{"id":25791,"date":"2026-04-14T17:06:47","date_gmt":"2026-04-14T15:06:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.other-news.info\/noticias\/?p=25791"},"modified":"2026-04-22T18:36:18","modified_gmt":"2026-04-22T16:36:18","slug":"las-tecnologias-del-ice-y-el-perverso-sistema-automatizado-de-persecucion-a-migrantes-latinos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.other-news.info\/noticias\/las-tecnologias-del-ice-y-el-perverso-sistema-automatizado-de-persecucion-a-migrantes-latinos\/","title":{"rendered":"Las tecnolog\u00edas del ICE y el perverso sistema automatizado de persecuci\u00f3n a migrantes latinos"},"content":{"rendered":"\n

Por Ximena Cuzcano* – Derechos Digitales<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La persecuci\u00f3n migratoria a personas latinas en Estados Unidos ya no empieza con una redada. Empieza semanas antes, en servidores de empresas privadas que le venden al gobierno la capacidad de rastrear a cualquier persona que no quiera ser encontrada. El ICE dej\u00f3 de ser una agencia de deportaciones para convertirse en una de vigilancia masiva, y entender c\u00f3mo funciona es el primer paso para saber qu\u00e9 se puede hacer frente a ella.<\/em><\/p>\n\n\n\n

La administraci\u00f3n Trump ha convertido al Servicio de Inmigraci\u00f3n y Control de Aduanas de EE. UU. (ICE, por sus siglas en ingl\u00e9s) en una agencia de vigilancia masiva. Con un presupuesto<\/a> que supera los USD 28.000 millones en 2025 (el triple que el a\u00f1o anterior), la agencia ha tejido una red que cruza bases de datos gubernamentales, compra informaci\u00f3n de empresas y despliega tecnolog\u00eda en las calles.<\/p>\n\n\n\n

Un migrante mexicano<\/a> lo descubri\u00f3 cuando el ICE rastre\u00f3 las transferencias de remesas que enviaba a su familia en M\u00e9xico, identific\u00f3 su direcci\u00f3n en Haw\u00e1i y lo arrest\u00f3, pese a no tener antecedentes criminales. En Chicago, una mujer colombiana<\/a> fue detenida en lo que parec\u00eda una parada de tr\u00e1fico rutinaria: su veh\u00edculo hab\u00eda sido marcado con anticipaci\u00f3n, cruzando registros estatales con bases de datos federales. Otro migrante mexicano<\/a>, que vend\u00eda flores en una ciudad de Los \u00c1ngeles, estuvo semanas detenido porque el ICE lo confundi\u00f3 con un sospechoso de nombre similar, pese a tener documentos que probaban su inocencia. Tres casos, tres tecnolog\u00edas distintas, un mismo sistema.<\/p>\n\n\n\n

La agencia lleva a\u00f1os construyendo este ecosistema de vigilancia, una arquitectura de datos originalmente creada tras el 11 de septiembre para \u201ccombatir terroristas\u201d, ahora redirigida hacia comunidades migrantes que trabajan y sostienen la econom\u00eda del pa\u00eds. <\/strong>Un embudo que comienza con datos que las personas mismas generan (remesas, registros vehiculares, ubicaciones de celular), pasa por el cruce con bases de datos gubernamentales y comerciales, y termina en una operaci\u00f3n de calle donde un agente ICE con un tel\u00e9fono decide el destino de alguien en segundos. Un sistema que, en ese proceso, no distingue entre quien tiene una orden de deportaci\u00f3n y quien simplemente existe en sus bases de datos.<\/p>\n\n\n\n

Etapa 1: la maquinaria de recolecci\u00f3n masiva de datos<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El punto de partida del sistema son los datos. ICE no recolecta la mayor\u00eda de la informaci\u00f3n por s\u00ed misma: la compra. Cada vez que alguien paga una factura de luz, manda una remesa, saca una licencia de conducir o publica algo en redes sociales, esa informaci\u00f3n puede terminar en manos de la agencia. <\/strong>Empresas como Thomson Reuters<\/a> y LexisNexis<\/a> re\u00fanen datos de m\u00faltiples fuentes sobre una misma persona (historiales de cr\u00e9dito, direcciones, n\u00fameros de tel\u00e9fono, registros vehiculares, v\u00ednculos familiares) y se los venden al ICE. No hace falta una orden judicial<\/a>, ya que la ley no lo exige cuando los datos los vende una empresa privada, y esa es exactamente la puerta de entrada del ICE.<\/p>\n\n\n\n

El celular tambi\u00e9n delata. Aplicaciones que millones de personas utilizan a diario registran su ubicaci\u00f3n constantemente, y empresas como Venntel<\/a> o PenLink<\/a> capturan y revenden al gobierno esos registros de movimientos a trav\u00e9s de GPS. Y en la calle, la red Flock Safety<\/a> opera 100.000 c\u00e1maras<\/a> en 49 estados que leen 20.000 millones de matr\u00edculas de autom\u00f3viles al mes.<\/p>\n\n\n\n

A eso se suman los datos biom\u00e9tricos. La foto de la licencia de conducir queda en bases de datos estatales<\/a> a las que el ICE tiene acceso. Clearview AI<\/a> fue m\u00e1s lejos: extrajo im\u00e1genes de redes sociales y sitios de noticias hasta acumular m\u00e1s de 50.000 millones de rostros, y el ICE firm\u00f3 un contrato<\/a> para aprovechar esa base. Por \u00faltimo, lo que el propio Estado ya sab\u00eda tambi\u00e9n est\u00e1 disponible, como por ejemplo declaraciones de impuestos<\/a>, registros m\u00e9dicos de Medicaid<\/a> y datos del Seguro Social<\/a>. En 2025, un juez federal determin\u00f3 que el IRS, la autoridad tributaria norteamericana, infringi\u00f3<\/a> la ley aproximadamente 42.000 veces al compartir datos de contribuyentes con el ICE.<\/p>\n\n\n\n

Etapa 2: la inteligencia artificial convierte datos en objetivos<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La informaci\u00f3n recolectada en la primera etapa no es suficiente. El sistema necesita convertirla en personas localizables, y para eso existen empresas como Palantir<\/a>. Fundada con capital de la CIA<\/a>, esta compa\u00f1\u00eda tecnol\u00f3gica mantiene contratos con el ICE desde 2011<\/a>. Su plataforma cruza<\/a> todas las fuentes de informaci\u00f3n de la etapa anterior y construye un perfil con ubicaci\u00f3n probable. No es una b\u00fasqueda manual, es un modelo de IA que procesa miles de variables para determinar d\u00f3nde podr\u00eda estar alguien ahora mismo.<\/p>\n\n\n\n

La herramienta m\u00e1s reveladora que Palantir desarroll\u00f3 para el ICE es ELITE<\/a>. Funciona, seg\u00fan un agente que testific\u00f3 bajo juramento ante un tribunal, como un \u201cGoogle Maps<\/a> de personas deportables\u201d. B\u00e1sicamente muestra en un mapa la ubicaci\u00f3n posible de cada objetivo, con una puntuaci\u00f3n de probabilidad<\/a>. Para calcularla, cruza, por ejemplo, la direcci\u00f3n registrada en Medicaid con el \u00faltimo registro de GPS y la \u00faltima vez que su placa fue captada por una c\u00e1mara. Adem\u00e1s, construye un expediente autom\u00e1tico<\/a> con antecedentes penales y \u00f3rdenes judiciales. El sistema tiene restricciones internas sobre qu\u00e9 puede hacer y a qui\u00e9n puede marcar como objetivo. Sin embargo, en ciertos operativos que la agencia denomina \u201cespeciales\u201d, aplican filtros<\/a> distintos para identificar personas que en condiciones normales no calificar\u00edan como objetivo. Hasta ahora, el ICE no ha explicado p\u00fablicamente cu\u00e1ndo ocurre esto ni qui\u00e9n lo autoriza.<\/p>\n\n\n\n

En 2025, el organismo migratorio pag\u00f3 USD 30 millones<\/a> adicionales para expandir ese sistema y construir ImmigrationOS<\/a>, una plataforma dise\u00f1ada para rastrear a una persona desde que entra al pa\u00eds hasta que es deportada<\/a>, con seguimiento en tiempo real. Una persona que entr\u00f3 al sistema como un dato termina aqu\u00ed reducida a un caso con estado y fecha estimada de salida del pa\u00eds, sin haber sido escuchada ni haber podido refutar lo que el algoritmo decidi\u00f3 sobre ella.<\/p>\n\n\n\n

Etapa 3: cualquier calle puede ser una zona de vigilancia<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Con un objetivo identificado, el sistema pasa de los algoritmos a la calle. El agente llega con una aplicaci\u00f3n llamada Mobile Fortify<\/a> en su tel\u00e9fono del gobierno, apunta a la cara de cualquier persona (no necesariamente la que buscaba<\/a>), y en segundos coteja esa imagen con millones de fotograf\u00edas recolectadas previamente en la Etapa 1. Vale aclarar que esas fotograf\u00edas recolectadas fueron tomadas sin el aviso correspondiente:<\/a> las personas no saben que alg\u00fan d\u00eda esos registros formar\u00e1n parte de un sistema de identificaci\u00f3n masiva. Si hay coincidencia, el sistema devuelve nombre, fecha de nacimiento, nacionalidad y si existe una orden de deportaci\u00f3n. Si la imagen facial no es suficiente, otra herramienta de BI2 Technologies<\/a> repite el proceso con el iris del ojo. Todo esto ocurre en la calle, sin que la persona haya hecho nada, sin que lo sepa, y sin que ning\u00fan juez lo haya autorizado.<\/p>\n\n\n\n

Lo m\u00e1s preocupante de Mobile Fortify es que fue desplegada mientras a\u00fan estaba en fase de prueba<\/a>, sin evaluaci\u00f3n de impacto sobre privacidad. A\u00fan m\u00e1s, no cuenta con precisi\u00f3n. <\/strong>En un caso<\/a> documentado ante un tribunal en Oregon, el sistema escane\u00f3 a la misma mujer dos veces y devolvi\u00f3 dos nombres diferentes. Aun as\u00ed, el ICE trata sus resultados como prueba definitiva<\/a>, por encima incluso de un acta de nacimiento.<\/p>\n\n\n\n

Incluso hay herramientas que operan de forma a\u00fan m\u00e1s encubierta. Los simuladores celulares, conocidos tambi\u00e9n como IMSI Catchers<\/em><\/a>, se disfrazan de torres de telefon\u00eda para forzar a los tel\u00e9fonos cercanos a conectarse e identificar qu\u00e9 dispositivos est\u00e1n en un \u00e1rea. La agencia migratoria compr\u00f3 veh\u00edculos equipados<\/a> con estos artefactos para desplegarlos de forma encubierta en vecindarios espec\u00edficos. Para quienes est\u00e1n en proceso migratorio existe SmartLINK<\/a>, una aplicaci\u00f3n que el ICE obliga a instalar en el tel\u00e9fono personal, que rastrea la ubicaci\u00f3n y exige verificaciones peri\u00f3dicas mediante reconocimiento facial. Una migrante colombiana<\/a> en California lo descubri\u00f3 cuando la app le bloque\u00f3 un viaje a otro estado. Cuando pregunt\u00f3, un oficial le dijo que ella no hab\u00eda hecho nada malo, era una decisi\u00f3n discrecional del organismo.<\/p>\n\n\n\n

Cuando las personas migrantes est\u00e1n detenidas, sufren una mayor p\u00e9rdida de privacidad. Dispositivos de las empresas Cellebrite<\/a> y Magnet Forensics<\/a> desbloquean y copian el contenido completo de un tel\u00e9fono en minutos, como mensajes, fotos, historial de ubicaci\u00f3n y contactos. De hecho, aplicaciones con cifrado<\/a>, como WhatsApp, no pueden proteger la informaci\u00f3n en este orden. El cifrado impide que los mensajes sean interceptados mientras viajan por internet, pero una vez que el tel\u00e9fono est\u00e1 desbloqueado en manos de un agente, ese cifrado es irrelevante. Las conversaciones de una persona detenida pueden convertirse en el punto de partida para rastrear a otras que nunca tuvieron contacto con el ICE.<\/p>\n\n\n\n

Protegerse tambi\u00e9n es una forma de resistir<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Entender c\u00f3mo funciona este sistema ya es una forma de resistencia<\/a>. Para quienes est\u00e1n migrando o piensan hacerlo, ese conocimiento puede marcar la diferencia desde el primer d\u00eda. El celular es la fuente de datos m\u00e1s vulnerable. Utilizar Signal, en vez de WhatsApp, reduce significativamente el rastro: Signal<\/a> no almacena metadatos ni comparte informaci\u00f3n con terceros. Revisar qu\u00e9 aplicaciones tienen acceso a la ubicaci\u00f3n y revocar los permisos<\/a> innecesarios limita lo que empresas pueden capturar y vender. En zonas con alta presencia del ICE, una bolsa Faraday<\/a> bloquea todas las se\u00f1ales del tel\u00e9fono m\u00f3vil, impidiendo que los simuladores celulares lo detecten. Y en redes sociales<\/a>, publicar ubicaciones o etiquetar lugares es entregar voluntariamente la informaci\u00f3n que el sistema pagar\u00eda por obtener.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, las medidas individuales tienen un l\u00edmite, el sistema descrito no se puede desmontar con una app. La Electronic Frontier Foundation<\/a> publica gu\u00edas gratuitas y actualizadas sobre c\u00f3mo proteger la privacidad digital en situaciones de riesgo, su secci\u00f3n Surveillance Self-Defense<\/a> es un punto de partida concreto. Organizaciones como ACLU<\/a>, National Immigration Law Center<\/a> y Just Futures Law<\/a> est\u00e1n litigando activamente en esa direcci\u00f3n. Difundir su trabajo y exigir a los representantes que tomen posici\u00f3n es tambi\u00e9n una forma de actuar.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfLa libertad de las personas depende de un algoritmo?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Lo que Edward Snowden revel\u00f3 en 2013<\/a> sobre la vigilancia masiva de la NSA pareci\u00f3, en su momento, el l\u00edmite de lo imaginable. Hoy, el accionar del ICE lo supera ampliamente. A diferencia de los programas de Snowden, este sistema no opera en las sombras, tiene contratos p\u00fablicos, nombres de empresas y cifras de inversi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Este sistema perverso no termina en el momento de la detenci\u00f3n. Las fotograf\u00edas tomadas por Mobile Fortify se almacenan por 15 a\u00f1os; los contactos extra\u00eddos del tel\u00e9fono de una persona detenida se convierten en nuevos sujetos de inter\u00e9s. Y detr\u00e1s de cada etapa hay una empresa que factura. El Brennan Center<\/a> lo llama un \u201ccomplejo industrial de deportaci\u00f3n\u201d, empresas cuyos ingresos dependen directamente del desarrollo y crecimiento del sistema automatizado.<\/p>\n\n\n\n

La IA comete errores, como cualquier sistema automatizado. Hay una diferencia fundamental entre una IA entrenada para recomendar pel\u00edculas y una entrenada con d\u00e9cadas de datos de agencias de seguridad estadounidenses para localizar personas y deportarlas. Cuando la primera se equivoca, ves una pel\u00edcula que no te gusta. Cuando la segunda se equivoca, una persona inocente termina detenida semanas, como aquel migrante mexicano que trabajaba vendiendo flores. El problema no es solo el error, es que incluso cuando el sistema funciona como fue dise\u00f1ado, una persona pierde su libertad por decisi\u00f3n de un algoritmo, sin que nadie la haya visto ni escuchado y sin que haya podido defenderse. La pregunta que ninguna agencia ha respondido es qui\u00e9n asume la responsabilidad por eso, y la respuesta, hasta ahora, brilla por su ausencia.<\/p>\n\n\n\n

Palantir, Clearview, Thomson Reuters, LexisNexis, GEO Group: estas son solo algunas de las empresas que forman este ecosistema (hay decenas m\u00e1s que no se mencionaron). Lo que se describi\u00f3 en esta columna es s\u00f3lo una fracci\u00f3n de esta arquitectura de vigilancia que sigue creciendo, contrato por contrato, dato por dato. En el aire queda una pregunta que, no debe abordarse desde un aspecto tecnol\u00f3gico, sino m\u00e1s bien desde la dimensi\u00f3n \u00e9tico-pol\u00edtica: \u00bfqu\u00e9 clase de sociedades se moldean cuando se construyen sistemas capaces de privar de la libertad a las personas en base a una puntuaci\u00f3n y una fecha de deportaci\u00f3n? \u00bfQui\u00e9nes son las primeras y principales v\u00edctimas de este sistema de expulsi\u00f3n automatizado?<\/p>\n\n\n\n

*Analista en Seguridad y Resiliencia Digital en Derechos Digitales.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Por Ximena Cuzcano* – Derechos Digitales La persecuci\u00f3n migratoria a personas latinas en Estados Unidos ya no empieza con una redada. 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