El creador alemán Simon Weckert ha lanzado Digital Camouflage, una prenda diseñada específicamente para confundir a los sistemas de videovigilancia que utilizan inteligencia artificial. Quienes la usan se vuelven prácticamente invisibles para ciertos detectores automáticos. Esta propuesta surge en un contexto de creciente oposición a la vigilancia masiva, mientras estas tecnologías se expanden en ciudades de Europa y Estados Unidos.
La camisa hawaiana de manga corta con estampado de manchas rosas, verdes y naranjas, disponible a unos 88 dólares, fue desarrollada en Berlín ante la prevista instalación de videovigilancia con IA en Kottbusser Tor, una plaza del barrio de Kreuzberg, según precisó Weckert en la presentación del proyecto.
La iniciativa se da en un momento de fuerte resistencia ciudadana. En Estados Unidos, más de 130.000 lectores automáticos de patentes —cámaras que registran matrículas vehiculares y almacenan esa información en bases de datos policiales— están instalados en calles de todo el país. De ellos, alrededor de 120.000 son operados por la empresa Flock Safety, según datos de la organización civil DeFlock.
Más de 100 municipios cancelaron o suspendieron sus contratos con Flock o empresas similares desde 2025, y las cámaras han sido vandalizadas en al menos 36 estados.
La prenda explota la debilidad del reconocimiento visual
La lógica técnica detrás de esta camisa responde a lo que se conoce como ataque adversarial. La idea es utilizar en contra de los algoritmos sus propios criterios de reconocimiento, alterando las señales visuales con las que identifican una figura humana.
“Estos sistemas nunca han aprendido qué es un ser humano, sino que aprendieron cómo son los humanos desde una perspectiva probabilística. Para la máquina, una persona es un conjunto de estadísticas visuales.”
A partir de esa premisa, el estampado busca romper la coherencia visual que el detector necesita para clasificar un cuerpo como humano. Cuanto más estridente resulta la tela para el ojo humano, menos sentido puede tener para el sistema automático.
El desarrollo del diseño incluyó una paradoja: el creador recurrió a la propia inteligencia artificial para fabricar una prenda que la desoriente. Weckert llamó a ese proceso “bucle adversarial”.
El método consistió en enfrentar versiones sucesivas del estampado al sistema de detección y usar la respuesta del programa para introducir cambios en la siguiente iteración. Cada ajuste buscaba reducir la confianza con la que el software reconocía una figura humana.
El resultado fue probado con YOLO —siglas de You Only Look Once, “solo miras una vez”—, un sistema de detección de objetos de código abierto, construido sobre la misma clase de tecnología que impulsa muchos productos comerciales de vigilancia.
Un portal tecnológico afirmó haber obtenido un efecto similar al someter la camisa a otro detector accesible desde el navegador: el programa seguía reconociendo como personas a los transeúntes del fondo, pero no identificaba como tal a la figura situada en primer plano con la prenda puesta.
Simon Weckert y su historial de intervenciones
Esta intervención encaja con trabajos anteriores del diseñador. En 2020, Weckert recorrió calles de Berlín arrastrando un carrito con 99 teléfonos móviles conectados a internet para engañar a Google Maps.
El sistema interpretó ese desplazamiento lento como una concentración de tráfico y mostró atascos inexistentes. Si entonces alteró la representación del tránsito, ahora aplicó una lógica parecida a la detección visual del cuerpo humano.
La idea de una ropa pensada para desorientar cámaras no es única. Existen iniciativas como Urban Privacy, que vende bufandas, buzos y remeras diseñadas para dificultar la vigilancia, y Cap_able, enfocada en prendas de punto de precio más alto.
Un portal especializado vinculó además la camisa con un antecedente literario: la “camiseta más fea del mundo” imaginada por William Gibson en la novela Zero History, publicada en 2010 como una creación deliberadamente extrema. En el caso de Weckert, esa exageración visual se convierte en una herramienta concreta para poner a prueba los límites de la vigilancia automatizada.
Fuente: Infobae