- ALISON KILLING
- La carrera global por la IA despeja el recorrido en Bolsa de las tecnológicas
- Los investigadores logran vulnerar OpenAI utilizando modelos de Anthropic
La guerra en Ucrania acelera la revolución militar con drones controlados por IA. Cambia la estrategia militar global hacia la automatización aunque preocupa delegar las decisiones letales en las máquinas.
A primera vista, el Saker Scout se parece a miles de otros drones que patrullan actualmente los cielos de Ucrania y Rusia. Está equipado con una cámara que permite a un piloto manejarlo a distancia y transporta una carga explosiva de cinco kilos, generalmente una granada o una ojiva antitanque.
Sin embargo, bajo su estructura de fibra de carbono se encuentra una placa base no mayor que una tarjeta de crédito que podría representar el siguiente paso en la evolución de la guerra. Su software de aprendizaje automático es capaz de reconocer 47 categorías de equipamiento militar y asignar un porcentaje de éxito a todo lo que detecta.
Antes de lanzarlo, el operador humano selecciona los objetivos prioritarios, establece el umbral de confianza necesario para proceder al ataque y define la "zona de ataque" (kill box): un área geográfica en la que cualquier elemento se considera un objetivo. Una vez dentro de dicha zona, el dron puede buscar, detectar y -si el nivel de confianza es lo suficientemente alto- atacar sin esperar una nueva orden humana.
Existe una limitación crucial: el dron puede distinguir un tanque de un camión, pero no si el objetivo es ucraniano o ruso. Por tanto, el sistema se basa en la premisa de que todo elemento militar situado dentro de la "zona de ataque" pertenece al enemigo.
"Hay que asegurarse de que no haya civiles ni tropas propias. Es un arma muy especial, utilizada únicamente en casos concretos por unidades de élite", señala Rostyslav Olenchyn, de Twist Robotics, la empresa ucraniana que desarrolló el Saker Scout.
La tecnología de IA ha transformado la forma en la que se libra la guerra en Ucrania. Al comienzo del conflicto, detectar un objetivo y lanzar un ataque podía tardar 20 minutos; hoy ese proceso puede llevarse a cabo en menos de dos minutos y a veces en cuestión de segundos.
El conflicto se ha convertido en un banco de pruebas para el uso de sistemas de IA en operaciones de combate; las lecciones aprendidas están moldeando no solo la estrategia de Ucrania y sus aliados occidentales, sino también la de EEUU en su guerra con Irán.
Según Olenchyn, esta aceleración no se debe únicamente a la tecnología, sino también a los costes. Hoy la potencia de cálculo necesaria para ejecutar algoritmos sofisticados de reconocimiento visual puede adquirirse por unos 250 dólares.
Sin embargo, la guerra también pone de manifiesto las limitaciones de la IA. Aunque ha acelerado la toma de decisiones, aún no ha otorgado a ninguna de las partes (Ucrania y Rusia) una ventaja decisiva.
No obstante, a medida que los modelos de IA de vanguardia alcancen un punto en el que evolucionen más rápido de lo que los humanos pueden controlarlos, los líderes militares y políticos tendrán que afrontar las consecuencias de que se superen dichos límites.
La IA y la guerra
La IA en la guerra comprende todo el sistema y el software utilizado en las distintas fases de las operaciones militares: desde la recopilación y el procesamiento de datos hasta la ayuda a los mandos para detectar y priorizar objetivos, así como que los drones sigan operando cuando se bloquean las comunicaciones.
El Saker Scout está equipado con una cámara que permite a un piloto manejarlo a distancia y transporta una carga explosiva.EXPANSIONEl software basado en IA puede procesar "grandes volúmenes de datos a una magnitud y una velocidad inalcanzables para los seres humanos. Más que alterar la fase de combate directo en un conflicto, su función principal es mejorar la información situacional y la inteligencia militar", afirma Anthony King, profesor de estudios bélicos y director del Instituto de Estrategia y Seguridad de la Universidad de Exeter. Esta tecnología ayuda a los mandos a realizar predicciones sobre el desarrollo de la batalla, desde la viabilidad de una campaña hasta el ritmo de consumo de munición.
La ventaja frente a las estimaciones humanas radica en que dichos sistemas disponen de más datos que analizar, como imágenes de drones y satélites, señales electrónicas, informes de inteligencia humana y datos procedentes de sensores desplegados por todo el campo de batalla. Cotejar toda esta información requiere un enorme esfuerzo humano. Sistemas de gestión del campo de batalla, como Delta (Ucrania) y Maven (EEUU), transforman esos flujos de datos en información útil.
Cadena de ataque
Según un alto cargo de inteligencia de EEUU, el sistema Maven ha incrementado el número de objetivos que las fuerzas estadounidenses pueden atacar de menos de 100 al día a 1.000; y esta cifra podría llegar a los 5.000 con la integración de modelos de lenguaje de gran tamaño.
Estos sistemas también permiten a las fuerzas armadas acortar la "cadena de ataque" (kill chain), es decir, el tiempo que transcurre entre la detección de un objetivo y la ejecución del ataque.
Kateryna Bondar, investigadora de IA del Centro de Estudios Estratégicos e Internacionales, señala que la navegación autónoma puede ayudar a un dron a adaptarse al viento y fijar un objetivo a velocidades de hasta 300 kilómetros por hora.
Esto ha triplicado o cuadruplicado la probabilidad de éxito de los ataques asistidos por IA. Es especialmente valioso en la fase final de un ataque, momento en el que las interferencias suelen cortar la conexión entre el piloto y el dron a 100 ó 200 metros del objetivo.
Una vez que el piloto fija el objetivo, el dron puede proseguir hasta él aunque se pierda la señal. Ucrania afirma que desde principios de 2026 los ataques con drones guiados por IA se han multiplicado por diez.
También existe la modalidad de enjambre, en la que las máquinas se reparten las tareas entre sí; por ejemplo, drones y robots terrestres se coordinan para evacuar a un soldado herido o drones se distribuyan sus objetivos. Aunque el despliegue de enjambres autónomos a gran escala sigue siendo mayoritariamente experimental, ya operan pequeños grupos.
Una de las empresas que desarrolla software para enjambres es la suiza Auterion. Su consejero delegado Lorenz Meier señala que las fuerzas militares occidentales tendrán que depender cada vez más de enjambres mayoritariamente autónomos, ya que no han formado suficientes pilotos de drones para igualar las capacidades rusas o ucranianas:
"Para los países de la OTAN, es una cuestión de vida o muerte, ya que no pueden desplegar estas unidades de drones con la rapidez necesaria. Deben optar por un mayor grado de automatización para poder combatir eficazmente".
El ejército ruso ha intensificado el uso de drones con inteligencia artificial durante el último año. En julio uno de ellos atacó una gasolinera sin que un operador humano tomara la decisión de efectuar el ataque.
El aparato se estrelló contra un muro y explotó, causando la muerte de tres personas. En las últimas semanas, Rusia ha estado utilizando drones Shahed equipados con sistemas de IA para atacar buques ucranianos en el Mar Negro. Sin embargo, aunque el nivel técnico cambia con gran rapidez, el ritmo de la campaña está prácticamente paralizado porque nadie logra romper las líneas enemigas.
Asimismo, el conflicto de EEUU con Irán demuestra que, incluso cuando la selección y el ataque de objetivos se realizan con eficacia, esto no garantiza necesariamente la victoria. Estados Unidos ha demostrado una gran eficacia a la hora de atacar objetivos, pero el sistema militar de Irán no ha colapsado.
Responsabilidad
El concepto de un "ejército impulsado por la IA" resulta profundamente inquietante para algunos expertos, quienes señalan que en los campos de batalla rara vez se toman decisiones sencillas. Es un aspecto mucho más complejo y es necesario procesar el contexto.
Las herramientas de IA pueden ayudar a detectar los drones Shahed, pero su eficacia tiene límites. Además, detectar a un soldado con precisión sigue siendo un problema y aún más distinguir su nacionalidad o su cargo, sobre todo en un campo de batalla donde las posiciones suelen estar entremezcladas y el camuflaje es esencial para la supervivencia.
Heidy Khlaaf, experta en seguridad de armas autónomas y directora científica de inteligencia artificial del AI Now Institute, un centro de investigación independiente, explica que estos sistemas tienen dificultades para distinguir prendas similares a uniformes, vehículos, armas y movimientos. Incluso la iluminación puede hacer que confundan un vehículo civil con uno militar.
Cuanto más se utilizan estos sistemas para localizar y clasificar objetivos, más evidentes se hacen sus limitaciones.
La información que emplean puede ser fragmentaria, estar desactualizada o resultar ambigua. Incluso los datos seleccionados cuidadosamente, como las imágenes transmitidas por un dron, pueden ser incompletos, verse alterados por fallos en los sensores o interferencias ambientales o estar mal etiquetados.
Este riesgo quedó patente en Irán este año. Los sistemas de selección de objetivos asistidos por IA permitieron a EEUU atacar 13.000 objetivos durante los primeros 38 días del conflicto. Entre ellos figuraba una escuela para niñas donde murieron más de 150 personas.
Se está produciendo una rápida integración de la inteligencia artificial en el ámbito bélico.DREAMSTIMEEXPANSIONEl edificio había formado parte de un complejo militar, pero en 2016 se creó la escuela. El ataque puso de manifiesto el peligro de que si la información que reciben los sistemas es errónea o está desactualizada, el resultado puede ser catastrófico. Y cuanto más rápido pueda el sistema detectar o recomendar objetivos, menos tiempo tendrán los humanos para examinarlos minuciosamente, lo que puede incrementar la tasa de errores.
Más cuestiones éticas
El proceso de generación de objetivos asistido por inteligencia artificial para la campaña de bombardeos de Israel en Gaza también ha suscitado cuestiones éticas. Debido a la presión, los oficiales disponían de entre 15 y 20 segundos para evaluar si un objetivo era legítimo o no. Y la gravedad del asunto aumenta cuando los objetivos son personas.
Además, aún no se sabe exactamente cómo llegan a sus conclusiones dichos sistemas. El Departamento de Estado de Estados Unidos afirma que los sistemas autónomos deben ser "transparentes y auditables por el personal de defensa pertinente". Palantir asegura que sus herramientas permiten a los operadores rastrear las secuencias de datos y documentos que conducen a una recomendación concreta y que ha desarrollado sistemas que permiten a sus modelos de lenguaje utilizar herramientas y operar paso a paso, lo que hace que las decisiones de dichos modelos sean más auditables. Sin embargo, la auditabilidad de los datos no equivale a comprender por qué un modelo de lenguaje recomienda un determinado curso de acción.
Por otra parte, si un sistema autónomo mata a personas por error, también puede resultar difícil determinar si el fallo se debe a datos erróneos, a problemas técnicos o a un error humano. Existe el riesgo de que estos incidentes se consideren como accidentes o errores de personas individuales en lugar de responsabilizar al Estado que creó el sistema.
La rápida integración de la IA en el ámbito bélico se está produciendo a medida que estos modelos alcanzan niveles de sofisticación que ni siquiera sus propios creadores pueden prever por completo, como demuestra el caso reciente del hackeo de la plataforma Hugging Face (dedicada al desarrollo de inteligencia artificial) por agentes de OPenAI. Algunos investigadores sostienen que la capacidad de los modelos para crear sus propios sucesores podría propiciar avances a una velocidad y con una intensidad hasta ahora insospechadas.
Anthropic afirma que los modelos más avanzados actuales no son lo suficientemente fiables para seleccionar y atacar objetivos de forma autónoma. Los intentos de la empresa por limitar el uso militar de la IA la han llevado a enfrentarse con el Pentágono. Por otra parte, un informe de la compañía publicado este mes revela que personas y entidades no estatales están utilizando Claude para desarrollar armamento autónomo en China, Rusia, Ucrania, Irán, Yemen, Sudán y Taiwán.
Es posible que pronto la cuestión ya no sea hasta qué punto los ejércitos están dispuestos a incorporar la inteligencia artificial en la cadena de ataque, sino si los gobiernos y las empresas de IA serán capaces de establecer límites al respecto.
© The Financial Times Limited [2026]. Todos los derechos reservados. FT y Financial Times son marcas registradas de Financial Times Limited. Queda prohibida la redistribución, copia o modificación. EXPANSIÓN es el único responsable de esta traducción y Financial Times Limited no se hace responsable de la exactitud de la misma.
¿Podemos fiarnos de la nueva IA médica?Los 'hackers' usan IA de Anthropic para entrar en OpenAI¿Por qué Washington y Pekín discrepan sobre la IA? Comentar ÚLTIMA HORA-
18:30
Trump lanza una encuesta para cambiar el nombre de la inteligencia artificial
-
17:42
El Gobierno danés cree que el acuerdo con EEUU sobre Groenlandia beneficia a la OTAN y Europa
-
17:12
¿Podemos fiarnos de la nueva IA médica?
-
16:40
Llega la nueva era de la guerra controlada con IA
-
16:34
Bruselas resta importancia a la rebaja del ráting de Francia, pero pide una política prudente