L’ICE – U.S. Immigration and Customs Enforcement in questi giorni è protagonista della cronaca, anche in Italia, per le forti azioni anti-immigrati.
Ciò che colpisce però è l’impianto tecnologico che l’ICE negli anni ha costruito e che può rappresentare lo stato dell’arte della sorveglianza in un Paese. Possibile caso scuola che ci fa capire come è possibile ora sorvegliare i cittadini e che potrebbe essere adottata anche in altri Paesi.
Ricordiamo che ICE usa tecnologie di riconoscimento facciale e analisi social non solo per identificare gli immigrati privi di documenti, ma anche per rintracciare i cittadini che hanno protestato contro la presenza dell’ICE, come riportano molte fonti giornalistiche USA.
L’Agenzia per l’immigrazione e le dogane degli Stati Uniti è un ente federale creato nel 2003 all’interno del Dipartimento della Sicurezza Interna (DHS), subito dopo l’11 settembre 2001, con l’obiettivo di far rispettare le leggi sull’immigrazione e di proteggere il Paese da minacce transnazionali, ma si sta trasformando quindi in organismo di sorveglianza tour court in funzione anti dissenso.
ICE ha due principali aree operative: HSI – Homeland Security Investigations (indagini su traffico di persone, crimine organizzato, frodi sui visti, terrorismo e traffici transnazionali) ed ERO – Enforcement and Removal Operations (la sezione più nota e discussa: gestisce rintraccio, arresto e deportazione di persone presenti irregolarmente negli USA).
Indice degli argomenti
Sorveglianza tecnologica di ICE: perché oggi se ne parla di più
Tralasciando le opinioni di natura politica sul loro impiego, ciò che qui interessa è che, negli ultimi anni, ICE è spesso al centro del dibattito per l’uso di tecnologie avanzate (intelligenza artificiale, banche dati biometriche, social media monitoring, ecc.) nell’attività di identificazione e localizzazione degli stranieri sul suolo americano.
Questi sistemi sono concepiti per consentire all’agenzia un’azione sistematica, precisa e scalabile nella ricerca e localizzazione di cittadini stranieri. Ad esempio, una recente analisi del Politico segnala che l’amministrazione americana sta investendo oltre 300 milioni di dollari in programmi di sorveglianza tecnologica (monitoraggio dei social, riconoscimento facciale, lettura targhe, analisi di reti di comunicazione).
Molte di queste iniziative risalgono a operazioni e contratti pluriennali già avviati negli anni precedenti, ma solo di recente è aumentata l’attenzione pubblica. In questo contesto emergono come protagonisti chiave: piattaforme di case management integrato (es. Palantir ICM/ImmigrationOS), soluzioni commerciali di raccolta dati (come Thomson Reuters CLEAR e LexisNexis Accurint), reti di lettori automatici di targhe (ALPR), tecnologie biometriche facciali e di impronte e strumenti di open-source intelligence (compresi software di scraping di social media).
Questa combinazione di risorse consente di incrociare automaticamente dati eterogenei (immigrazione, giustizia penale, finanziari, social media, ecc.) e di generare approfondimenti operativi in tempo reale.
E il dipartimento sicurezza USA utilizza l’AI per i video di propagando social
Il Dipartimento della Sicurezza Nazionale degli Stati Uniti (DHS) sta utilizzando generatori di video basati sull’intelligenza artificiale di Google e Adobe per creare e modificare contenuti condivisi con il pubblico. Emerge da un nuovo documento dello stesso DHS.
Ciò avviene mentre le agenzie per l’immigrazione hanno inondato i social media di contenuti a sostegno del programma di deportazioni di massa del presidente Trump, alcuni dei quali sembrano essere stati realizzati con l’intelligenza artificiale, e mentre i lavoratori del settore tecnologico hanno esercitato pressioni sui loro datori di lavoro affinché denunciassero le attività delle agenzie.
In una sezione dedicata alla “modifica di immagini, video o altri materiali di pubblica utilità utilizzando l’intelligenza artificiale”, il documento rivela per la prima volta che il DHS utilizza il generatore di video Veo 3 di Google e Adobe Firefly, stimando che l’agenzia disponga di un numero compreso tra 100 e 1.000 licenze per questi strumenti. Rivela inoltre che il DHS utilizza Microsoft Copilot Chat per generare bozze di documenti e riassumere lunghi rapporti e il software Poolside per attività di codifica, oltre a strumenti di altre aziende.
Agenzie come l’Immigrations and Customs Enforcement, che fa parte del DHS, potrebbero creare le grandi quantità di contenuti che hanno condiviso su X e altri canali, dato che le operazioni di immigrazione si sono espanse in tutte le città degli Stati Uniti.
Hanno pubblicato contenuti che celebrano il “Natale dopo le deportazioni di massa”, hanno fatto riferimento a versetti della Bibbia e alla nascita di Cristo, hanno mostrato i volti delle persone arrestate dall’agenzia e hanno condiviso annunci volti a reclutare agenti. Le agenzie hanno anche utilizzato ripetutamente musica senza il permesso degli artisti nei loro video.
Alcuni dei contenuti, in particolare i video, sembrano essere stati generati dall’intelligenza artificiale, ma fino ad ora non era chiaro quali modelli di intelligenza artificiale potessero essere utilizzati dalle agenzie. Questa è la prima prova concreta che tali generatori vengono utilizzati dal DHS per creare contenuti condivisi con il pubblico.
Il documento rivela che il DHS ha utilizzato specificamente Flow, uno strumento di Google che combina il suo generatore di video Veo 3 con una suite di strumenti per la realizzazione di film. Gli utenti possono generare clip e assemblare interi video con l’AI, compresi video che contengono suoni, dialoghi e rumori di sottofondo, rendendoli iperrealistici.
I dipendenti delle grandi aziende tecnologiche, tra cui oltre 140 dipendenti attuali ed ex dipendenti di Google e più di 30 di Adobe, hanno esercitato pressioni sui loro datori di lavoro nelle ultime settimane affinché prendessero posizione contro l’ICE e la sparatoria di Alex Pretti del 24 gennaio. La dirigenza di Google non ha rilasciato dichiarazioni in risposta.
A ottobre, Google e Apple hanno rimosso dalle loro app store le app destinate a tracciare gli avvistamenti dell’ICE, citando rischi per la sicurezza.
Il cuore software: Palantir ICM e la transizione a ImmigrationOS
L’adozione di piattaforme software che aggregano dati provenienti da fonti diverse è uno dei pilastri del metodo di ICE. L’agenzia sta aggiornando il proprio sistema di Investigative Case Management (ICM) sviluppato da Palantir.
Nel 2025 ICE ha pubblicato un nuovo contratto da 30 milioni di dollari con Palantir per creare il cosiddetto ImmigrationOS, che entrerà in funzione entro il 2026. Questo sistema deve integrarsi con le banche dati di identità biometrica federali – come CJIS (FBI), l’Ufficio di Gestione Identità Biometrics (OBIM) e altre – garantendo compliance FedRAMP High, funzionalità mobile/offline e supporto a migliaia di utenti simultanei.
In pratica, gli agenti di ICE possono ricercare individui attraverso centinaia di parametri (status legale, modalità di ingresso, caratteristiche fisiche, data e luogo di ultima rilevazione targhe, ecc.). Wired ha riportato che l’attuale ICM di Palantir consente ricerche per “centinaia di categorie altamente specifiche”, inclusi dati sulle targhe veicolari (license-plate reader data) e dettagli fisici come colore degli occhi, tatuaggi o cicatrici.
In precedenti operazioni (es. del 2017) documentate dai media, agenti ICE hanno utilizzato Palantir ICM per costruire profili di indagati e familiari, raccogliendo automaticamente dati sensibili di migliaia di immigrati.
Il contratto ImmigrationOS punta anche a funzionalità di “targeting and enforcement prioritization” (per selezionare casi di criminali violenti o “visa overstayers”) e di “tracciamento del self-deportation” in tempo reale. In sintesi, le piattaforme di case management sono il centro nevralgico che collega tra loro tutte le altre fonti di dati.
ICE, sorveglianza con data broker: CLEAR, LexisNexis, Accurint
Il ricorso a database commerciali che aggregano dati pubblici e privati è un altro tassello chiave. Un sistema come CLEAR di Thomson Reuters (oggi LexisNexis), citato nei contratti ICE come Law Enforcement Investigative Database Subscription (LEIDS), fornisce ai funzionari una visione “a 360 gradi” delle persone d’interesse.
Dal 2010 Thomson Reuters (tramite la sussidiaria West Publishing) ha offerto a ICE accesso al database CLEAR, con informazioni integrate tra cui dati anagrafici, contatti telefonici, indirizzi, registrazioni di proprietà, dati creditizi e, soprattutto, immagini e registrazioni di targhe veicolari. Il sistema include anche informazioni estratte da social media e profili online.
Parallelamente, in tempi recenti ICE ha stipulato contratti con altri grandi data broker. Nel 2021 è entrato in vigore un accordo quinquennale da oltre 22 milioni di dollari con LexisNexis. Questo contratto (iniziato con 16,8 milioni a febbraio 2021 e salito a 22,1 milioni con l’integrazione del database Appriss Justice Intelligence) consente agli agenti ICE di interrogare miliardi di record aggregati da fonti pubbliche e private (dati di incarcerazione, booking jails in tempo reale, profili finanziari, ecc.).
In un piano di prossima realizzazione (ottobre 2025), ICE prevede di dotare i propri centri di analisi anche di accesso a LexisNexis Accurint, database commerciale che unisce dati su proprietà, utenze, veicoli e altro.
Alert giudiziari in tempo reale: il modello “segnalazione continua”
Un altro esempio è il monitoraggio dei giudizi in tempo reale. Dal 2018, ICE ha affidato a Thomson Reuters Special Services contratti multi-milionari per alimentare un sistema di alert continuo: il contratto più recente (6,7 milioni di dollari nel 2018) prevedeva l’invio in tempo reale di scarcerazioni e nuovi arresti di sospetti.
In pratica, ogni volta che una persona di interesse viene rilasciata da un carcere, ICE riceve avvisi automatici immediati, rendendo più facile localizzarla nuovamente.
Dal 2021 questa funzione viene svolta in parte da servizi concorrenti (come Appriss), ma il modello rimane lo stesso: database commerciali alimentati da flussi di dati statali completano le fonti governative e permettono una ricerca rapida e centralizzata.
Lettori targhe e tracciamento stradale: ALPR e Vigilant Solutions
A tutto ciò si affiancano sistemi di lettura automatica delle targhe (ALPR, Automatic License Plate Readers) per tracciare spostamenti su strada. Dal 2017 l’agenzia ha sottoscritto un contratto (valore circa 6,1 milioni di dollari) che garantisce accesso alla banca dati di Vigilant Solutions – una società di Motorola Solutions – che raccoglie più di 5 miliardi di scansioni di targhe da fonti private (parcheggi, compagnie assicurative, ecc.) e forze dell’ordine.
Questo database, aggiornato mensilmente con centinaia di milioni di nuovi record, fornisce a ICE una “roadmap” nazionale dei veicoli. In virtù di accordi con decine di dipartimenti di polizia locali, gli agenti ICE possono interrogare questo archivio in tempo reale per conoscere la cronologia di spostamenti di qualsiasi targa.
In sostanza, identificato un sospetto, basta inserire la sua targa nel sistema per ricostruire gli spostamenti degli ultimi anni con grande dettaglio (luogo e ora). Questi strumenti, combinati con i database integrati, rendono molto più efficace la localizzazione di individui in trasferta o nascosti: ICE dichiara che grazie a tali fonti è in grado di “seguitare i modelli di guida di una larga percentuale di americani”.
Biometria e riconoscimento facciale: dal volto ai database federali
Tra le tecnologie biometriche troviamo software avanzati di riconoscimento facciale e scansione di tratti biometrici. Nel settembre 2025 HSI (divisione di ICE) ha siglato un contratto da 9,2 milioni di dollari con Clearview AI, che dà accesso a una banca dati facciale di oltre 50 miliardi di immagini.
Clearview consente agli agenti di identificare persone incrociando foto ottenute sul campo con profili pubblici social. Oltre a Clearview, ICE ha investito in altri sistemi biometrici: ad esempio Mobile Fortify, un software facciale usato sui dispositivi portatili degli agenti per verificare rapidamente il volto di un fermato con database di riferimento.
Ci sono poi contratti con aziende specializzate in scansione iride (BI2 Technologies) e con wearable tecnologici (es. occhiali smart che registrano video) per arricchire l’azione sul territorio.
L’integrazione di questi strumenti biometrici con i database citati permette di passare istantaneamente dalla cattura di dati biometrici (volto, impronte, iride) alla scheda anagrafica e giudiziaria, facilitando arresto o monitoraggio su vasta scala.
Social media monitoring e OSINT: analisti 24/7 e dossier pronti all’uso
Documenti del 2025 rivelano piani per formare team di decine di analisti (outsourcer) dedicati 24/7 a scandagliare Facebook, TikTok, Instagram, YouTube e altri siti.
Questi analisti utilizzano software di social-media intelligence (es. scraping di post e profili) insieme a grandi database commerciali come LexisNexis Accurint e Thomson Reuters CLEAR. Ottenuta una segnalazione, gli operatori raccolgono contenuti pubblici (commenti, foto, check-in, tag, ecc.) e li incrociano automaticamente con dati aggregati su residenza, lavoro o precedenti penalmente rilevanti.
I risultati vengono confezionati in veri e propri dossier digitali pronti per le squadre sul campo. Il contratto prevede l’uso di algoritmi di intelligenza artificiale e filtro semantico per identificare “minacce” online, inserendole in tempo reale nel flusso dei sistemi investigativi di ICE.
In sostanza, i social media non rimangono a sé stanti: alimentano direttamente le banche dati operative, rendendo la strategia di polizia reattiva anche agli spostamenti “virtuali” dei sospetti.
Evidenze operative e capacità di scala: cosa mostrano casi e requisiti
L’efficacia di questa strategia integrata è documentata da operazioni reali. Durante una vasta indagine del 2017, agenti di ICE hanno sfruttato il software Palantir per costruire profili di minori stranieri non accompagnati e dei loro familiari, registrando ogni incontro nel sistema ICM. Questo ha permesso di rintracciare e arrestare persone che altrimenti sarebbero rimaste inosservate.
L’uso combinato di dati biometrici e reti di targhe ha consentito di individuare individui ricercati anche in ambienti cittadini ampi. Casi interni ICE parlano di agenti che, usando il database Vigilant insieme a query mirate nelle banche dati federali, hanno seguito in tempo reale i movimenti di un sospetto tramite la sua auto.
Operazioni più recenti (2024–2025) sfruttano anche l’incrocio di dati finanziari e telefonici: l’integrazione di centinaia di categorie di ricerca (dai dettagli dei visti d’ingresso alle transazioni economiche) ha permesso a ICE di isolare reti criminali transnazionali.
Sebbene i dettagli operativi siano spesso riservati, i contratti e i documenti ufficiali mostrano chiaramente che l’adozione di queste tecnologie ha moltiplicato la capacità di ICE di processare informazioni complesse e supportare centinaia di attività contemporaneamente. Un rapporto federale segnala che il nuovo sistema ImmigrationOS dovrà gestire 5.000 utenti contemporanei senza rallentamenti, cosa impensabile con strumenti precedenti.
Rischi tecnici e legali della sorveglianza tech di Ice: errori, bias, opacità e garanzie
L’adozione di tale infrastruttura solleva inevitabili questioni tecniche e legali. L’ampia automazione e l’uso di algoritmi comportano rischi di bias nei dati (errori anagrafici o pregiudizi nei modelli predittivi) e problemi di trasparenza (difficoltà di audit su sistemi proprietari).
Il trattamento massivo di dati sensibili da parte di un’agenzia federale suscita anche preoccupazioni di sorveglianza pervasiva, se non debitamente regolata.
In termini operativi, errori nei database commerciali (anagrafi inaccurate, dati obsoleti, ecc.) possono condurre a falsi positivi o a segnalazioni inutili. È quindi fondamentale prevedere controlli umani, procedure di revisione e garanzie legali (limitazioni di accesso, conservazione log, verifica indipendente) per mantenere affidabili le indagini.
Tuttavia, da un punto di vista strettamente tecnico, l’implementazione coordinata di questi strumenti sta già dimostrando di potenziare l’efficacia di ICE: la disponibilità di enormi volumi di dati strutturati e non strutturati, unita a motori di analisi avanzata, permette operazioni di grande scala con una precisione impossibile con sole risorse manuali.
Dall’enforcement al civile: perché il modello ICE non riguarda solo ICE
La combinazione di intelligenza artificiale, banche dati estese e applicazioni investigative ha permesso a ICE di portare le proprie operazioni su un livello di sistematicità e automazione senza precedenti.
Dalla sorveglianza stradale — con oltre 5 miliardi di letture targhe archiviate — alla biometria su larga scala, la tecnologia fornisce all’agenzia strumenti capaci di identificare, tracciare e localizzare individui con estrema precisione. Le centinaia di categorie di ricerca disponibili nel sistema Palantir ICM, i contratti multimilionari per servizi di verifica identitaria e open-source intelligence, così come i nuovi progetti di monitoraggio in tempo reale dei social media, testimoniano come questa strategia integrata produca risultati operativi concreti.
Pur sollevando questioni come rischio di errori nei dati, possibili discriminazioni o derive di sorveglianza pervasiva, il dato di fatto è che questa infrastruttura ha ampliato efficacia e rapidità delle azioni di ICE, creando condizioni per interventi sempre più tempestivi e mirati.
Ma l’aspetto più significativo è che l’architettura tecnologica sviluppata per ICE rappresenta uno dei modelli più avanzati di integrazione tra data analytics, biometria, intelligenza artificiale e fonti aperte. Il vantaggio non risiede nei singoli strumenti, ma nella capacità di combinarli in una rete scalabile, che incrocia dati di identità, movimenti e comportamenti, spesso in tempo reale e in forma predittiva.
Questo ecosistema non è confinato all’enforcement migratorio: molte soluzioni impiegate da ICE trovano—o potrebbero trovare—applicazione diretta anche in contesti civili e commerciali. Tecnologie come i sistemi intelligenti di gestione dei casi (Palantir ICM/ImmigrationOS), il riconoscimento facciale e biometrico portatile, l’analisi di pattern comportamentali derivati da geolocalizzazione o attività online, le interfacce per interrogare dati aggregati da fonti pubbliche e private sono già in uso, in forma simile, in settori come assicurativo, bancario, sanità, risorse umane, logistica e sicurezza urbana.
Da un lato queste tecnologie aprono scenari positivi: consentono di prevenire frodi, rafforzare la sicurezza digitale, automatizzare controlli di identità o snellire procedure complesse come onboarding e gestione dei rischi. Dall’altro offrono ai fornitori—come Palantir, LexisNexis, Clearview o Penlink—la possibilità di espandere i mercati oltre l’ambito governativo, intercettando la domanda crescente di soluzioni intelligenti da parte di imprese e amministrazioni.
Non si tratta più solo di “fornire software a un’agenzia federale”, ma di costruire piattaforme flessibili e riutilizzabili su scala globale, alimentate da grandi moli di dati e supportate da processi automatizzati di analisi e decisione: un modello di business fondato sull’intersezione tra dati, sorveglianza e automazione.
In questo senso, la strategia di ICE non è solo un caso di applicazione operativa: è anche un esempio di come una filiera tecnologica sviluppata per finalità di controllo possa evolversi in una tecnologia di piattaforma, destinata—spesso senza visibilità pubblica—a ridefinire logiche e strumenti nella gestione della vita civile, commerciale e urbana.
La crisi della democrazia dietro le mani dell’ICE
La questione dell’impianto tech nelle mani di ICE è critico per la democrazia, non solo quella USA, se inquadrato nel più ampio contesto della minaccia alle garanzie costituzionali.
La domanda: fino a che punto un presidente può usare agenzie nate per l’immigrazione come strumento di forza interna, fino forse a diventare una milizia personale (come si chiede l’Economist).
Organizzazioni per i diritti civili e giuristi sostengono che, in Minnesota, siano stati violati o compressi diversi diritti costituzionali: la libertà di parola e di protesta (manifestanti identificati e fermati sistematicamente), la protezione contro perquisizioni e arresti senza mandato, e persino il diritto a non essere colpiti con gas lacrimogeni e flash–bang mentre si viaggia in auto con i figli. Numerosi casi documentati raccontano di cittadini americani fermati in mutande in casa propria, insegnanti e studenti bloccati su pullmini scolastici, lavoratori prelevati sul posto di lavoro.
Si va ben oltre la “lotta all’immigrazione clandestina”, insomma. Gli stessi strumenti utilizzati per combatterla sono violazione di baluardi democratici, certo. Ma quanto sta avvenendo mostra già il nesso diretto tra questa violazione e le conseguenze più allargate per la società.
I critici parlano di un uso “sproporzionato” e “politico” della forza federale: un messaggio ai sindaci democratici che limitano la collaborazione con Ice e, al tempo stesso, un modo per mostrare all’elettorato trumpiano immagini di “città fuori controllo” rimesse in riga da agenti incappucciati.
Si tratta di valutazioni politiche, non di fatti provati, ma trovano eco nelle dichiarazioni di molti eletti locali, che accusano Washington di voler trasformare Ice in una sorta di milizia personale del presidente.
Comprendere l’architettura digitale costruita attorno a ICE oggi significa, in fondo, leggere in anticipo i contorni operativi e industriali della sorveglianza del futuro, qualunque sia il contesto in cui verrà implementata.
