El 14 de julio de 2025, Angela Lipps cuidaba a cuatro niños en su casa en el condado de Carter, Tennessee, cuando un equipo de U.S. Marshals (alguaciles federales) llegó a su puerta. La arrestaron a punta de pistola. El cargo: fraude bancario en Fargo, Dakota del Norte, una ciudad que nunca había visitado, en un estado donde no conocía a nadie. El único fundamento de la orden de arresto era una coincidencia de reconocimiento facialIdentificación automatizada de personas mediante el análisis de rasgos faciales en imágenes o vídeos con algoritmos de IA. Una coincidencia es una pista investigativa, no una prueba. que resultó ser errónea.
La policía de Fargo investigaba una serie de incidentes de fraude ocurridos en abril y mayo de 2025. Las imágenes de vigilancia mostraban a una mujer usando una identificación militar falsa del ejército de los EE. UU. para retirar miles de dólares de un banco en Fargo. Los investigadores enviaron una imagen fija de ese video a una empresa de reconocimiento facial. El software devolvió una coincidencia: Angela Lipps, una abuela de cincuenta años con cinco nietos, que vivía a más de 1.900 kilómetros de allí.
Un detective de Fargo comparó la coincidencia con las fotos de las redes sociales de Lipps y su licencia de conducir de Tennessee. En su documento de acusación, escribió que parecía ser la sospechosa basándose en sus «rasgos faciales, complexión física y peinado y color de cabello». Nadie del Departamento de Policía de Fargo llamó nunca a Lipps para hacerle una sola pregunta antes de solicitar una orden de arresto.
Lo que vino después fueron 163 días en la cárcel.
108 días sin voz
Tras su arresto, Lipps fue recluida en una cárcel de Tennessee como fugitiva de Dakota del Norte. Se le negó la libertad bajo fianza. No podía impugnar los cargos porque existían en una jurisdicción a más de 1.500 kilómetros de distancia. Durante 108 días, permaneció en esa celda mientras los agentes de Fargo no hacían ningún esfuerzo por trasladarla, interrogarla o verificar si la coincidencia del reconocimiento facial era correcta.
El 30 de octubre, agentes de Dakota del Norte finalmente trasladaron a Lipps a Fargo. Al día siguiente tuvo su primera comparecencia ante el tribunal. También fue la primera vez que alguien de las fuerzas del orden le habló sobre el caso.
Casi dos meses después, el 19 de diciembre, la policía de Fargo se sentó finalmente con Lipps para una entrevista formal. En ese momento, llevaba 158 días encarcelada. Su abogado defensor, Jay Greenwood, ya había obtenido sus registros bancarios. Estos demostraban, de manera concluyente, que Lipps se encontraba en Tennessee en el momento en que se produjo el fraude en Fargo.
En Nochebuena, los cargos fueron desestimados.
Lo que perdió
Lipps fue puesta en libertad sin dinero y sin abrigo, en un diciembre en Dakota del Norte. La policía de Fargo no prestó ninguna ayuda para su viaje de regreso. The F5 Project, una organización sin ánimo de lucro de Fargo que asiste a personas afectadas por el encarcelamiento, intervino: su fundador, Adam Martin, llevó a Lipps hasta Chicago para que pudiera regresar a Tennessee. Sus abogados defensores pagaron un hotel.
Cuando Lipps regresó a casa, habían transcurrido 163 días. Había perdido su casa. Su coche. Su perro. Se había perdido las fiestas con sus nietos. Se creó una campaña en GoFundMe para ayudar con los gastos.
Lo que dijo la policía
El jefe de policía de Fargo, Dave Zibolski, afirmó que los investigadores habían «llevado a cabo pasos de investigación adicionales independientes de la IA» antes de solicitar la orden, pero se negó a especificar cuáles, alegando una investigación en curso. El abogado defensor Greenwood fue directo en su valoración: «Solo usa una forma elaborada de decir: “Sí, nuestros policías miraron su perfil en redes sociales y parecía correcto.”»
Los cargos fueron desestimados «sin perjuicioTérmino legal para una desestimación judicial que no impide volver a presentar los mismos cargos en el futuro, dejando abierta la posibilidad de reabrir el caso.», lo que significa que teóricamente podrían volver a presentarse. Zibolski declaró que Lipps «no ha sido descartada en nuestra investigación hasta ahora». En marzo de 2026, no se ha emitido ninguna disculpa.
El 11 de marzo de 2026, el mismo día en que la historia se hizo pública, Zibolski anunció su jubilación. El Fargo Board of City Commissioners (Consejo Municipal de Fargo) celebró posteriormente una sesión ejecutiva a puerta cerrada para discutir «litigios civiles o penales razonablemente previsibles o pendientes relacionados con Angela Lipps». El abogado Eric Rice, de Saint Paul, Minnesota, está investigando posibles violaciones de derechos civiles en nombre de Lipps.
El reconocimiento facial y el patrón de arrestos injustificados
El caso Lipps no es la primera vez que el reconocimiento facial ha esposado a la persona equivocada. Es al menos el octavo caso documentado en los Estados Unidos.
En 2020, Robert Williams fue arrestado frente a su casa en Detroit, delante de su esposa e hijas, después de que un proceso de identificación defectuoso lo vinculara a imágenes borrosas de vigilancia de un caso de hurto en tienda. Pasó 30 horas detenido. En 2023, Porcha Woodruff, embarazada de ocho meses, fue arrestada en Detroit por un cargo de robo de vehículo basándose en la misma tecnología. Randal Quran Reid, un residente de Georgia que nunca había estado en Luisiana, estuvo encarcelado casi una semana después de que el software de Clearview AI lo relacionara con un delito en la parroquia de Jefferson. Nijeer Parks pasó diez días en una cárcel de Nueva Jersey en 2019.
Al menos siete de los ocho casos documentados involucran a personas negras. El caso de Lipps puede ser el primer caso públicamente reportado que involucra a una mujer blanca, lo que dice algo sobre cuánto tiempo los fallos de la tecnología pasaron desapercibidos en otras comunidades.
Los fallos conocidos de la tecnología
Los problemas con el reconocimiento facial en las fuerzas del orden no son información nueva. En diciembre de 2019, el National Institute of Standards and Technology (Instituto Nacional de Estándares y Tecnología) publicó la evaluación más exhaustiva hasta la fecha: 189 algoritmos de 99 desarrolladores, probados con 18,27 millones de imágenes de 8,49 millones de personas. Los resultados fueron contundentes. Muchos algoritmos tenían entre 10 y 100 veces más probabilidades de producir una coincidencia falsa en rostros negros o de Asia Oriental en comparación con rostros blancos. Las mujeres afroamericanas presentaban las tasas de identificación errónea más altas. Los individuos nativos americanos tenían las tasas de falsos positivos más altas entre los sistemas desarrollados en EE. UU.
El investigador del NIST Patrick Grother señaló que los algoritmos desarrollados con datos de entrenamiento más diversos producían resultados más equitativos, y que los sistemas más precisos también tendían a ser los más justos. El problema es que los departamentos de policía no necesariamente utilizan los sistemas más precisos, e incluso los sistemas precisos producen falsos positivos que requieren verificación humana, que es exactamente el paso que sigue fallando.
Todo proveedor de reconocimiento facial y toda directriz de las fuerzas del orden dice lo mismo: una coincidencia es una pista de investigación, no causa probableEstándar legal que exige a la policía tener motivos factuales razonables para creer que una persona específica cometió un delito antes de efectuar una detención u obtener una orden judicial.. Requiere corroboraciónAcuerdo entre múltiples fuentes o testigos. La suposición de que si varias fuentes independientes confirman algo, probablemente sea verdad. Sin embargo, la corroboración es poco confiable cuando las fuentes comparten un origen común.. Como Manjeet Rege, director del Centro de Inteligencia Artificial Aplicada de la Universidad de Santo Tomás (Center for Applied Artificial Intelligence at the University of St. Thomas), dijo a MPR News sobre el caso Lipps: «Ahí es donde un ser humano debería intervenir y decir: “De acuerdo, veamos otra información. ¿Esta persona estaba realmente en ese lugar?”»
En todos los arrestos injustificados documentados, este paso fue omitido o realizado de manera tan superficial que prácticamente no llegó a producirse. Desplazarse por las fotos de Facebook de alguien y decidir que se parecen a alguien no es corroboración. Es sesgo de confirmaciónTendencia a buscar, interpretar y recordar información de una manera que confirme creencias existentes, mientras se ignora evidencia contradictoria. con placa.
El problema estructural
Más de 20 jurisdicciones de EE. UU., incluidas San Francisco, Boston y Pittsburgh, han prohibido o restringido el uso policial del reconocimiento facial. Las prohibiciones existen porque el modo de fallo es predecible: una herramienta probabilística genera una pista, los agentes la tratan como una conclusión, y la carga de la prueba se desplaza al acusado, que puede carecer de recursos para demostrar su inocencia desde una celda.
Lipps tuvo suerte solo en el sentido más estricto. Finalmente encontró abogados dispuestos a obtener sus registros bancarios. Muchos acusados, especialmente aquellos que dependen de defensores públicos con cargas de trabajo abrumadoras, podrían no haber tenido tanta suerte. La tasa de error de la tecnología es un problema. La disposición institucional a actuar sobre sus resultados sin una verificación básica es el mayor.
Una llamada telefónica habría bastado. Una sola llamada a Angela Lipps antes de presentar la orden habría revelado que vivía en Tennessee, no tenía ninguna conexión con Dakota del Norte y nunca había tenido una identificación militar falsa. Esa llamada nunca se realizó. En cambio, una abuela pasó 163 días en la cárcel, perdió todo lo que tenía y fue puesta en libertad en Nochebuena sin siquiera un transporte para volver a casa.
Qué ocurrió
Angela Lipps, una abuela de cincuenta años con cinco nietos de Tennessee, fue arrestada a punta de pistola por U.S. Marshals el 14 de julio de 2025. La policía de Fargo, Dakota del Norte, había utilizado software de reconocimiento facialIdentificación automatizada de personas mediante el análisis de rasgos faciales en imágenes o vídeos con algoritmos de IA. Una coincidencia es una pista investigativa, no una prueba. para vincularla a imágenes de vigilancia de un caso de fraude bancario. Lipps nunca había estado en Dakota del Norte.
Pasó 163 días en la cárcel. Nadie del Departamento de Policía de Fargo se puso en contacto con ella antes de su arresto. Sus registros bancarios, que demostraban que estaba en Tennessee durante los delitos, no fueron revisados hasta que su abogado defensor los obtuvo meses después. Los cargos fueron desestimados en Nochebuena de 2025.
Lo que perdió
Cuando Lipps fue puesta en libertad, había perdido su hogar, su coche y su perro. Quedó varada en Fargo sin dinero y sin abrigo de invierno. Una organización local sin ánimo de lucro la llevó hasta Chicago para ayudarla a regresar a Tennessee.
El patrón más amplio
Este es al menos el octavo caso documentado de arresto injustificado en los Estados Unidos basado en reconocimiento facial. Un estudio de 2019 del National Institute of Standards and Technology (Instituto Nacional de Estándares y Tecnología) encontró que muchos algoritmos de reconocimiento facial tenían entre 10 y 100 veces más probabilidades de identificar erróneamente rostros negros o de Asia Oriental en comparación con rostros blancos. Todas las directrices principales señalan que una coincidencia de reconocimiento facial es una pista, no una prueba. En cada arresto injustificado documentado, la policía la trató como prueba de todos modos.
Qué sucede ahora
Un abogado investiga posibles violaciones de derechos civiles. La Comisión Municipal de Fargo celebró una reunión a puerta cerrada sobre litigios previsibles. El jefe de policía que supervisó el caso anunció su jubilación el mismo día en que la historia se hizo pública. Más de 20 ciudades de EE. UU. han prohibido el uso policial del reconocimiento facial. Fargo no está entre ellas.
