La policía de EE. UU. ya para coches porque sus cámaras con IA ven «sospechoso» el trayecto, y el modelo puede llegar a cualquier país

Cómo funciona un lector de matrículas

Un lector automático de matrículas (ALPR en Estados Unidos, ANPR en Europa) es una cámara, casi siempre con luz infrarroja para funcionar de noche, que hace una foto a cada coche que pasa y convierte la matrícula en texto. Cada lectura queda guardada con la hora, el lugar y, según el modelo, la marca, el color y el tipo de vehículo.

El uso clásico es sencillo: el sistema compara cada matrícula con una lista de coches buscados (robados, vinculados a un delito, de una persona desaparecida) y avisa si hay coincidencia. Los coches que no están en la lista se registran y, en principio, nadie los mira.

El salto viene cuando esas cámaras se conectan en red y las lecturas se guardan durante semanas o meses. Entonces cualquier agente con acceso puede:

• Ver el historial de un coche: por qué cámaras ha pasado y cuándo. Es lo que hizo el agente del caso de Knowles.
• Buscar sin matrícula: por descripción del vehículo («SUV rojo con baca») en una zona y un horario.
• Pedir patrones: coches que han pasado por varios estados, que hacen ida y vuelta en un día o que circulan siempre junto a otro.

Ese tercer uso es el que ha cambiado las cosas. Ya no se parte de un delito para buscar un coche: se parte de los datos de todos los coches para que el sistema proponga sospechosos.

Los lectores no siempre aciertan. En Reino Unido, el antiguo comisionado de cámaras de vigilancia advirtió en 2023 de que, incluso con un 97 % de acierto, su red nacional producía hasta 2,4 millones de lecturas erróneas al día. En Estados Unidos, una mujer de Florida pasó 13 días en la cárcel después de que una cámara de Flock detectara su coche cerca de un accidente mortal, porque la policía buscaba un vehículo parecido. Lo contó ella misma en una audiencia del Senado en septiembre de 2026.

De buscar un coche a buscar patrones

Lo que anuncia Flock

Flock Safety, una empresa de Atlanta, vende cámaras lectoras de matrículas a policías, ayuntamientos, comunidades de vecinos, colegios y empresas, y une sus lecturas en lo que llama «la mayor red de LPR del país». En febrero de 2025 presentó un paquete de herramientas de análisis para la policía. Entre ellas, según el texto de la propia empresa que recogió la ACLU:

• Multi-State Insights: avisa a la policía cuando un «vehículo sospechoso» se detecta en varios estados, con la idea de destapar redes de tráfico de personas, drogas o robos organizados.
• Linked Vehicles o Convoy Search: encuentra vehículos que suelen verse juntos.
• Multiple locations search: encuentra vehículos vistos en varios lugares concretos.

Lo que encontró Wired

En agosto de 2026, la revista Wired reconstruyó una herramienta más ambiciosa a partir de más de 450 ficheros que la web de Flock servía a cualquiera desde sus páginas de acceso. Se llama OS Investigate (antes Nightshift) y es un chat con IA para policías:

• Trae 69 peticiones ya escritas que el agente puede usar o editar, y admite cualquier otra.
• 19 de ellas buscan patrones y 14 no necesitan matrícula, nombre ni descripción: basta un lugar, un intervalo de tiempo y un comportamiento. Ejemplos: coches que han visitado tres o más tiendas en tres días, varios bancos en una semana o varias gasolineras entre medianoche y las cinco de la mañana, o que han hecho viajes de ida y vuelta entre dos ciudades.
• La IA tiene acceso a 45 herramientas: lecturas de matrículas, antecedentes, expedientes, llamadas al 911 y bases de datos comerciales con teléfonos, correos, fechas de nacimiento y familiares. Así, una matrícula se convierte en nombre y domicilio.

Flock explicó a Wired que OS Investigate es un producto distinto de sus lectores, que lo está probando con un grupo pequeño de policías y que puede cambiar mucho antes de venderse a gran escala. No desmintió las capacidades descritas.

Lo que dice la empresa

En su página de confianza, Flock asegura que sus cámaras no usan reconocimiento facial, que su tecnología «no puede reconocer, identificar ni seguir a personas», que cada búsqueda queda registrada y ligada a un usuario, y que cada agencia decide si comparte sus datos con otras. Su lema: está hecha «para casos, no para vigilar a la gente».

La ACLU sostiene lo contrario: que estas funciones pasan de investigar a partir de una sospecha a generar la sospecha, y que nadie fuera de la empresa sabe con qué lógica deciden los algoritmos qué es sospechoso, con qué datos se entrenaron ni cuántos errores cometen.

Los casos: quién fue parado y por qué

Todos estos casos siguen el mismo esquema: los datos de las cámaras señalan un coche, y el agente lo para con una excusa de tráfico (cambiar de carril sin intermitente, ir pegado a la línea). En Estados Unidos se llaman paradas con pretexto, y algunos policías las llaman «paradas susurradas» o «paradas de inteligencia».

Alek Schott: ida y vuelta en un día

Es el caso mejor documentado, porque acabó en un juicio. Schott, vendedor de suministros para pozos de petróleo de Houston, volvía de un viaje de trabajo en marzo de 2022 cuando un ayudante del sheriff del condado de Bexar lo paró por «salirse del carril». La cámara de su propio coche demuestra que no se salió, y el agente acabó reconociendo que la excusa era falsa.

El motivo real, según su declaración en el juicio: había recibido un aviso por un grupo de WhatsApp de agentes. Lo mandaba una persona apodada «Kiki», vinculada a un centro federal de inteligencia en Laredo con acceso casi en tiempo real a datos de lectores de matrículas. Lo sospechoso era que Schott había ido de Houston a Carrizo Springs, había dormido allí y había vuelto al día siguiente. Lo retuvieron 76 minutos, registraron su camioneta con un perro y no encontraron nada.

A finales de septiembre de 2026, un jurado federal le dio la razón y le concedió los 76 dólares (unos 65 euros) que pidió, uno por minuto, como compensación simbólica. Su abogado, del Institute for Justice, lo resumió así: «Una cámara con IA marcó la matrícula de Alek. Un agente anónimo decidió que su viaje completamente normal era sospechoso. Y un ayudante del sheriff salió a buscar una infracción que nunca ocurrió». El bufete dice que el mismo condado aplicó esa rutina a miles de conductores.

Un estado vecino entero, tratado como sospechoso

En abril de 2025, la policía de Wisconsin usó la red de Flock para comprobar que un hombre «viaja a Michigan con frecuencia», que describió en la denuncia como «un estado de origen conocido de marihuana, ya que allí es legal». Lo siguieron por las cámaras a lo largo del día, lo pararon a la vuelta y registraron su coche.

Este caso suele contarse a medias. Según los documentos judiciales que revisó 404 Media, el hombre ya estaba buscado por saltarse la libertad bajo fianza en un caso de violencia doméstica, así que no lo pararon solo por sus viajes. Lo que sí se usó, en el apartado de «causa probable» de la denuncia, fue el historial de viajes para justificar el registro en busca de marihuana. La acusación por la fianza se archivó y solo fue condenado por posesión de marihuana.

Oklahoma: 41 kilos de droga y pruebas anuladas

En mayo de 2026, un ayudante del sheriff del condado de Tulsa vio pasar un SUV con matrícula de California y lo siguió solo por eso. Consultó la base de datos de Flock, encontró más de 50 detecciones del coche por todo el país durante un mes y lo paró por cambiar de carril sin intermitente. En el registro aparecieron unos 41 kilos (91 libras) de metanfetamina.

El 1 de octubre de 2026, la jueza federal Sara Hill, del distrito norte de Oklahoma, anuló esa búsqueda y todas las pruebas que salieron de ella. Consideró que consultar el historial de ubicaciones sin orden judicial ni causa probable violaba la Cuarta Enmienda, que protege contra registros arbitrarios, y llamó al sistema «un tipo de vigilancia masiva indiscriminada». La decisión rompe con otras sentencias que trataban estas cámaras como algo parecido a un agente mirando la carretera, pero es de un tribunal de primera instancia: no obliga a otros jueces.

La Patrulla Fronteriza, a escala nacional

En noviembre de 2025, la agencia Associated Press informó, según recoge la ACLU, de que la Patrulla Fronteriza vigila a conductores de todo el país en busca de trayectos «sospechosos» y pide a policías locales que los paren. Uno de ellos, conductor de una pequeña empresa de mudanzas que venía de Carolina del Sur, fue parado a unos 160 kilómetros de la frontera con México. No llevaba nada ilegal, pero lo detuvieron por sospecha de blanqueo porque llevaba miles de dólares de su propio dinero en efectivo, que le quitaron.

Además: abusos de los propios agentes

El problema no es solo el algoritmo. Un análisis de The Washington Post citado por Wired encontró 50 agentes acusados de usar estas cámaras para acosar o seguir a alguien, 26 de ellos para vigilar a esposas, novias o exparejas. Y 404 Media publicó que un agente de Texas buscó en más de 83.000 cámaras de todo el país a una mujer que había abortado por su cuenta.

Cifras, datos y límites en EE. UU.

El tamaño de la red

• Cámaras: unas 120.000 de Flock, según la propia empresa en una carta al senador Josh Hawley en septiembre de 2026. Hay más fabricantes, como Axon o Motorola, así que el total en el país es mayor.
• Lecturas: unos 20.000 millones de matrículas al mes, también según Flock.
• Alcance: más de 6.000 comunidades, según Wired; Flock habla de 49 estados en su web.
• Usuarios: unos 140.000 activos al mes, según Wired.

Cuánto se guardan los datos

Flock ha bajado el plazo de conservación por defecto de 30 a 7 días para los clientes nuevos. Los clientes antiguos tienen que pedir el cambio. Según la empresa, un 3 % de sus clientes policiales guarda los datos más de 30 días, y el máximo que permite es un año. Para alargarlo, ahora exige la aprobación de un órgano o cargo electo.

Con quién se comparten

Cada agencia decide si comparte sus lecturas con las demás. Esa es la clave del sistema: un agente de Oklahoma pudo ver por dónde había pasado un coche en otros estados porque otras agencias compartían sus datos. Y no siempre se respetan las normas: según Wired, los reguladores de Illinois concluyeron en agosto de 2025 que Flock incumplió la ley del estado con un programa piloto que daba acceso a cámaras de Illinois a la agencia de aduanas y fronteras (CBP). Ese programa está suspendido.

Quién puede buscar y con qué excusa

En general, la policía estadounidense no necesita orden judicial para consultar estas bases de datos. Hasta hace poco, Flock solo pedía escribir un motivo en un campo de texto libre. La Electronic Frontier Foundation (EFF) revisó más de 12 millones de búsquedas de diez meses y encontró que en un 20 % el motivo era solo una palabra vaga como «investigación» o «sospechoso», y que más de 50 agencias hicieron cientos de búsquedas con motivos que mencionaban protestas.

Tras la investigación abierta por Hawley, Flock ha anunciado cambios:

• Un menú de categorías de delito estándar en lugar del texto libre.
• Número de caso obligatorio antes de buscar, desde finales de 2026, salvo emergencias.
• Un sistema que vigila búsquedas anómalas, disponible desde abril de 2026, y bloqueo automático de usuarios sospechosos.

Flock admite que no lleva un recuento único de abusos confirmados: dice que es cada cliente quien decide si una búsqueda estaba justificada y si hay sanción.

La respuesta política

• Orden judicial: el congresista republicano Greg Steube presentó en septiembre de 2026 una ley que exigiría orden judicial para usar estos lectores.
• Prohibición federal: los senadores Bernie Sanders y Jeff Merkley y la congresista Alexandria Ocasio-Cortez han presentado la Ban Flock Act, que prohibiría a las agencias federales usar lectores de matrículas y cortaría su financiación federal.
• Ayuntamientos: varias localidades han intentado retirar las cámaras de Flock, con resultados desiguales.

Ninguna de estas leyes está aprobada.

¿Y en España? Lectores que ya existen

En España no hay nada parecido a una red privada nacional como la de Flock, ni hemos encontrado ningún sistema policial que analice patrones de viaje con IA. Pero los lectores de matrículas están por todas partes y la red crece.

Guardia Civil: puertos, aeropuertos, fronteras y eventos

La Guardia Civil publica sus registros de tratamiento de datos, y en ellos aparecen varios sistemas de lectura de matrículas:

• SIAM: lectores en puertos, aeropuertos, fronteras y recintos aduaneros. Además de la matrícula, marca, modelo y color, el registro incluye nombre, DNI, permiso de conducir y fecha de nacimiento del titular. Los datos se pueden ceder a otros cuerpos policiales, incluidos los de otros países de la UE, y se conservan un mes.
• Eventos: lectores temporales en los accesos a grandes eventos, como uno de la Comandancia de Albacete, también con conservación de un mes.

En ambos casos, la Guardia Civil declara por escrito que «no existen decisiones automatizadas o elaboración de perfiles».

Mossos d’Esquadra: la red LECTIO

El sistema de los Mossos nació para dar cobertura a los municipios sin policía local. Según el cuerpo, a finales de 2025 había 59 de esos ayuntamientos conectados, con previsión de llegar a 70 municipios y unas 220 cámaras, y para 2026 estaba prevista la entrada de ayuntamientos con policía propia, empezando por Gavà. En carreteras había 48 lectores a finales de 2025, 16 de ellos en vías rápidas (C-31, C-33 y AP-7) y 8 en la AP-7 a la altura de Porta de Barcelona y el peaje de La Roca, y para 2026 se preveían 32 más. El proyecto está cofinanciado por el Fondo de Seguridad Interior de la UE.

LECTIO sirve para dos cosas: comprobar por qué lectores pasó un coche implicado en un delito y activar alertas sobre una lista de vehículos sospechosos para saber por dónde se mueven. Durante 2025 los Mossos hicieron 161.000 consultas. Es decir, se parte de un coche ya señalado, no de buscar patrones entre todos los conductores.

Comunidad de Madrid: 1.123 cámaras en pueblos pequeños

En octubre de 2026, la Comunidad de Madrid anunció que instalará 1.123 cámaras con lector de matrículas en 564 puntos de los 142 municipios de menos de 20.000 habitantes, con 17 millones de euros en cinco años y despliegue desde el segundo semestre de 2027. Donde hay policía local, la gestionará ella; donde no, los datos irán al centro de coordinación de Madrid 112. En una segunda fase, y con autorización del Ministerio del Interior, podrá usarse para videovigilancia de Guardia Civil y Policía Nacional. Las reglas de acceso a los datos todavía no se han publicado.

Zonas de bajas emisiones

La Ley 7/2021 de cambio climático obliga a los municipios de más de 50.000 habitantes a tener una zona de bajas emisiones (ZBE), y la forma habitual de controlarlas es con cámaras que leen la matrícula y consultan la etiqueta ambiental del coche. València, por ejemplo, activó 278 cámaras el 1 de diciembre de 2025, de momento sin multar. El ayuntamiento dice que sirven para identificar la etiqueta, el tipo de vehículo y su lugar de procedencia, y para hacer estudios estadísticos sobre patrones de movilidad.

Tráfico y aparcamientos

Los radares de tramo de la DGT funcionan leyendo la matrícula en dos puntos y calculando la velocidad media. Y muchos aparcamientos públicos y privados abren la barrera leyendo la matrícula. Son usos distintos al policial, con su propia base legal y sus propios plazos.

Qué permite y prohíbe la ley de IA

El Reglamento europeo de Inteligencia Artificial (Reglamento UE 2024/1689) no prohíbe los lectores de matrículas. Lo que regula es lo que se hace con la IA encima de ellos, y ahí hay tres piezas que importan.

Prohibido: predecir delitos solo por el perfil

El artículo 5.1.d prohíbe, desde el 2 de febrero de 2025, usar sistemas de IA para evaluar o predecir el riesgo de que una persona cometa un delito basándose únicamente en la elaboración de su perfil o en sus rasgos de personalidad. La excepción: sí se permite la IA que apoya la valoración de un humano cuando esa valoración ya se basa en hechos objetivos y verificables directamente relacionados con una actividad delictiva.

El considerando 42, que explica el porqué, es muy claro: nadie debe ser juzgado por comportamientos que predice una IA a partir de su perfil, por ejemplo por su lugar de residencia o el tipo de vehículo, sin una valoración humana y sin una sospecha razonable basada en hechos comprobables.

Pero el mismo considerando marca un límite. La prohibición no alcanza a los análisis de riesgo que no perfilan a personas, y pone como ejemplo las herramientas de aduanas que predicen dónde puede haber droga o mercancía ilegal «basándose en las rutas de tráfico conocidas».

¿Dónde cae entonces una alerta del tipo «este coche ha cruzado tres estados en dos días»? Depende de cómo se use. Si el sistema señala a una persona como probable delincuente solo por su forma de moverse, y la policía actúa sin más, se parece mucho a lo que el artículo 5 prohíbe. Si sirve para que un investigador contraste un dato con otros hechos de un caso concreto, entra en la excepción y pasa a ser un uso de alto riesgo. No hemos encontrado ninguna sentencia europea que haya resuelto todavía un caso así.

Alto riesgo: permitido, pero con obligaciones

El anexo III, punto 6 clasifica como de alto riesgo, entre otros, los sistemas de IA policiales que:

• Evalúan el riesgo de que una persona cometa o repita un delito sin basarse solo en su perfil.
• Elaboran perfiles de personas durante la detección, investigación o enjuiciamiento de delitos.

Eso no los prohíbe, pero obliga a gestionar riesgos, garantizar la calidad de los datos, mantener registros, asegurar la supervisión humana y, en el caso de las administraciones que los usan, evaluar su impacto en los derechos fundamentales. Estas obligaciones iban a aplicarse el 2 de agosto de 2026, pero el Reglamento ómnibus de IA (UE 2026/1744) las ha aplazado al 2 de diciembre de 2027. Las prohibiciones del artículo 5 no se han movido.

Biometría: las matrículas no cuentan

El artículo 5.1.h prohíbe a la policía la identificación biométrica remota en tiempo real en espacios públicos, como el reconocimiento facial en la calle, salvo tres excepciones: buscar víctimas concretas de secuestro o trata y personas desaparecidas, prevenir una amenaza inminente o un atentado, y localizar a sospechosos de delitos graves. Incluso entonces, necesita autorización previa.

Esa prohibición no afecta a los lectores de matrículas: el Reglamento define los datos biométricos como características físicas, fisiológicas o de conducta de una persona, y una matrícula no lo es. Sí afectaría si un sistema añadiera reconocimiento facial del conductor. Flock asegura que sus cámaras no lo hacen. En Europa, la multa francesa a Clearview AI por su base de datos de caras ya mostró que las autoridades de protección de datos actúan contra ese tipo de sistemas.

Tus datos: RGPD y la ley policial

En España, una matrícula se trata como dato personal porque identifica al titular del coche. La Guardia Civil, en sus propios registros, considera «interesados» a los titulares de todos los vehículos cuyas matrículas captan sus lectores. Qué ley se aplica depende de quién lee la matrícula y para qué.

Si es la policía: Ley Orgánica 7/2021

Cuando la policía trata datos para prevenir, investigar o perseguir delitos no se aplica el RGPD, sino la Ley Orgánica 7/2021, que traslada a España la directiva europea de datos policiales (UE 2016/680). Lo más relevante para este tema:

• Artículo 14: prohíbe las decisiones basadas únicamente en un tratamiento automatizado, incluida la elaboración de perfiles, que tengan efectos jurídicos negativos o afecten de forma significativa a una persona, salvo que lo autorice una ley que garantice, entre otras cosas, la intervención humana. También prohíbe los perfiles que discriminen por datos sensibles como el origen étnico.
• Artículo 16: antes de instalar cámaras fijas en la vía pública, la policía tiene que valorar si son idóneas y proporcionadas y hacer un análisis de riesgos o una evaluación de impacto.
• Artículo 18: las grabaciones de las cámaras policiales se destruyen en un máximo de tres meses, salvo que estén ligadas a una infracción o una investigación en curso.
• Artículos 22 a 25: tienes derecho de acceso, aunque la policía puede limitarlo para no perjudicar una investigación. Si lo limita, debe decírtelo por escrito en un mes, y entonces puedes ejercer tus derechos a través de la AEPD, que revisará el caso.

Una parada como la de Alek Schott, en la que un aviso automático lleva a un agente a parar a alguien sin más motivo, podría chocar en España con el artículo 14 si la decisión se apoyara solo en el sistema, y con el artículo 5 del Reglamento de IA si el aviso naciera de un perfil.

Si es un ayuntamiento o una empresa: RGPD y LOPDGDD

Las cámaras de una ZBE, de un aparcamiento o de una urbanización se rigen por el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y la LOPDGDD. Eso implica:

• Aviso visible: un cartel que identifique al responsable y explique cómo ejercer tus derechos (artículo 22 de la LOPDGDD).
• Un mes de conservación para las cámaras de seguridad, salvo que haya que guardar las imágenes para acreditar un delito.
• Finalidad limitada: los datos recogidos para controlar una ZBE no pueden usarse para otra cosa sin base legal.
• Derecho de acceso, oposición y supresión, y derecho a una explicación si hay decisiones automatizadas, según el RGPD.

Lo que no hemos podido confirmar

No hemos encontrado un informe específico de la Agencia Española de Protección de Datos sobre redes policiales de lectores de matrículas ni sobre análisis de trayectos con IA. Tampoco se han publicado todavía las normas de acceso a los datos del plan de la Comunidad de Madrid.

Europa ya ha frenado usos parecidos

Alemania: leer una matrícula ya es una injerencia

En una resolución de diciembre de 2018, publicada en febrero de 2019, el Tribunal Constitucional alemán declaró parcialmente inconstitucionales los controles automáticos de matrículas de Baviera, Baden-Wurtemberg y Hesse, y obligó a corregir las leyes antes de que acabara 2019. Su punto de partida cambió el debate: que una cámara capte tu matrícula y la compare con una lista ya afecta a tus derechos fundamentales, aunque no salte ninguna alarma. Hasta entonces, el mismo tribunal había dicho en 2008 que las lecturas sin coincidencia que se borran al momento no lo eran.

En febrero de 2023 fue más allá con el análisis de datos. Tumbó las leyes de Hesse y Hamburgo que permitían a la policía cruzar bases de datos de forma automatizada para prevenir delitos. Hesse lo hacía miles de veces al año con la plataforma hessenDATA, desarrollada por la empresa estadounidense Palantir. El tribunal consideró que la ley no fijaba umbrales suficientes, como un peligro identificable, y recordó que la información nueva que genera el análisis automático también afecta a los derechos de todas las personas cuyos datos se usan.

Reino Unido: la red más grande de Europa

El Reino Unido, ya fuera de la UE y de su ley de IA, tiene una red nacional de lectores desde hace años. En 2023, el comisionado de biometría y cámaras de vigilancia advirtió de que cubría unos 15.400 carriles y registraba entre 75 y 80 millones de lecturas al día, y que era la mayor base de datos no militar del país sin un marco legal propio. Las lecturas se guardan 12 meses en un centro nacional; la mayoría de los agentes solo puede consultarlas durante 90 días y, a partir de ahí, solo para investigaciones graves o terrorismo.

La UE quiere compartir más datos de matrículas

El proyecto LECTIO de los Mossos está financiado en parte con fondos europeos de seguridad interior, y su objetivo declarado es compartir información de matrículas de vehículos de interés policial con otras policías del espacio Schengen. La Guardia Civil también prevé ceder los datos de sus lectores de fronteras y puertos a cuerpos policiales de la UE. La tendencia en Europa es conectar más redes, no menos, y por eso la línea que marca la ley es la que decide si lo que pasa en Estados Unidos llega o no.

Qué puedes hacer y tus derechos

Pedir tus datos: a quién y cómo

El derecho de acceso no se pide a la AEPD, sino al responsable que tiene tus datos: el ayuntamiento de la ZBE, la empresa del aparcamiento o el cuerpo policial. La AEPD entra después, si no te responden o te lo deniegan.

1. Identifica al responsable. En las cámaras de ZBE y de seguridad, el cartel informativo tiene que decir quién es y cómo contactar. En la Guardia Civil, cada registro de tratamiento indica el responsable y su delegado de protección de datos (dggc-dpd@guardiacivil.org), además de la sede electrónica.
2. Envía la solicitud de acceso. Indica tu nombre, una copia de tu DNI, la matrícula, los lugares y las fechas aproximadas, y pide: si tratan tus datos, una copia, para qué los usan, a quién se los ceden, cuánto tiempo los guardan y si hay decisiones automatizadas o perfiles, con información sobre la lógica que siguen.
3. Plazo: el responsable tiene un mes para contestar, ampliable dos más en casos complejos. Es gratis.
4. Si no responden o se niegan: presenta una reclamación ante la AEPD en su sede electrónica. Si es la policía y limita tu acceso para no perjudicar una investigación, puedes ejercer el derecho a través de la AEPD, que te informará de que ha hecho las comprobaciones o la revisión necesarias y de que puedes recurrir ante los tribunales.

Otros derechos útiles

• Supresión y oposición: con el RGPD puedes pedir que borren tus datos u oponerte a su uso cuando no haya una obligación legal que lo impida. Frente a la policía, la ley permite limitarlo más.
• Rectificación: si un lector ha registrado mal tu matrícula, puedes pedir que se corrija.
• Multa errónea de ZBE: eso no se reclama a la AEPD, sino con alegaciones o recurso contra la sanción ante el ayuntamiento.