Ciclo II/26. » LA IA EN LAS FUERZAS ARMADAS»
LUCES Y SOMBRAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
EN EL CAMPO DE BATALLA
Jesús Alberto García Riesco
Coronel de Artillería r. y politólogo
Asociación Española de Militares Escritores
Academia de las Ciencias y las Artes Militares
La capacidad de gestionar grandes cantidades de datos y de aprender de forma autónoma, está consolidando a la Inteligencia Artificial (IA) como un activo esencial en el campo de batalla que identifica amenazas potenciales y ofrece información útil a una velocidad inalcanzable para los humanos. No obstante, puede promover la escalada bélica sin rendir cuentas y llevar a la humanidad a un punto sin retorno.
Luces
La IA mejora la seguridad del combatiente y la eficacia en la batalla: aumenta la precisión del fuego, pronostica la demanda logística, simula fiablemente el combate y dificulta el engaño.
El control de la firma electromagnética, alerta al combatiente si la propia posición lleva demasiado tiempo emitiendo y le señala los itinerarios adecuados, lo que disminuye su exposición a la «transparencia». Los sistemas no tripulados también pueden sustituir al soldado en misiones de alto riesgo con numerosas bajas: reconocimiento de objetivos e itinerarios, detección de minas, apertura de brechas y abastecimiento de las posiciones avanzadas. Por otra parte, al ser inviable la «Hora de Oro» [[1]], debido a la vigilancia persistente, la IA monitoriza la atención médica urgente de los heridos in situ y realiza la evacuación posterior por medios no tripulados.
La IA también acorta el proceso OODA —observar, orientar, decidir, actuar— lo que permite tomar decisiones más rápidamente «con mil efectivos menos de los que se necesitaba anteriormente» [[2]], señala Probasco. A partir del análisis de una ingente cantidad de datos aportados —más de 15.000 tripulaciones de drones ucranianos han recopilado dos millones de horas de imágenes[[3]]— «ha aumentado la precisión de los ataques con drones del 30-50% al 80%»[[4]], precisa Kirichenko. El Sistema Inteligente Maven (MSS), por ejemplo, acelera las decisiones de selección de objetivos hasta tal punto que las imágenes analizadas en un día supondrían 85 años de trabajo de un analista tradicional; además, MSS es un vasto dispositivo de vigilancia global capaz de rastrear 49.000 aeródromos en todo el mundo y, en un máximo de cuatro clics, «pasar de la identificación a la destrucción de 5.000 mil objetivos al día» [[5]], precisa Josephson.
En la logística militar, la IA pronostica la demanda, planifica rutas y predice las necesidades de mantenimiento de vehículos, aeronaves y equipos antes de que se produzcan los fallos. También mejora la instrucción con simulaciones fiables que prevén futuros escenarios y evita el riesgo de los ejercicios reales: detecta qué táctica funcionó, qué contramedida apareció, qué hay que modificar en la próxima serie de producción de los materiales o cuál es el mejor sistema para interceptar misiles balísticos, lo que permite «repetir el combate» el número de veces necesario antes de vivirlo. También hace prácticamente imposible las medidas de decepción en un entorno fuertemente influenciado por el espectro electromagnético; Kirichenko advierte que «sin un camuflaje multiespectral efectivo, las fuerzas serán detectadas, atacadas y destruidas instantáneamente por sistemas de sensores basados en la IA» [[6]].
Aunque los robots en el campo de batalla aún no es una realidad, China apuesta por su implementación —fabricó el 90% de la producción mundial en 2025— «para que los robots de laboratorio se conviertan verdaderamente en combatientes capaces de alcanzar la victoria» [[7]], señala Yonghua. Ucrania, por su parte, ha desarrollado el robot Таrgan para campos de minas, el TermIT para transporte de material y el Veprik para evacuación de heridos; también ha utilizado modelos con capacidad de ataque, como el dron suicida Ratel S o el Ironclad, un robot de cuatro ruedas dotado de una torreta teledirigida que puede equiparse con una ametralladora o un lanzagranadas.
Sombras
La IA Puede llevar a la humanidad a un punto de no retorno, tiende a ser servil con el analista, promueve la escalada bélica, es menos precisa de lo previsto, no rinde cuentas, afecta a la capacidad cognitiva de los expertos y dificulta la puesta al día de los combatientes.
Si llega al «momento Oppenheimer» —un punto en el que se otorga a las máquinas el poder de decidir quién vive y quién muere— no habrá vuelta atrás. La película Terminator ilustra bien el problema: científicos inventan Skynet, un sistema informático superinteligente de robots letales que —imposibles de controlar— inician una guerra nuclear para eliminar a la raza humana. En consecuencia, es imperativo evitar un escenario similar especialmente después de que modelos de OpenAI, Anthropic y Meta «escaparan de sus entornos de prueba y hackearan empresas externas, incluyendo una fuga ocurrida durante un examen realizado por el principal instituto de seguridad de IA del Reino Unido» [[8]], precisa Probasco.
Los Modelos Extensos de Lenguaje (Large Language Model, LLM) tienden a ser serviles con el analista, lo que lleva a «sesgos de automatización» —tendencia humana a depender excesivamente de la tecnología sin la debida supervisión—y a «alucinaciones» —propuestas aberrantes de algoritmos— que pueden derivar en recomendaciones innecesariamente agresivas y fomentar la escalada del conflicto. Además, los índices de precisión son inferiores a los previstos; una prueba realizada en 2021, por ejemplo, «mostró una precisión de sólo el 25%, frente al 90% anunciado» [[9]] y el sistema israelí Lavender identificó a unos 37.000 palestinos como presuntos militantes de Hamás en procesos de 20 segundos «que generaron un 10% de errores» [[10]], señala Lamensch.
Por otra parte, aunque permite reducir drásticamente las bajas en combate, no está claro el control de los efectos colaterales; Zequeira precisa que «podrían estar contribuyendo a un mayor número de bajas civiles del que los observadores consideran aceptable» [[11]]. Otro problema importante es que la IA —con verificación mínima y supervisión permisiva— genera un problema de rendición de cuentas que no ocurría en la guerra clásica porque dejaba la capacidad de decisión a una cadena de mando que es sustituida por la certeza artificial sin rostro; «la clásica ‘niebla de la guerra’ cegaba a los mandos con información insuficiente, pero la ‘niebla de la IA’ los bloquea con información excesiva» [[12]], precisa Csernatoni.
El caudal inabarcable de algoritmos proporcionado por la IA también puede afectar a la capacidad cognitiva de los analistas para realizar evaluaciones, emitir juicios e incluso realizar tareas básicas; Probasco señala que «cuando se proporcionó asistencia de IA a expertos y posteriormente se la retiraron, obtuvieron peores resultados que antes de utilizarla» [[13]]. También se ve afectada la capacidad de aprendizaje de unos alumnos condenados a no pensar, por lo que los ejércitos tienen enormes dificultades para mantener a sus efectivos al día con unas actualizaciones de la IA que son imperativas, pero cambian cada dos semanas.
En suma, se han sobrevalorado las capacidades cognitivas de las máquinas hasta el punto de suponer que podían evitarse los combatientes. Sin embargo, los algoritmos tienen su precio: pueden amplificar rápidamente la violencia, tomar decisiones opacas o sesgadas y anular la responsabilidad humana.
Notas: