Grace Knowles no hacía nada más sospechoso que conducir de regreso de un viaje por carretera cuando un agente la detuvo, interrogó sobre sus movimientos, le exigió pruebas de dónde había estado y luego le mostró un mapa de calor brillante con sus propios desplazamientos. La razón, le dijo el agente, era que un sistema de vigilancia había escaneado su matrícula y había decidido que su patrón de conducción parecía sospechoso. La Unión Estadounidense por las Libertades Civiles (ACLU) afirma que las paradas de tráfico con IA como esta se están convirtiendo en un patrón nacional, y que los conductores inocentes, no los delincuentes, son los más propensos a verse atrapados.
La advertencia, publicada por la ACLU el 26 de octubre de 2026, sostiene que el uso policial de la inteligencia artificial y de los lectores automáticos de matrículas (ALPR) ha cruzado una línea: de investigar vehículos ya sospechosos de un delito a generar sospechas sobre personas contra las que la policía no tenía previamente nada en absoluto.
En septiembre de 2025, Knowles, que entonces estaba entre empleos, partió del norte de Virginia en un viaje por carretera que la llevó por Oregón, Texas y Luisiana. Camino a Florida, tras salir de Nueva Orleans una mañana, notó un coche de policía detrás de ella. "Sé que iba a una velocidad normal, pero me detuvo de todos modos", contó a la ACLU. "Y se inventó una excusa: que había estado demasiado tiempo en el carril izquierdo".
El agente le preguntó de dónde venía y adónde iba. "Solo soy una chica haciendo un viaje por carretera", dijo, explicando que venía de Nueva Orleans. Entonces él le pidió pruebas. Ella le mostró un folleto de un museo del whisky que había visitado. "Aquí está mi prueba", dijo. Solo entonces, contó, él se relajó y se explicó.
"Solo tenía que asegurarme porque no soy un policía común, soy parte del FBI, y cuando escaneé tu matrícula pude ver que tenías patrones de viaje sospechosos", recordó Knowles que le dijo. Le dijo que pensaba que mentía sobre haber estado en Nueva Orleans porque su sistema no mostraba registros allí. Trabajaba, dijo, en un proyecto para investigar a personas por trata de personas o narcotráfico, y le contó historias de personas que su equipo había atrapado transportando grandes sumas de dinero.
Conmocionada, Knowles preguntó cómo podía ver sus matrículas. "Bueno, están en todas partes", recordó que le respondió. "Están en las señales de la carretera sobre las autopistas: a menudo están en la parte trasera de esas señales, y la gente ni siquiera las ve". Entonces la invitó a subir a su coche para mostrarle lo que veía: "Era básicamente un mapa de calor de EE. UU., y podía ver diferentes círculos donde había estado, y cuando hacía clic, era una foto de mi matrícula".
Knowles nunca había compartido su historia públicamente antes de contársela a Jay Stanley, analista sénior de políticas del Proyecto de Discurso, Privacidad y Tecnología de la ACLU, autor del informe de la organización del 26 de octubre.
Los lectores automáticos de matrículas son cámaras instaladas en coches patrulla, postes y pórticos de autopistas que fotografían los vehículos que pasan y registran sus números de matrícula, ubicaciones y marcas de tiempo. Combinados entre cámaras, esos registros reconstruyen dónde ha viajado un vehículo y con qué frecuencia visitó determinados lugares. Empresas como Flock Safety y Axon venden los sistemas a agencias policiales de todo Estados Unidos, y la policía los usa desde hace tiempo para investigar a sospechosos conocidos.
Lo que ha cambiado, según la ACLU, es la incorporación de la IA. Stanley dijo que notó por primera vez que Flock presumía de alertas basadas en IA en julio de 2025: la empresa alardeaba de que no solo podía avisar a la policía de conductores cuyos patrones de viaje fueran "sospechosos", sino también rastrear las asociaciones de las personas analizando qué vehículos se veían con frecuencia junto a otros. Más tarde, Wired obtuvo archivos detallados que describían el sistema de IA de nueva generación de Flock, ya en uso por algunas policías, que permite consultas abiertas de IA sobre datos de matrículas, y no solo lecturas de matrículas, sino también registros de arrestos, expedientes y bases de datos de la turbia industria de los corredores de datos comerciales, repletas de información personal sobre casi todos nosotros.
La ACLU sostiene que el cambio importa porque invierte la lógica normal de la labor policial. En lugar de partir de un sospechoso y buscar pruebas, el sistema parte de los movimientos de todo el mundo y pide a un algoritmo que sugiera sospechosos. "Esto representó un salto significativo de usar los datos de ALPR para investigar vehículos sospechosos a generar sospechas donde antes no existía ninguna", escribió Stanley.
La tecnología también llega en medio de un rechazo creciente. Una encuesta de YouGov de agosto halló que el 46 por ciento de los encuestados se oponía a que la policía usara la tecnología en sus comunidades, mientras el 38 por ciento la apoyaba. Ha habido informes de que los sistemas provocan errores y abusos por parte de agentes, y organismos como el Departamento de Policía de Los Ángeles han suspendido o terminado sus contratos con Flock en medio de la reacción.
Así describe la ACLU el nuevo patrón. Los sistemas de IA analizan grandes volúmenes de datos de lectores de matrículas y señalan historiales de viaje que han sido entrenados para considerar sospechosos: una ruta, una frecuencia de visitas, un emparejamiento de vehículos. Los agentes pueden entonces actuar a partir de la alerta. Como la corazonada de un algoritmo no es en sí misma un fundamento legal para una parada, la ACLU afirma que los agentes pueden buscar una infracción de tráfico menor para justificar detener al conductor. En una parada pretextual, una persona es detenida por una supuesta infracción menor, a menudo inventada —salirse del carril, no usar el intermitente—, como cobertura de la verdadera razón, que podría ser inconstitucional o que los agentes prefieren ocultar. La policía incluso tiene nombres para estas detenciones, señala la ACLU, y las llama "paradas susurradas" o "paradas de inteligencia".
El caso de Knowles no es el único. The Associated Press ha informado de que la Patrulla Fronteriza vigila a conductores en todo el país dentro de Estados Unidos en busca de patrones de viaje "sospechosos" y trabaja con otras agencias para detener y registrar vehículos, en lo que equivale a una operación nacional de inteligencia basada en vigilancia masiva. En un ejemplo citado por la ACLU, un conductor de una pequeña empresa de mudanzas fue sometido a una parada pretextual por un agente local que actuaba bajo la dirección de la Patrulla Fronteriza a unas 100 millas de la frontera con México, tras conducir desde Carolina del Sur. Un registro de su camión no descubrió nada ilegal, pero la policía aun así lo arrestó bajo sospecha de lavado de dinero porque llevaba miles de dólares de su propio dinero en efectivo, que la policía incautó. La ACLU señala que es posible que Knowles fuera detenida bajo este mismo programa.
En marzo de 2026, The Markup informó sobre una abuela que vive en California y que fue interrogada por agentes de Aduanas y Protección Fronteriza al cruzar la frontera sobre la frecuencia con la que visitaba casinos locales, aparentemente a partir de sus patrones de conducción. "Simplemente parece sospechoso", le dijeron, según contó. En abril de 2025, un hombre fue señalado para una parada porque conducía de un lado a otro entre su estado natal de Wisconsin y Michigan, lo que la policía local describió como "un estado fuente conocido de marihuana, ya que allí es legal". En otras palabras, todo un estado vecino fue tratado como un destino sospechoso.
La advertencia de la ACLU es directa. "Cada vez más personas estarán sujetas a encuentros con la policía a medida que estos algoritmos de IA inevitablemente atrapen a muchas más personas inocentes que delincuentes reales", escribió Stanley. "Para muchas personas, esos encuentros serán mucho más tensos, aterradores y peligrosos que lo que experimentó Knowles".
Stanley sostiene que la propagación de los lectores de matrículas ya ha provocado abusos generalizados por parte de agentes, y que las herramientas de vigilancia con IA sobre las bases de datos de ALPR abrirán posibilidades de formas de abuso aún más sofisticadas, "como las basadas en asociaciones políticas o de protesta o en los viajes".
Los tribunales han empezado a poner a prueba la táctica. El 28 de septiembre, un jurado federal de San Antonio declaró responsable al condado de Bexar, Texas, por un programa de paradas de tráfico que usaba datos de lectores de matrículas. El caso surgió de una parada en marzo de 2022 de Alek Schott, vendedor de suministros para yacimientos petrolíferos, en la Interestatal 35 cerca de San Antonio. Schott fue retenido durante 76 minutos; el jurado le otorgó 76 dólares, un dólar por minuto. Sus abogados del Institute for Justice, que lo representó, piden ahora al tribunal una orden judicial contra las paradas del condado. La ACLU afirma que un centro de fusión federal avisó a la policía local de que Schott era sospechoso porque condujo de Houston a Carrizo Springs y regresó al día siguiente, una afirmación, que se había salido de su carril, que las imágenes de la cámara del coche desmintieron y que el agente local admitió después que era falsa. El Institute for Justice señaló que el mismo condado había sometido a miles de conductores más a la misma rutina.
Flock no respondió de inmediato a una solicitud de comentarios sobre el informe de la ACLU. La publicación de la ACLU tampoco incluye una respuesta del FBI, y no se sabe si el condado de Bexar apelará el veredicto del jurado.
Lo que está en juego va más allá de un viaje por carretera. Si el historial de viajes por sí solo puede convertir a un conductor en sospechoso, entonces cada trayecto —a un casino, a un estado vecino, a una protesta, a una clínica— se convierte en datos que un algoritmo puede juzgar. La afirmación central de la ACLU es que esto invierte una protección básica: tradicionalmente, la policía necesitaba una razón para señalar a alguien antes de investigarlo. La sospecha generada por IA, sostiene el grupo, permite que la investigación llegue primero y la razón después, disfrazada de infracción de carril.
También hay un peligro práctico que la ACLU subraya: los algoritmos entrenados para detectar patrones "sospechosos" inevitablemente señalarán a muchas más personas inocentes que delincuentes, porque los viajes inusuales son comunes y los viajes delictivos son raros. Cada falso positivo no es solo un dato, sino un encuentro al borde de la carretera: aterrador en el mejor de los casos y, para muchos conductores, potencialmente peligroso. El informe advierte que, a medida que los datos sobre nuestros movimientos se alimentan a sistemas de IA que analizan constantemente si somos sospechosos, "estamos siendo vigilados y juzgados todo el tiempo. Y, con el tiempo, todo el mundo absorberá ese hecho y sentirá los ojos de las autoridades sobre sí cada vez que viaje. Ese tipo de autoconciencia no es algo con lo que las personas en una democracia libre deberían tener que vivir".
Quienes defienden la tecnología responden que los lectores de matrículas y la IA ayudan a la policía a encontrar coches robados, sospechosos buscados y víctimas de trata más rápido de lo que jamás podría la observación humana, y que una parada basada en un patrón señalado puede seguir siendo legal si un agente observa una infracción real. Ese argumento se está poniendo a prueba ahora en tribunales, concejos municipales y legislaturas estatales, donde se está redibujando el equilibrio entre seguridad y vigilancia.
Varios acontecimientos mostrarán hacia dónde va esta lucha. Primero, la resolución sobre la orden judicial en el caso de San Antonio: si un juez federal prohíbe las paradas del condado de Bexar, otros condados con rutinas similares enfrentarán una presión legal inmediata. Segundo, si la herramienta de IA de nueva generación de Flock pasa de su grupo de prueba a un uso policial más amplio: Wired informó de que la empresa está probando una herramienta de IA con instrucciones preescritas, y la ACLU describe el sistema como ya en uso por algunas policías. Tercero, si ciudades y estados siguen a Los Ángeles suspendiendo o terminando contratos de lectores de matrículas, o si, en cambio, redactan nuevas normas sobre cómo pueden usarse las señales de IA.
La propia receta de la ACLU es radical: pide el fin de la vigilancia de matrículas, del rastreo de ubicación de cualquier tipo y de la vigilancia masiva en general. A falta de eso, los defensores de la privacidad presionan por normas que exijan una orden judicial o sospecha razonable antes de que una señal de IA pueda provocar una parada, informes públicos sobre la frecuencia con la que las señales llevan a paradas, y la prohibición total de las paradas pretextuales. Cabe esperar que el debate se intensifique a medida que más conductores descubran, como Knowles, que sus viajes por carretera ya estaban siendo observados.
Es una parada de tráfico provocada cuando un sistema de IA señala el historial de viajes de un conductor —registrado por lectores automáticos de matrículas— como "sospechoso", aunque la policía no tenga pruebas de que el conductor cometió un delito. Los agentes suelen citar una supuesta infracción menor como la razón declarada de la parada.
Los lectores de matrículas en sí son ampliamente usados por la policía estadounidense y, en general, se han mantenido, pero las paradas basadas en sus datos están siendo impugnadas en los tribunales, incluido el caso de Texas en el que un jurado declaró responsable a un condado por un programa de paradas basado en lectores de matrículas.
Knowles, una mujer de unos veinte años del norte de Virginia, fue detenida en septiembre de 2025 durante un viaje por carretera tras salir de Nueva Orleans. Un agente que se identificó como agente especial del FBI le dijo que un escaneo de su matrícula mostraba patrones de viaje sospechosos y luego le mostró un mapa de calor de sus propios movimientos en su coche patrulla.
Eso es exactamente lo que la ACLU advierte que está ocurriendo: los patrones de viaje por sí solos —viajes a casinos, a estados vecinos o rutas repetidas— han provocado paradas, incluso cuando no se halló ningún delito. Si tales paradas son legales depende de las circunstancias y ahora se está litigando.
Los grupos de libertades civiles aconsejan a los conductores mantener la calma, anotar la razón declarada de la parada y registrar lo que los agentes dicen sobre los datos de vigilancia, ya que la brecha entre la razón declarada y la verdadera suele ser central en las impugnaciones legales.
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