La llegada de una nueva generación de sistemas de iluminación equipados con inteligencia artificial a varios municipios argentinos abre un debate que trasciende la simple modernización urbana. No se trata apenas de reemplazar viejos faroles por versiones más eficientes energéticamente, sino de instalar en las calles infraestructura capaz de identificar rostros, analizar patrones de comportamiento y registrar movimientos de vehículos en tiempo real. El punto de quiebre es que nadie en los barrios donde estos dispositivos ya operan parece estar completamente consciente de qué es lo que realmente vigilan, cómo lo hacen, ni quién termina siendo propietario de los datos que generan día tras día.
En hospitales, plazas y estacionamientos de ciudades como Rosario y La Plata, ya funcionan los primeros prototipos de estos "faroles inteligentes" que prometen revolucionar la seguridad pública. Los fabricantes destacan su capacidad para funcionar con energía solar, reduciendo costos operativos, y su potencial para identificar automáticamente a personas desaparecidas o detectar actividades delictivas. Suena atractivo en el papel. Pero debajo de esa promesa asoma una pregunta incómoda que apenas se formula: ¿estamos autorizando la construcción de un aparato de vigilancia permanente sin siquiera darnos cuenta de que lo estamos haciendo? Los residentes consultados en los sectores donde ya hay instalaciones tienden a minimizar las preocupaciones. "La ciudad ya está llena de cámaras", dicen varios. "Si no tenés nada que esconder, ¿qué importa?" Esa lógica, repetida una y otra vez, funciona como un anestésico que adormece el debate sobre los verdaderos alcances de esta tecnología.
Más que vigilancia: una arquitectura de control sin reglas claras
Lo que distingue fundamentalmente a estos sistemas de las tradicionales cámaras de vigilancia es su capacidad de análisis en tiempo real. Mientras que una cámara CCTV convencional graba y solo se revisa después si algo sucede, estos faroles equipados con reconocimiento facial realizan identificaciones automáticas e instantáneas. Es una diferencia que va mucho más allá de la tecnología: es el tránsito de un sistema reactivo a uno predictivo. Expertos en seguridad digital y privacidad señalan que la brecha conceptual entre ambos es abismal. Un registro visual que se consulta post-facto es fundamentalmente distinto a un sistema que identifica y cataloga personas mientras circulan por la calle, sin que estas sepan siquiera que están siendo analizadas.
Los municipios que han adoptado estas tecnologías argumentan que el beneficio para la seguridad pública justifica la inversión. Sin embargo, especialistas en políticas tecnológicas advierten sobre la forma en que estas implementaciones suelen ocurrir sin mayor transparencia ni participación ciudadana. Los gobiernos locales frecuentemente son persuadidos por proveedores que presentan estos sistemas como "varitas mágicas", herramientas que resolver todos los problemas de delincuencia con un simple clic. Lo que raramente se menciona es que hay limitaciones técnicas significativas, que los algoritmos a menudo funcionan de manera imprecisa, y que las promesas sobre capacidades del sistema suelen ser considerablemente exageradas. En el caso argentino, algunos funcionarios han reconocido privadamente que adquirieron equipamiento basándose en especificaciones técnicas que los fabricantes proporcionaron, sin que nadie en el municipio comprendiera realmente qué era lo que estaban instalando ni cuáles eran sus verdaderas limitaciones operativas.
El problema del reconocimiento de comportamiento: sesgos disfrazados de objetividad
Uno de los aspectos más problemáticos de estos sistemas es su capacidad para lo que se denomina "detección de comportamiento sospechoso". Los fabricantes afirman que sus algoritmos pueden identificar signos de agresividad, intenciones delictivas o conductas anómalas simplemente observando cómo camina una persona, cómo se posiciona su cuerpo en el espacio, o cuáles son sus patrones de movimiento. La cuestión es que gran parte del software disponible en el mercado carece de sólida validación científica. Empresas que comercializan sistemas de "detección de emociones" o "análisis de agresión potencial" frecuentemente basan sus productos en investigaciones cuya metodología es cuestionable o directamente carente de rigor. Esto genera un riesgo concreto: una persona con una discapacidad motriz podría ser marcada automáticamente como "sospechosa" solo porque su forma de caminar difiere de los patrones que el algoritmo fue entrenado para reconocer como "normales". Una persona con autismo, cuya lenguaje corporal es diferente, podría disparar alertas falsas constantemente. Estos no son escenarios hipotéticos; son problemas documentados en otras jurisdicciones que implementaron tecnologías similares.
La cadena de problemas se extiende más allá de la precisión técnica. Incluso si los algoritmos funcionaran perfectamente, quedaría la pregunta sobre quién diseña esas definiciones de "normalidad" que usan como punto de partida. Los sesgos de quienes programan y entrenan estos sistemas tienden a replicarse en el software, invisibilizados bajo la apariencia de objetividad que la tecnología supuestamente posee. Una máquina no es neutral: encarna las decisiones, los prejuicios y las prioridades de quienes la crearon. Cuando esos sesgos están embebidos en infraestructura pública de vigilancia, el problema escala exponencialmente.
Existe también un riesgo que podría describirse como "kafkiano": la persona que es marcada erróneamente por un sistema de reconocimiento facial en un comercio, o que genera una alerta falsa en un sistema de detección de comportamiento, frecuentemente nunca se entera de por qué fue incluida en una lista de sospechosos, ni tiene mecanismo claro para apelar o corregir el error. Una empresa privada que tiene contrato con una entidad municipal para operar estos sistemas puede simplemente bloquear el acceso de alguien a un espacio público basándose en un algoritmo que cometió un error. Y la persona afectada podría nunca saber exactamente qué sucedió, ni tener forma de comprobarlo o impugnarlo.
La propiedad de los datos: un vacío legal con consecuencias concretas
Quizás tan importante como la vigilancia misma es la pregunta sobre quién posee los datos generados por estos sistemas. Cuando un farol inteligente captura información sobre miles de personas durante meses y años, ese volumen de datos tiene un valor económico considerable. En experiencias internacionales documentadas, municipios que adquirieron sistemas de recolección y análisis de datos descubrieron demasiado tarde que los contratos habían sido redactados de forma tal que la empresa proveedora retenía la propiedad sobre toda la información. Cuando luego quisieron cambiar de proveedor para obtener mejores precios, encontraron que los datos les pertenecían a la empresa anterior, no a ellos. En uno de esos casos, la disputa nunca se resolvió, y una autoridad local perdió completamente el acceso a información que supuestamente había financiado con fondos públicos.
En Argentina, no existe aún legislación clara sobre este tema específico. Los municipios que instalan estas tecnologías raramente tienen claridad sobre qué sucederá con los datos en cinco, diez o veinte años. ¿Podrá la información ser vendida a terceros? ¿Podrá ser utilizada para propósitos distintos de aquellos para los que fue recolectada? ¿Quién regulará el uso? Estas preguntas permanecen sin respuesta mientras los faroles ya están en las calles, recolectando información silenciosamente.
Existe un precedente ominoso en el contexto argentino que vale la pena mencionar. Décadas atrás, durante regímenes autoritarios, la capacidad de vigilancia disponible era infinitamente menor a la actual, y aun así fue utilizada para persecución política sistemática. Un experto en tecnología e historia señaló alguna vez que el problema no es solo la vigilancia en sí, sino qué sucede cuando esa infraestructura cae en manos de gobiernos que deciden usarla de forma represiva. No es paranoia; es aprendizaje histórico. Y es especialmente relevante en un momento en que funcionarios públicos expresan abiertamente su creencia en que un estado panóptico —capaz de observar todo en todo momento— es deseable. Esas declaraciones no son abstractas: reflejan una orientación política que podría estar buscando consolidarse a través de infraestructura tecnológica que, una vez instalada, es extremadamente difícil de desmantelar o revertir.
Especialistas en seguridad digital advierten sobre una dinámica específica: los gobiernos que aceptan el argumento de "si no tienes nada que esconder" típicamente comienzan a definir cada vez más cosas como "sospechosas". Lo que hoy es legal podría ser criminalizado mañana, pero la infraestructura de vigilancia seguirá funcionando, ahora criminalizando comportamientos que antes eran tolerados. Es una ratchet que solo gira hacia un lado: una vez que se acepta vigilancia masiva, recuperar privacidad es casi imposible.
Cuando todo esto se observa en conjunto —los algoritmos sesgados, la falta de transparencia en la implementación, la ausencia de regulación clara sobre propiedad de datos, la capacidad técnica de agregar nuevas funcionalidades "con solo presionar un botón", y el contexto político en el que estas decisiones se toman— el cuadro que emerge es significativamente más perturbador que el que cualquier vendedor de tecnología presenta en una reunión municipal. No se trata de resistencia luddita al progreso: se trata de interrogar qué tipo de sociedad estamos construyendo cuando delegamos decisiones sobre vigilancia en tecnología que ni siquiera comprendemos completamente, bajo contratos que no protegen intereses públicos, en un contexto político donde ciertos funcionarios ya han expresado su preferencia por un control estatal más absoluto.
