FLOCK OS
Declaración propia de intenciones:
A medida que cumplo años, más me doy cuenta de la importancia de la sociedad, de sus derechos y de sus libertades. No es que me considere un puro libertario anarquista, ni mucho menos, pero sí un tecnólogo autodidacta preocupado por la falta de conocimiento general en áreas de suma importancia.Sin querer parecer conspiranoico, el objetivo de este artículo es exponer los usos de la tecnología en detrimento de nuestra libertad, los cuales permiten a los entes de control —entre los que se encuentran, por supuesto, nuestros gobiernos— ejercer una mayor asfixia sobre nosotros, dirigiendo nuestro sino como si de un rebaño de ovejas se tratara.
John Fernández
Futurista | Rompiendo las barreras tecnológicas
Flock OS y la red privada que fotografía cada coche que pasa
Entre ochenta mil y cien mil cámaras repartidas por Estados Unidos leen matrículas las veinticuatro horas. Las opera una empresa privada de Atlanta valorada en 7.500 millones de dólares en su última ronda confirmada. El software que las une en una sola pantalla se llama Flock OS.
Con Flock OS el conflicto nace del modelo de negocio, y ahí discrepo tanto de la empresa como de buena parte de quienes la critican. El valor comercial del producto crece con el tamaño de la red, y ese incentivo empuja a interconectar jurisdicciones que nunca acordaron interconectarse. La cámara, mientras tanto, se limita a leer una matrícula en una vía pública, que es sobre lo que llevamos años discutiendo en el debate sobre la privacidad.
El año 2026 ha ido llenando de casos concretos lo que antes era una objeción de manual. La tercera policía del país dejó expirar su contrato en julio y una ciudad de Ohio tapó sus cámaras con bolsas de basura. Un departamento californiano publicó además una auditoría reconociendo que agencias federales habían consultado sus datos sin permiso.
Flock OS suena a sistema operativo y funciona como tal, con las cámaras, los micrófonos y los drones haciendo de periféricos de una misma máquina.
Qué ve exactamente una cámara de Flock
La compañía ha puesto cuidado en que su hardware resulte anodino. Una cámara con visión infrarroja sobre un poste, alimentada por placa solar y conectada por red móvil, fotografía cada vehículo que pasa por delante y le extrae la matrícula.
De cada coche saca también la marca, el modelo, el color, el tipo de carrocería y los rasgos que lo distinguen de otro igual, desde una pegatina hasta un portabicicletas o una abolladura. En el sector llaman a ese conjunto la huella del vehículo, y permite dar con un coche del que solo existe una descripción verbal.
La empresa repite en cada pleno municipal que su sistema prescinde del reconocimiento facial, y dice verdad. De esa ausencia sale buena parte de su velocidad de despliegue. La matrícula existe justamente para identificar un vehículo en la vía pública, así que la barrera legal que frenaría a un sistema biométrico nunca llega a aparecer.
Cada lectura genera un registro con la matrícula, la ubicación, la fecha y la hora. Sobre ese archivo se montan luego el resto de piezas del sistema.
El sistema operativo que las une
Flock OS llegó en 2022, cuando la compañía estaba valorada en 3.500 millones. Convierte cámaras sueltas en una red consultable, con un mapa único, listados de vehículos vigilados, avisos inmediatos y un buscador capaz de reconstruir el recorrido de una placa.
Casi todos los conflictos legales del producto giran alrededor de una función llamada búsqueda nacional, que permite a una agencia consultar lecturas capturadas por cámaras de otras jurisdicciones conectadas a la red. Un municipio instala cámaras para localizar coches robados en su término, y esas mismas lecturas quedan disponibles para agencias que jamás firmaron nada con ese ayuntamiento.
Alrededor de Flock OS la compañía ha ido montando el resto del catálogo, con esta división del trabajo.
| Sistema | Qué hace | Qué datos genera | Punto de fricción |
|---|---|---|---|
| Lectores de matrícula | Fotografían cada vehículo que pasa | Matrícula, huella del vehículo, ubicación y hora | Búsqueda nacional entre jurisdicciones |
| Flock OS | Unifica todo en una pantalla y permite consultar | Historial de rutas, listas de interés, alertas | Quién puede consultar y con qué motivo |
| Detección de disparos | Micrófonos que localizan detonaciones | Coordenadas y hora del sonido | Micrófonos permanentes en vía pública |
| Drones de respuesta | Despegan solos ante un aviso y transmiten vídeo | Vídeo aéreo en directo del incidente | Vuelo sobre propiedad privada |
| Nova | Enriquece expedientes con fuentes externas | Datos de fuentes abiertas e intermediarios comerciales | Origen y calidad de esos datos externos |
| Vídeo y aplicación móvil | Cámaras de vídeo y acceso desde el teléfono del agente | Grabaciones y consultas desde terminal móvil | Trazabilidad de las consultas móviles |
De todas ellas, la que más discusión ha generado entre especialistas en privacidad es Nova, porque adhiere a una simple lectura de placa información comprada en el mercado de datos, que ningún agente había recabado.
En el resto del catálogo cada pieza nueva aumenta el valor de las anteriores, un micrófono que detecta un disparo rinde más si hay cámaras cerca que registren qué coches salieron del barrio, y un dron necesita solo que alguien le diga hacia dónde volar.
El negocio explica el diseño
La compañía trabaja por suscripción, de modo que instala, mantiene, actualiza y sustituye el hardware mientras el cliente paga una cuota anual. Esa fórmula elimina la barrera de entrada que suponía comprar equipamiento policial y explica buena parte de la velocidad del despliegue.
El precio por dispositivo es una fracción de lo que costaba el equipamiento policial equivalente hace una década. Un ayuntamiento pequeño despliega hoy lo que antes solo cabía en una gran ciudad. La compañía creció un 70 % interanual con esa fórmula, según los datos que facilitó a TechCrunch en 2025.
Fundada en 2017, ha levantado más de mil millones de dólares, ingresa alrededor de 300 millones recurrentes al año y da trabajo a unos 1.175 empleados, con clientes en todos los estados salvo Alaska. Su web corporativa habla de más de 5.000 comunidades y 4.500 agencias policiales.
La empresa presume además de participar en la resolución del 10 % de los delitos denunciados en el país. Esa cifra procede de un estudio de la propia compañía y no conozco ninguna réplica independiente.
Del modelo de negocio sale el dato que a mí me parece más explicativo de todos. El valor de una cámara depende de cuántas otras haya conectadas a su alrededor. Lo que se vende en realidad es la red, y el precio bajo de cada unidad funciona como palanca para hacerla crecer.
Cuando el proveedor cambia la configuración
Los casos que deberían preocupar a cualquier responsable municipal tienen que ver con la configuración del sistema, mucho más que con el mal uso deliberado de un agente concreto.
El expediente mejor documentado lo publicó la propia policía de Oxnard, en California, el 27 de febrero de 2026. Es una fuente oficial, y la historia que cuenta trae matices que no salieron en los titulares.
La ley californiana prohíbe compartir datos de lectores de matrícula con entidades de fuera del estado, agencias federales incluidas. Por eso el departamento mantuvo desactivada la búsqueda nacional desde diciembre de 2023, cuando empezó a desplegar sus diecinueve cámaras.
A principios de 2026, varias agencias californianas descubrieron que un problema del proveedor había reactivado esa función entre febrero y marzo de 2025, sin que ellas lo supieran. Sus redes de cámaras quedaron accesibles para agencias de otros estados. La compañía lo desactivó para todas las agencias de California en marzo de 2025. Asumió el error en un comunicado de tres líneas.
Oxnard auditó entonces su propio sistema. El resultado tiene dos partes, y la segunda apenas ha circulado. La auditoría no encontró accesos no autorizados durante ese periodo. Sí localizó dos consultas nacionales hechas en mayo de 2025 por una policía federal de un hospital de veteranos, ambas ligadas a casos penales.
Aun así, el departamento suspendió el sistema. El jefe de policía, Jason Benites, lo explicó en términos de fiabilidad. Los mecanismos de protección deben existir y además funcionar. Ese matiz me parece más interesante que cualquier denuncia. Quien suspende un contrato después de auditar y no encontrar nada suele tener otro motivo, aunque no lo diga en la nota de prensa.
El caso de Dayton, en Ohio, fue más crudo. Los responsables municipales taparon con bolsas de basura sus 72 cámaras. La policía local había detectado más de 7.000 búsquedas ligadas a inmigración, hechas por entidades externas sobre sus datos. Las cámaras ya estaban desconectadas. El gesto iba dirigido al vecindario, que seguía viéndolas en los postes.
En Evanston, Illinois, la orden llegó del secretario de Estado. Acusó a la compañía de vulnerar la ley estatal al abrir sus cámaras a la agencia federal de aduanas y fronteras dentro de un programa piloto.
Para que ocurra cualquiera de esos episodios basta con una casilla marcada por defecto en el lado del proveedor, sin que el funcionario corrupto tenga que aparecer por ningún sitio.
Julio de 2026, el mes en que se cayó Los Ángeles
El 11 de julio, el Departamento de Policía de Los Ángeles anunció que no renovaba. Hablamos de la tercera policía del país y de uno de los mayores clientes públicos de la empresa, con 138 cámaras desplegadas en la ciudad bajo un acuerdo firmado en 2023.
El director de sistemas de información del departamento, Dean Gialamas, lo explicó en términos de propiedad de los datos y de garantías sobre qué ocurre con ellos una vez recogidos. El precio ni siquiera entró en la conversación, según su relato a la prensa.
Cuatro días después, el departamento confirmó que estaba renegociando. Y las condiciones que puso encima de la mesa sirven de plantilla para cualquier administración que negocie algo parecido. Propiedad municipal de todos los datos y metadatos que capturen las cámaras. Prohibición de que la empresa los ceda a terceros. Y prohibición expresa de usarlos para entrenar modelos de inteligencia artificial, una cláusula que no aparecía en los contratos de hace dos años y que ahora empieza a circular entre departamentos que negocian con proveedores tecnológicos.
La compañía respondió que la decisión le había sorprendido y que confía en aclarar lo que considera malentendidos. Su jefe de policía, Jim McDonnell, defendió mientras tanto la utilidad de la tecnología. Sirve para localizar delincuentes violentos y vehículos robados, dijo, con la responsabilidad añadida de proteger la información confiada al departamento.
Los Ángeles es una de las decenas de ciudades estadounidenses que han interrumpido el uso de estas cámaras durante el último año.
Lo que Flock OS hace bien
Una red de lectores resuelve un problema real de investigación criminal. Un coche robado circula delante de decenas de patrullas sin que ningún agente pueda comprobar la matrícula a ojo. Una alerta por menor desaparecido se juega en cuestión de minutos. La compañía publicó en abril la recuperación de seis menores secuestrados en Colorado gracias a sus lectores, y casos parecidos aparecen con regularidad en la prensa local estadounidense.
Ese uso me parece defendible sin reservas. La lectura automática de matrículas en vía pública, con finalidad definida y plazo de conservación corto, entra dentro de lo proporcionado. Un vehículo circulando por una carretera tiene una expectativa de privacidad baja y la placa está ahí precisamente para identificarlo.
Reconozco además el peso de una parte de su defensa técnica. Sus sistemas registran quién consulta qué, y ese registro es exactamente lo que ha permitido destapar los abusos que ahora le están costando contratos. Un archivador de fichas de papel no habría dejado ese rastro, y la alternativa realista a una plataforma auditable suele consistir en vigilar con peor documentación. En julio lanzaron una herramienta de asistencia a auditorías, pensada para que ese rastro sea más fácil de revisar.
Los tres episodios de configuración de arriba encajan con el incentivo económico del proveedor mucho mejor que con la hipótesis del accidente desafortunado, y en ese punto concreto discrepo de la empresa. La interconexión tiende a activarse sola cuando el valor del producto depende del tamaño de la red, mientras que la desconexión exige que alguien la pida por escrito, la verifique y la vuelva a verificar medio año después. El contrato lo firma el municipio, pero la casilla la controla otro.
Un cálculo propio sobre lo que vale cada cámara
Con más de 300 millones de dólares de ingresos recurrentes anuales, confirmados por la propia compañía a TechCrunch, y unas noventa mil cámaras desplegadas, cada cámara genera del orden de 3.333 dólares al año.
Con una valoración de 7.500 millones, en cambio, el mercado pone 83.333 dólares encima de cada cámara instalada, veinticinco años de sus ingresos actuales.
Ningún inversor paga 25 veces el ingreso anual de un activo esperando que el número de activos se quede quieto. Ese múltiplo solo cuadra si la red va a multiplicarse, si la cuota por cámara va a subir con las capas analíticas, o las dos cosas a la vez. Esa cuenta la hace el mercado, no un debate sobre las intenciones de la empresa.
El segundo cruce sale de la auditoría de Oxnard y es el que más me ha sorprendido. Ese departamento, con diecinueve cámaras instaladas, recibió durante 2025 más de cinco millones de consultas sobre sus datos.
Repartido, son unas 263.000 consultas por cámara al año, o 721 consultas diarias por cada cámara de una ciudad mediana de California. Trece mil setecientas al día sobre una red de diecinueve dispositivos.
Si esa intensidad se mantuviera en las noventa mil cámaras del país, saldrían más de veintitrés mil millones de consultas anuales. Esa extrapolación probablemente exagera, y prefiero decirlo yo. Oxnard está en California, con mucho tráfico interestatal. Y el número de consultas depende de cuántas agencias tengan acceso a esa red concreta. Como orden de magnitud, deja claro para qué se usa de verdad una cámara instalada en un municipio pequeño.
Y un dato que conviene poner al lado de todo lo anterior. Según la ACLU, menos del 1 % de los vehículos escaneados por estos lectores tiene relación con algún delito. La misma organización cita que 1 de cada 10 matrículas leídas por el sistema atribuye mal el estado de procedencia.
Algunas cosas que no he podido verificar personalmente
No he podido verificar de forma independiente el número real de cámaras desplegadas. La horquilla de ochenta mil a cien mil procede de la ACLU y la propia compañía no publica un censo. Todos mis cálculos por cámara usan noventa mil como punto medio, así que se mueven en la misma proporción en que se mueva esa cifra.
Los ingresos exactos tampoco aparecen en ningún registro público. La cifra de unos 300 millones sale de análisis de mercado de terceros, sin cuentas auditadas que contrastar porque la empresa sigue siendo privada. Eso cambiará el día que salga a bolsa, si sale.
Sobre los plazos de conservación, la referencia habitual son treinta días por defecto, ampliables según lo que pacte cada cliente y permita cada legislación estatal. Distinto es cuánto se conservan los registros de consulta, y no he localizado ese dato en ninguna parte: sin saberlo, no hay forma de calcular hasta cuándo alcanza una auditoría.
Y una advertencia sobre una cosa que he decidido no usar. Varias fuentes secundarias atribuyen a la empresa oficinas en Londres, Berlín o Tokio. No he encontrado confirmación en fuentes primarias ni ningún despliegue documentado fuera de Norteamérica, de modo que trato ese dato como no verificado y lo dejo fuera del análisis.
¿Podría Flock OS operar en España?
Tal y como está diseñado hoy, no podría: se lo impide la ley española sobre videovigilancia, con independencia de lo avanzado que sea el software.
La Agencia Española de Protección de Datos considera la matrícula un dato personal, porque identifica de forma indirecta al titular o al conductor del vehículo. Así lo recogen varias de sus resoluciones sancionadoras sobre videovigilancia de tráfico.
La captación de imágenes de la vía pública con fines de seguridad corresponde a las Fuerzas y Cuerpos de Seguridad, con la Ley Orgánica 4/1997 como norma habilitante. Una comunidad de vecinos, un centro comercial o una empresa privada no pueden montar aquí lo que la compañía vendió a miles de urbanizaciones estadounidenses en su país de origen: la parte del negocio que arrancó Flock, la de las urbanizaciones privadas, sencillamente no cabe en el marco español.
Hay más obstáculos detrás de ese primero. Cualquier despliegue policial quedaría además sujeto al RGPD y a la Ley Orgánica 7/2021 para fines penales. Exigencias de finalidad clara, datos mínimos y plazos justificados que la búsqueda nacional estadounidense entre jurisdicciones no cumpliría sin un convenio expreso para cada cesión. Y encima de todo eso está por llegar el Reglamento europeo de IA. Sitúa buena parte de los usos policiales en la categoría de alto riesgo, con obligaciones exigibles desde el 2 de diciembre de 2027 tras el aplazamiento de junio.
Ninguna de esas exigencias legales me tranquiliza del todo, y el motivo es el mismo que ya expuse al hablar de IA y seguridad nacional: regulan quién puede operar el sistema, con qué habilitación y bajo qué supervisión, pero ninguna reproduce el mecanismo que en Estados Unidos ha frenado más despliegues abusivos, el pleno municipal votando en público si renueva un contrato. Decenas de ayuntamientos rompieron así, en sesiones que salieron en la prensa local.
Un modelo con la capacidad concentrada en manos públicas y habilitación legal previa nunca llega a celebrar ese pleno, porque una ley de 1997 ya dictó sentencia en este sentido.
Hacia dónde va la empresa
Aplicando la prospectiva aplicada que practico aquí, lo más probable es que el desgaste de marca no reduzca el despliegue real. Los contratos rescindidos suman 82 en cinco años sobre una base de más de cinco mil comunidades, una proporción que llena titulares sin mover apenas la cuenta de resultados.
Cabe también que salga a bolsa, algo que los análisis de mercado sitúan en 2026 o 2027 si las condiciones acompañan. Con ella llegarían cifras auditadas y accionistas preguntando por riesgos regulatorios, algo que hoy nadie exige: casi todo lo que sabemos de su tamaño real procede de sus propios comunicados de prensa.
Y no se puede descartar una regulación federal sobre cesión de datos entre jurisdicciones, la única medida capaz de tocar el núcleo del modelo. Es, precisamente por eso, la que veo menos probable a corto plazo.
Mientras el valor de cada cámara dependa de cuántas otras haya conectadas, la presión hacia la interconexión va a seguir ahí, con esta empresa o con la que la sustituya. Las auditorías municipales llegan siempre después de los abusos, nunca antes. Cambiar ese orden exige una ley.
Una última cosa interesante que quiero que sepáis
En Estados Unidos existe un mapa colaborativo, DeFlock, donde voluntarios geolocalizan lectores de matrícula. Es la herramienta que han usado varias campañas municipales para llegar a un pleno con datos en vez de con intuiciones.
Mi pregunta es cuánto tiempo se conservan las lecturas, qué agencias externas pueden consultarlas y con qué acuerdo firmado. Pero la que más me preocupa es quién audita los registros de consulta, cada cuánto y con qué consecuencias si encuentra algo. En la mayoría de los sitios la respuesta es que nadie lo hace con regularidad. En Los Ángeles hacía cuatro años que no se hacía.
Preguntas Frecuentes sobre Flock OS
Flock OS es la plataforma de software de Flock Safety que unifica en una sola pantalla los lectores de matrícula, la detección de disparos, los drones y las cámaras de vídeo de la compañía. Permite buscar vehículos, recibir alertas en tiempo real y consultar lecturas capturadas por otras agencias conectadas.
Una cámara aislada solo acredita que un coche pasó por un punto a una hora, mientras que miles de ellas conectadas permiten reconstruir un recorrido completo y, con las capas analíticas, detectar patrones de movimiento. Esa función ha provocado la mayoría de los conflictos legales en Estados Unidos. Convierte datos recogidos localmente en un sistema de consulta abierto a agencias que nunca firmaron nada con el municipio que instaló la cámara.
Además de la placa, el sistema anota el fabricante, el modelo, el color y la clase de carrocería. También cualquier elemento que distinga a ese coche de otro igual, como un adhesivo, una baca o un golpe en la puerta. Todo ello queda archivado junto al punto y el instante en que la cámara lo vio.
Sus omisiones importan igual, y la empresa las subraya en cada presentación municipal: estos lectores prescinden del reconocimiento facial y no identifican a los ocupantes. Esa distinción técnica explica su despliegue con tan poca fricción legal, aunque en la práctica seguir un coche y seguir a una persona acaban pareciéndose mucho cuando esa persona conduce siempre el mismo vehículo.
Un mes es la opción por defecto, y a partir de ahí manda lo que firme cada cliente dentro de lo que su estado autorice. La empresa insiste en que la titularidad de esa información corresponde siempre a la agencia que la contrata.
Este dato marca la diferencia entre una herramienta de alerta y un archivo histórico de movimientos: con retención corta, el sistema localiza un coche robado esta semana; con retención larga, reconstruye dónde estuvo un vehículo hace meses, que es otra capacidad completamente distinta. En la mayoría de los plenos municipales, esa distinción ni siquiera llega a mencionarse.
Por el acceso de agencias externas a los datos y por fallos de configuración del propio sistema. Decenas de ciudades estadounidenses han interrumpido su uso durante el último año, según Fortune. El caso más sonado es el de Los Ángeles, que anunció el 11 de julio que no renovaba su acuerdo.
Los detonantes concretos dicen más que cualquier cifra global, empezando por Oxnard, donde una función de búsqueda nacional que el departamento había desactivado volvió a activarse por un fallo del proveedor, según su propia nota oficial. En Dayton, Ohio, aparecieron miles de rastreos con fines migratorios lanzados desde fuera del municipio, y el consistorio terminó cubriendo sus setenta y dos dispositivos. En Evanston, Illinois, fue la primera autoridad electoral del estado quien denunció que la empresa había abierto la puerta a la policía federal de fronteras.
Hay evidencia razonable de utilidad en investigación criminal y muy poca sobre reducción efectiva del delito. Los lectores ayudan a localizar vehículos robados y personas desaparecidas, con casos documentados de menores recuperados gracias a ellos en distintos estados.
El porcentaje de delitos resueltos que la empresa se atribuye sale de una investigación encargada por ella misma, sin ningún equipo externo que lo haya reproducido. Al otro lado de la balanza está la auditoría angelina, con un tercio de alertas falsas convertidas en controles a conductores inocentes. Entre esas dos cifras hay un folleto de ventas y una tasa de acierto real, y son cosas distintas.
No me consta ningún despliegue de la compañía en España ni en el resto de la Unión Europea, y tampoco he localizado contratos europeos documentados. Su actividad se concentra en el mercado estadounidense, donde llega a la práctica totalidad del territorio.
Su modelo original chocaría además con un problema legal serio aquí. La AEPD considera la matrícula un dato personal y reserva la grabación de la vía pública con fines de seguridad a las Fuerzas y Cuerpos de Seguridad, de modo que la parte del negocio basada en urbanizaciones y comercios privados no sería viable en España. Un despliegue policial sí cabría en teoría, sujeto al RGPD, a la Ley Orgánica 7/2021 y, desde diciembre de 2027, a las obligaciones de alto riesgo del Reglamento europeo de IA.
Nova es la capa de la compañía que enriquece un expediente con información externa, procedente de fuentes abiertas y de intermediarios comerciales de datos. Su función consiste en añadir a una lectura de matrícula contexto que la policía no había recogido por sí misma.
La preocupación tiene que ver con el origen del material. Una lectura de matrícula la genera un sensor propio en una vía pública, con una cadena de custodia clara. Los datos comprados a intermediarios llegan sin esa trazabilidad. Su calidad es desigual y su régimen legal, más confuso, sobre todo en Europa. Esa capa cambia la naturaleza del sistema: pasa de registrar un hecho verificable a construir un perfil con material ajeno. De las siete piezas del catálogo, es la que peor encaja en un expediente ante una autoridad europea de protección de datos.
Existe un censo abierto llamado DeFlock, alimentado por vecinos que salen a la calle a marcar la posición de cada dispositivo. Más de una campaña vecinal ha llegado al pleno con ese inventario debajo del brazo en lugar de con sospechas.
Fuera de ese circuito, la vía formal es preguntar a la administración competente por el sistema concreto: su finalidad, el plazo de conservación y las cesiones a terceros, que es donde se juega lo importante. En España el derecho de acceso se ejerce ante el responsable del tratamiento, con reclamación posterior ante la AEPD si no hay respuesta en plazo, aunque el trámite exacto conviene comprobarlo en la propia web de la Agencia antes de escribir nada.