Cómo un nuevo tipo de IA ayuda a la policía a sortear las prohibiciones del reconocimiento facial
Por James O'Donnell .Publicado el
2026/05/09 12:05
La adopción de esta tecnología ha alarmado a los defensores de las libertades civiles, especialmente mientras el gobierno promete ampliar la vigilancia sobre manifestantes y estudiantes.
La policía y las agencias federales han encontrado una nueva y controvertida forma de sortear el creciente conjunto de leyes que limitan el uso del reconocimiento facial: un modelo de IA capaz de rastrear personas mediante atributos como el tamaño corporal, el sexo aparente, el color y estilo de cabello, la vestimenta y los accesorios.
La herramienta, denominada Track y desarrollada por la empresa de análisis de video Veritone, es utilizada por 400 clientes, incluidos departamentos de policía estatales y locales, así como universidades en todo Estados Unidos. También se está expandiendo a nivel federal: los fiscales del Departamento de Justicia comenzaron a utilizar Track para investigaciones criminales el pasado agosto. Según la empresa, el conjunto más amplio de herramientas de IA de Veritone, que incluye reconocimiento facial convencional, también es utilizado por el Departamento de Seguridad Nacional —del que dependen las agencias de inmigración— y el Departamento de Defensa.
“La visión completa detrás de Track desde el principio”, afirma Ryan Steelberg, CEO de Veritone, era: “si no se nos permite rastrear los rostros de las personas, ¿cómo ayudamos a identificar potencialmente a criminales o actividades sospechosas?”. Además de rastrear individuos donde el reconocimiento facial no está legalmente permitido, Steelberg señala que permite el seguimiento cuando los rostros están ocultos o no son visibles.
El producto ha suscitado críticas de la Unión Americana de Libertades Civiles (ACLU), que —tras conocer la existencia de la herramienta a través de MIT Technology Review— declaró que era el primer caso que veían de un sistema de seguimiento no biométrico utilizado a gran escala en EE. UU. Advirtieron que plantea muchas de las mismas preocupaciones de privacidad que el reconocimiento facial, pero también introduce otras nuevas en un momento en que la administración Trump presiona a las agencias federales para intensificar la vigilancia sobre manifestantes, inmigrantes y estudiantes.
Veritone ofreció una demostración de Track en la que analizó personas en grabaciones de diversos entornos, desde los disturbios del 6 de enero hasta estaciones de metro. El sistema puede utilizarse para localizar personas especificando el tamaño corporal, el sexo aparente, el color y estilo de cabello, el calzado, la ropa y diversos accesorios. Posteriormente, la herramienta puede reconstruir cronologías y seguir a una persona a través de distintas ubicaciones y fuentes de video. Se puede acceder a ella mediante las plataformas en la nube de Amazon y Microsoft.
“Nuestra aplicación al estilo Jason Bourne”
En una entrevista, Steelberg afirmó que la cantidad de atributos identificativos que utiliza Track para reconocer personas seguirá aumentando. Al ser consultado sobre si Track distingue por tono de piel, un portavoz de la empresa respondió que este es uno de los atributos empleados por el algoritmo para diferenciar individuos, aunque actualmente el software no permite buscar personas específicamente por color de piel. Por ahora, Track opera únicamente sobre video grabado, pero Steelberg aseguró que la empresa está a menos de un año de poder ejecutar el sistema sobre transmisiones en vivo.
Las agencias que utilizan Track pueden incorporar grabaciones procedentes de cámaras corporales policiales, drones, videos públicos de YouTube o contenido aportado por ciudadanos, como imágenes de cámaras Ring o teléfonos móviles entregadas en respuesta a solicitudes policiales.
“Nos gusta llamar a esto nuestra aplicación al estilo Jason Bourne”, afirma Steelberg. El ejecutivo espera que la tecnología sea sometida a escrutinio en procesos judiciales, aunque añade: “Espero que estemos exonerando a personas tanto como ayudando a la policía a encontrar a los delincuentes”. El sector público representa actualmente solo el 6 % del negocio de Veritone —la mayoría de sus clientes pertenecen a medios y entretenimiento—, pero la compañía afirma que es su mercado de crecimiento más acelerado, con clientes en estados como California, Washington, Colorado, Nueva Jersey e Illinois.
Esa rápida expansión ha comenzado a generar preocupación en distintos sectores. Jay Stanley, analista principal de políticas de la ACLU, escribió en 2019 que la inteligencia artificial algún día agilizaría la tediosa tarea de revisar grabaciones de vigilancia, permitiendo el análisis automatizado incluso cuando no se hubiera cometido ningún delito. Desde entonces, muchas empresas de tecnología policial han desarrollado sistemas de análisis de video capaces, por ejemplo, de detectar cuándo una persona entra en un área determinada. Sin embargo, Stanley sostiene que Track es el primer producto que ha visto capaz de hacer tecnológicamente viable el rastreo masivo de personas específicas.
“Esta es una tecnología potencialmente autoritaria”, afirma. “Otorga enormes poderes a la policía y al gobierno, lo que sin duda facilitará resolver determinados delitos, pero también incrementará el riesgo de uso abusivo y de potenciales excesos”.
Las posibilidades de vigilancia abusiva, añade Stanley, son especialmente elevadas en las agencias federales donde Veritone ya tiene clientes. El Departamento de Seguridad Nacional declaró el mes pasado que supervisará las actividades en redes sociales de inmigrantes y utilizará la información recopilada para denegar visados y permisos de residencia. Asimismo, el Servicio de Inmigración y Control de Aduanas (ICE) ha detenido a activistas tras declaraciones pro palestinas o apariciones en protestas.
En una entrevista, Jon Gacek, gerente general del negocio del sector público de Veritone, afirmó que Track es una “herramienta de filtrado” diseñada para acelerar la identificación de segmentos relevantes dentro de grandes volúmenes de video, y no una herramienta de vigilancia masiva. Veritone no especificó qué divisiones del Departamento de Seguridad Nacional u otras agencias federales utilizan Track. Los Departamentos de Defensa, Justicia y Seguridad Nacional no respondieron a las solicitudes de comentarios.
Para los departamentos de policía, la herramienta amplía drásticamente la cantidad de grabaciones útiles en una investigación. Mientras que el reconocimiento facial requiere imágenes donde los rostros sean claramente visibles, Track no tiene esa limitación. Nathan Wessler, abogado de la ACLU, afirma que esto significa que la policía podría examinar videos que anteriormente no habrían despertado ningún interés.
“Esto crea una escala y una naturaleza radicalmente nuevas de invasión de la privacidad y potencial de abuso que literalmente no eran posibles en ningún otro momento de la historia de la humanidad”, afirma Wessler. “Ya no se trata simplemente de acelerar lo que un policía podía hacer, sino de crear una capacidad que ningún agente tuvo jamás”.
La expansión de Track ocurre mientras se multiplican las leyes que limitan el uso del reconocimiento facial, impulsadas por arrestos erróneos en los que las autoridades confiaron excesivamente en las conclusiones de los algoritmos. Numerosos estudios han demostrado que estos sistemas son menos precisos con rostros no blancos. Las leyes de Montana y Maine restringen drásticamente cuándo la policía puede utilizar reconocimiento facial —prohibiendo su uso en tiempo real con video en vivo—, mientras que ciudades como San Francisco y Oakland, en California, mantienen prohibiciones casi totales. Track ofrece ahora una alternativa.
Aunque estas leyes suelen referirse a “datos biométricos”, Wessler sostiene que el término dista mucho de estar claramente definido. Generalmente hace referencia a características inmutables, como los rostros, el patrón de marcha o las huellas dactilares, y no a elementos variables como la ropa. Sin embargo, ciertos atributos, como el tamaño corporal, difuminan esa distinción.
Pensemos, por ejemplo, en alguien que durante el invierno utiliza habitualmente las mismas botas, abrigo y mochila. “Su perfil será el mismo día tras día”, explica Wessler. “La posibilidad de rastrear a una persona a lo largo del tiempo basándose en cómo aparece en múltiples grabaciones almacenadas es virtualmente equivalente al reconocimiento facial”.
En otras palabras, Track podría proporcionar una forma de rastrear personas que plantea muchas de las mismas preocupaciones que el reconocimiento facial, pero sin quedar sujeta a las leyes que restringen su uso porque, técnicamente, no utiliza datos biométricos. Steelberg señaló que actualmente existen varios casos judiciales en curso que incluyen pruebas de video obtenidas mediante Track, aunque declinó identificar los procesos o realizar comentarios adicionales. Por ahora, aún no está claro hasta qué punto la tecnología se está implementando en jurisdicciones donde el reconocimiento facial está prohibido.
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