La idea de que un router WiFi pueda identificar a una persona sin cámaras, sin micrófonos y sin necesidad de que lleve el móvil encima parecía hace poco más propia de un laboratorio experimental que de un entorno doméstico. Sin embargo, un grupo de investigadores alemanes ha demostrado que los routers actuales pueden utilizarse para reconocer individuos con una precisión cercana al 99,5%. Lo más llamativo no es únicamente el porcentaje de acierto, sino que el sistema funciona con hardware comercial y aprovechando señales que los dispositivos WiFi ya emiten de forma habitual.

La investigación, desarrollada por el Karlsruhe Institute of Technology (KIT), vuelve a poner sobre la mesa un debate que lleva años creciendo alrededor del llamado “WiFi sensing”. Hasta ahora esta tecnología se asociaba principalmente con detección de movimiento, automatización del hogar o sistemas de seguridad. El nuevo trabajo va bastante más allá y plantea un escenario en el que la propia red inalámbrica de una vivienda puede convertirse en una herramienta de identificación biométrica pasiva.

El WiFi ya no solo transmite datos

Durante años, los routers inalámbricos han evolucionado pensando principalmente en velocidad y cobertura. Los estándares WiFi 5, WiFi 6 y WiFi 7 introdujeron mejoras como MU-MIMO, OFDMA o beamforming para optimizar el rendimiento de la red. Precisamente una de esas funciones, el beamforming, es la pieza clave del nuevo sistema desarrollado por los investigadores.

El beamforming permite que el router dirija la señal hacia un dispositivo concreto en lugar de emitirla uniformemente en todas direcciones. Para hacerlo, los dispositivos conectados envían constantemente información de retorno sobre cómo reciben la señal inalámbrica. Esa retroalimentación recibe el nombre de Beamforming Feedback Information o BFI.

El problema es que gran parte de esos datos se transmiten sin cifrar en la capa MAC del protocolo WiFi. Según Tom’s Hardware cualquier adaptador WiFi configurado en modo monitor puede capturar esa información sin necesidad de conectarse a la red.

Ahí entra en juego la inteligencia artificial. El sistema analiza cómo el cuerpo humano altera las señales de radio al desplazarse por una habitación. Cada persona modifica ligeramente la propagación de la señal debido a factores como altura, anchura corporal, forma de caminar o movimiento de brazos y piernas. El algoritmo aprende esos patrones y termina generando una especie de “huella inalámbrica”.

BFId y el salto respecto a sistemas anteriores

El proyecto presentado por el KIT recibe el nombre de BFId. Aunque no es la primera tecnología capaz de detectar personas mediante WiFi, sí supone un salto importante respecto a investigaciones anteriores.

Hasta ahora muchos sistemas similares dependían del uso de CSI o Channel State Information. El CSI permite medir cómo se degrada una señal inalámbrica entre transmisor y receptor, pero obtener esos datos requiere hardware muy específico o firmware modificado. Durante años buena parte de la investigación académica dependió de tarjetas Intel 5300 lanzadas en 2008.

El nuevo enfoque basado en BFI elimina esa limitación. El sistema funciona con routers comerciales compatibles con WiFi 5 (802.11ac) o superiores. Eso amplía enormemente el número de dispositivos potencialmente compatibles.

Los investigadores probaron BFId con 197 participantes distintos, una muestra muy superior a la de otros estudios similares. El algoritmo alcanzó una precisión del 99,5% en identificación de individuos. En comparación, sistemas CSI equivalentes rondaban el 82,4% en las mismas pruebas.

Desde un punto de vista técnico, uno de los aspectos más interesantes es que cada paquete BFI puede contener alrededor de 740 características útiles para el modelo de aprendizaje automático, frente a unas 212 variables típicas del CSI convencional. Ese aumento de resolución espacial mejora significativamente la capacidad de distinguir individuos.

El router como sensor ambiental

Lo que realmente cambia con este tipo de investigaciones es la percepción del router doméstico. Tradicionalmente se veía como un simple punto de acceso de red, pero el WiFi sensing lo convierte en un sensor ambiental de bajo coste.

Ya existen productos comerciales que usan funciones similares para detectar movimiento dentro de una vivienda. Algunos operadores estadounidenses han experimentado con sistemas capaces de activar alarmas, controlar iluminación o monitorizar presencia sin necesidad de cámaras.

El principio físico detrás de todo esto es relativamente sencillo. Las señales WiFi operan normalmente en bandas de 2,4 GHz, 5 GHz y ahora también 6 GHz. Cuando una persona atraviesa el espacio cubierto por esas ondas electromagnéticas, produce reflexiones, absorciones y variaciones Doppler que alteran el patrón de propagación.

Mediante técnicas de procesamiento digital de señal y redes neuronales profundas, esas alteraciones pueden transformarse en información interpretable. En algunos estudios recientes incluso se ha logrado reconstruir la postura corporal aproximada de una persona usando únicamente routers baratos.

Una investigación de Carnegie Mellon publicada hace unos años mostró sistemas capaces de generar representaciones tipo “esqueleto” humano usando routers TP-Link convencionales y análisis CSI.

El papel de la inteligencia artificial

Sin IA moderna, probablemente esta tecnología seguiría siendo anecdótica. El enorme volumen de datos generado por los routers hace imposible analizar manualmente las variaciones de señal.

Los modelos actuales utilizan arquitecturas basadas en deep learning y transformers similares a las empleadas en reconocimiento de voz o visión artificial. En algunos casos se entrenan con millones de muestras de señal para detectar patrones extremadamente pequeños.

En el caso de BFId, el sistema puede identificar individuos incluso aunque cambien ligeramente su ropa o la orientación de movimiento dentro de la habitación. Según los investigadores, el algoritmo sigue funcionando correctamente independientemente del ángulo de observación.

Otro detalle importante es la velocidad de identificación. Tras completar el entrenamiento inicial, el reconocimiento puede realizarse en cuestión de segundos. Eso abre la puerta a aplicaciones en tiempo real.

Desde el punto de vista de ingeniería de red, la técnica también aprovecha una ventaja clave: el beamforming genera múltiples perspectivas simultáneas del entorno. Cada dispositivo conectado actúa como un punto adicional de medición, creando una especie de malla sensorial inalámbrica distribuida.

Privacidad y vigilancia silenciosa

Aquí es donde aparece la parte más delicada del asunto. Un sistema capaz de identificar personas usando señales WiFi sin necesidad de cámaras ni dispositivos personales tiene implicaciones evidentes para la privacidad.

La principal preocupación es que el usuario puede no ser consciente de que está siendo monitorizado. No hace falta instalar cámaras visibles ni sensores específicos. Basta con aprovechar la infraestructura inalámbrica ya existente.

Los propios investigadores del KIT advirtieron sobre posibles usos abusivos en vigilancia masiva o seguimiento de ciudadanos. En países con fuertes sistemas de control estatal, una tecnología así podría utilizarse para rastrear movimientos de personas dentro de edificios sin necesidad de reconocimiento facial tradicional.

Además, la situación se complica porque la próxima especificación IEEE 802.11bf ya incorpora oficialmente funciones de WiFi sensing como parte del estándar. Eso significa que futuras generaciones de routers podrían incluir capacidades avanzadas de detección ambiental de forma nativa.

Algunos expertos comparan este escenario con la evolución de los smartphones. Muchas funciones que inicialmente parecían experimentales terminaron integrándose de manera transparente en dispositivos cotidianos.

Las limitaciones reales del sistema

Aunque el titular del 99,5% resulta impactante, conviene contextualizarlo. Las pruebas se realizaron en condiciones relativamente controladas. En entornos reales aparecen numerosos factores que degradan la calidad de la señal.

Interferencias electromagnéticas, electrodomésticos, robots aspiradores, ventiladores, paredes gruesas o incluso la humedad ambiental pueden afectar notablemente al rendimiento. En discusiones técnicas surgidas en Reddit, algunos ingenieros de telecomunicaciones explicaban que los falsos positivos aumentan considerablemente fuera de laboratorio.

Además, muchos sistemas actuales necesitan varias antenas MIMO y routers relativamente modernos para obtener buenos resultados. El comportamiento también cambia dependiendo de la geometría de la vivienda.

Aun así, la tendencia tecnológica es clara. Cada nueva generación WiFi aumenta el número de antenas, el ancho de banda y la resolución espacial disponible para análisis. Un canal WiFi 6 de 160 MHz proporciona mucha más información útil que antiguos sistemas de 20 MHz.

Aplicaciones positivas más allá de la vigilancia

No todo el potencial de esta tecnología es negativo. Existen usos bastante razonables y posiblemente útiles en ámbitos domésticos y sanitarios.

Algunos investigadores trabajan en sistemas de detección de caídas para personas mayores usando únicamente routers WiFi. Otros desarrollan monitorización respiratoria pasiva o control de presencia sin cámaras.

En automatización del hogar, el WiFi sensing podría sustituir sensores PIR tradicionales con una precisión mucho mayor. Un router sería capaz de distinguir entre varias personas y adaptar automáticamente iluminación, climatización o dispositivos multimedia.

También hay interés en aplicaciones industriales. Los sistemas de radiofrecuencia pueden utilizarse para detectar presencia humana en zonas peligrosas, monitorizar ocupación de oficinas o mejorar evacuaciones de emergencia.

Desde el punto de vista energético, usar routers existentes reduce costes frente a cámaras, LiDAR o radares especializados. Algunos estudios señalan que un sistema basado en routers comerciales puede costar menos de 100 euros frente a varios miles en sensores profesionales.

Un futuro donde las redes “ven” el entorno

Lo que está ocurriendo con el WiFi recuerda bastante a la evolución de otras tecnologías inalámbricas. Inicialmente se diseñan para comunicación, pero poco a poco terminan utilizándose también como sensores.

Las redes 5G ya experimentan con detección de movimiento y posicionamiento extremadamente preciso. El WiFi sigue una trayectoria similar gracias a la combinación de hardware cada vez más avanzado e inteligencia artificial.

En términos técnicos, los routers modernos incorporan configuraciones 4×4 MIMO, beamforming explícito y modulación 1024-QAM o superior. Todo ello genera una enorme cantidad de información sobre el entorno físico que rodea al dispositivo.

La cuestión ya no parece ser si estas funciones acabarán integrándose comercialmente, sino bajo qué regulación lo harán. Actualmente el cifrado de los datos BFI requeriría cambios profundos en los estándares WiFi y podría romper compatibilidad con dispositivos existentes.

Mientras tanto, investigaciones similares siguen avanzando. Un proyecto italiano llamado WhoFi logró identificar individuos mediante perturbaciones de señal WiFi con una precisión cercana al 95,5%.

Reflexiones finales

Durante mucho tiempo pensamos en el WiFi únicamente como una infraestructura de conectividad. Este tipo de investigaciones demuestra que las redes inalámbricas también pueden actuar como sensores invisibles del entorno físico.

BFId no necesita cámaras, sensores externos ni dispositivos especiales. Aprovecha señales que ya existen y routers presentes en millones de hogares. Eso convierte la tecnología en algo especialmente relevante desde el punto de vista de privacidad.

Todavía existen limitaciones prácticas importantes y buena parte de las pruebas siguen realizándose en condiciones controladas. Sin embargo, el progreso de la inteligencia artificial y la mejora constante del hardware inalámbrico sugieren que el WiFi sensing seguirá creciendo durante los próximos años.

La pregunta más importante probablemente no sea técnica, sino legal y ética. Si un router puede reconocer quién camina por una habitación con una precisión cercana al 100%, será necesario decidir qué límites deben imponerse antes de que estas capacidades pasen del laboratorio a productos comerciales masivos.