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Un denunciante de la Junta Nacional de Relaciones Laborales informó un aumento inusual en datos potencialmente confidenciales que fluyen de la red de la agencia a principios de marzo de 2025, cuando los empleados del Departamento de Eficiencia del Gobierno, que acompaña a Dogs, recibió acceso a las bases de datos de la agencia. El 7 de abril, el Departamento de Seguridad Nacional obtuvo acceso a datos de impuestos del Servicio de Impuestos Internos.
Estos eventos aparentemente no relacionados son ejemplos de desarrollos recientes en la transformación de la estructura y el propósito de los repositorios de datos del gobierno federal. Soy un investigador que estudia la intersección de la migración, la gobernanza de datos y las tecnologías digitales. Estoy rastreando cómo los datos que las personas proporcionan a las agencias gubernamentales de los Estados Unidos para servicios públicos, como la presentación de impuestos, la inscripción de la atención médica, la asistencia de desempleo y el apoyo educativo se están redirigiendo cada vez más hacia la vigilancia y la aplicación de la ley.
Originalmente recopilada para facilitar la atención médica, la elegibilidad para los servicios y la administración de servicios públicos, esta información ahora se comparte entre las agencias gubernamentales y con las empresas privadas, remodelando la infraestructura de los servicios públicos en un mecanismo de control. Una vez confinados a las burocracias separadas, los datos ahora fluyen libremente a través de una red de acuerdos entre agencias, contratos de subcontratación y asociaciones comerciales construidas en las últimas décadas.
Estos acuerdos de intercambio de datos a menudo tienen lugar fuera del escrutinio público, impulsados por justificaciones de seguridad nacional, iniciativas de prevención de fraude y esfuerzos de modernización digital. El resultado es que la estructura del gobierno se está transformando silenciosamente en un aparato de vigilancia integrado, capaz de monitorear, predecir y marcar el comportamiento a una escala sin precedentes.
Las órdenes ejecutivas firmadas por el presidente Donald Trump tienen como objetivo eliminar las barreras institucionales y legales restantes para completar este sistema de vigilancia masiva.
Doge y el sector privado
El centro de esta transformación es DOGE, que se encarga a través de una orden ejecutiva de “promover la interoperabilidad entre redes y sistemas de agencias, garantizar la integridad de los datos y facilitar la recopilación y la sincronización de datos responsables”. Una orden ejecutiva adicional exige que el gobierno federal elimine sus silos de información.
Al construir sistemas interoperables, DOGE puede permitir el acceso en tiempo real y la agencia cruzada a información confidencial y crear una base de datos centralizada en las personas dentro de los EE. UU. Estos desarrollos se enmarcan como racionalización administrativa, pero sientan las bases para la vigilancia masiva.
La clave de esta reutilización de datos son asociaciones público-privadas. El DHS y otras agencias han recurrido a contratistas de terceros y corredores de datos para evitar las restricciones directas. Estos intermediarios también consolidan datos de las redes sociales, compañías de servicios públicos, supermercados y muchas otras fuentes, lo que permite a las agencias de aplicación construir perfiles digitales detallados de personas sin consentimiento explícito o supervisión judicial.
Palantir, una firma de datos privada y un prominente contratista federal, suministra plataformas de investigación a agencias como la aplicación de inmigración y aduanas, el Departamento de Defensa, los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades y el Servicio de Impuestos Internos. Estas plataformas agregan datos de varias fuentes (fotos de licencia de Driver, servicios sociales, información financiera, datos educativos) y los presentan en paneles centralizados diseñados para la vigilancia predictiva y el perfil algorítmico. Estas herramientas extienden el alcance del gobierno de manera que desafíe las normas existentes de privacidad y consentimiento.
El papel de la IA
La inteligencia artificial ha acelerado aún más este cambio.
Los algoritmos predictivos ahora escanean grandes cantidades de datos para generar puntajes de riesgo, detectar anomalías y posibles amenazas posibles.
Estos sistemas ingieren datos de registros de inscripción escolar, aplicaciones de vivienda, uso de servicios públicos e incluso redes sociales, todos disponibles a través de contratos con corredores de datos y compañías tecnológicas. Debido a que estos sistemas dependen del aprendizaje automático, su funcionamiento interno a menudo es propietario, inexplicable y más allá de la responsabilidad pública significativa.
A veces, los resultados son inexactos, generados por alucinaciones de IA: las respuesta a los sistemas de IA producen que suenan convincentes pero son incorrectos, formados o irrelevantes. Las discrepancias de datos menores pueden conducir a consecuencias importantes: pérdida de empleo, denegación de beneficios y focalización injusta en las operaciones de aplicación de la ley. Una vez marcados, las personas rara vez tienen una vía clara para disputar las conclusiones del sistema.
Perfil digital
Participación en la vida cívica, solicitando un préstamo, buscando alivio de desastres y solicitar la ayuda estudiantil ahora contribuye a la huella digital de una persona. Las entidades gubernamentales luego podrían interpretar esos datos de manera que les permitan negar el acceso a la asistencia. Los datos recopilados bajo la bandera de la atención podrían extraerse para evidencia para justificar colocar a alguien bajo vigilancia. Y con una creciente dependencia de los contratistas privados, los límites entre el gobierno público y la vigilancia corporativa continúan erosionando.
La inteligencia artificial, los sistemas de reconocimiento facial y los sistemas de perfiles predictivos carecen de supervisión. También afectan desproporcionadamente a individuos de bajos ingresos, inmigrantes y personas de color, que con mayor frecuencia son marcados como riesgos.
Inicialmente creado para la verificación de beneficios o la respuesta de crisis, estos sistemas de datos ahora alimentan redes de vigilancia más amplias. Las implicaciones son profundas. Lo que comenzó como un sistema dirigido a no ciudadanos y sospechosos de fraude podría generalizarse fácilmente a todos en el país.
Ojos en todos
Esta no es simplemente una cuestión de privacidad de datos. Es una transformación más amplia en la lógica de gobernanza. Los sistemas una vez diseñados para la administración se han convertido en herramientas para rastrear y predecir el comportamiento de las personas. En este nuevo paradigma, la supervisión es escasa y la responsabilidad es mínima.
La IA permite la interpretación de patrones de comportamiento a escala sin interrogación o verificación directa. Las inferencias reemplazan los hechos. Las correlaciones reemplazan el testimonio.
El riesgo se extiende a todos. Si bien estas tecnologías a menudo se despliegan primero en los márgenes de la sociedad, en contra de los migrantes, los receptores de bienestar o aquellos considerados “alto riesgo”), es poco limitar su alcance. A medida que la infraestructura se expande, también lo hace su alcance a la vida de todos los ciudadanos.
Con cada formulario enviado, la interacción registrada y el dispositivo utilizado, un perfil digital se profundiza, a menudo fuera de la vista. La infraestructura para la vigilancia generalizada está en su lugar. Lo que sigue siendo incierto es qué tan lejos se permitirá llegar.
Proporcionado por la conversación
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Cita: De ayuda a daño: cómo el gobierno está reutilizando silenciosamente los datos de todos para la vigilancia (2025, 23 de abril) recuperado el 23 de abril de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-04-quietly-repurposing-surveillance.html
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