La administración Trump ha convertido al Servicio de Inmigración y Control de Aduanas de EE. UU. (ICE, por sus siglas en inglés) en una agencia de vigilancia masiva. Con un presupuesto que supera los USD 28.000 millones en 2025 (el triple que el año anterior), la agencia ha tejido una red que cruza bases de datos gubernamentales, compra información de empresas y despliega tecnología en las calles.
Un migrante mexicano lo descubrió cuando el ICE rastreó las transferencias de remesas que enviaba a su familia en México, identificó su dirección en Hawái y lo arrestó, pese a no tener antecedentes criminales. En Chicago, una mujer colombiana fue detenida en lo que parecía una parada de tráfico rutinaria: su vehículo había sido marcado con anticipación, cruzando registros estatales con bases de datos federales. Otro migrante mexicano, que vendía flores en una ciudad de Los Ángeles, estuvo semanas detenido porque el ICE lo confundió con un sospechoso de nombre similar, pese a tener documentos que probaban su inocencia. Tres casos, tres tecnologías distintas, un mismo sistema.
La agencia lleva años construyendo este ecosistema de vigilancia, una arquitectura de datos originalmente creada tras el 11 de septiembre para “combatir terroristas”, ahora redirigida hacia comunidades migrantes que trabajan y sostienen la economía del país. 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 operación de calle donde un agente ICE con un teléfono decide el destino de alguien en segundos. Un sistema que, en ese proceso, no distingue entre quien tiene una orden de deportación y quien simplemente existe en sus bases de datos.
Etapa 1: la maquinaria de recolección masiva de datos
El punto de partida del sistema son los datos. ICE no recolecta la mayoría de la información por sí 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 información puede terminar en manos de la agencia. Empresas como Thomson Reuters y LexisNexis reúnen datos de múltiples fuentes sobre una misma persona (historiales de crédito, direcciones, números de teléfono, registros vehiculares, vínculos familiares) y se los venden al ICE. No hace falta una orden judicial, 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.
El celular también delata. Aplicaciones que millones de personas utilizan a diario registran su ubicación constantemente, y empresas como Venntel o PenLink capturan y revenden al gobierno esos registros de movimientos a través de GPS. Y en la calle, la red Flock Safety opera 100.000 cámaras en 49 estados que leen 20.000 millones de matrículas de automóviles al mes.
A eso se suman los datos biométricos. La foto de la licencia de conducir queda en bases de datos estatales a las que el ICE tiene acceso. Clearview AI fue más lejos: extrajo imágenes de redes sociales y sitios de noticias hasta acumular más de 50.000 millones de rostros, y el ICE firmó un contrato para aprovechar esa base. Por último, lo que el propio Estado ya sabía también está disponible, como por ejemplo declaraciones de impuestos, registros médicos de Medicaid y datos del Seguro Social. En 2025, un juez federal determinó que el IRS, la autoridad tributaria norteamericana, infringió la ley aproximadamente 42.000 veces al compartir datos de contribuyentes con el ICE.
Etapa 2: la inteligencia artificial convierte datos en objetivos
La información recolectada en la primera etapa no es suficiente. El sistema necesita convertirla en personas localizables, y para eso existen empresas como Palantir. Fundada con capital de la CIA, esta compañía tecnológica mantiene contratos con el ICE desde 2011. Su plataforma cruza todas las fuentes de información de la etapa anterior y construye un perfil con ubicación probable. No es una búsqueda manual, es un modelo de IA que procesa miles de variables para determinar dónde podría estar alguien ahora mismo.
La herramienta más reveladora que Palantir desarrolló para el ICE es ELITE. Funciona, según un agente que testificó bajo juramento ante un tribunal, como un “Google Maps de personas deportables”. Básicamente muestra en un mapa la ubicación posible de cada objetivo, con una puntuación de probabilidad. Para calcularla, cruza, por ejemplo, la dirección registrada en Medicaid con el último registro de GPS y la última vez que su placa fue captada por una cámara. Además, construye un expediente automático con antecedentes penales y órdenes judiciales. El sistema tiene restricciones internas sobre qué puede hacer y a quién puede marcar como objetivo. Sin embargo, en ciertos operativos que la agencia denomina “especiales”, aplican filtros distintos para identificar personas que en condiciones normales no calificarían como objetivo. Hasta ahora, el ICE no ha explicado públicamente cuándo ocurre esto ni quién lo autoriza.
En 2025, el organismo migratorio pagó USD 30 millones adicionales para expandir ese sistema y construir ImmigrationOS, una plataforma diseñada para rastrear a una persona desde que entra al país hasta que es deportada, con seguimiento en tiempo real. Una persona que entró al sistema como un dato termina aquí reducida a un caso con estado y fecha estimada de salida del país, sin haber sido escuchada ni haber podido refutar lo que el algoritmo decidió sobre ella.
Etapa 3: cualquier calle puede ser una zona de vigilancia
Con un objetivo identificado, el sistema pasa de los algoritmos a la calle. El agente llega con una aplicación llamada Mobile Fortify en su teléfono del gobierno, apunta a la cara de cualquier persona (no necesariamente la que buscaba), y en segundos coteja esa imagen con millones de fotografías recolectadas previamente en la Etapa 1. Vale aclarar que esas fotografías recolectadas fueron tomadas sin el aviso correspondiente: las personas no saben que algún día esos registros formarán parte de un sistema de identificación masiva. Si hay coincidencia, el sistema devuelve nombre, fecha de nacimiento, nacionalidad y si existe una orden de deportación. Si la imagen facial no es suficiente, otra herramienta de BI2 Technologies 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 ningún juez lo haya autorizado.
Lo más preocupante de Mobile Fortify es que fue desplegada mientras aún estaba en fase de prueba, sin evaluación de impacto sobre privacidad. Aún más, no cuenta con precisión. En un caso documentado ante un tribunal en Oregon, el sistema escaneó a la misma mujer dos veces y devolvió dos nombres diferentes. Aun así, el ICE trata sus resultados como prueba definitiva, por encima incluso de un acta de nacimiento.
Incluso hay herramientas que operan de forma aún más encubierta. Los simuladores celulares, conocidos también como IMSI Catchers, se disfrazan de torres de telefonía para forzar a los teléfonos cercanos a conectarse e identificar qué dispositivos están en un área. La agencia migratoria compró vehículos equipados con estos artefactos para desplegarlos de forma encubierta en vecindarios específicos. Para quienes están en proceso migratorio existe SmartLINK, una aplicación que el ICE obliga a instalar en el teléfono personal, que rastrea la ubicación y exige verificaciones periódicas mediante reconocimiento facial. Una migrante colombiana en California lo descubrió cuando la app le bloqueó un viaje a otro estado. Cuando preguntó, un oficial le dijo que ella no había hecho nada malo, era una decisión discrecional del organismo.
Cuando las personas migrantes están detenidas, sufren una mayor pérdida de privacidad. Dispositivos de las empresas Cellebrite y Magnet Forensics desbloquean y copian el contenido completo de un teléfono en minutos, como mensajes, fotos, historial de ubicación y contactos. De hecho, aplicaciones con cifrado, como WhatsApp, no pueden proteger la información en este orden. El cifrado impide que los mensajes sean interceptados mientras viajan por internet, pero una vez que el teléfono está 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.
Protegerse también es una forma de resistir
Entender cómo funciona este sistema ya es una forma de resistencia. Para quienes están migrando o piensan hacerlo, ese conocimiento puede marcar la diferencia desde el primer día. El celular es la fuente de datos más vulnerable. Utilizar Signal, en vez de WhatsApp, reduce significativamente el rastro: Signal no almacena metadatos ni comparte información con terceros. Revisar qué aplicaciones tienen acceso a la ubicación y revocar los permisos innecesarios limita lo que empresas pueden capturar y vender. En zonas con alta presencia del ICE, una bolsa Faraday bloquea todas las señales del teléfono móvil, impidiendo que los simuladores celulares lo detecten. Y en redes sociales, publicar ubicaciones o etiquetar lugares es entregar voluntariamente la información que el sistema pagaría por obtener.
Sin embargo, las medidas individuales tienen un límite, el sistema descrito no se puede desmontar con una app. La Electronic Frontier Foundation publica guías gratuitas y actualizadas sobre cómo proteger la privacidad digital en situaciones de riesgo, su sección Surveillance Self-Defense es un punto de partida concreto. Organizaciones como ACLU, National Immigration Law Center y Just Futures Law están litigando activamente en esa dirección. Difundir su trabajo y exigir a los representantes que tomen posición es también una forma de actuar.
¿La libertad de las personas depende de un algoritmo?
Lo que Edward Snowden reveló en 2013 sobre la vigilancia masiva de la NSA pareció, en su momento, el límite 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 públicos, nombres de empresas y cifras de inversión.
Este sistema perverso no termina en el momento de la detención. Las fotografías tomadas por Mobile Fortify se almacenan por 15 años; los contactos extraídos del teléfono de una persona detenida se convierten en nuevos sujetos de interés. Y detrás de cada etapa hay una empresa que factura. El Brennan Center lo llama un “complejo industrial de deportación”, empresas cuyos ingresos dependen directamente del desarrollo y crecimiento del sistema automatizado.
La IA comete errores, como cualquier sistema automatizado. Hay una diferencia fundamental entre una IA entrenada para recomendar películas y una entrenada con décadas de datos de agencias de seguridad estadounidenses para localizar personas y deportarlas. Cuando la primera se equivoca, ves una película 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 diseñado, una persona pierde su libertad por decisión 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 quién asume la responsabilidad por eso, y la respuesta, hasta ahora, brilla por su ausencia.
Palantir, Clearview, Thomson Reuters, LexisNexis, GEO Group: estas son solo algunas de las empresas que forman este ecosistema (hay decenas más que no se mencionaron). Lo que se describió en esta columna es sólo una fracción 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 tecnológico, sino más bien desde la dimensión ético-política: ¿qué clase de sociedades se moldean cuando se construyen sistemas capaces de privar de la libertad a las personas en base a una puntuación y una fecha de deportación? ¿Quiénes son las primeras y principales víctimas de este sistema de expulsión automatizado?
