Puntos clave
- Green: la obsesión por la eficiencia produce ciudades más eficientes y más injustas porque optimizan lo medible.
- La policía predictiva envía patrullas a barrios ya sobrevigilados y genera los datos que confirman su predicción.
- Propone evaluar la equidad de cada sistema, datos públicos con límites y comités ciudadanos de vigilancia tecnológica.
La ciudad lo suficientemente inteligente es la alternativa que Ben Green, científico de datos que trabajó en la oficina de análisis del ayuntamiento de Boston y hoy es profesor en la Universidad de Michigan, propuso en The Smart Enough City (2019) frente a la ciudad inteligente que venden las empresas tecnológicas: una ciudad que usa la tecnología como herramienta al servicio de objetivos decididos democráticamente, y no como fin que define qué problemas importan. Su tesis es que la obsesión por la eficiencia, los sensores y los algoritmos produce ciudades que pueden ser más eficientes y a la vez más injustas, porque optimizan lo que se puede medir e ignoran lo que no, y porque desplazan decisiones políticas hacia sistemas técnicos que nadie ha votado.
Gafas tecnológicas: cuando todo problema parece un problema de información
Green llama gafas tecnológicas a la mirada que ve cada problema urbano como un problema de información. Con ellas, la congestión se resuelve con coches autónomos y semáforos adaptativos en lugar de con transporte público y menos coches; la delincuencia, con policía predictiva en lugar de con inversión social; la participación, con aplicaciones de quejas en lugar de con poder real para los barrios. Su ejemplo es el concurso de ciudades inteligentes del Departamento de Transporte de Estados Unidos en 2016, ganado por Columbus, Ohio, con un plan de vehículos conectados que apenas tocó el problema de fondo: la mortalidad infantil de los barrios pobres sin acceso a la atención sanitaria por falta de transporte.
Policía predictiva y reconocimiento facial: la discriminación calculada
La vigilancia y los algoritmos son su segunda preocupación. Los sistemas de policía predictiva, alimentados con datos de detenciones pasadas, envían más patrullas a los barrios negros y latinos que ya estaban sobrevigilados, y producen así los datos que confirman su predicción; las cámaras con reconocimiento facial y los quioscos de wifi gratuito que registran a quien pasa convierten el espacio público en un lugar de recogida de datos sin consentimiento. Green documenta cómo esas tecnologías, presentadas como neutrales, reproducen discriminaciones existentes y las hacen más difíciles de impugnar porque se ocultan tras un cálculo.
Propuestas: evaluación de equidad, datos públicos y comités de vigilancia
Su propuesta es concreta y procede de su experiencia municipal. Empezar por el problema y no por la tecnología; someter cada sistema a evaluación de impacto sobre la equidad antes de desplegarlo; garantizar que los datos sean públicos, con límites claros de uso y retención; mantener a personas responsables de las decisiones que afectan a derechos; y diseñar procesos de participación en que los vecinos decidan qué se mide y para qué. Cita como ejemplos los comités de vigilancia tecnológica de Oakland y Seattle, que obligan a la policía a justificar cada herramienta ante la ciudadanía, y las moratorias al reconocimiento facial aprobadas por San Francisco en 2019.
Sidewalk Labs y la crítica a la ciudad inteligente
El libro dialoga con la crítica a la ciudad inteligente de Adam Greenfield, Rob Kitchin y Shannon Mattern, y con el fracaso de Sidewalk Labs en Toronto, cancelado en 2020 tras la oposición vecinal a que una filial de Google gobernara los datos de un barrio. Green no es tecnófobo: defiende que los datos bien usados mejoran servicios, desde la gestión de residuos hasta la detección de fugas de agua, y que las ciudades necesitan capacidad técnica propia para no depender de proveedores. Lo que rechaza es la idea de que la tecnología pueda sustituir a la política.
La lección de Ben Green es que la inteligencia de una ciudad no se mide en sensores sino en decisiones. Una ciudad lo suficientemente inteligente usa la tecnología para cumplir fines que sus habitantes han elegido, con transparencia, responsabilidad y límites, y renuncia a las herramientas que producen eficiencia a costa de derechos. Frente a la promesa de la ciudad optimizada, propone la más modesta y más exigente de una ciudad que sabe para qué quiere sus datos.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la ciudad lo suficientemente inteligente de Ben Green?
Es una ciudad que usa la tecnología como herramienta al servicio de objetivos decididos democráticamente, con evaluación de equidad, datos públicos, responsabilidad humana y participación, frente a la ciudad inteligente que trata la eficiencia y los sensores como fines y desplaza decisiones políticas hacia sistemas técnicos.
¿Por qué la policía predictiva aumenta la discriminación?
Porque se alimenta de datos de detenciones pasadas que reflejan la sobrevigilancia de barrios negros y latinos, envía allí más patrullas y produce nuevas detenciones que confirman la predicción, reproduciendo la discriminación existente tras un cálculo que parece neutral y es difícil de impugnar.
