Agentes fronterizos de EE. UU. solicitan asistencia para fotografiar a todos los que ingresan al país en automóvil.
Las autoridades de Aduanas y Protección Fronteriza han solicitado a las empresas tecnológicas que presenten propuestas de tecnología de reconocimiento facial en tiempo real capaz de identificar a todas las personas dentro de un vehículo, no solo a las que se encuentran en los asientos delanteros.
La Oficina de Aduanas y Protección Fronteriza de Estados Unidos está solicitando a empresas tecnológicas que presenten propuestas para desarrollar una herramienta de reconocimiento facial en tiempo real. Esta herramienta capturaría fotos de todas las personas en un vehículo que cruce la frontera, incluyendo a los ocupantes de los asientos traseros, y haría coincidir esas imágenes con los documentos de viaje de cada individuo. La solicitud de información publicada recientemente especifica que la agencia ya cuenta con una tecnología que toma fotografías de los viajeros en los puertos de entrada y compara estas imágenes con documentos de identidad presentados ante los oficiales fronterizos, así como con otras imágenes almacenadas en bases de datos gubernamentales.
Según el documento, las entradas verificadas biométricamente se añaden al registro de cruce del viajero. CBP, que forma parte del Departamento de Seguridad Nacional, ha indicado que su herramienta de reconocimiento facial ya se utiliza en entornos aéreos, marítimos y de peatones, y su objetivo es aplicarla también en el contexto de vehículos terrestres. Actualmente, la agencia está en fase de pruebas para implementar esta tecnología, enfrentándose a desafíos como el comportamiento humano y obstáculos ambientales que dificultan la captura de imágenes de todos los pasajeros, especialmente en filas posteriores.
Dave Maass, director de investigaciones en la Electronic Frontier Foundation, obtuvo información sobre un test de 152 días que CBP realizó entre finales de 2021 y principios de 2022. En este análisis, se constató que las cámaras en el cruce fronterizo de Anzalduas, en la frontera con México, capturaron imágenes de los ocupantes del vehículo solo el 76% de las veces. De esos registros, solo el 81% cumplió con los "requisitos de validación" para corresponder sus rostros con los documentos de identificación.
El sistema actual realiza un reconocimiento facial uno a uno, donde el mayor riesgo radica en que no se reconozca a una persona que corresponde a sus propios documentos. Esta situación es diferente del reconocimiento uno a muchos, que se usa en contextos como la identificación de sospechosos a partir de fotos de vigilancia, donde existe el riesgo de una coincidencia errónea. La razón detrás de la tasa de errores de CBP podría estar relacionada con las cámaras o con el propio sistema de emparejamiento, aunque se desconocen posibles disparidades raciales o de género en estos resultados.
Además, cabe destacar que la estrategia de vigilancia de CBP no es exclusiva de la administración actual, sino que ha persistido a lo largo de diferentes gobiernos, enfrentándose a problemas de contratación y abusos. Un informe de 2024 del DHS señaló que CBP ha tenido dificultades históricas para obtener datos biográficos y biométricos de personas que salen del país, lo que limita su capacidad para hacer un seguimiento efectivo, especialmente de aquellos que se auto-deportan.
Recientemente, se dio a conocer que ICE está invirtiendo $30 millones en una plataforma desarrollada por Palantir, llamada ImmigrationOS, que busca proporcionar visibilidad casi en tiempo real de las personas que se auto-deportan de EE. UU. Sin embargo, no se especifica de donde se obtendrán los datos para alimentar esta herramienta, aunque se indica que podría utilizar el sistema de gestión de casos de Palantir, que integra información sobre individuos desde el año 2014.
