Las luces fluorescentes del Aeropuerto Internacional Logan de Boston se difuminaban mientras Any Lucía López Belloza, una estudiante universitaria de primer año de 19 años, agarraba su tarjeta de embarque. La emoción burbujeaba en su interior; se dirigía a Texas para sorprender a su familia por el Día de Acción de Gracias. Pero la calidez de la anticipación se convirtió rápidamente en un escalofriante temor. En lugar de una reunión alegre, se encontró detenida, su sueño americano chocando abruptamente con la dura realidad del control de inmigración. En 48 horas, estaba en un avión, no a Texas, sino a Honduras, un país que apenas conocía.

La administración Trump admitió más tarde que la deportación de López Belloza fue un "error", un crudo reconocimiento de un sistema a menudo criticado por su opacidad y potencial de error. Pero la disculpa, pronunciada en la corte, ofreció poco consuelo a López Belloza, cuya vida había sido trastornada por un error burocrático. Este caso, aunque aparentemente aislado, destaca una creciente preocupación en la era del control de inmigración impulsado por la IA cada vez más sofisticado: el potencial de sesgo algorítmico y la erosión del debido proceso.

El incidente se desarrolló en noviembre cuando López Belloza, estudiante de Babson College, fue señalada durante un control de seguridad de rutina. A pesar de una orden judicial de emergencia que ordenaba al gobierno detener su deportación durante 72 horas para permitir los procedimientos legales, fue subida a un avión a Honduras. Este flagrante desprecio por una orden judicial plantea serias preguntas sobre la rendición de cuentas y la supervisión de las agencias de control de inmigración.

El uso de la IA en el control de inmigración se está expandiendo rápidamente. Los algoritmos ahora se utilizan para evaluar las solicitudes de visa, identificar posibles amenazas a la seguridad e incluso predecir la probabilidad de que una persona se quede más tiempo del permitido por su visa. Estos sistemas, a menudo envueltos en secreto, se basan en vastos conjuntos de datos para tomar decisiones que pueden tener profundas consecuencias en la vida de las personas.

Uno de los desafíos clave de la IA es el potencial de sesgo. Si los datos utilizados para entrenar estos algoritmos reflejan los sesgos sociales existentes, el sistema de IA probablemente perpetuará e incluso amplificará esos sesgos. Por ejemplo, si un algoritmo se entrena con datos que asocian desproporcionadamente ciertas etnias con actividades delictivas, puede señalar injustamente a personas de esos grupos como posibles amenazas a la seguridad. Este es un ejemplo clásico de "sesgo algorítmico", un fenómeno que preocupa cada vez más a los investigadores.

"Los sistemas de IA son tan buenos como los datos con los que se entrenan", explica la Dra. Emily Carter, profesora de informática especializada en ética de la IA. "Si los datos están sesgados, la IA estará sesgada. Y debido a que estos sistemas son a menudo complejos y opacos, puede ser difícil identificar y corregir estos sesgos".

El caso de López Belloza subraya la importancia de la transparencia y la rendición de cuentas en el uso de la IA en el control de inmigración. Si bien el gobierno admitió un "error", las razones subyacentes del error siguen sin estar claras. ¿Fue un error de entrada de datos? ¿Un fallo en el algoritmo? ¿O una falla sistémica en la comunicación entre diferentes agencias? Sin una mayor transparencia, es difícil evitar que ocurran errores similares en el futuro.

Las implicaciones del control de inmigración impulsado por la IA se extienden más allá de los casos individuales. A medida que estos sistemas se vuelven más sofisticados, tienen el potencial de remodelar la naturaleza misma del control de inmigración. Algunos expertos temen que la IA pueda conducir a un sistema más automatizado y menos humano, donde las personas sean tratadas como puntos de datos en lugar de seres humanos.

"Debemos tener mucho cuidado con cómo usamos la IA en inmigración", advierte la abogada de inmigración Sarah Chen. "Estas son decisiones que tienen un profundo impacto en la vida de las personas. Necesitamos asegurarnos de que estos sistemas sean justos, transparentes y responsables".

El caso de López Belloza sirve como una advertencia, destacando los posibles escollos de depender demasiado de la IA en el control de inmigración. Si bien la IA ofrece la promesa de una mayor eficiencia y precisión, también conlleva el riesgo de perpetuar el sesgo y erosionar el debido proceso. A medida que la IA continúa evolucionando, es crucial que desarrollemos salvaguardias sólidas para garantizar que estos sistemas se utilicen de manera ética y responsable. El futuro del control de inmigración bien puede depender de ello.