La policía estatal de Michigan recluta adiestrados para realizar controles de tráfico.
Un control de tráfico documentado muestra cómo se pueden utilizar los datos automatizados de matrículas para analizar por dónde circulan las personas, mientras que la policía del Reino Unido también está probando herramientas de aprendizaje automático con registros de reconocimiento automático de matrículas (ANPR, por sus siglas en inglés).

Una mujer que viajaba por carretera en Estados Unidos aseguró que un agente la detuvo después de calificar de "sospechosos" los movimientos registrados de su vehículo, según un relato publicado por la Unión Estadounidense por las Libertades Civiles (ACLU).

El caso volvió a poner el foco en el uso de inteligencia artificial y lectores automatizados de placas (ALPR, por su sigla en inglés) para analizar por dónde se desplazan las personas. La ACLU sostiene que los sistemas más recientes pueden inferir que existe una sospecha a partir de los patrones de viaje, incluso cuando el conductor no está vinculado previamente con una investigación conocida.

International Cyber Digest comparte el relato de la ACLU sobre la detención de tráfico reportada.

Grace Knowles afirma que el agente le mostró los recorridos de su vehículo

Grace Knowles, una mujer de unos 20 años del norte de Virginia, le contó a la ACLU que fue detenida mientras conducía hacia Florida, después de un viaje por carretera que la llevó por Oregón, Texas y Luisiana.

Según dijo, el agente inicialmente la sancionó por permanecer demasiado tiempo en el carril izquierdo. Después le preguntó por los lugares que había visitado y le pidió pruebas de que había estado en Nueva Orleans. Knowles aseguró que más tarde el hombre se identificó como agente especial del FBI y le dijo que el escaneo de su placa había revelado "patrones de viaje sospechosos".

Knowles afirmó que el agente le mostró la pantalla de un computador dentro del vehículo oficial. La describió como un mapa de calor de Estados Unidos, con círculos que señalaban los lugares donde había sido registrado su automóvil y fotografías de la placa disponibles al seleccionar cada ubicación.

La información disponible no permite establecer de manera independiente la identidad del agente, el software utilizado ni si una alerta automatizada provocó la detención. El relato se presenta como la reconstrucción que Knowles hizo del encuentro.

Los sistemas comerciales pueden buscar patrones de desplazamiento

La ACLU relacionó la detención denunciada con la expansión de redes comerciales de ALPR y de programas que analizan los desplazamientos de los vehículos. La organización había informado previamente que Flock había promocionado herramientas capaces de identificar patrones de viaje considerados sospechosos y examinar vehículos que aparecieran juntos de forma reiterada.

La información disponible no demuestra que la tecnología de Flock haya intervenido en la detención de Knowles. Sin embargo, un informe separado de WIRED examinó el sistema OS Investigate de Flock después de reconstruir partes de su código.

WIRED dijo que la herramienta podía hacer búsquedas entre escaneos de placas, metadatos de cámaras, registros policiales y bases de datos comerciales. Los investigadores podían comenzar con una ubicación, un periodo o un patrón de comportamiento, en lugar de partir del nombre de un sospechoso o de una matrícula específica.

La Associated Press también informó que la Patrulla Fronteriza de Estados Unidos utiliza lectores de placas, algoritmos e información de redes federales, locales y privadas para identificar patrones de viaje que considera sospechosos. Según la agencia, en ocasiones se pedía a policías locales que hicieran controles de tránsito sin revelar que la información provenía de una fuente federal.

La AP informó que el programa podía examinar rutas, destinos, viajes cortos y vehículos alquilados. Su investigación señaló que la red de vigilancia se extendía más allá de la zona fronteriza inmediata, hasta lugares como Phoenix, Detroit y rutas conectadas con Chicago.

La Oficina de Aduanas y Protección Fronteriza de Estados Unidos le dijo a la AP que la vigilancia de placas se utilizaba para identificar amenazas y redes criminales, y afirmó que su aplicación estaba sujeta a la ley federal, a las garantías constitucionales y a controles internos.

La Policía británica también prueba el análisis de recorridos

Los informes de la ACLU y la AP se refieren a agencias y sistemas de Estados Unidos. La conexión con el Reino Unido es contextual, pero las fuerzas policiales británicas ya operan una infraestructura nacional de reconocimiento automático de matrículas (ANPR) que registra placas, ubicaciones y horarios.

Los estándares nacionales de ANPR del Ministerio del Interior británico exigen que la Policía y otras agencias autorizadas cumplan la legislación aplicable sobre protección de datos, incluida la Ley de Protección de Datos de 2018, además de las normas sobre acceso, conservación y supervisión. Los estándares también contemplan consultar a la Oficina del Comisionado de Información cuando las evaluaciones identifiquen riesgos importantes para la privacidad.

Police.uk señala que los datos de ANPR de cada fuerza se almacenan junto con los de otras fuerzas durante un año. Entre los usos de la tecnología menciona la detección, prevención y desarticulación de actividades delictivas, así como la seguridad nacional y la lucha contra el terrorismo.

Liberty Investigates informó en diciembre de 2025 que la Policía británica había probado una aplicación de aprendizaje automático conocida como "find and profile", diseñada para analizar registros de ANPR e identificar recorridos potencialmente relacionados con el tráfico de drogas de las llamadas redes county lines. La investigación indicó que la tecnología había llegado a tres unidades regionales contra el crimen organizado en Inglaterra y Gales, con planes para ampliarla.

No se ha establecido que el sistema británico sea equivalente a la tecnología de vigilancia descrita en el relato de Knowles. La información disponible tampoco demuestra que conductores británicos hayan sido detenidos en circunstancias comparables.

Sin embargo, sí muestra que el análisis algorítmico de los desplazamientos vehiculares ha avanzado más allá de las búsquedas convencionales de matrículas conocidas. La pregunta para ambos países es cómo deben verificarse los sistemas que identifican patrones inusuales antes de que esos patrones influyan en decisiones sobre personas reales.