De Amerikaanse Immigration and Customs Enforcement (ICE) maakt actief gebruik van door Palantir ontwikkelde hulpmiddelen voor kunstmatige intelligentie (AI) om tips die via het openbare onlineformulier zijn ingediend, te analyseren en samen te vatten. Uit een onlangs vrijgegeven inventarisatie van het Department of Homeland Security (DHS) blijkt dat het agentschap deze ‘AI Enhanced ICE Tip Processing’-service in mei 2025 begon te gebruiken. Het systeem is ontworpen om onderzoeken te versnellen door dringende gevallen snel te identificeren en niet-Engelse inzendingen te vertalen.
De AI genereert ‘BLUF’-samenvattingen – militair jargon voor ‘bottom line up front’ – waardoor onderzoekers beknopte overzichten krijgen van binnenkomende tips. DHS stelt dat de tool de handmatige inspanning vermindert die nodig is om inzendingen te categoriseren, waardoor de ICE-operaties worden gestroomlijnd. De gebruikte modellen zijn commercieel verkrijgbare grote taalmodellen (LLM’s) die zijn getraind op openbare datasets, zonder aanvullende bureauspecifieke training. Dit betekent dat de AI puur op bestaande informatie werkt, zonder maatwerk op basis van ICE-data.
Palantir’s langdurige rol bij ICE
Palantir is sinds 2011 een grote ICE-contractant en levert analytische hulpmiddelen voor handhaving. Deze nieuwe AI-integratie markeert het eerste publiekelijk bekende voorbeeld waarin Palantir tipline-inzendingen voor het bureau verwerkt. Het werk werd vermeld in een betaling van $ 1,96 miljoen in september 2025 om het Investigative Case Management System (ICM), een versie van Palantirs Gotham-platform, aan te passen met een ‘Tipline and Investigative Leads Suite’. De tool kan een update zijn van de bestaande FALCON Tipline, die sinds ongeveer 2012 in gebruik is.
De FALCON Tipline verwerkt tips van het publiek of wetshandhavers met betrekking tot ‘vermoedelijke illegale activiteiten’. HSI-agenten doorzoeken vervolgens verschillende databases voordat ze onderzoeksrapporten schrijven en zaken doorverwijzen naar relevante DHS-kantoren. Het blijft onduidelijk hoeveel van dit proces nu door AI wordt ondersteund, maar de implementatie van de tool suggereert een aanzienlijke verschuiving naar geautomatiseerde analyse.
Interne zorgen en uitbreiding van AI-tools
Recente interne discussies bij Palantir, naar aanleiding van een dodelijke schietpartij waarbij federale agenten betrokken waren, laten zien dat werknemers onder druk staan om de rol van het bedrijf bij de ICE-handhaving aan te pakken. Het leiderschap reageerde door de interne wiki van Palantir bij te werken en het werk te verdedigen als een verbetering van “ICE’s operationele effectiviteit.” De wiki belicht drie belangrijke gebieden: “Priorisering en doelgerichtheid van handhavingsoperaties”, “Tracking van zelfdeportaties” en “Immigration Lifestyle Operations.”
Naast de AI voor het verwerken van fooien vermeldt de DHS-inventaris ook “Enhanced Leads Identification & Targeting for Enforcement (ELITE).” Deze tool maakt kaarten die potentiële deportatiedoelen identificeren met behulp van gegevens van het Department of Health and Human Services (HHS). Hoewel het DHS beweert dat ELITE-outputs beperkt zijn tot het adresseren van gegevens en geen directe invloed hebben op beslissingen, maakt het systeem duidelijk meer gerichte handhavingsoperaties mogelijk.
Publieke betrokkenheid en betere handhaving
ICE en het Witte Huis hebben de deelname van het publiek aan het indienen van fooien actief aangemoedigd, waarbij ICE-posts op sociale media er bij burgers op aandringen “uw gemeenschap veiliger te maken” door verdachte activiteiten te melden. Deze uitbreiding van door AI ondersteunde handhaving roept vragen op over privacy, vooringenomenheid en de mogelijkheid van overschrijding van de immigratiehandhaving. De groeiende afhankelijkheid van geautomatiseerde hulpmiddelen duidt op een toenemende trend naar datagestuurd politiewerk op immigratiegebied, met weinig publiek toezicht.
De implementatie van deze AI-instrumenten zal waarschijnlijk de handhavingscapaciteiten van ICE intensiveren en onderzoeken versnellen, maar het vergroot ook de ethische zorgen over algoritmische vooringenomenheid en de mogelijkheid van verkeerde identificatie of onrechtmatige targeting.
