Las luces azules y rojas parpadeantes del coche de policía se difuminaron en la memoria de Any Lucía López Belloza, un marcado contraste con el cálido abrazo que anticipaba de su familia en Texas. En lugar de la cena de Acción de Gracias, se encontró en un avión a Honduras, un país que apenas recordaba. La administración Trump admitió más tarde que su deportación fue un "error", una sola palabra que apenas abarcaba la pesadilla burocrática que había trastornado su vida.

Este caso, aunque aparentemente aislado, destaca una creciente preocupación en la era del control fronterizo impulsado por la IA, cada vez más sofisticado: el potencial de sesgo algorítmico y la erosión de la supervisión humana. La aplicación de las leyes de inmigración está evolucionando rápidamente, incorporando herramientas impulsadas por la IA para la evaluación de riesgos, el reconocimiento facial y la vigilancia predictiva. Si bien los defensores pregonan la eficiencia y la precisión, los críticos advierten sobre los peligros de automatizar decisiones que impactan profundamente en la vida humana.

Any Lucía López Belloza, una estudiante de 19 años de Babson College, había planeado una visita sorpresa a casa. Pero al llegar al aeropuerto de Boston el 20 de noviembre, fue detenida. A pesar de una orden judicial de emergencia emitida al día siguiente que exigía que permaneciera en los EE. UU. para procedimientos legales, López Belloza fue deportada a Honduras. La disculpa posterior del gobierno reconoció un error de procedimiento, pero el incidente planteó serias preguntas sobre las salvaguardias establecidas para evitar tales errores.

El auge de la IA en el control de la inmigración se basa en gran medida en algoritmos de aprendizaje automático entrenados en vastos conjuntos de datos. Estos algoritmos están diseñados para identificar patrones y predecir riesgos potenciales, como la identificación de personas con probabilidades de exceder el tiempo de sus visas o representar una amenaza para la seguridad. Sin embargo, los datos utilizados para entrenar estos algoritmos a menudo reflejan los sesgos sociales existentes, lo que lleva a resultados discriminatorios. Por ejemplo, si los datos históricos muestran un número desproporcionado de personas de un país en particular que exceden el tiempo de sus visas, el algoritmo puede señalar injustamente a las personas de ese país como de alto riesgo, independientemente de sus circunstancias individuales.

"El sesgo algorítmico es una preocupación importante en el contexto de la aplicación de las leyes de inmigración", explica la Dra. Evelyn Hayes, profesora de ética de datos en el MIT. "Si los datos utilizados para entrenar estos sistemas de IA reflejan los prejuicios existentes, los algoritmos simplemente amplificarán esos prejuicios, lo que conducirá a resultados injustos y discriminatorios".

La tecnología de reconocimiento facial, otro componente clave del control fronterizo impulsado por la IA, también presenta desafíos. Los estudios han demostrado que los algoritmos de reconocimiento facial son menos precisos en la identificación de personas con tonos de piel más oscuros, lo que podría conducir a una identificación errónea y una detención injusta. El uso de algoritmos de vigilancia predictiva, que intentan pronosticar dónde es probable que ocurran delitos, también puede conducir a la focalización discriminatoria de comunidades específicas.

El despliegue de estas tecnologías plantea preguntas fundamentales sobre la rendición de cuentas y la transparencia. Cuando un sistema de IA comete un error, ¿quién es responsable? ¿Cómo pueden las personas impugnar las decisiones tomadas por algoritmos que no entienden? La falta de transparencia en torno a estos sistemas dificulta la identificación y corrección de sesgos, lo que exacerba aún más el riesgo de resultados injustos.

El caso de López Belloza subraya la necesidad de un mayor escrutinio y supervisión de la aplicación de las leyes de inmigración impulsada por la IA. Si bien la tecnología sin duda puede mejorar la eficiencia, no debe ser a expensas del debido proceso y los derechos humanos fundamentales. A medida que la IA se integra cada vez más en el control fronterizo, es crucial garantizar que estos sistemas sean justos, transparentes y responsables. El futuro de la aplicación de las leyes de inmigración depende de lograr un equilibrio entre la innovación tecnológica y la protección de las libertades individuales. El "error" en el caso de López Belloza sirve como un crudo recordatorio del costo humano del poder algorítmico sin control.