La inteligencia artificial (IA) reconfigura la forma en que el ejército estadunidense toma decisiones en tiempos de guerra, un cambio evidente en Irán, donde el Pentágono asegura que golpeó más de 2 mil objetivos en tan solo cuatro días.
El ritmo sin precedente de ataques selectivos en parte se impulsa por sistemas de IA que filtran los torrentes de datos de inteligencia de drones, satélites y otros sensores, generando opciones de ataque mucho más rápido que la planeación tradicional dirigida por humanos.
El conflicto también marca el primer uso en el campo de batalla de modelos generativos de IA de “frontera”, con herramientas que los civiles utilizan ampliamente —desde oficinistas hasta médicos y estudiantes— que ayudan a los comandantes a interpretar datos, planear operaciones y proporcionar retroalimentación en tiempo real durante el combate.
En los últimos dos años, el Departamento de Defensa de Estados Unidos ha integrado ampliamente la tecnología basada en IA en sus operaciones. El sistema operativo principal para los datos del Pentágono es el Maven Smart System (Sistema Inteligente Maven) de Palantir, que, junto con el modelo Claude, de Anthropic, conforma un panel de análisis de datos en tiempo real para las operaciones en Irán.
“La razón por la que los modelos de frontera son tan importantes —el cambio tecnológico del último año y medio— es que pasaron del resumen al razonamiento”, dijo Louis Mosley, director de Palantir para Reino Unido y Europa.
Esta capacidad de los modelos de IA para razonar —o sopesar un problema paso a paso— permite un “gran aumento en el volumen de decisiones y la velocidad con la que (el personal militar) puede tomarlas” durante operaciones de guerra complejas, dijo.
Sin embargo, las mismas tecnologías que prometen acelerar la toma de decisiones militares también generan inquietudes sobre la supervisión. El debate se intensificó luego de una reciente disputa entre Anthropic y el Pentágono sobre los límites de la IA militar, lo que pone de relieve la sensibilidad en torno al despliegue de modelos de frontera en combate.
El bombardeo de una escuela primaria de niñas en Minab, en el sur de Irán, ilustra aún más los riesgos letales de los objetivos generados rápidamente o mal examinados, aunque sigue sin estar claro si los sistemas de IA participaron en esa operación y en qué medida.
En su intento por degradar las instituciones del régimen, EU e Israel ya atacaron más de 20 mil edificios no militares, de acuerdo con Media Luna Roja de Irán, incluidas 17 mil 353 viviendas.
“El (bombardeo) de la escuela de niñas me da la sensación de que el edificio estuvo en una lista de objetivos durante años. Sin embargo, esto se pasó por alto, y la pregunta es ¿cómo?”, dijo un ex funcionario de alto nivel de defensa del ejército estadunidense, que pidió no ser identificado. “¿Una máquina? ¿Un humano? Me gustaría creer que la IA puede señalar fallas como esta, en teoría. Por desgracia, el combate nunca es tan prístino como la tecnología está diseñada para serlo”.
“Si analizamos la campaña contra ISIS, la coalición atacó alrededor de 2 mil objetivos en los primeros seis meses de la campaña en Irak y Siria”, resaltó Jessica Dorsey, investigadora del uso de IA y derecho internacional humanitario en la Universidad de Utrecht.
“Ahora comparemos eso con los informes sobre esta campaña, donde se produjo el mismo número de ataques (por parte de EU) en tan solo los primeros cuatro días. Esto ilustra la escala y la velocidad de la ejecución de los objetivos”, indicó.
El “cerebro” del software
Durante una operación militar en curso como la operación Furia Épica en Irán, la plataforma Maven de Palantir actúa como el “cerebro” del software. Apoya toda la llamada kill chain: el tiempo entre la detección de un objetivo y el ataque durante un conflicto activo.
Esto abarca desde la identificación y la prioridad que tiene el objetivo hasta la selección del arma adecuada y, finalmente, la evaluación del daño en combate.
Por lo regular, las kill chains implicaban imprimir documentos y esperar a que un comandante superior los estudiara y aprobara. “Esas (antiguas) kill chain se miden en horas y, a veces, días”, dijo un experto en tecnología de defensa que pidió permanecer en el anonimato. “El objetivo de la IA es reducir eso a segundos y minutos, casi instantáneo”, afirmó.
Los modelos de lenguaje de gran tamaño, la tecnología que sustenta sistemas como Claude y ChatGPT, de OpenAI, han demostrado su eficacia para compilar un mayor número de objetivos a atacar, en comparación con los métodos tradicionales dirigidos por humanos, que suelen ser más lentos y laboriosos, según Sophia Goodfriend, investigadora de tecnología y ejército en la Universidad de Cambridge.
“Supera todo lo que hemos visto en el pasado y permite a los ejércitos operar a una velocidad y escala sin precedente en la detección de objetivos aéreos”, dijo.
En mayo de 2025, el sistema Maven era utilizado por más de 20 mil usuarios de 35 entidades militares sobre el terreno, de acuerdo con declaraciones públicas del vicealmirante Frank Whitworth, director de la Agencia Nacional de Inteligencia Geoespacial. Esa cifra puede estar más cerca de 50 mil usuarios en EU en la actualidad, según investigadores de defensa, y la OTAN también se registró para utilizar Maven en 2025.
Whitworth dijo en mayo que el objetivo era utilizar la IA para tomar “mil decisiones de alta calidad, seleccionando y descartando objetivos en el campo de batalla, en una hora”. También destacó la rápida expansión del sistema de Palantir dentro del departamento, cuya base de usuarios aumentó más del doble en los primeros cinco meses de 2025.
Otras formas de IA, como la navegación autónoma y la visión por computadora, también se han utilizado en zonas de guerra en Irán, Gaza y Ucrania en los últimos años.
Fabian Hoffmann, experto en misiles del Oslo Nuclear Project, dijo que es posible que el software de reconocimiento de imágenes con IA esté ayudando a Israel y EU a identificar con rapidez lanzadores de misiles balísticos y otros activos mediante el escaneo de imágenes de drones de vigilancia.
Esto ayudaría a superar un cuello de botella que antes obligaba a los soldados a revisar manualmente las imágenes de los drones, añadió Hoffman. “Eso era demasiado difícil, pero ahora, con los drones y la IA, sin duda se está volviendo más fácil”, dijo, señalando que esto puede explicar su éxito al atacar lanzadores iraníes.
En Irán, la IA posiblemente ya ha participado en la identificación de un número exponencial de objetivos que en guerras anteriores, dijo Dorsey, de la Universidad de Utrecht. Esos objetivos pudieron existir de antemano, o pudieron generarse rápidamente por sistemas de inteligencia artificial, algo que crea una seria preocupación sobre el cuidado con el que se han examinado, según lo exige la ley, añadió.
“¿Cómo se puede revelar un sistema que realiza 37 millones de cálculos por segundo? ¿Cómo se puede siquiera rastrear eso?”, preguntó Dorsey. ¿Se ejercerá de forma significativa un control y un juicio humanos adecuados al contexto sobre las decisiones generadas por estos sistemas?”.
Con información de: Chris Campbell, Joe Miller, Sylvia Pfeifer, Cristina Criddle y John Paul Rathbone
