24 de febrero de 2026

Un relato de ciencia ficción económica ha hundido a Visa, Mastercard y American Express en bolsa. Y lo más inquietante es por qué

Un relato de ciencia ficción económica ha hundido a Visa, Mastercard y American Express en bolsa. Y lo más inquietante es por qué

Citrini Research, un hedge fund estadounidense ha publicado esta semana un texto escrito como si fuera un memorando macroeconómico de junio de 2028. No es una predicción, advierten sus autores. Es un ejercicio especulativo. Un escenario factible. Ha conseguido 24 millones de impresiones, y subiendo. No es un tuit anecdótico.

Los mercados han respondido hundiéndose. Visa ha caído un 4,4%. Mastercard, un 6,3%. American Express, casi un 8%. Y Capital One, un 8%.

Esto merece una explicación. Y no es la que parece.

Entre líneas. La reacción del mercado no se explica por el contenido concreto del informe de Citrini Research, que incluye argumentos tan discutibles como que los agentes de IA abandonarán las tarjetas para pagar con stablecoins en Solana. Antonio Ortiz, analistas tecnológico, lo ha señalado con precisión: parte del argumentario "es de primero de Twitter AI-hype". La idea de que un agente comparará veinte apps de comida a domicilio vibecodeadas para encontrar la más barata huele a caricatura del futuro.

Pero el pánico no es irracional. Es, precisamente, el pánico a no saber dónde está el límite.

Por qué es importante. Lo que ha movido el mercado no ha sido tanto la tesis sobre los pagos sino la tesis sobre la destrucción de valor. Y esa sí es sólida: muchos miles de millons de dólares de capitalización bursátil se han construido sobre un único cimiento: que los humanos somos lentos, impacientes, olvidadizos y leales por inercia. Que no comparamos precios. Que renovamos suscripciones que no usamos. Y que pagamos comisiones que no negociamos.

Un agente de IA no tiene ninguna de esas debilidades. Y eso lo cambia todo.

El telón de fondo. El informe de Citrini llega en un momento en que el llamado "saaspocalypse" ya no es metáfora. El WSJ recoge que los inversores están aterrados ante la posibilidad de que la IA acabe haciendo el trabajo que hoy facturan las grandes empresas de software. ServiceNow, Salesforce, las plataformas de gestión empresarial... todas construidas sobre la premisa de que las empresas necesitan software para que sus empleados hagan su trabajo. Pero... ¿qué ocurre cuando los empleados desaparecen? ¿Y si el propio software puede ser replicado en semanas con herramientas de codificación agéntica?

La ficción de Citrini empieza exactamente ahí, a principios de 2026, cuando un desarrollador competente puede reproducir la funcionalidad central de un SaaS de mercado medio en pocas semanas, y construye un escenario de colapso sistémico.

La gran pregunta. El argumento más inquietante del informe es que en todos los ciclos tecnológicos anteriores, la destrucción de empleo creó empleos nuevos que solo los humanos podían hacer. Esta vez, la IA ya está ocupando también esos puestos nuevos. Si eso es cierto (si la IA mejora más rápido de lo que los trabajadores pueden reorientarse) el mecanismo de autocorrección que siempre ha evitado que la destrucción creativa se convierta en destrucción a secas no funcionaría.

Ese es el escenario que los mercados han descontado esta semana, aunque sea de forma parcial y especulativa gracias a un creepypasta financiero.

Sí, pero. El escenario requiere asumir una velocidad de adopción que no está garantizada, una respuesta política completamente ausente y una ausencia total de nuevos sectores económicos. Ninguna de las tres condiciones está escrita en piedra. Además, como apunta Antonio, hay algo de histeria colectiva en la reacción: cada anuncio o "cuento de miedo epata, llama la atención y mueve a los inversores". Los mercados están operando con pánico ante lo desconocido.

Pero hay una diferencia importante entre decir "este escenario no ocurrirá" y decir "este escenario es imposible". Y esa diferencia es exactamente lo que tiene al mercado nervioso.

La señal de alarma. Lo más llamativo de esta semana es que un texto especulativo, escrito en formato de ciencia ficción económica, ha bastado para mover miles de millones en capitalización bursátil.

Eso dice mucho sobre el estado de la certidumbre en los mercados respecto a la IA: es prácticamente nula. Nadie sabe realmente cuánto vale una empresa cuyo moat es la fricción humana en un mundo donde esa fricción está desapareciendo.

El canario sigue vivo. Pero los inversores han dejado de fiarse del canario.

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Cinco millones de ordenadores y 14 años de datos de Arecibo: así logró SETI aislar 100 posibles tecnofirmas alienígenas

Cinco millones de ordenadores y 14 años de datos de Arecibo: así logró SETI aislar 100 posibles tecnofirmas alienígenas

Durante más de dos décadas, millones de ordenadores de sobremesa alrededor de todo el mundo compartieron su potencia de cálculo mientras estaban 'en reposo' con un objetivo común. Este no era más que buscar firmas tecnológicas extraterrestres en el ruido del cosmos. Ahora, el equipo detrás de SETI@home ha publicado el análisis final de sus datos, cerrando un capítulo fundamental en la búsqueda de inteligencia extraterrestre. 

Un embudo cósmico. Los datos analizados por SETI@home provienen de observaciones realizadas a lo largo de 14 años utilizando el icónico Observatorio de Arecibo en Puerto Rico. Durante este tiempo, el proyecto funcionó recopilando datos mientras el telescopio era apuntado por otras investigaciones astrofísicas. 

La inmensa cantidad de datos grabados por este telescopio se dividió en pequeños paquetes que fueron distribuidos a través de internet mediante la plataforma BOINC. En este caso, más de cinco millones de voluntarios prestaron la potencia de cálculo de los procesadores de sus PC para analizar estas frecuencias en un segundo plano con el mítico salvapantallas en forma de gráficos con un pulso latente que coronó algunos PC de los años 2000. Todo esto gracias a un trabajo colaborativo que comenzaba instalando una pequeña aplicación y cediendo parte de la potencia de procesado. 

Lo que se vio. El resultado de toda esta información no fue otra que una barbaridad estadística. En concreto, se identificaron más de 12.000 millones de detecciones iniciales, y los voluntarios a partir de aquí buscaban picos de energía, pulsos de banda estrecha y señales con estructuras repetitivas en el tiempo. 

El análisis se centró en una banda de 2.5 MHz alrededor de la frecuencia de 1.42 GHz, conocida como la línea de transición del hidrógeno, considerada el "canal de radio" lógico para una civilización interestelar. 

La criba final. Encontrar una señal alienígena en esa montaña de datos requiere, primero, descartar nuestros propios gritos tecnológicos que tenemos en el espacio. La segunda fase del proyecto consistió en limpiar esos 12.000 millones de detecciones de la interferencia de radiofrecuencia. Y es que los radares de la aviación, las emisoras de televisión o incluso los teléfonos móviles ensucian constantemente el espectro de radio, no dejándonos ver lo que hay de fondo. 

Cómo se hizo. Lo verdaderamente interesante de este proyecto fue en cómo lograron separar el grano de la paja en un mar de millones de datos, puesto que los investigadores diseñaron algoritmos complejos con una técnica muy ingeniosa llamada 'birdies'. 

Los 'birdies' no son más que tecnofirmas extraterrestres simuladas por software que el equipo inyectó artificialmente en la base de datos. Su importancia radica en que simplemente sirven para probar la sensibilidad del sistema, ya que si los filtros antiruido borraban los 'birdies' o no lograban agruparlos, significaba que el algoritmo estaba fallando, ya que también estaría eliminando los posibles datos que apuntaban a vida extraterrestre. 

El resultado. De esta manera, los investigadores pudieron pasar de tener 12.107.039.965 en su base de datos a seleccionar a 100 señales concretas, que es donde se podría encontrar algún tipo de comunicación con un extraterrestre. Una tarea titánica de limpieza, y es donde radica uno de los puntos más importantes de toda esta investigación. 

El papel de China. El problema de todo esto es que el radiotelescopio de Arecibo en diciembre de 2020 impidió que la fuente original de los datos pudiera verificar estos hallazgos. Afortunadamente, el gigantesco radiotelescopio FAST en China, actualmente el más grande y sensible de su tipo en el mundo, ha tomado el relevo para la etapa final. 

De esta manera, con una base de datos de 100 señales y con 23 horas de tiempo de observación dedicado en el FAST se comenzó a reobservar las diferentes localizaciones. Y no es un proceso rápido, puesto que cada reobservación en el telescopio chino dura unos 15 minutos e incluye un lento escaneo con los 19 haces del receptor de FAST. Esto es algo fundamental, porque la sensibilidad que se obtiene en estas nuevas mediciones es sustancialmente mejor, alcanzando entre 2.0 y 2.5 veces la capacidad de los datos originales de Arecibo.

El desenlace. Después de todo esto la pregunta parece obvia: ¿Significa esto que hemos contactado finalmente con una inteligencia extraterrestre? Hay que ser sinceros y rotundos: no. Hasta la fecha, ninguna de las señales analizadas o reobservadas ha demostrado ser una tecnofirma alienígena repetible o concluyente. 

Sin embargo, desde el punto de vista tecnológico y astronómico, SETI@home ha sido un triunfo histórico, puesto que no solo democratizó la ciencia computacional y fue pionero en el inmenso poder de la computación distribuida para las masas, sino que ha establecido un marco de trabajo de código abierto y nuevos límites de sensibilidad documentados para el futuro. El uso de inyección de "birdies" de alto nivel computacional para probar de extremo a extremo el software de análisis es, de hecho, un avance pionero en la radioastronomía.

Imágenes | SETI@Home Leo_Visions 

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IBM lleva décadas viviendo de que nadie podía matar a COBOL. Anthropic tiene otros planes

IBM lleva décadas viviendo de que nadie podía matar a COBOL. Anthropic tiene otros planes

Las acciones de IBM cayeron ayer cerca de un 13,2% en la Bolsa de Nueva York por una sencilla razón: Anthropic anunció que su modelo de IA, Claude, se podrá usar para modernizar sistemas que están basados en el legendario lenguaje de programación COBOL. Y eso es algo que precisamente parecía virtualmente imposible.

El lenguaje inmortal. Como indica la propia Anthropic, se estima que COBOL gestiona el 95% de todas las transacciones que se realizan en cajeros automáticos en EEUU. Un estudio de 2022 reveló que hay 800.000 millones de líneas de código de COBOL que siguen funcionando en sistemas de producción a diario.

Que ya casi nadie usa. Frente a esa realidad está otra igual de potente: casi nadie programa ya en COBOL, porque este lenguaje ya lleva con nosotros 65 años y ha acabado siendo reemplazado por lenguajes de programación modernos. La pregunta, por supuesto, es quién se encarga de esos millones de líneas de código si ya casi no hay programadores humanos que puedan hacerlo. La propia Anthropic lo dejó claro: "el número de gente que entiende COBOL se reduce cada año".

La IA al rescate. Ahí es donde entra Claude, la familia de modelos de IA generativa de Anthropic. Según esta empresa, Claude es capaz ya de "modernizar" COBOL a pesar de lo difícil y costoso que era llevar a cabo algo así. IBM lleva años intentándolo y de hecho aplicó esa misma receta, pero su IA (Watson) no parece haber conseguido demasiados progresos

Claude ayuda, pero debe haber un experto humano supervisando. En Anthropic prometen que su modelo de IA es capaz de leer todo el código base de un proyecto COBOL, identificar puntos de entrada, rutas de ejecución a través de subrutinas, mapear flujos de datos ydocumentar dependencias. Destacan, eso sí, que con una supervisión de un experto humano esto puede ayudar a modernizar y pulir todo tipo de sistemas basados en COBOL.

Sistemas críticos. Por supuesto, la pregunta es si la IA realmente logrará cumplir con esa promesa, sobre todo cuando hablamos de sistemas absolutamente críticos que se usan en transacciones financieras. Según Anthropic "la modernización del código legacy ha estado estancada durante años porque comprenderlo costaba más que reescribirlo. La IA invierte esa ecuación".

COBOL ya no es tanto el as en la manga de IBM. Es difícil saber cuánto del negocio de IBM dependía de sistemas COBOL, pero desde luego es una parte relevante. 

  • En 2025 la empresa obtuvo unos ingresos de 67.500 millones de dólares.
  • Aproximadamente el 45% proviene del software.
  • El resto es de consultoría e infraestructura, y en esta última división es donde se engloba el negocio de los mainframes IBM Z, muy ligado a sistemas COBOL.
  • Es razonable pensar que los ingresos que dependen de mainframes y COBOl se sitúan alrededor del 20% de los ingresos de IBM (y probablemente más en beneficios).

La IA y el SaaSpocalypse. Lo que ha pasado con IBM y COBOL es el último caso de un software que parecía tener futuro a largo plazo pero que con la IA puede no tenerlo tanto. Los inversores parecen ahora pensar que la IA va a lograr reemplazar muchos de estos sistemas y de plataformas SaaS. Es de hecho lo que se ha dado en llamar "SaaSpocalypse" en referencia a las caídas en bolsa de este tipo de empresas en los últimos meses: Salesforce, SAP, Microsoft, Adobe, Intuit o Atlassian han sufrido caídas notables en bolsa que rondan el 30-40% de media.

Pero. Este pánico inversor que se está viviendo contrasta con la realidad actual: los modelos de IA están demostrando poder hacer cosas sorprendentes en el ámbito de la programación, pero están muy lejos de ser perfectos. El código debe ser revisado, y la propia IBM ya lo dejó claro en un manual de formacion de 1979: 

"Una computadora nunca puede ser considerada responsable. Por lo tanto, nunca debe tomar una decisión administrativa".

IBM ya ha sobrevivido a otras crisis. El gigante azul ha sufrido un golpe en bolsa, pero es una de esas empresas tecnológicas que han logrado recomponerse y resistir todos los embates de una industria que normalmente es inmisericorde. La propia IBM también tiene sus soluciones de modernización para sus clientes, y algunos analistas tienen claro que de hecho IBM ganará más dinero que antes si COBOL finalmente desaparece.

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EEUU ha recortado los programas para investigación y ciencia. Europa y España están reclutando a sus científicos

EEUU ha recortado los programas para investigación y ciencia. Europa y España están reclutando a sus científicos

La Administración Trump ha recortado sustancialmente los fondos que destinaba a financiar las universidades y, con ellos, también se han recortado los proyectos de investigación que se estaban llevando a cabo, tal y como señalan desde Nature.

Por lo que a los científicos estadounidenses no les ha quedado otra que buscar salidas ante los recortes draconianos en su país. Europa en general, y España en particular, se han convertido en un imán inesperado para todo ese talento, con programas que prometen estabilidad y recursos millonarios.

Fuga de talento. Según información del Ministerio de Ciencia, la convocatoria del programa ATRAE, destinado a la incorporación de investigadores de prestigio internacional con experiencia en el extranjero a centros de I+D españoles, recibió 254 solicitudes para la convocatoria 2025. Eso implica un incremento del 32% en las candidaturas, marcando un récord histórico, porque en 2023 no llegó ninguna solicitud de ese país y en 2024 solo suponían el 16% del total. El 33,5% de ellas provenían de científicos procedentes de EEUU, lo que representa más del doble que en ediciones pasadas.

Finalmente, el programa de becas ha seleccionado a 37 investigadores en un programa que destina 38,9 millones de euros. De los investigadores seleccionados, el 56,7% procede de instituciones y universidades estadounidenses.

Científicos que eligen España. El País recogía los motivos por los que algunos de estos investigadores habían decidido salir de EEUU para continuar sus trabajos en España. Vincenzo Calvanese, un investigador italiano de 43 años que trabaja en el Instituto Josep Carreras de Barcelona tras una década en Estados Unidos, asegura que "muchos de mis colegas lo están pasando muy mal por los acontecimientos políticos y económicos que afectan a la ciencia". Él anima a otros colegas a seguir sus pasos en España u otros países de Europa, ya que el programa representa "una de las pocas oportunidades de asegurar el futuro de la investigación y algo de seguridad profesional".

​Audrey Sawyer, hidrogeóloga estadounidense de 43 años que se ha incorporado al equipo de investigación de la Universitat Politècnica de Catalunya, expresa una inquietud similar: "Nunca había visto una situación así en EEUU. Me siento muy mal por los investigadores y los estudiantes, tienen mucho talento y están enfrentando graves desafíos". Aunque ella presentó su solicitud antes de los recortes más recientes, percibe claramente cómo afectan los fondos federales en áreas como la biomedicina y el cambio climático.

Europa: a río revuelto ganancia de pescadores. Según una encuesta realizada por Nature entre la comunidad científica de EEUU, el 75% de los investigadores ha contemplado seriamente emigrar debido a los recortes y despidos promovidos por Trump.

En ese escenario de incertidumbre, Europa contraataca sacando las redes para tratar de captar a buena parte de ese talento insatisfecho con los recortes en investigación de EEUU. La UE ha doblado los fondos del Consejo Europeo de Investigación (ERC) con 500 millones de euros para dotarlo de más recursos para estos nuevos investigadores bajo el paraguas del programa Horizonte Europa.

España reparte la incorporación de estos nuevos investigadores de forma equilibrada: Cataluña se lleva el 35,1% de la financiación que aportan estas nuevas becas, Madrid el 29,7%, y entidades como el CSIC acogen al 29,7% de los investigadores. De esta manera, se refuerza la investigación local con talento internacional, se forman nuevos estudiantes y se atraen más fondos de competiciones internacionales.

El éxodo no solo va de ciencia. El deseo de abandonar EEUU no solo se da en el ámbito científico, algunos países de la UE han duplicado el número de solicitudes de residencia y ciudanía de ciudadanos estadounidense. Es el caso de Irlanda, que pasó de recibir 31.825 en todo 2024, a 3.692 solicitudes solo durante el mes de febrero de 2025.

La respuesta de Europa con respecto a esas solicitudes ha sido diferente, endureciendo los requisitos para obtener la residencia o, como en el caso de España, eliminando la "Golden Visa" que otorgaba el permiso de residencia a cambio de una inversión económica.

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Imagen | Wikipedia, Unsplash (National Cancer Institute)

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Treinta ciudades rompen con Flock Safety y el debate sobre la vigilancia con IA entra en una nueva fase

Ilustración surrealista de inteligencia artificial vigilando redes humanas en un entorno onírico y abstracto.

La idea suena tentadora si se cuenta deprisa: instalar cámaras inteligentes por todas partes, leer matrículas en tiempo real y convertir cada calle en una especie de “alarma vecinal” automatizada. Eso es, en esencia, lo que vende Flock Safety, una empresa de vigilancia con IA que ha crecido al calor de los presupuestos municipales de seguridad y de un mensaje muy directo de su CEO: la ambición de terminar con el crimen en Estados Unidos durante esta década mediante una red extensa de dispositivos siempre atentos.

Lo interesante es que esa narrativa, que hace unos años encontraba compradores sin demasiadas preguntas, está chocando con un muro cada vez más alto: el rechazo ciudadano y la sospecha de que estos sistemas no solo persiguen delitos, sino que también fabrican riesgos nuevos para la gente corriente. Según ha informado NPR, desde el inicio de 2025 al menos 30 ciudades han cancelado contratos con Flock Safety, un dato que funciona como termómetro de un cambio cultural más amplio: el de la paciencia pública con la tecnología de vigilancia.

Cancelaciones en cadena: cuando el contrato se vuelve políticamente tóxico

En política local hay decisiones que se toman en despachos, pero se deshacen en asambleas vecinales. Las cancelaciones de contratos con Flock no se explican solo por informes técnicos o por auditorías presupuestarias; se explican, sobre todo, por presión comunitaria organizada. NPR apunta a campañas que han logrado sacar a Flock de ciudades como Flagstaff (Arizona), Eugene (Oregón) y Santa Cruz (California). Son nombres que, puestos en fila, dibujan un patrón: no hablamos de un caso aislado, sino de un efecto contagio.

En Flagstaff, la alcaldesa Becky Daggett resumió ante NPR lo que suelen decir los gobiernos locales cuando una herramienta “de seguridad” se convierte en un problema de confianza: la tecnología ya no era bien recibida por la comunidad y, por tanto, no podían seguir utilizándola. En pocas palabras, el coste social empezó a superar el supuesto beneficio operativo.

Para entenderlo con un ejemplo cotidiano: es como cuando una comunidad de vecinos instala un sistema de acceso biométrico porque “es más seguro”, pero al poco tiempo la gente percibe que el administrador tiene demasiado control, que los fallos son frecuentes y que el sistema convierte cualquier discusión en un conflicto permanente. La seguridad no se mide solo en cerraduras; también se mide en convivencia.

Qué son los lectores de matrículas y por qué no son tan “pasivos” como parecen

Los lectores automáticos de matrículas suelen presentarse como algo discreto, casi administrativo: una cámara que “solo” mira placas para detectar coches robados o identificar vehículos implicados en delitos. El problema está en esa palabra, “solo”. En la práctica, leer matrículas a gran escala no es un gesto puntual; es una forma de construir una memoria mecánica de la ciudad.

Si una cámara te ve hoy cerca de un supermercado, mañana junto a una clínica y pasado cerca de casa de un amigo, el sistema puede ensamblar un historial de ubicaciones. Y un historial de ubicaciones no es un dato neutro: es una biografía de hábitos. En el mundo analógico, a nadie se le ocurriría pedir al ayuntamiento que anote cada vez que cruzas una esquina; en el mundo digital, eso se camufla como “telemetría de seguridad”.

DeFlock, un proyecto de activismo digital que funciona como app web de código abierto, lo expresa sin rodeos: estos sistemas pueden derivar en perfilado, errores policiales, sesgos raciales y hasta situaciones de acoso cuando los datos se usan mal o se interpretan con ligereza. El activista Will Freeman, organizador en Colorado y responsable del sitio DeFlock.org, describió a NPR un aumento del impulso: prevé que más ciudades abandonen Flock, señal de que el debate ya no es técnico, sino social y político.

Un mapa de 77.000 cámaras: la normalización de la mirada permanente

Hay un detalle que ayuda a dimensionar el fenómeno: DeFlock mantiene un mapa interactivo con más de 77.000 lectores de matrículas con IA registrados en Estados Unidos. Flock es el actor más grande, pero no el único. Esa cifra no es un simple inventario; es una radiografía de hasta qué punto la infraestructura de vigilancia se ha instalado como un “mobiliario urbano” más, casi con la misma naturalidad con la que se ponen farolas o semáforos.

Cuando una tecnología se vuelve invisible en el paisaje, se vuelve peligrosa en el debate público, porque deja de percibirse como una decisión. Y, sin embargo, lo es: cada cámara es un contrato, cada contrato es una política, cada política define qué tipo de ciudad se quiere habitar.

Cuando la IA se equivoca: del indicio al “caso” en cuestión de clics

El argumento más poderoso contra estos sistemas no es filosófico: es práctico. NPR recoge un caso ilustrativo ocurrido en Denver, en el que una mujer fue acusada de robar un paquete de 25 dólares después de que la policía, utilizando Flock, concluyera que había conducido cerca del lugar el día del robo. La palabra clave aquí es “cerca”. Estar en las proximidades no es lo mismo que participar, pero el salto mental es tentador cuando tienes una interfaz que te entrega coincidencias como si fueran certezas.

El desenlace fue revelador: los datos GPS mostraron que la mujer simplemente pasó por la zona sin detenerse. El software había generado una narrativa plausible, y esa plausibilidad bastó para empujar una acusación. Es el tipo de error que cualquiera entiende si se lo explicas con una metáfora doméstica: imagina que el portero automático registra que estabas “en el edificio” porque pasaste por la acera, y con eso el administrador te acusa de haber entrado a robar una bicicleta del garaje. La tecnología no solo registra; también sugiere. Y si el sistema sugiere con demasiada autoridad, los humanos alrededor tienden a creerle más de lo que deberían.

Este es uno de los puntos que han encendido el rechazo: el riesgo de convertir una herramienta en un atajo cognitivo para decisiones que exigen más contexto, más prudencia y, sobre todo, más pruebas.

La dimensión política: vigilancia municipal en tiempos de inmigración como objetivo

La oposición a Flock se ha intensificado en un contexto político más amplio: el uso de herramientas de vigilancia por parte de agencias federales como el Departamento de Seguridad Nacional y el Servicio de Inmigración y Control de Aduanas, especialmente bajo la administración de Donald Trump, según la lectura que plantea el artículo de Futurism. El temor no es abstracto: es la posibilidad de que una infraestructura instalada con la etiqueta de “seguridad local” termine alimentando estrategias de control migratorio.

En este punto, el debate cambia de escala. Ya no se trata solo de si una ciudad quiere cámaras para investigar robos de coches; se trata de si esa ciudad está creando una autopista de datos que otros actores pueden usar para perseguir a colectivos vulnerables. La vigilancia algorítmica tiene esa cualidad: se construye con una justificación y se reutiliza con otra.

El dilema de fondo: seguridad sin convertir la ciudad en un expediente

Las ciudades que rompen con estos contratos están enviando un mensaje que va más allá de Flock Safety: la seguridad pública no puede basarse en registrar a todo el mundo “por si acaso”. Ese modelo trata a la población como sospechosa potencial y delega en sistemas automatizados la tarea de decidir qué merece atención.

Una alternativa razonable no pasa por negar la tecnología, sino por hacerla gobernable. Si una ciudad considera útil un sistema de lectura de matrículas, el debate debería incluir límites claros: qué se guarda, cuánto tiempo, quién accede, con qué auditorías, con qué consecuencias si hay abuso, qué mecanismos reales existen para impugnar errores. Sin esos frenos, la herramienta se parece demasiado a una libreta infinita que siempre se puede consultar, incluso cuando la razón original ya no existe.

La ola de cancelaciones sugiere que más comunidades han empezado a ver la trampa: una vez instalas una infraestructura de vigilancia, retirarla es difícil, porque siempre habrá una nueva emergencia para justificarla. Por eso, cuando un grupo de vecinos logra que el ayuntamiento corte el contrato, no solo gana una batalla local; marca un precedente emocional y político para otras ciudades que se preguntan si el precio de la seguridad con IA merece la erosión de la privacidad cotidiana.




☞ El artículo completo original de Natalia Polo lo puedes ver aquí