La policía de Los Ángeles y la de Miami-Dade compraron acceso a una IA para localizar casas con una foto de interiores. El sistema, Raven, no usa metadatos de ubicación. Empareja detalles pequeños —azulejos, electrodomésticos, baños— con los avisos públicos de Airbnb, Zillow y Vrbo.
De acuerdo a lo publicado por 404 Media, la herramienta se llamaba antes GeoSpy. Graylark Technologies le sumó este mes la búsqueda de interiores. La promociona para ubicar casas, departamentos y alquileres de corta estadía.
Raven no hace una búsqueda de imagen inversa. Reconoce rasgos únicos de la foto y los cruza con otras imágenes de la misma propiedad publicadas en esas plataformas. Así logra localizar casas con una foto que no aparece idéntica en ningún listado.
Cómo localizar casas con una foto de interiores
El director de Graylark, Daniel Heinen, anunció la novedad en LinkedIn. Dijo que el sistema geolocaliza imágenes de interiores en millones de alquileres de corta estadía en el mundo.
Para los investigadores de casos de trata y explotación, sostuvo, esa conexión convierte una habitación sin identificar en una pista verificable. La función no se limita a los alquileres: un video reciente muestra al sistema identificando un hotel. Según la propia empresa, también identifica vehículos y verifica la autenticidad de las imágenes.
Cuando la herramienta nació, miraba marcadores geográficos exteriores como la arquitectura o el suelo. Ahora extiende esa misma idea hacia el interior de los edificios.
En una demostración bastó una foto de una lavadora y una secadora. El mapa apuntó a un aviso de Airbnb en Charlotte, Carolina del Norte. Otra foto de un baño llevó a una casa de playa de Vrbo en Montecito, California.
Esa capacidad no estaba en los planes. Heinen contó que probó con una foto de un baño y el sistema marcó San Francisco. Luego cargó capturas de Zillow y acertó la ciudad en nueve de cada diez casos. El modelo aprendió ese salto sin que el equipo se lo pidiera.
La búsqueda no siempre mira el mundo entero. En otro video, la interfaz dice «IA de propiedades específica de cada ciudad para determinar una dirección». Los correos revisados por 404 Media muestran que Miami-Dade usa un modelo entrenado para su condado. Heinen dijo que este año invierten fuerte en interiores de hoteles, alquileres, casas y departamentos.
404 Media aclara que no está claro si los videos de promoción reflejan la velocidad y el alcance reales del sistema.
Las plataformas responden y el uso policial sigue exploratorio
Airbnb respondió que excluye los metadatos de ubicación de las fotos. Los anfitriones pueden mostrar solo una ubicación aproximada, y la dirección llega recién con la reserva confirmada. La empresa niega vínculo con Graylark y revisa el caso.
Zillow sostuvo que el raspado de datos viola sus términos y que acciona por la vía legal cuando corresponde. Vrbo no respondió a las consultas. Ninguna de las tres plataformas confirmó tener un acuerdo con Graylark.
Un vocero de Miami-Dade dijo que la herramienta tuvo un uso limitado y exploratorio. No produjo avances ni arrestos significativos, y ningún caso dependió de forma principal de lo que generó.
Graylark asegura haber entrenado el modelo con millones de imágenes. En 2025 la herramienta estaba abierta a cualquiera y algunos usuarios de su foro pidieron ayuda para acosar a mujeres. Al día siguiente del primer reporte, la empresa restringió el acceso a agencias y clientes corporativos.
El origen de la foto no cambia el resultado: sirve una toma de redes sociales o cualquier imagen que tenga un agente. Detrás de la herramienta aparece un nombre del propio sector. Alexandr Wang, hoy jefe de IA en Meta, figuró como inversor ángel de Graylark según una publicación de Heinen. Wang no respondió a las consultas.
Otras fuentes consultadas: TechSpot, 12/10 · Glitchwire, 13/10.
