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# Flock construye una IA policial con 69 búsquedas predefinidas que localiza personas por su patrón de conducción
- URL: https://www.digitalbrain.news/noticias/flock-os-investigate-69-prompts-policia/
- Published: 2026-08-20T14:33:14.000Z
- Updated: 2026-08-21T07:42:54.000Z
- Description: Flock Safety lleva años diciendo en público que su tecnología "no puede reconocer, identificar ni rastrear individuos". WIRED ha reconstruido su nuevo…
- Author: Ramón Pérez Coronado
- Tags: #noticias, privacidad, regulacion-ia, empresas

Flock Safety lleva años diciendo en público que su tecnología "no puede reconocer, identificar ni rastrear individuos". WIRED ha reconstruido su nuevo sistema de IA para policía y ha encontrado que hace las dos cosas.

La herramienta se llamaba Nightshift y ahora se llama OS Investigate. Ya está en uso en algunos cuerpos policiales.

## Cómo se destapó

Esta parte tiene su gracia amarga. WIRED encontró más de 450 ficheros en la propia web de Flock, servidos por sus páginas de login a cualquiera que los cargase. Ahí estaba el código que describe qué hace el sistema.

De esos ficheros salen dos inventarios. Uno de **69** [**prompts**](https://www.digitalbrain.news/guias/que-es-un-prompt/) **predefinidos** que el agente ofrece al policía como menú de búsquedas: se selecciona uno, se pega en el chat, se rellenan los huecos y se envía. Y otro de **45 herramientas** a disposición del modelo.

Ese segundo inventario es el que importa. Incluye lecturas de matrícula y metadatos de cámara, expedientes de casos, registros de detención, llamadas al 911, resultados de balística y bases de datos comerciales con números de la seguridad social, fechas de nacimiento, teléfonos, correos, familiares y asociados.

## La inversión del modelo de negocio

Flock construyó su empresa sobre una transacción simple: una cámara fotografía un coche, convierte la matrícula en texto y la compara con una lista de vehículos buscados. Los que no están en la lista se registran y se ignoran.

Los prompts de OS Investigate le dan la vuelta a eso. El agente ya no necesita una matrícula, ni un nombre, ni un delito para empezar. Necesita un sitio, un intervalo de tiempo y un patrón de comportamiento. Y devuelve las personas que encajan.

## 19 de los 69 prompts buscan patrones en lugar de consultar un registro. 14 no requieren matrícula, ni nombre, ni descripción.

Un ejemplo literal que publica WIRED: "Encuéntrame testigos basándote en los vehículos más vistos en \[barrio\] durante \[últimos 14 días\] durante \[franja horaria diaria\]". La salida es una lista de matrículas que otras herramientas del producto convierten en nombres y direcciones.

Otro pide listar a todo el que haya sido detenido más de dos veces en dos años por "cualquier delito", mapear dónde viven, recuperar las llamadas de servicio en sus domicilios y "hacer un workup de los tres principales". Un workup, en la terminología de Flock, es una ficha completa: vehículos, antecedentes como sospechoso, familiares, teléfonos y cuentas online.

Hay grupos de búsquedas para vehículos que visitaron tres o más comercios en tres días, varios bancos en una semana, o varias gasolineras entre medianoche y las 5 de la mañana. Ninguna nombra un objetivo ni un incidente. Y llevan un filtro que descarta autobuses, camiones, furgonetas de trabajo y remolques, así que un repartidor que visite cinco tiendas sale de la lista y un ciudadano cualquiera haciendo el mismo recorrido se queda.

El cálculo de "asociados" está documentado: cuenta cuántas veces otra matrícula aparece en las mismas cámaras dentro de una ventana de dos minutos, y devuelve las que coinciden tres o más veces con un umbral de confianza por defecto de 0,75\. Un policía mete un coche y el sistema le devuelve hasta veinte.

Todo esto sobre una red que registra movimientos en más de 6.000 comunidades.

## Las respuestas

Flock no respondió a la lista de preguntas de WIRED ni discutió las capacidades descritas. En un comunicado, su portavoz Paris Lewbel dijo que OS Investigate es un producto distinto de sus lectores de matrícula, diseñado para ayudar a investigadores a trabajar con información a la que sus agencias ya tienen acceso, y que las capacidades pueden cambiar mucho antes de un lanzamiento amplio.

Jay Stanley, de la ACLU: "La gente se imagina que los lectores de matrículas comprueban matrículas y miran si un vehículo está buscado. Y si no lo está, la policía sigue adelante. Pero estamos viendo un despliegue cada vez más agresivo de IA por parte de Flock, y en cierto modo, como China, muy poco espacio entre lo que se puede hacer y lo que se está haciendo".

No todo el mundo lo ve igual. Un detective de una agencia californiana, bajo anonimato, le dijo a WIRED: "Usaremos cualquier herramienta que esté disponible para resolver crímenes. No es controvertido".

## La lección que sirve fuera de esto

Dejando de lado el debate sobre vigilancia, que es otra conversación, aquí hay algo que aplica a cualquier empresa que esté montando agentes.

El sistema no es peligroso por el modelo. Es peligroso por las 45 herramientas que tiene enchufadas. Un agente es exactamente tan potente y tan arriesgado como el conjunto de accesos que le das, y esa lista casi nunca se audita con el mismo cuidado con el que se elige el modelo.

Y el segundo detalle: los 450 ficheros estaban públicos en su propia web. La política de acceso más elaborada del mundo no vale nada si la configuración del servidor sirve el manual de instrucciones a quien pase por delante.

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