{"id":4856,"date":"2026-09-04T00:07:32","date_gmt":"2026-09-04T03:07:32","guid":{"rendered":"https:\/\/tucumandevelopers.com\/index.php\/2026\/09\/04\/asi-funciona-flock-la-plataforma-que-convierte-camaras-de-vigilancia-en-un-buscador-de-personas\/"},"modified":"2026-09-04T00:07:32","modified_gmt":"2026-09-04T03:07:32","slug":"asi-funciona-flock-la-plataforma-que-convierte-camaras-de-vigilancia-en-un-buscador-de-personas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tucumandevelopers.com\/index.php\/2026\/09\/04\/asi-funciona-flock-la-plataforma-que-convierte-camaras-de-vigilancia-en-un-buscador-de-personas\/","title":{"rendered":"As\u00ed funciona Flock, la plataforma que convierte c\u00e1maras de vigilancia en un buscador de personas"},"content":{"rendered":"
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Algunos expertos consideran que ciertas decisiones son m\u00e1s dif\u00edciles de defender que otras. El sistema de Flock eval\u00faa la descripci\u00f3n escrita de un agente en funci\u00f3n de varias categor\u00edas de contenido sensible, como raza y religi\u00f3n. La “expresi\u00f3n pol\u00edtica, social y cultural” es la \u00fanica que no impide una b\u00fasqueda.<\/p>\n

Tom Bowman, asesor de pol\u00edticas del proyecto de vigilancia de seguridad del Centro para la Democracia y la Tecnolog\u00eda, afirma que la \u00fanica categor\u00eda sensible que Flock trata como un \u201cfreno de velocidad\u201d en lugar de una \u201cparada\u201d es precisamente la que los tribunales han protegido con mayor celo. La expresi\u00f3n pol\u00edtica y cultural es \u201cuna de las \u00e1reas m\u00e1s protegidas\u201d por la Primera Enmienda, se\u00f1ala, y \u201cparece que, en realidad, es la que menos preocupa desde el punto de vista policial\u201d.<\/p>\n

WIRED envi\u00f3 a Flock una descripci\u00f3n detallada de cada uno de sus hallazgos junto con 16 preguntas. La empresa respondi\u00f3 con una declaraci\u00f3n por escrito en la que declara que sus herramientas de b\u00fasqueda est\u00e1n dise\u00f1adas para ayudar a la polic\u00eda a encontrar informaci\u00f3n relevante \u201cmanteniendo al mismo tiempo claras salvaguardias sobre c\u00f3mo se puede utilizar la tecnolog\u00eda\u201d. Las consultas se eval\u00faan seg\u00fan sus pol\u00edticas de contenido, a\u00f1ade. La declaraci\u00f3n no describe c\u00f3mo se construy\u00f3 su modelo de IA, a partir de qu\u00e9 instrucciones funciona ni qu\u00e9 diferencia un veredicto de otro.<\/p>\n

Los datos fluyen en ambas direcciones. Cuando el software<\/em> se\u00f1ala una b\u00fasqueda, env\u00eda a Flock el lenguaje que utiliz\u00f3 el agente, la categor\u00eda y la puntuaci\u00f3n de confianza que el modelo le asign\u00f3. Tambi\u00e9n env\u00eda la acci\u00f3n que el agente realiz\u00f3 en seguida, ya sea continuar, desestimar o impugnar la advertencia. La declaraci\u00f3n de Flock no aborda cu\u00e1nto tiempo se conservan esos registros, qui\u00e9n dentro de la empresa puede verlos ni si se utilizan para evaluar o mejorar el sistema de moderaci\u00f3n.<\/p>\n

Cada voto cuenta<\/h2>\n

La interfaz de Flock cuenta con varias herramientas, y cada una funciona de manera diferente. Una b\u00fasqueda que utiliza texto para encontrar im\u00e1genes, por ejemplo, genera una clasificaci\u00f3n estad\u00edstica de las im\u00e1genes que mejor se ajustan a las palabras. Cada imagen que capta una c\u00e1mara se almacena como un conjunto de n\u00fameros que describen lo que muestra, y cualquier descripci\u00f3n introducida en el cuadro de b\u00fasqueda se convierte en n\u00fameros de la misma manera. A continuaci\u00f3n, un modelo compara ambos datos y clasifica las im\u00e1genes m\u00e1s parecidas en los primeros puestos. Cualquier elemento que pudiera influir de otro modo en la clasificaci\u00f3n (filtros adicionales, umbrales o instrucciones introducidas en el modelo de Flock) permanece oculto en los servidores de la empresa.<\/p>\n

Una funci\u00f3n llamada \u201cSmart Sort\u201d (Clasificaci\u00f3n inteligente) permite al agente aprobar o rechazar cada imagen que aparece en los resultados. Unos pocos votos reorganizan la clasificaci\u00f3n, situando en los primeros puestos las im\u00e1genes que se asemejan a las aprobadas. \u201c\u00bfDemasiados resultados?\u201d, pregunta una informaci\u00f3n emergente. \u201cVota por algunos resultados para refinar r\u00e1pidamente la b\u00fasqueda\u201d.<\/p>\n

Un agente que busca un veh\u00edculo elige entre men\u00fas de colores, tipos de carrocer\u00eda, marcas, modelos y caracter\u00edsticas como barras de techo y calcoman\u00edas en el parachoques. La b\u00fasqueda de personas, por el contrario, no incluye ning\u00fan filtro y solo admite una descripci\u00f3n escrita. Un ejemplo que ofrece el sistema: \u201cpersona con bata quir\u00fargica\u201d. Flock denomina a esta b\u00fasqueda en lenguaje coloquial \u201cFreeForm\u201d y se\u00f1ala que lleva a\u00f1os comercializ\u00e1ndola. 404 Media<\/em> inform\u00f3 en julio<\/a> que los agentes usaban FreeForm para buscar personas a partir de descripciones de ropa y tatuajes.<\/p>\n<\/div>\n

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La b\u00fasqueda est\u00e1ndar de veh\u00edculos y FreeForm son funciones independientes, seg\u00fan Flock: la b\u00fasqueda est\u00e1ndar se basa en atributos definidos del veh\u00edculo, mientras que FreeForm se basa en descripciones en lenguaje natural. En el caso de las c\u00e1maras de video, seg\u00fan la empresa, FreeForm busca \u201cropa, colores, objetos u otros detalles relevantes para el caso\u201d. En las c\u00e1maras de matr\u00edculas, la b\u00fasqueda se limita a los veh\u00edculos, y no es posible buscar en absoluto atributos de personas.<\/p>\n

El c\u00f3digo, que WIRED recopil\u00f3 mediante un software<\/em> personalizado que recoge los archivos que Flock env\u00eda al navegador del usuario antes de que este inicie sesi\u00f3n. Establece qu\u00e9 b\u00fasquedas pueden realizar los agentes, qu\u00e9 controles y advertencias ven, y c\u00f3mo un resultado se convierte en la base para el siguiente. Fuera del alcance de los servidores de la empresa se encuentran los resultados reales de las b\u00fasquedas, las im\u00e1genes de las c\u00e1maras o la configuraci\u00f3n del departamento, as\u00ed como el modelo de IA que responde a las solicitudes de la polic\u00eda.<\/p>\n

El c\u00f3digo recopilado por WIRED contiene la interfaz de usuario de Flock y muestra tanto las llamadas de red que realiza como las respuestas que espera recibir a cambio. Esto pone de manifiesto que, por el momento, los departamentos pueden configurar la herramienta para realizar algunas b\u00fasquedas sin necesidad de indicar un motivo o un n\u00famero de caso vinculado a una investigaci\u00f3n real. Tambi\u00e9n pueden desactivar el sistema automatizado que se\u00f1ala los usos sospechosos; Flock afirma que estos controles ser\u00e1n obligatorios a finales de a\u00f1o.<\/p>\n

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Staff de WIRED<\/span><\/p>\n<\/figure>\n

La actividad de b\u00fasqueda se anota en registros de auditor\u00eda, seg\u00fan Flock, y las restricciones de b\u00fasqueda obligatorias se aplican en todas sus herramientas de b\u00fasqueda. La empresa no ha precisado si alg\u00fan mecanismo de sus servidores impedir\u00eda una b\u00fasqueda enviada sin motivo o sin n\u00famero de caso.<\/p>\n

Despedidos, suspendidos y dimitidos<\/h2>\n

Los agentes de polic\u00eda ya han utilizado el software<\/em> de Flock para rastrear a personas por motivos ajenos a la labor policial. Seg\u00fan The Washington Post<\/em>, al menos 50 agentes en EE UU han sido recientemente imputados o acusados de hacer un uso indebido de los lectores de matr\u00edculas<\/a>. Cuarenta y seis de esos casos est\u00e1n relacionados con Flock. En m\u00e1s de la mitad, la supuesta persona objeto de la b\u00fasqueda era una esposa, una novia, una expareja, el nuevo novio de una expareja o una mujer con la que el agente quer\u00eda quedar.<\/p>\n

Los detalles sobre c\u00f3mo se puede hacer un uso indebido de las bases de datos policiales aparecen repetidamente en los informes de conducta indebida de los agentes: un agente de Milwaukee busc\u00f3 a una mujer con la que sal\u00eda 124 veces y a su expareja 55 veces, y registr\u00f3 cada b\u00fasqueda como una \u201cinvestigaci\u00f3n\u201d. Un jefe de polic\u00eda de Georgia busc\u00f3 a su exnovia y a su hija 600 veces, fue imputado y se quit\u00f3 la vida cinco meses despu\u00e9s. Otro jefe de polic\u00eda de Kansas, que nunca fue acusado, busc\u00f3 a su ex 164 veces y a su novio 64 veces, y perdi\u00f3 su placa. Una agente de Carolina del Norte busc\u00f3 a la exmujer de su novio 31 veces y registr\u00f3 29 de ellas como infracciones de tr\u00e1fico.<\/p>\n<\/div>\n

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El abuso de las herramientas de investigaci\u00f3n por parte de la polic\u00eda no es nada nuevo. Una investigaci\u00f3n de Associated Press de 2016<\/a> revel\u00f3 que los agentes realizaban b\u00fasquedas en bases de datos sobre ex parejas y personas que les resultaban atractivas, lo que provoc\u00f3 que empleados policiales de organismos estatales y de docenas de los departamentos m\u00e1s grandes del pa\u00eds fueran despedidos, suspendidos u obligados a dimitir m\u00e1s de 325 veces entre 2013 y 2015. WIRED inform\u00f3 en 2023 que los empleados y contratistas del Servicio de Inmigraci\u00f3n y Control de Aduanas hab\u00edan sido investigados al menos 414 veces desde 2016 por hacer un uso indebido de bases de datos gubernamentales confidenciales. Este a\u00f1o se han descubierto cientos de denuncias m\u00e1s contra empleados de la Oficina de Aduanas y Protecci\u00f3n Fronteriza, entre ellos agentes que consultaban bases de datos para localizar a mujeres con las que quer\u00edan salir, vigilar a familiares y rastrear los tel\u00e9fonos de sus compa\u00f1eros.<\/p>\n

Dos sistemas de notificaci\u00f3n del software<\/em> de Flock est\u00e1n dirigidos a seres humanos. La lista de vigilancia basada en consultas de b\u00fasqueda policiales es uno de ellos. Funciona a partir de la propia descripci\u00f3n escrita por el agente: este dibuja una forma en un mapa de la ciudad. La alerta se aplica a todas las c\u00e1maras situadas dentro de ella y cualquier persona que el modelo considere que coincide con la descripci\u00f3n activa una notificaci\u00f3n. La frecuencia de las alertas se puede ajustar.<\/p>\n

El otro, denominado \u201cAlerta de detecci\u00f3n de personas\u201d, no requiere descripci\u00f3n alguna. En este caso, un agente dibuja un recuadro dentro del campo de visi\u00f3n de una sola c\u00e1mara (una puerta, un tramo de acera) y recibe una notificaci\u00f3n cuando hay una persona dentro de \u00e9l. Basta con una sola persona para activarla. El software<\/em> no acepta una alerta con una certeza inferior al 75% de que lo que la c\u00e1mara est\u00e1 captando sea una persona.<\/p>\n

Tres veredictos<\/h2>\n

Flock describi\u00f3 su sistema de moderaci\u00f3n en abril<\/a>, indicando que estaba dise\u00f1ado para garantizar que las protecciones de la Primera Enmienda estuvieran \u201cintegradas\u201d. El c\u00f3digo reconstruido por WIRED muestra c\u00f3mo un modelo de IA en los servidores de Flock eval\u00faa la descripci\u00f3n que hace un agente de una persona. Lo hace seg\u00fan ocho categor\u00edas de contenido sensible antes de compararla con las grabaciones almacenadas, para luego emitir uno de estos tres veredictos: permitir, bloquear o advertir. El modelo se basa en una puntuaci\u00f3n de confianza para llegar a ese veredicto. Dado que el modelo se ejecuta en los servidores de Flock, el departamento nunca ve esa puntuaci\u00f3n. Lo \u00fanico que recibe es una advertencia o un bloqueo predefinidos.<\/p>\n

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Staff de WIRED<\/span><\/p>\n<\/figure>\n<\/div>\n

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Las categor\u00edas de b\u00fasqueda bloqueadas incluyen la raza o el origen \u00e9tnico, la religi\u00f3n, la nacionalidad, los \u201ct\u00e9rminos subjetivos o sesgados\u201d y el \u201ccontenido ofensivo\u201d. B\u00fasquedas que el c\u00f3digo describe como contenido sexual, insinuaciones, palabras y frases ofensivas, e insultos. En el modo \u201cveh\u00edculo\u201d, la herramienta bloquea cualquier b\u00fasqueda que utilice t\u00e9rminos relacionados con personas, incluidos el g\u00e9nero, la vestimenta y el comportamiento.<\/p>\n

La religi\u00f3n y la nacionalidad son las dos \u00fanicas categor\u00edas que figuran en ambos casos, con un texto para el bloqueo y otro para una advertencia que permite al agente continuar. La expresi\u00f3n pol\u00edtica, social y cultural solo se contempla como advertencia.<\/p>\n

Flock explica a WIRED que los agentes no pueden realizar b\u00fasquedas utilizando atributos prohibidos, incluidas la religi\u00f3n y la nacionalidad, y que cualquier intento de buscar t\u00e9rminos prohibidos \u201cser\u00e1 bloqueado\u201d. Al pregunt\u00e1rsele en qu\u00e9 circunstancias se emite una advertencia en esas dos categor\u00edas, la empresa no dio m\u00e1s detalles.<\/p>\n

Cuando una camiseta o una calcoman\u00eda para el parachoques genera una advertencia porque el texto incluye expresiones amparadas por \u201cprotecciones constitucionales\u201d, se informa a los agentes de que la b\u00fasqueda quedar\u00e1 registrada y de que se notificar\u00e1 a los administradores. A continuaci\u00f3n, los agentes deben marcar una casilla de aceptaci\u00f3n y dejar un comentario antes de poder hacer clic en \u201cContinuar con la b\u00fasqueda de todos modos\u201d.<\/p>\n

Flock destaca que la advertencia deja margen para el trabajo leg\u00edtimo y pone como ejemplo a una v\u00edctima que describe a un sospechoso con una chaqueta de banda de motociclistas en la que figura: \u201cun determinado logotipo o emblema de la banda que contiene una bandera u otra insignia\u201d. Si un agente sigue adelante, se informa de ello a un administrador de su propio departamento para su revisi\u00f3n.<\/p>\n

Kate Ruane, directora del proyecto de libertad de expresi\u00f3n del Centro para la Democracia y la Tecnolog\u00eda, lleva a\u00f1os estudiando c\u00f3mo funcionan los sistemas de moderaci\u00f3n automatizados. La expresi\u00f3n pol\u00edtica, social y cultural es \u201cuna categor\u00eda incre\u00edblemente amorfa\u201d, advierte, y una de las razones por las que la b\u00fasqueda de un agente podr\u00eda contener t\u00e9rminos relacionados con ella es para averiguar qui\u00e9n asisti\u00f3 a una manifestaci\u00f3n. Eso ya ha ocurrido<\/a>. La categor\u00eda preocupa lo suficiente a Flock como para que el sistema muestre una advertencia, se\u00f1ala, \u201cpero a\u00fan as\u00ed se pueden obtener los resultados con solo seguir haciendo clic\u201d.<\/p>\n

\u201cNinguna moderaci\u00f3n de contenidos a gran escala es necesariamente precisa\u201d, aclara. El an\u00e1lisis de videos en movimiento, a\u00f1ade, es a\u00fan m\u00e1s complicado y suele dar m\u00e1s errores.<\/p>\n

Las categor\u00edas que s\u00ed se bloquean pueden eludirse, refiere Ruane. El sistema bloquea las b\u00fasquedas basadas en la religi\u00f3n, pero no en la vestimenta. Esto significa que, en la pr\u00e1ctica, un agente podr\u00eda eludir el bloqueo buscando el atuendo caracter\u00edstico que llevan algunos miembros de una confesi\u00f3n religiosa concreta. \u201cA muchas personas les aparecen sus im\u00e1genes como resultado de este tipo de b\u00fasquedas y probablemente se enfadar\u00edan si se enteraran\u201d.<\/p>\n

En una b\u00fasqueda realizada el a\u00f1o pasado, un agente de California tecle\u00f3 \u201cbandera estadounidense\u201d. La b\u00fasqueda se bloque\u00f3 cuando se dirigi\u00f3 a una persona, pero encontr\u00f3 11,000 c\u00e1maras cuando se dirigi\u00f3 a veh\u00edculos.<\/p>\n<\/div>\n

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Una advertencia solo detiene a aquellos agentes que a\u00fan no est\u00e9n decididos a realizar la b\u00fasqueda, explica Deepak Kumar, profesor adjunto de inform\u00e1tica e ingenier\u00eda en la Universidad de California en San Diego. Kumar, que estudia los sistemas de confianza y seguridad, se\u00f1ala las interfaces creadas para hacer frente al acoso en l\u00ednea. En ellas los usuarios decididos a acosar a veces causaban m\u00e1s da\u00f1o tras recibir una advertencia. Tambi\u00e9n resalta las alertas de los navegadores destinadas a alejar a los usuarios de sitios web maliciosos, donde el efecto depende de c\u00f3mo se presenten las advertencias.<\/p>\n

\u201cEste tipo de registro puede resultar \u00fatil desde el punto de vista administrativo, para ver qu\u00e9 agentes o usuarios finales eluden las advertencias con frecuencia, pero ese valor depende por completo de si alguien lo gestiona\u201d, manifiesta Kumar. \u201cFunciona menos como medida disuasoria y m\u00e1s como un registro\u201d.<\/p>\n

Revisar los t\u00e9rminos de b\u00fasqueda antes de que se ejecute una consulta detectar\u00e1 inevitablemente muchos intentos de uso indebido, pero, por s\u00ed solas, se sabe que estas medidas de seguridad fallan si no van acompa\u00f1adas de un escrutinio equivalente de lo que el modelo devuelve. \u201cLas mejores pr\u00e1cticas examinan tanto las entradas como las salidas”, seg\u00fan Kumar, “por eso tantas iniciativas de seguridad en IA comprueban ahora ambas cosas para evitar que los modelos generen resultados perjudiciales\u201d.<\/p>\n

Jay Stanley, analista pol\u00edtico s\u00e9nior del Proyecto de Libertad de Expresi\u00f3n, Privacidad y Tecnolog\u00eda de la ACLU, coincide en que el sistema de moderaci\u00f3n aborda solo una peque\u00f1a parte del problema. Dice que el filtrado es \u201cuna mota en la parte trasera de una gigantesca m\u00e1quina de vigilancia\u201d cuya base de datos puede ser explorada por la IA para llevar a cabo \u201cb\u00fasquedas a ciegas en las que el l\u00edmite es tu imaginaci\u00f3n\u201d. Nadie fuera de Flock puede explicar c\u00f3mo sus modelos estad\u00edsticos llegan a esas conclusiones.<\/p>\n

Al igual que otras reformas recientes de Flock, afirma, la moderaci\u00f3n parece estar dirigida a los \u201cpolic\u00edas corruptos\u201d y deja intactos los peligros estructurales de la vigilancia masiva.<\/p>\n

Normas locales<\/h2>\n

Las b\u00fasquedas descritas hasta ahora se realizan sobre todas las personas o veh\u00edculos que han captado las c\u00e1maras de Flock, remont\u00e1ndose hasta donde la agencia almacene las grabaciones. Adem\u00e1s de una descripci\u00f3n escrita, la herramienta toma una matr\u00edcula o una fotograf\u00eda recortada, proporciona informaci\u00f3n sobre los autom\u00f3viles presentes en los lugares que un agente marca en un mapa e infiere asociaciones a partir de los patrones de conducci\u00f3n, facilitando a los polic\u00edas que introducen un n\u00famero de matr\u00edcula los veh\u00edculos que se han visto junto a \u00e9l.<\/p>\n

El alcance de una b\u00fasqueda depende del modo, de los permisos de la agencia y de los acuerdos que esta mantenga con otras organizaciones. Una b\u00fasqueda puede realizarse en las propias c\u00e1maras de la agencia, en c\u00e1maras que comparten otras organizaciones o, en el caso de algunas b\u00fasquedas de matr\u00edculas, en redes estatales y nacionales.<\/p>\n

Flock afirma que gran parte de la responsabilidad de regular su tecnolog\u00eda recae en las agencias locales, que establecen sus propias normas de acceso y uso. Don De Lucca, exjefe de polic\u00eda de Miami Beach, Florida, y expresidente de la Asociaci\u00f3n Internacional de Jefes de Polic\u00eda, confirma que eso es cierto en gran medida. Los proveedores pueden recomendar medidas de seguridad, pero los departamentos deben establecer las normas antes de que la tecnolog\u00eda entre en funcionamiento. \u201cTiene que estar vinculado a alg\u00fan tipo de fundamento jur\u00eddico\u201d.<\/p>\n<\/div>\n

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Un comandante de polic\u00eda que supervisa las investigaciones especiales en un departamento policial del sur de California, y que ha solicitado permanecer en el anonimato porque no est\u00e1 autorizado a hablar, cuenta que la posibilidad de abuso no es exclusiva de Flock ni de la tecnolog\u00eda de vigilancia. Las nuevas tecnolog\u00edas suelen crear oportunidades tanto para un uso leg\u00edtimo como para un uso indebido, agrega. La verdadera cuesti\u00f3n es \u201csi la tecnolog\u00eda se implementa con medidas de control estrictas, una supervisi\u00f3n activa, la posibilidad de auditor\u00eda y consecuencias en caso de uso indebido\u201d.<\/p>\n

A medida que se intensificaba el escrutinio sobre Flock esta primavera, la empresa anunci\u00f3 \u201cAudit Assistance\u201d, una funci\u00f3n que detecta patrones que pueden justificar una revisi\u00f3n. Flock declara que m\u00e1s de un tercio de sus clientes la activaron en agosto. El c\u00f3digo revisado por WIRED muestra que, actualmente, est\u00e1 desactivada por defecto. Seg\u00fan se informa, puede se\u00f1alar b\u00fasquedas repetidas de una misma matr\u00edcula por parte de un agente, b\u00fasquedas limitadas a las c\u00e1maras de otros cuerpos policiales y b\u00fasquedas de una misma matr\u00edcula bajo varios n\u00fameros de expediente.<\/p>\n

Flock asegura que, junto con esta funci\u00f3n, se introducir\u00e1n bloqueos de cuentas en caso de actividad an\u00f3mala. La oficina del sheriff<\/em> de Carolina del Sur activ\u00f3 \u201cAudit Assistance\u201d a principios de este mes y, al d\u00eda siguiente, un agente de asuntos internos identific\u00f3 m\u00e1s de 2,700 b\u00fasquedas presuntamente no autorizadas.<\/p>\n

Art\u00edculo originalmente publicado en<\/em> WIRED.com<\/a>. Adaptado por Mauricio Serfatty Godoy.<\/em><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

Fuente: Art\u00edculo original<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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