Vigilancia corporativa en el espacio urbano: implicaciones y desafíos

La vigilancia corporativa en el espacio urbano es la observación de los ciudadanos por empresas privadas, con cámaras, reconocimiento facial, datos de móviles y plataformas, que en las últimas décadas ha desplazado a los gobiernos como principal recolector de información sobre la vida en la calle. Un centro comercial con cámaras que identifican rostros, una aplicación de mapas que registra cada trayecto, un timbre inteligente que graba la acera, una operadora que vende la ubicación de sus clientes: la vigilancia ya no la ejerce solo el Estado sino un conjunto de compañías cuyo modelo de negocio consiste en saber dónde está cada persona y qué hace. Shoshana Zuboff y Stephen Graham han analizado sus implicaciones desde dos ángulos, y la pregunta común es qué le ocurre al espacio público cuando lo observa alguien que quiere vender lo que ve.

Zuboff: la experiencia humana como materia prima y la ciudad como laboratorio

Zuboff describe el mecanismo en La era del capitalismo de la vigilancia (2019). Las grandes plataformas descubrieron que la experiencia humana, lo que la gente busca, dice, compra y recorre, puede reclamarse como materia prima gratuita, convertirse en datos de comportamiento y venderse en forma de predicciones a anunciantes y otros clientes; el paso siguiente es intervenir en el comportamiento para que las predicciones se cumplan, y la ciudad es el escenario donde ese modelo se despliega con sensores, coches conectados, dispositivos domésticos y la promesa de la ciudad inteligente. El ciudadano no es el cliente sino la fuente, y el proyecto de Sidewalk Labs en Toronto, cancelado en 2020 tras la oposición vecinal, fue para Zuboff el intento más claro de convertir un barrio entero en laboratorio de extracción.

Graham: vigilancia concentrada, clasificación por riesgo y segregación

Graham añade la geografía en Ciudades bajo asedio (2010). La vigilancia, sostiene, no se reparte de forma uniforme sino que se concentra en las zonas clave, centros financieros, distritos comerciales, infraestructuras, fronteras internas, y clasifica a quienes las atraviesan por su nivel de riesgo, con técnicas y empresas que viajan del ámbito militar al urbano; el resultado es una segregación reforzada, con enclaves donde la seguridad se compra y periferias donde la vigilancia es policial y punitiva. Graham muestra que la vigilancia corporativa y la estatal se mezclan: las empresas venden a la policía los datos que recogen, y la policía instala lo que las empresas fabrican.

Privacidad, protesta y desigualdad: tres implicaciones para el espacio público

Las implicaciones para el espacio público son de tres tipos. La primera es la privacidad: caminar por la calle sin ser identificado era una condición del anonimato urbano que la ciudad ofrecía y que el reconocimiento facial elimina. La segunda es la libertad de reunión y de protesta, porque una manifestación vigilada y registrada por cámaras privadas disuade de acudir. La tercera es la desigualdad: los sistemas se entrenan con datos sesgados, fallan más con rostros no blancos y se despliegan más en barrios pobres, de modo que la vigilancia no protege por igual sino que reparte sospecha. Ambos autores advierten que la ausencia de regulación deja esas decisiones a contratos privados que nadie ha votado.

El contraargumento de la seguridad y qué regulación protege la calle

El contraargumento merece atención. Las cámaras y los datos han ayudado a resolver delitos, gestionar el tráfico y responder a emergencias; muchos ciudadanos aceptan la vigilancia a cambio de seguridad y comodidad; y las empresas, a diferencia del Estado, no pueden detener a nadie. Zuboff y Graham responden que el consentimiento es ficticio cuando la alternativa es no usar la ciudad, que la evidencia sobre la eficacia de las cámaras en la reducción del delito es débil y que las empresas no detienen pero clasifican, y la clasificación decide quién recibe una oferta, un crédito, un seguro o una patrulla.

La lección es que la vigilancia corporativa redefine el espacio público como un espacio de extracción y clasificación, y que protegerlo exige una regulación estricta: prohibiciones del reconocimiento facial en espacios públicos como las aprobadas en San Francisco o previstas en la ley europea de inteligencia artificial, registros públicos de los sistemas que se instalan, límites a la venta de datos de localización y control democrático sobre los contratos entre ayuntamientos y empresas. Una ciudad cuyas calles observa quien quiere vender lo que ve ha perdido una parte de su libertad; recuperarla es una decisión política, no técnica.