Simon Weckert es un diseñador y artista alemán que trabaja en la intersección entre tecnología, espacio público y vigilancia digital. Sus proyectos suelen cuestionar cómo las máquinas observan, clasifican y condicionan el comportamiento de las personas. Su última obra apunta directamente a las cámaras con inteligencia artificial: la prenda Digital Camouflage es una camisa cuyo estampado, mediante una combinación de colores y formas, puede impedir que ciertos sistemas de visión artificial reconozcan a quien la lleva puesta.
La prenda nació como respuesta al despliegue de sistemas automatizados de vigilancia en espacios públicos de Berlín. “Quería una solución con la que uno pudiera plantarse frente a esas cámaras”, comentó Weckert en diálogo con TN Tecno. El punto de partida fue el barrio de Kottbusser Tor, donde comenzaron a utilizarse cámaras equipadas con un sistema capaz de analizar conductas de los peatones.
El disparador fue claro: Berlín activó su primer escáner de comportamiento con IA, un software que clasifica lo que hace cada transeúnte entre “normal” y “sospechoso”. Sin embargo, la intención de Weckert no es generar una herramienta para ocultar a las personas físicamente: la camisa es perfectamente visible para el ojo humano; el engaño se da frente al algoritmo que intenta determinar si lo que está frente a la cámara es una persona.
Digital Camouflage utiliza una técnica conocida como ataque adversarial, que introduce modificaciones en una imagen u objeto para provocar errores en la interpretación de un modelo de inteligencia artificial. En este caso, el ataque está impreso directamente en la tela, y no escondido dentro de un archivo digital.
Los sistemas de visión artificial aprenden a identificar personas tras analizar grandes cantidades de imágenes y buscar patrones que se repiten. A partir de esos datos, reconocen características como la forma del cuerpo, sus proporciones y la relación entre distintas partes de una figura. Weckert señala que estos sistemas no aprendieron “qué es un ser humano” en sentido estricto, sino que memorizan cómo se ven estadísticamente a partir de millones de imágenes.
Con esa base, las formas superpuestas del estampado alteran la silueta y dificultan que el software conecte elementos como la cabeza, los hombros y las piernas dentro de una misma figura. A ello se suman los colores intensos del diseño, que contribuyen a desdibujar contornos y ampliar el debate sobre la vigilancia algorítmica en la ciudad. El proyecto, además, busca generar reflexión sobre cómo la IA observa al cuerpo en entornos urbanos y qué tan dependientes somos de las clasificaciones automáticas.
