pueden coexistir dentro del mismo sistema. Un decir muy mío es que, «el machete es una herramienta para cortar vegetación… su uso final lo determina quien lo sujeta.» ¿Dónde deberíamos establecer la diferencia? En mi próximo artículo: « ¿Quién vigila a quienes nos vigilan? », exploraremos otra dimensión de estas tecnologías: qué ocurre cuando una herramienta legítima termina utilizándose indebidamente, cuando una identificación falla o cuando las capacidades de vigilancia quedan en manos de personas que no respetan los límites de su autoridad. Me interesa conocer tu perspectiva. ¿Consideras aceptable que los movimientos de todos los vehículos sean conservados temporalmente si eso permite resolver delitos? ¿Cambiaría tu respuesta dependiendo de quién pueda consultar esos registros y durante cuánto tiempo? Gracias, %%first_name%% por leer este artículo. Si te gustó el mismo, no dudes en compartirlo. ¡Que tengas un día maravilloso! Si quieres entender mejor el concepto de Seguridad Humana, puedes adquirir mi serie de libros en Amazon: Sobre el autor Soy Carlos Rivera, profesional de seguridad con más de 30 años de experiencia en seguridad, gestión de riesgos, investigación, conducta humana, aviación y liderazgo. Soy fundador de Hawk & Anvil LLC , desde donde ayudo a organizaciones y líderes a identificar riesgos, tomar mejores decisiones y desarrollar soluciones de seguridad prácticas y sostenibles. Hawk & Anvil ofrece servicios de asesoría estratégica y Fractional CSO, evaluaciones de seguridad y riesgo, investigaciones, prevención de violencia y conflicto laboral, capacitación y consultoría especializada en seguridad humana . Si alguno de los temas que discutimos en Trazando la Línea afecta a tu organización, negocio o equipo, podemos conversar. Hawk & Anvil LLC 🌐 HawkAndAnvil.com ✉️ info@hawkandanvil.com Trazando la Línea es una publicación de Hawk & Anvil dedicada a explorar seguridad, riesgo, conducta humana y liderazgo desde una perspectiva práctica y basada en evidencia. Get full access to Carlos Rivera at trazandolalinea.substack.com/subscribe