Cómo el gobierno de Trump está creando un sistema de vigilancia masiva con tus datos personales
A principios de marzo de 2025, un informante de la Junta Nacional de Relaciones Laborales denunció un aumento inusual de datos potencialmente confidenciales que salieron de la red de la agencia cuando el personal del Departamento de Eficiencia Gubernamental, conocido como DOGE, obtuvo a las bases de datos de la agencia.
Días después, el 7 de abril, el Departamento de Seguridad Nacional (DHS, por sus siglas en inglés) accedió a datos fiscales del Servicio de Impuestos Internos (IRS, por sus siglas en inglés). Estos acontecimientos, aparentemente sin relación entre sí, son ejemplos de la reciente transformación de la estructura y la finalidad de los registros de datos personales del gobierno federal.
Soy una investigadora que estudia la intersección entre inmigración, gobernanza de datos y tecnologías digitales. Sigo de cerca el modo en que los datos que las personas facilitan a las agencias gubernamentales estadounidenses para servicios públicos como la declaración de impuestos, la inscripción a la seguridad social, la ayuda al desempleo y el apoyo a la educación se reorientan cada vez más hacia la vigilancia y la aplicación de la ley.
Esta información que es recopilada originalmente para facilitar la atención a la salud, la elegibilidad para ciertos beneficios y la istración de los servicios públicos, se comparte ahora entre organismos gubernamentales y con empresas privadas, remodelando la infraestructura de los servicios públicos para convertirla en un mecanismo de control.
Antes estos datos eran confinados en burocracias separadas, ahora los datos fluyen libremente a través de una red de acuerdos interinstitucionales, contratos de externalización y asociaciones comerciales creadas en las últimas décadas.
Estos acuerdos de intercambio de datos suelen tener lugar al margen del escrutinio público, impulsados por justificaciones de seguridad nacional, iniciativas de prevención del 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 supervisar, predecir y marcar comportamientos 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.
El DOGE y el sector privado involucrados en el control de los datos personales
En el centro de esta transformación está el DOGE, al que se encomendó a través de una orden ejecutiva "promover la interoperabilidad entre las redes y sistemas de las agencias, garantizar la integridad de los datos y facilitar la recopilación y sincronización responsable de datos." Otra orden ejecutiva insta al gobierno federal a eliminar sus almacenes de información.
Mediante la creación de sistemas interoperables, el DOGE puede permitir el en tiempo real y entre agencias a información sensible y crear una base de datos centralizada sobre personas dentro de EEUU. Estos avances sientan las bases para la vigilancia masiva.
La clave de esta reutilización de datos son las asociaciones público-privadas. Por ejemplo, el DHS y otras agencias han recurrido a terceros contratistas e intermediarios de datos para eludir las restricciones directas.
Estos intermediarios también consolidan datos de redes sociales, empresas de servicios públicos, supermercados y muchas otras fuentes de información, lo que permite a los organismos encargados de hacer cumplir la ley construir perfiles digitales detallados de las personas sin consentimiento explícito ni supervisión judicial.
Por ejemplo, Palantir, una empresa privada de datos y destacada contratista federal, suministra plataformas de investigación a organismos como el Servicio de Inmigración y Control de Aduanas, el Departamento de Defensa, los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades y el IRS.
Estas plataformas agregan datos de diversas fuentes, fotos de la licencia de conducir, servicios sociales, información financiera, datos educativos y los presentan como información sintetizada diseñada para la elaboración de perfiles policiales y algorítmicos predictivos.
Estas herramientas amplían el alcance de las istraciones públicas de un modo que pone en tela de juicio las normas vigentes en materia de privacidad y consentimiento.
El papel de la IA en la recolección de datos personales
La inteligencia artificial ha acelerado aún más este cambio. Los algoritmos predictivos analizan ahora enormes cantidades de datos para generar puntuaciones de riesgo, detectar anomalías y señalar posibles amenazas.
Estos sistemas obtienen datos procedentes de registros de matrículas escolares, solicitudes de vivienda, uso de servicios públicos e incluso redes sociales, todos ellos disponibles a través de contratos con intermediarios de datos y empresas tecnológicas.
Dado que estos sistemas se basan en el aprendizaje automático, su funcionamiento interno suele ser privado, inexplicable y ajeno a una rendición de cuentas pública.
A veces, los resultados son inexactos y se deben a alucinaciones de la IA: respuestas que los sistemas generan y que suenan convincentes, pero que son incorrectas, inventadas o irrelevantes. Pequeñas discrepancias en los datos pueden acarrear graves consecuencias: pérdida de empleo, denegación de prestaciones y errores en operaciones policiales. Una vez que se han producido, las personas rara vez tienen una vía clara para impugnar las conclusiones del sistema.
Los perfiles digitales determinan el a varios beneficios federales
La participación en la vida cívica, la solicitud de un préstamo, la búsqueda de ayuda en caso de catástrofe y los préstamos estudiantiles contribuyen ahora a la huella digital de una persona. Las entidades gubernamentales podrían interpretar posteriormente esos datos de forma que les permitiera negar el a la asistencia pública.
Los datos recogidos mientras se busca ser beneficiario de algún tipo de asistencia podrían ser utilizados en busca de pruebas para justificar la vigilancia de las personas. Con la creciente dependencia de contratistas privados, los límites entre la gobernanza pública y la vigilancia corporativa siguen erosionándose.
Además, la inteligencia artificial, los sistemas de reconocimiento facial y los sistemas de elaboración de perfiles predictivos carecen de supervisión. Todo esto afecta de manera desproporcionada a las personas con bajos ingresos, inmigrantes y personas de color, a quienes se señala con más frecuencia como riesgo.
Estos sistemas de datos, creados inicialmente para verificar información o responder a crisis, alimentan ahora redes de vigilancia más amplias.
Las consecuencias son profundas. Lo que empezó como un sistema dirigido a los no ciudadanos y a los sospechosos de fraude podría generalizarse fácilmente a todos los habitantes del país.
No se trata solo de una cuestión de privacidad de datos. Se trata de una transformación más amplia de la lógica de la gobernanza.
Los sistemas que antes se diseñaban para la istración se han convertido en herramientas de seguimiento y predicción del comportamiento de las personas. En este nuevo paradigma, la supervisión es escasa y la rendición de cuentas mínima.
La IA permite la interpretación de patrones de comportamiento a escala sin cuestionamiento directo ni verificación.
Aunque estas tecnologías suelen desplegarse por primera vez en los márgenes de la sociedad -contra inmigrantes, beneficiarios de prestaciones sociales o personas consideradas de "alto riesgo"-, hay poco que limite su alcance.
A medida que la infraestructura se amplía, también lo hace su alcance en la vida de todos los ciudadanos.
Con cada formulario que se envía, cada interacción que se registra y cada dispositivo que se utiliza, se crea en un perfil digital, a menudo oculto.
La infraestructura para la vigilancia omnipresente ya está en marcha. Lo que sigue siendo incierto es hasta dónde se permitirá llegar.
*Nicole M. Bennett es candidata a Doctora en Geografía y Subdirectora del Centro de Estudios sobre Refugiados de la Universidad de Indiana.
Este artículo fue originalmente publicado en The Conversation.Si usted desea leer la versión en español puede encontrarla en el siguiente enlace.
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