US Army: El uso de la IA en las OO.EE.

Inteligencia artificial para el Comando de Operaciones Especiales de EE. UU.

El Pentágono y sus agencias muestran gran interés en los sistemas basados en inteligencia artificial. El Comando de Operaciones Especiales, en particular, está explorando activamente este tema. Se está considerando la posibilidad de integrar nuevas tecnologías en diversos procesos para facilitar las operaciones de servicio y combate del personal. Sin embargo, por ahora, esto solo abordará las funciones de apoyo, y la toma de decisiones principal quedará en manos humanas.

Tecnologías avanzadas

El Comando de Operaciones Especiales (US SOCOM) aborda desafíos únicos que requieren equipos de vanguardia y los medios más eficaces. Estudia continuamente diversos desarrollos prometedores y determina la necesidad de su implementación. Las tecnologías de inteligencia artificial también han recibido atención.

En los últimos años, SOCOM ha llevado a cabo varios proyectos de investigación que exploran la viabilidad teórica y práctica del dominio y la implementación de la IA. Estos procesos han avanzado significativamente, lo que ha dado lugar al lanzamiento de nuevos programas importantes y al desarrollo de planes relevantes.

En julio de 2025, el Comando actualizó su lista de Áreas de Interés de Capacidad (CAI). Ahora incluye una amplia gama de secciones, desde equipo y armamento hasta sistemas de mando y control y equipos de apoyo. Por primera vez, la lista incluye una sección dedicada a la tecnología informática moderna y la IA.

El cambio en las áreas prioritarias indica que SOCOM continuará desarrollando los proyectos de IA existentes y lanzará nuevos en un futuro próximo. Como resultado, podemos esperar la aparición de sistemas totalmente funcionales y multipropósito basados ​​en nuevas tecnologías en los próximos años.

Sistemas y complejos similares, a medida que estén disponibles, se probarán e implementarán en las unidades. Se espera que este proceso tenga un impacto positivo en las capacidades generales de las Fuerzas de Operaciones Especiales y les ayude a realizar con mayor eficacia prácticamente todas las tareas asignadas.

Áreas de aplicación

SOCOM está actualmente interesado en cinco áreas principales de aplicación de la IA. Se trata de tecnologías esenciales que pueden utilizarse en el desarrollo de sistemas y complejos reales. Algunas de ellas ya han avanzado significativamente e incluso se han probado en condiciones reales. Otras se encuentran en las etapas teóricas y de experimentación inicial.

La IA está diseñada principalmente para el reconocimiento automático de objetivos (ATR) dentro y fuera del campo de batalla. Como su descripción lo indica, esta tecnología es esencial para mejorar la potencia de fuego y el rendimiento en combate de las unidades.

La segunda área son los sistemas de Visión-Lenguaje-Acción. En este caso, la IA debe recopilar y procesar datos de todas las fuentes disponibles, comprender la situación actual y tomar las medidas adecuadas. Este tipo de IA puede utilizarse en sistemas de combate, sistemas de mando y control, etc.

También se desarrollarán e implementarán tecnologías de Campos de Radiancia Neural (NeRF). Se requerirán IA de este tipo para estudiar los datos fotográficos disponibles y, a partir de ellos, crear modelos 3D completos del terreno y/o de objetos. Requerirán alto rendimiento y alta calidad.

SOCOM está interesado en la IA generativa, capaz de simular situaciones y entornos reales. Planean utilizarla para realizar diversos ejercicios, sesiones de entrenamiento previas a misiones reales, etc.

La última de las tecnologías deseadas son los sistemas de inteligencia artificial con autoaprendizaje, capaces de operar sin una conexión constante a la nube. Estos principios operativos pueden utilizarse en sistemas y herramientas para diversos fines y producir los resultados deseados.

Actividades prácticas

SOCOM ya lleva a cabo diversas actividades relacionadas con el estudio y la implementación de la IA. Sin embargo, actualmente son a pequeña escala y, a menudo, meramente exploratorias. Es probable que esta situación empiece a cambiar en un futuro próximo. Los sistemas basados en nuevas tecnologías trascenderán el laboratorio y se utilizarán sobre el terreno.

Por ejemplo, a finales de octubre, SOCOM Pacific celebró su primera sesión de entrenamiento de oficiales dedicada al uso de inteligencia artificial. Al evento asistieron militares de diversas unidades, así como representantes de la industria.

Los oficiales pudieron familiarizarse con los últimos avances en IA y probarlos en diversos modos. Sin embargo, por ahora, tuvieron que limitarse a un alcance limitado y a una demostración a gran escala de sus capacidades.

Es probable que el SOCOM celebre más reuniones de este tipo próximamente, incluso en diversas estructuras regionales. Probablemente revisarán los resultados iniciales del trabajo sobre los temas enumerados en las Áreas de Interés de Capacidad. El éxito de estas demostraciones está por verse, pero el Pentágono se mantiene optimista.

Grandes planes

El SOCOM ha comenzado recientemente a explorar el tema de la IA, pero ya ha definido sus aspiraciones y formulado planes clave. Los materiales publicados sobre este tema ofrecen una visión de las principales perspectivas del Comando sobre las nuevas tecnologías y sus aplicaciones previstas. También se desprenden varios puntos interesantes.

En primer lugar, hablamos de cuestiones generales del desarrollo de la IA. El Pentágono y el SOCOM requieren no solo este tipo de sistemas, sino también sistemas informáticos con mayor autonomía, alto rendimiento, etc. El interés en estos sistemas es comprensible: en combate, no siempre es posible establecer y mantener la comunicación con la nube y recibir todo el apoyo necesario de ella. Las fuerzas especiales y sus sistemas de IA deben confiar en sí mismos.

Es evidente que actualmente la IA se considera solo una herramienta auxiliar. Se espera que se encargue de mapear y calcular información geoespacial, monitorear la situación, etc. En esencia, la inteligencia artificial se considera un asistente al que se le pueden asignar tareas auxiliares complejas para aliviar la carga de los humanos y agilizar ciertas tareas.

Sin embargo, ya se están explorando aplicaciones de combate. Se enseñará a la IA a evaluar y comprender el entorno del campo de batalla. También será necesaria para buscar y localizar diversos objetivos. Se espera que el alto rendimiento y otras características electrónicas distintivas simplifiquen este proceso, permitiendo a los humanos centrarse en otras tareas.

Al mismo tiempo, la inteligencia artificial aún no se encargará de las operaciones de combate. La decisión final de abrir fuego y atacar a un objetivo la tomarán los humanos. Sin embargo, no se puede descartar que pronto comience el desarrollo de sistemas de control de fuego basados ​​en IA. Estos sistemas se encargarán de seguir las órdenes de la tripulación y utilizar las armas con la mayor eficacia posible.

El progreso en las cinco áreas clave descritas en los nuevos planes del SOCOM estadounidense mejorará significativamente las capacidades de las Fuerzas de Operaciones Especiales. Estos sistemas avanzados cubrirán diversos aspectos de sus operaciones y misiones de combate, lo que repercutirá positivamente en su potencial general.

Diversos dispositivos y sistemas basados en IA facilitarán la planificación operativa. Cartografiarán el terreno, prepararán otros materiales y ayudarán a organizar sesiones de entrenamiento lo más realistas posible. Otros sistemas analizarán la situación sobre el terreno, ofrecerán recomendaciones a la unidad y la ayudarán a atacar objetivos.

Al comienzo del viaje.

El Pentágono y sus agencias se esfuerzan por estudiar e implementar los últimos avances y tecnologías prometedoras. El Comando de Operaciones Especiales no es la excepción y actualmente explora el desarrollo y el uso de la inteligencia artificial en sus misiones.

El SOCOM ya ha completado varios estudios preliminares y ahora está lanzando nuevos proyectos. Se desconoce cuándo se completarán y qué capacidades proporcionarán. Sin embargo, el Comando confía en obtener resultados positivos y en el logro constante de todas las capacidades deseadas.

Tecnología: La IA como Alto Mando

La IA como Alto Mando

Por Thad D. Weist ||  Small Wars Journal

  

La naturaleza de la guerra se encuentra en constante evolución, lo que exige que el Ejército busque una ventaja decisiva mediante la superioridad tecnológica. Para el año académico 2025, el profesorado del Colegio de Comando y Estado Mayor (CGSC) exploró cómo utilizar la inteligencia artificial (IA) para alcanzar los objetivos de entrenamiento en los distintos niveles. La integración de la IA en la fase de ejecución del Proceso Operativo representa la siguiente frontera en esta búsqueda. Las recientes aplicaciones prácticas realizadas durante el ejercicio final del Curso de Operaciones Avanzadas (LSCO) en el CGSC han proporcionado un modelo concreto de cómo los Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLM) pueden revolucionar las simulaciones actuando como un Cuartel General Superior virtual. Esto permitiría a las unidades en los distintos niveles aumentar la competencia del personal al ritmo y con la conveniencia de su propio horario, sin afectar a las organizaciones adyacentes o superiores.

Este artículo resume los resultados de un programa práctico de dos semanas en el que participaron 61 estudiantes que representaban al personal de la 25.ª División de Infantería durante un ejercicio de simulación. Nuestra investigación demostró que, con los recursos adecuados, la IA puede ser una poderosa herramienta cognitiva, superando la brecha entre los recursos humanos limitados y las complejas exigencias de una simulación a nivel de división.

Construyendo el marco: Asignación de recursos de IA para el proceso de operaciones

La fase inicial consistió en preparar un espacio de batalla digital donde un agente de IA pudiera razonar utilizando los mismos documentos doctrinales y operacionales que un equipo humano. Mediante la plataforma Vantage, desarrollamos un flujo de trabajo que empleaba dos ontologías distintas. La Ontología Táctica consolidaba toda la información a nivel de división, desde la recepción de la misión hasta los productos de producción posteriores a las órdenes, como el Ensayo de Armas Combinadas y diversas estimaciones operativas de las funciones de combate. La Ontología del Cuartel General Operacional contenía los resúmenes de inteligencia y operaciones de años anteriores para proporcionar contexto.

Para garantizar el rigor doctrinal, validamos la capacidad del modelo para consultar manuales doctrinales sobre operaciones, el proceso operativo y las tácticas chinas. Al convertir estos manuales en objetos de ontología estructurados, permitimos que la IA analizara datos operacionales complejos y simulara la carga cognitiva de un equipo de planificación completo.

Resolviendo la restricción de recursos: El HICON de IA

Un desafío importante durante las prácticas fue la capacidad limitada de la célula de Control Superior (HICON). Encargada de gestionar los entregables a nivel de Cuerpo para un Cruce de Brecha Húmeda de División y Paso Adelante de Líneas, mientras se insertaban Listas Maestras de Eventos de Escenario (MSEL) en todo el marco operativo, la célula estaba compuesta por un solo oficial del Servicio Médico (MS) con experiencia limitada en la selección de objetivos o la integración de la recopilación de información. El desafío radicaba en que el oficial del MS no era un experto en la materia (SME) en Recopilación de Información (IC), selección de objetivos o integración de armas combinadas entre aviación de ataque, fuego y M2. Esto creó un punto de fricción, ya que el personal de la división requería retroalimentación constante sobre las Evaluaciones de Daños en Batalla (BDA) y los planes de Recopilación de Información para mantener el ritmo del entrenamiento.

El uso de Vantage AIP como cuartel general virtual del Cuerpo transformó esta limitación en una capacidad. Al crear un AIP con dos ontologías separadas, el AIP pudo proporcionar la información necesaria para que el personal de la División planificara a lo largo del tiempo en las células de Planes, FUOPS y CUOPS. Una ontología hacía referencia a la doctrina del Ejército y a la OPORD base original del Cuerpo, mientras que la segunda integraba diapositivas informativas a nivel de división con la ubicación en el mapa, su plan de IC, HPTL y HVTL. La IA generó información actualizada sobre la situación del enemigo y proporcionó BDA en tiempo real para los "contratos de eliminación" del personal. Esto permitió que el personal docente dictara el ritmo del ejercicio mientras la IA gestionaba la inmensa carga cognitiva del procesamiento de datos para el personal de la división.

Adjudicación dinámica: resultados de IA en Echelon

Más allá de la retroalimentación básica, el cuartel general virtual ayudó a proporcionar actualizaciones, limitaciones y nuevos desafíos específicos para los puestos de mando de retaguardia, principal y táctico. Esto resultó beneficioso para capacitar a todo el personal mediante varios entregables de alto nivel:

1. Sincronización operativa: El modelo proporcionó actualizaciones cada 24 horas para las tres divisiones en la simulación, lo que permitió al personal observar la sincronización de su ejecución a través del tiempo y el espacio. En un caso, simulamos que una división hermana se retrasaba 12 horas, lo que llevó a la IA a generar dos nuevos requisitos de inteligencia prioritarios relacionados con una posible brecha entre los límites de las unidades. Además, permitió al personal de la división coordinar las misiones de fuego transfronterizo y la integración de la comunidad de inteligencia mediante la confirmación de la detección de objetivos y el armamento utilizado. Esto permitió al personal comprobar que los recursos bien ubicados apoyan al Cuerpo de Marines como un sistema integral.  
2. Actualizaciones Multi-INT: El sistema generó actualizaciones de inteligencia geoespacial, de código abierto y de señales basadas en parámetros de curso y las refinó mediante ontologías establecidas. Un ejemplo del AIP fue una migración masiva que provocó disturbios civiles en la retaguardia de la división. Esto permitió que los facilitadores integraran sus habilidades en el proyecto final, lo que facilitó que el personal de la división comprendiera toda el Área de Operaciones (AO) y formulara recomendaciones al equipo de mando.
3. Evaluación y selección de objetivos: La IA evaluó cuándo la artillería de campaña enemiga podría lanzar fuego masivo e identificó la presencia de nuevos sistemas de cohetes cerca de los puntos de cruce. Esto obligó a la célula de inteligencia de la división a centrarse en áreas de interés específicas y en la selección de objetivos eficaces. También encomendamos a la IA la generación de informes diarios de análisis de riesgos para las divisiones hermanas, con el fin de mostrar cómo el Cuerpo de Ejército estaba estableciendo las condiciones en toda el área de operaciones.
4. Acciones significativas: El modelo facilitó el perfeccionamiento de las operaciones actuales y futuras mediante la generación de informes detallados sobre las acciones de las unidades adyacentes y recomendaciones para el apoyo de los ingenieros o la reducción de obstáculos.

La ventaja iterativa: análisis predictivo y profundidad de producción

El descubrimiento más significativo del ejercicio fue el efecto acumulativo del aprendizaje iterativo de la IA. Al tercer día, tras reintroducir los resúmenes generados en el sistema como referencia, la IA comenzó a proporcionar una orden de marcha del enemigo, su ritmo y los objetivos clave recomendados proyectados para los próximos cinco días. Esto facilitó la planificación de operaciones futuras, al tiempo que mantenía al personal al tanto de cómo operaba el enemigo en terrenos profundos, cercanos y de retaguardia.

La profundidad de la producción también experimentó un cambio radical. En años anteriores, los informes de inteligencia y los resúmenes ejecutivos rara vez superaban las tres páginas. Con el uso del modelo, estos productos tenían un promedio de 20 páginas e incluían la intención actualizada del comandante, directrices de reasignación para el apoyo aéreo cercano y una gran cantidad de asuntos civiles complejos.

Lecciones para la Fuerza

Este experimento de entrenamiento de personal con apoyo de inteligencia artificial ofrece varias lecciones vitales para el Ejército:

• El multiplicador de la falta de experiencia en la materia: La IA permitió que un solo oficial, que no era un experto en artillería o inteligencia, produjera directrices de alta calidad y con fundamento doctrinal en múltiples funciones de combate.
• Repetición a nivel de escalón: Este concepto se puede aplicar hasta el nivel de batallón. Un estado mayor podría realizar un juego de guerra en la guarnición utilizando un modelo para obtener orientación diaria, lo que permitiría realizar más repeticiones y un análisis más profundo sin depender de la disponibilidad de un cuartel general superior.
• Independencia en el entrenamiento: Esto permite que las unidades entrenen según la conveniencia de sus propios calendarios. Al utilizar la IA para facilitar el flujo de información, el personal puede mantener un ritmo de entrenamiento elevado y perfeccionar los planes en función de las circunstancias cambiantes modeladas por la IA.

Los riesgos de depender excesivamente de los másteres en Derecho como sede central virtual.

Si bien la integración de los LLM como un Cuartel General Superior virtual promete eficiencias en el entrenamiento con recursos limitados, conlleva riesgos significativos para la fidelidad doctrinal y el juicio militar profesional. Los LLM siguen siendo propensos a generar resultados plausibles pero erróneos en las evaluaciones de daños en combate, las proyecciones de amenazas y los requisitos de inteligencia prioritarios, incluso cuando cuentan con el respaldo de ontologías estructuradas y documentos doctrinales. Los estudios sobre LLM en juegos de guerra demuestran sistemáticamente tendencias hacia sesgos agresivos y dinámicas de escalada que divergen del razonamiento de los expertos humanos. El tan mencionado efecto multiplicador de la falta de expertos en la materia puede fomentar el sesgo de automatización, llevando a los oficiales de estado mayor a aceptar acríticamente los resultados generados por máquinas bajo presión de tiempo y erosionando la deliberación humana repetitiva esencial para desarrollar un arte operacional adaptativo. En consecuencia, la excesiva dependencia de los ejercicios aumentados con IA conlleva el riesgo de producir productos voluminosos pero superficiales que simulan profundidad analítica sin cultivar la iniciativa disciplinada y el juicio contextual necesarios para las Operaciones Multidominio. Por lo tanto, una supervisión humana rigurosa, protocolos de validación y salvaguardias doctrinales son esenciales para garantizar que la IA complemente, en lugar de reemplazar, el elemento humano en la capacitación del personal.

Conclusión

La integración de la inteligencia artificial en el proceso de toma de decisiones es una realidad actual con el potencial de mejorar significativamente la velocidad y la profundidad de las simulaciones de ejecución. Al dotar a las formaciones de agentes de IA con los recursos adecuados, el Ejército puede garantizar un mayor número de repeticiones y un análisis más exhaustivo, lo que se traduce en un plan más rigurosamente probado y un personal bien preparado para las complejidades de las operaciones multidominio.

---

(Las opiniones expresadas en este artículo son las del autor y no reflejan necesariamente la política o postura oficial del Departamento del Ejército, del Departamento de Guerra ni del Gobierno de los Estados Unidos).

Inteligencia artificial: Hasta donde emplearla en el campo de batalla

Operar la IA en la zona gris: trazar límites claros antes de que se difuminen

Morgan Plummer || War on the Rocks





Nota del editor: Esta es la tercera entrega de una serie que explora las decisiones clave sobre políticas de IA que enfrentan el Departamento de Defensa y el Congreso. Lea también la primera, " Cuatro decisiones sobre políticas de IA que los legisladores no pueden permitirse equivocar ", y la segunda, " Los combatientes, no los ingenieros, deciden en qué IA se puede confiar ".

Hoy, y no en un futuro lejano, los algoritmos de IA pueden moldear la percepción pública, perturbar los mercados y dirigir misiles. Dada la profundidad y amplitud de sus capacidades, cada vez es más evidente que la verdadera frontera de la inteligencia artificial no es el campo de batalla, sino la zona gris . Mucho antes de que se dispare un solo tiro, las naciones ya están atrapadas en una competencia constante en un espacio impreciso donde las operaciones de influencia , la coerción económica y las campañas cibernéticas difuminan persistentemente las fronteras entre la paz y la guerra. En los últimos 10 años, muchas naciones han puesto a prueba hasta dónde pueden presionar a los estados competidores sin caer en un conflicto abierto, y la IA se está convirtiendo rápidamente en el acelerador de estas acciones.

Los responsables de la formulación de políticas de defensa y el Congreso han pasado la última década preguntándose cómo la IA podría transformar la guerra. Pero esa es la pregunta equivocada, o al menos, incompleta. La pregunta más urgente es cómo la IA transformará el espacio intersticial que sirve de preludio al conflicto real. Este espacio representa la competencia ambigua y persistente que define la rivalidad actual entre las grandes potencias. E incluso mientras los responsables políticos en Washington debaten el uso responsable de la IA en la selección de objetivos o el mando y control para futuros conflictos teóricos, aún no han decidido qué significa "uso responsable" en relación con las campañas de influencia, disrupción y disuasión que ya están en marcha .

Entonces, ¿cómo debería Estados Unidos determinar qué usos de la IA son aceptables en este espacio turbio e intermedio? En este contexto, el teórico político Michael Walzer ofrece una guía útil. En su obra emblemática, Esferas de Justicia , Walzer argumentó que la justicia depende de la separación de distintas "esferas" de la actividad humana (por ejemplo, la política, la economía, la educación) y que cada esfera se rige por su propia lógica moral: un conjunto de principios rectores que deberían configurar la actividad en esa esfera específica. Cuando se confunden los límites entre esas esferas, surge la injusticia.

Aplicada a la política basada en IA, la lógica de Walzer sugiere una idea simple, pero poderosa: no todas las capacidades basadas en IA deberían aplicarse a todos los ámbitos de la competencia estratégica. Una capacidad cuyo uso sea apropiado para el combate puede resultar profundamente corrosiva en operaciones de influencia en tiempos de paz. Los mismos modelos utilizados por los misiles para atacar a destructores enemigos no deberían emplearse también para atacar a votantes , disidentes o mercados. En resumen, el problema que la teoría de Walzer ayuda a destacar no es que la IA sea demasiado potente para su uso en la zona gris, sino que actualmente es demasiado portátil. Esta promiscuidad inherente amenaza con disolver los límites que mantienen tolerable la competencia entre grandes potencias .

Cómo hacer que la lógica de Walzer funcione para Washington 

Entonces, ¿qué hacer? Sin dudarlo demasiado, el constructo ético de Walzer se aplica sorprendentemente bien a los instrumentos del poder nacional. Cada ámbito —diplomático, militar, informativo y económico— ya cuenta con sus propias normas aceptadas y principios morales que suelen definir la competencia legítima. Pero la IA, debido a su flexibilidad y a su infinidad de casos de uso, corre el riesgo de borrar esas distinciones a menos que los responsables políticos comiencen a trazar límites claros.

En lo que respecta al instrumento diplomático de poder, la " lógica moral " que rige es persuadir, respetando al mismo tiempo la capacidad de cada parte. La IA, que mejora la conciencia situacional general y proporciona una perspectiva adicional sobre el pensamiento de un gobierno durante las negociaciones, se ajusta a esta ética, al permitir a los diplomáticos interactuar desde una perspectiva basada en hechos, en lugar de bajo presión coercitiva. Pero si se utiliza la IA para simular actores políticos, identificar las vulnerabilidades psicológicas de diplomáticos extranjeros o automatizar la diplomacia coercitiva, se difumina la frontera entre la persuasión y la manipulación. Ya no se puede llamar diplomacia si el objetivo ya no es convencer, sino acorralar.

En la esfera de la información, que incluye tanto las operaciones de inteligencia como las de información, las normas que rigen son la verdad, la rendición de cuentas y la autonomía cognitiva . La IA que acelera el análisis de inteligencia, identifica la interferencia extranjera con las audiencias nacionales o mejora la detección de amenazas refuerza estas normas cuando se combina con la supervisión y la mínima intrusión. Pero las mismas herramientas pueden volverse corrosivas , tanto en el país como en el extranjero, cuando se utilizan para distorsionar la realidad, automatizar operaciones de información encubierta o moldear el comportamiento político de otro país sin su consentimiento . Mientras Estados Unidos recopila y se comunica con sus aliados, socios y posibles adversarios, la prueba es simple: ¿La IA profundiza la comprensión veraz o la erosiona?

En el ámbito militar, la lógica moral relevante, desde tiempos inmemoriales, es la necesidad y la proporcionalidad . La IA militar que mejora la protección de la fuerza, optimiza la precisión de los objetivos para reducir los daños colaterales o refuerza la gestión del campo de batalla para mantener la concentración del combate se ajusta perfectamente a estos principios, siempre que exista una responsabilidad humana significativa . Los sistemas autónomos o basados ​​en IA son apropiados cuando existen reglas de enfrentamiento claramente definidas, pero pierden legitimidad moral cuando se reutilizan para facilitar el control interno o aumentar deliberadamente el alcance de un enfrentamiento militar.

Finalmente, en el ámbito económico, la lógica central del libre mercado es la equidad, el consentimiento y la transparencia. La IA utilizada en este ámbito puede ayudar a aplicar sanciones o a detectar redes financieras ilícitas, lo que respalda la legitimidad del Estado. Sin embargo, si algunos de estos mismos modelos se utilizan para manipular los mercados como forma de coerción, presionar a empresas internacionales para que cumplan con las políticas o ejercer otras formas de coerción algorítmica y opaca, se socavan fundamentalmente las premisas , sujetas a normas, del intercambio económico justo entre Estados.

Cada uno de estos dominios ya opera con cierto grado de expectativa moral . El desafío emergente y urgente para los responsables políticos es garantizar que el diseño y el despliegue de la IA respeten la lógica actual de cada ámbito al que sirve, en lugar de borrar las distinciones entre ellos. Los modelos que son defendibles para su uso en combate son casi con certeza poco éticos para emplearlos en el mercado o como parte de una operación de influencia. La zona gris no es un vacío moral, y si Estados Unidos no define estos límites de forma temprana y clara, es probable que se erosionen, sobre todo si permite que otros estados los definan.

Un nuevo marco para orientar las políticas de IA en zonas grises   

Un marco de políticas inspirado en Walzer para la IA en la zona gris ofrece un principio de organización simple que es a la vez fácil de digerir y de aplicar: establecer límites que definan cuándo los sistemas habilitados para IA nunca deben usarse (es decir, lo prohibido), cuándo pueden usarse en condiciones cuidadosamente definidas (es decir, lo restringido) y cuándo se debe alentar su uso con muy pocos límites (es decir, lo permisivo).

Entonces, ¿cuándo deberían prohibirse los sistemas basados ​​en IA en la zona gris? Algunos usos de la IA, incluso si resultan ventajosos táctica o estratégicamente para Estados Unidos, reducen la legitimidad misma que sustenta la influencia estadounidense en todo el mundo. Las campañas de engaño a gran escala, como los deepfakes, la creación de personajes sintéticos y la propaganda amplificada por IA, deberían estar todas en la zona prohibida. Además, la interferencia mediante IA en los procesos democráticos de un Estado o su uso para vigilar a civiles fuera de zonas de conflicto debería prohibirse expresamente. Estos usos erosionan la credibilidad de los valores estadounidenses en el extranjero y, una vez adoptados por Estados Unidos, invitan a campañas recíprocas tanto de adversarios como de aliados que limitarán gravemente las vías de desescalada.

En cuanto a cuándo debería restringirse el uso de la IA en la zona gris, los principios rectores reconocen que algunas aplicaciones respaldarán instrumentos legítimos del arte de gobernar, pero aún deben reconocerse como tecnologías sensibles de doble uso . Por ejemplo, el modelado predictivo de la toma de decisiones del adversario en tiempos de guerra, la aplicación de sanciones mediante IA y la detección automatizada de campañas de desinformación deberían incluirse en la categoría restringida. El uso de estas herramientas está justificado siempre que estén alineadas con los valores estadounidenses, se lleven a cabo con una supervisión transparente y refuercen las normas internacionales de comportamiento legítimo de los Estados. No obstante, el uso de este tipo de sistemas basados ​​en IA debería seguir siendo auditable por los responsables políticos, tener un alcance limitado y estar sujeto a mecanismos claros de atribución para ayudar a prevenir la desviación de la misión o el uso indebido. En la categoría "restringida", el desafío no radica en si se debe usar la IA, sino en cómo gestionarla responsablemente para que no eluda la rendición de cuentas internacional o nacional.

Finalmente, ¿qué capacidades basadas en IA deberían permitirse en la zona gris? Ciertos usos de la IA deberían adoptarse precisamente porque mejoran la resiliencia institucional, las normas y la disuasión sin erosionar la legitimidad de Estados Unidos. Los sistemas de IA que mejoran la alerta temprana de amenazas, protegen infraestructuras críticas de ataques cibernéticos o físicos, o detectan e identifican desinformación extranjera, contribuyen a reforzar las normas y valores democráticos, así como la estabilidad internacional. El uso de estas herramientas permisivas se convierte en el equivalente en la zona gris de las fortificaciones defensivas: son transparentes, estabilizadoras y coherentes con las normas estadounidenses y de sus aliados, que Estados Unidos tiene interés estratégico en promover.

El lector ocasional notará que estas listas no son exhaustivas; no pretenden serlo. Estados Unidos necesita un marco para reflexionar de forma más eficaz sobre el uso de sistemas basados ​​en IA en la zona gris, no una lista interminable de actividades categorizadas. Los buenos marcos de políticas son duraderos, iterativos y flexibles , y la reflexión sobre las operaciones basadas en IA en la zona gris no debería ser la excepción.

Pero los buenos marcos de políticas no son meramente conceptuales, sino que suelen estar codificados en directrices políticas formales o estatutos. De igual manera, la administración Trump debería liderar el debate político sobre el uso de las capacidades basadas en IA en la zona gris y ordenar, mediante una Orden Ejecutiva, que el personal del Consejo de Seguridad Nacional desarrolle dicho marco. Este marco debería ser evaluado por los departamentos y agencias ministeriales pertinentes y codificado mediante nuevas medidas ejecutivas o texto legal en colaboración con el Congreso. Esto no es una simple demostración de virtud , sino una apuesta estratégica a que una moderación creíble en algunas áreas permite una ventaja sostenible en otras.

Pensamiento claro que mejora la posición de Estados Unidos  

Muchos estrategas de defensa han opinado que la zona gris es donde se decidirá el futuro de la competencia entre grandes potencias. De ser cierto, la inteligencia artificial bien podría ser el instrumento decisivo. Pero los debates actuales, que a menudo se centran en la ventaja estratégica efectiva más que en la ética, corren el riesgo de repetir los errores iniciales de la política cibernética. Muchos recordarán que la novedad de la tecnología cibernética resultó en un despliegue rápido, con poca teorización sobre cómo limitar sus efectos. La comunidad internacional aún convive con las consecuencias de esas primeras decisiones, y las operaciones cibernéticas, incluso hoy, suelen estar marcadas por el secretismo, la negación y la escalada normalizada. La teoría de Walzer es un buen recordatorio de que la ventaja tecnológica sin barandillas morales suele corroer la legitimidad que ayuda a respaldar tanto el poder duro como el blando de Estados Unidos .

Si Estados Unidos adopta la geografía moral de este marco para el uso de la IA en la zona gris, no se eliminarán por completo las decisiones difíciles. Sin embargo, un marco basado en la teoría de Walzer proporciona un léxico común para guiar las difíciles decisiones que se avecinan sobre cómo Estados Unidos equilibrará continuamente la legitimidad y la influencia. Si los responsables políticos normalizan la IA como una herramienta para la influencia o manipulación ilimitadas, Estados Unidos corre el riesgo de erosionar el orden liderado por Estados Unidos que pretende defender. Si la IA se ve sobrelimitada y el aparato de política exterior de Estados Unidos se ve paralizado, el país podría terminar viendo cómo sus competidores reescriben las reglas sin la influencia de otros estados.

Inspirado por Walzer, el marco aquí expuesto ofrece una solución intermedia. No pretende que la zona gris pueda ser limpia o cómoda; ambos descriptores son fundamentalmente antitéticos a la noción misma de zona gris. Sin embargo, este marco sí ofrece a los responsables políticos una forma fundamentada de distinguir entre la competencia estratégica legítima, la escalada peligrosa y la manipulación descarada. Ayuda a crear hábitos que vale la pena mantener y traza líneas rojas que vale la pena defender. Estados Unidos tiene la oportunidad de definir los límites internacionales para el uso de la IA en la zona gris, antes de que las normas se endurezcan o se formen hábitos operativos. La zona gris siempre será caótica, pero Walzer enseña que la reflexión estadounidense sobre cómo actuar dentro de ella no tiene por qué serlo.

LUCAS, los Shahed-136 norteamericanos, ya operan en enjambres de inteligencia colectiva

El dron kamikaze Shahed-136 del ejército estadounidense está adquiriendo capacidad de enjambre con inteligencia colectiva

Shield AI está proporcionando el software para desbloquear el potencial de enjambre cooperativo del LUCAS, probado en combate, lo que podría aumentar drásticamente su letalidad.

Thomas Newdick || TMZ

Shield's IA

El sistema de ataque de combate no tripulado de bajo costo (LUCAS) del ejército estadounidense , un dron de ataque unidireccional de largo alcance recientemente probado en combate y diseñado para operaciones masivas, estará equipado con el software de autonomía Hivemind de Shield AI . La empresa fue seleccionada para la integración por la Oficina del Subsecretario de Guerra para Investigación e Ingeniería (OUSW R&E) como parte de un esfuerzo para incorporar capacidades de enjambre y trabajo en equipo autónomo con IA al LUCAS. El objetivo de incorporar capacidades de enjambre al LUCAS, fabricado por SpektreWorks , fue algo que los funcionarios nos comunicaron poco después de que se hiciera público el programa.

El programa LUCAS, desarrollado por la Oficina del Subsecretario Adjunto de Guerra para Prototipos y Experimentación bajo la Dirección de Investigación y Evaluación de la OUSW, tiene como objetivo desplegar una "masa asequible" mediante la producción de un gran número de drones de coste relativamente bajo que puedan desplegarse en oleadas coordinadas para saturar las defensas enemigas y ampliar las capacidades de ataque a gran escala. Cada dron LUCAS cuesta alrededor de 35.000 dólares , una fracción del precio de los misiles disponibles con un alcance similar.

Basado en el misil iraní  Shahed-136, el LUCAS se  utilizó en combate por primera vez cuando un gran número de ellos fueron disparados contra objetivos iraníes en las primeras andanadas de la  Operación Furia Épica, la parte estadounidense del ataque conjunto entre Estados Unidos e Israel contra Irán que comenzó el 28 de febrero de este año.

“LUCAS, indispensable”, declaró el jefe del Comando Central de Estados Unidos, el almirante Brad Cooper, a TWZ cuando se le preguntó sobre la eficacia de los drones y su contribución a preservar la capacidad de almacenamiento de municiones, dado su coste relativamente bajo y su producción más rápida y sencilla.

Mientras tanto, el Shahed-136 original , así como sus derivados de la serie Geran rusa, se han convertido rápidamente en un arma emblemática de la guerra en Ucrania, sirviendo como la principal munición de ataque a distancia de Moscú. Durante años, los Shahed han liderado la campaña rusa de bombardeos contra la infraestructura y las ciudades ucranianas. Si bien el Shahed tiene un alcance superior a las 1000 millas, el LUCAS, en su configuración actual, es algo más pequeño, con un alcance de aproximadamente la mitad. Una versión de la estructura actual del avión utilizada para el programa LUCAS también sirve como blanco simulado para entrenamiento y pruebas.

En el marco de esta nueva iniciativa, Hivemind actuará como un "piloto" de IA para LUCAS, permitiendo que grupos de drones coordinen movimientos, maniobren de forma colaborativa y se adapten a las cambiantes condiciones del campo de batalla en tiempo real. El proyecto culminará con una demostración operativa este otoño, en la que un solo operador dirigirá un enjambre de drones LUCAS, pero las pruebas de vuelo iniciales con el software instalado se llevarán a cabo antes, según informó Shield AI a TWZ .

En declaraciones a TWZ durante  la conferencia anual SOF Week  celebrada ayer, Brandon Tseng, de Shield AI, explicó que gran parte del trabajo de integración del programa piloto de IA Hivemind en LUCAS ya ha sido probado por la experiencia de la compañía trabajando con Ucrania.

“LUCAS es el resultado de aproximadamente dos años de trabajo con OUSW R&E, y también refleja gran parte del trabajo que estamos realizando en Ucrania con drones de ataque unidireccionales”, explicó Tseng. “Durante los últimos meses, hemos enviado cientos de pilotos de IA para drones de ataque unidireccionales a Ucrania. Estos drones han aumentado la probabilidad de éxito. Han reducido el tiempo necesario para eliminar un objetivo y el costo por impacto. En lugar de que uno de cada diez drones de ataque unidireccionales alcanzara su objetivo, ahora lo logran los diez. Se trata de aprovechar gran parte del desarrollo que hemos realizado en Ucrania e implementarlo en un programa como LUCAS para aumentar la probabilidad de éxito, reducir el costo por impacto y mejorar las probabilidades de éxito”.

Drones del Sistema de Ataque de Combate No Tripulado de Bajo Costo (LUCAS) se encuentran en la pista de aterrizaje de una base en el área de operaciones del Comando Central de los Estados Unidos (CENTCOM), el 23 de noviembre de 2025. Las plataformas LUCAS formaban parte de un escuadrón de drones de ataque unidireccional que el CENTCOM desplegó en Oriente Medio para reforzar la seguridad y la disuasión regionales. Foto de cortesía/Departamento de Guerra de los Estados Unidos

En el contexto ucraniano, Tseng confirmó que sus agentes de IA se emplean en diversas plataformas no tripuladas. En un extremo, se encuentran drones de ataque unidireccionales con un alcance de aproximadamente 100 kilómetros y un coste total de 8000 dólares, de los cuales el piloto de IA cuesta alrededor de 1000 dólares. En el otro extremo, se sitúan drones y misiles mucho más grandes y costosos, incluidos misiles de crucero de la empresa suiza Destinus .

Volviendo al ámbito militar estadounidense, el proyecto actual comenzó con Shield AI trabajando en autonomía colaborativa con OUSW R&E, algo que se inició antes de la segunda administración Trump. Ese trabajo continuó hasta que la empresa fue una de las varias preseleccionadas para proporcionar pilotos de IA para LUCAS.

Este esfuerzo podría representar un paso significativo hacia el despliegue de la autonomía colaborativa, un objetivo a largo plazo de las operaciones masivas con drones, donde equipos de sistemas autónomos operan conjuntamente en entornos de combate dinámicos y altamente complejos. Estos entornos podrían incluir aquellos donde se interrumpe la señal GPS y las comunicaciones se ven afectadas por el uso intensivo de armas electrónicas por parte del enemigo.

“LUCAS se centra en proporcionar acceso masivo a un coste asequible, pero un acceso masivo sin coordinación tiene un valor limitado”, declaró Tseng, presidente y cofundador de Shield AI, en un comunicado de prensa. “Hivemind es el piloto de IA que dota de inteligencia a ese acceso masivo. Es la capa de autonomía que permite a los equipos de drones detectar, decidir y actuar a gran escala. Nos enorgullece colaborar con OUSW R&E para poner esta capacidad en manos de los combatientes con la rapidez que requiere”.

Hivemind está diseñado para optimizar el funcionamiento de sistemas no tripulados en red, permitiendo que un único operador supervise y dirija, según sea necesario, múltiples plataformas simultáneamente durante misiones complejas y altamente coordinadas. Con Hivemind, los operadores humanos conservan la autoridad sobre las decisiones de ataque, mientras que el software de autonomía se encarga de la navegación, la coordinación y la ejecución general de la misión. El operador puede anular y redirigir las operaciones del enjambre y redefinir sus objetivos en cualquier momento. Automatizar al máximo las operaciones del enjambre acelera el tiempo desde la detección del objetivo hasta el ataque en toda la cadena de destrucción. El enjambre también debería ser capaz de actuar colectivamente más rápido que el enemigo, abrumándolo y potencialmente rompiendo su ciclo de decisión.

Un dron del Sistema de Ataque de Combate No Tripulado de Bajo Costo (LUCAS) despega desde la cubierta de vuelo del buque de combate litoral de clase Independence USS Santa Bárbara (LCS 32) mientras operaba en el Golfo Pérsico, el 16 de diciembre de 2025. Fotografía del Ejército de EE. UU. por la especialista Kayla McGuire.

“Nuestra política establece que la decisión moral sobre el uso de la fuerza letal siempre la toma un ser humano, por lo que la intervención humana es fundamental en ese proceso de toma de decisiones”, destacó Tseng. “Una vez tomada esa decisión, del mismo modo que cuando se decide lanzar un misil de crucero, la IA contribuye a garantizar que se cumpla”.

Por el momento, el ejército estadounidense exige la presencia de un operador humano en el proceso de control de acciones cinéticas o potencialmente letales, en lugar de permitir que las armas autónomas elijan sus objetivos sin autorización adicional. Si bien esto resulta menos controvertido desde el punto de vista moral, también puede representar un obstáculo táctico, limitando el potencial del enjambre y aumentando la complejidad y las vulnerabilidades de sus operaciones. El debate en torno a esta decisión se intensificará a medida que los adversarios eludan esta restricción para obtener ventaja en futuros escenarios de combate.

Como señalamos en nuestro informe inicial sobre la aparición de LUCAS, es muy destacable que algunos de sus drones ya incluyan terminales SATCOM en miniatura. Al fin y al cabo, el control humano en enjambres no sería posible sin este tipo de comunicación en las distancias de vuelo más allá del alcance visual. Además, todo un enjambre puede controlarse de esta manera, incluso si solo unos pocos drones están equipados con terminales SATCOM. Si bien un enjambre puede conectarse en red mediante líneas de visión, debe retransmitir toda la información importante a un operador. Al utilizar algunos de los drones como nodos de retransmisión SATCOM, todo el enjambre puede controlarse de forma remota desde prácticamente cualquier lugar del planeta.

Un dron LUCAS equipado con una antena SATCOM. (DoW)

En cualquier caso, el piloto automático Hivemind permitirá que los drones LUCAS equipados adecuadamente perciban su entorno, tomen decisiones y actúen de forma autónoma sin intervención humana continua. A diferencia de los pilotos automáticos convencionales, que siguen rutas de vuelo fijas, Hivemind está diseñado para ajustar dinámicamente los planes de misión, reaccionar ante imprevistos, evitar obstáculos y realizar tareas complejas con una mínima supervisión del operador.

En cuanto a cómo un piloto de IA puede ayudar a los drones LUCAS, incluyendo la ejecución autónoma de misiones y el vuelo en enjambre en entornos sin GPS ni comunicaciones, Tseng comparó la tecnología con la que hay detrás de los coches autónomos.

“Utilizamos muchos de los mismos enfoques técnicos que Tesla o Waymo; empleamos sensores a bordo de estos drones y sistemas de armas para percibir nuestro entorno. Contamos con una GPU (unidad de procesamiento gráfico, un circuito electrónico especializado diseñado para el procesamiento de imágenes digitales) que analiza qué hacer y está programada para considerar las diferentes misiones que ejecuta en dicho entorno. Luego, actuamos, maniobrando el dron o el sistema de armas en ese entorno.”

Hivemind ya se ha integrado en diversas plataformas, incluyendo el avión YFQ-44A de Anduril, perteneciente al programa de Aviones de Combate Colaborativos (CCA) de la Fuerza Aérea de EE. UU., el avión de pruebas BQM-177 de la Armada de EE. UU., el helicóptero Airbus UH-72B Lakota y la plataforma Destinus Hornet. La compañía afirma haber integrado pilotos de IA en 28 plataformas diferentes hasta la fecha.

Aviones autónomos en equipo: Hivemind + MQM-178 Firejets

Tseng afirmó que la compañía quiere comenzar las pruebas de vuelo con Hivemind en julio. "Espero que lo pongan en funcionamiento lo antes posible", añadió.

La experiencia previa de Ucrania debería facilitar el camino hacia la puesta en servicio, donde solo se necesitaron ocho semanas para integrar un piloto de IA en una de sus plataformas de ataque unidireccional.

Sin embargo, la decisión final sobre el despliegue de los drones LUCAS equipados con IA recae en el cliente. «Depende del gobierno, y no voy a revelar plazos sobre cuándo el gobierno considera su despliegue», dijo Tseng sobre el dron LUCAS equipado con Hivemind.

Si bien los drones LUCAS sin pilotos de IA ya han logrado resultados impresionantes en el reciente conflicto con Irán, según el Pentágono, Shield AI confía en que las capacidades de la plataforma mejorarán significativamente una vez que operen con IA a bordo. Se espera que esto se traduzca en una mayor probabilidad de éxito, una menor relación coste-beneficio y una mayor tasa de éxito en las misiones.

«Si tienes drones de ataque unidireccionales baratos, pero necesitas 10 o 20 para destruir un objetivo, ya no son tan baratos, ¿verdad?», argumentó Tseng. «Pero si de repente tienes drones de ataque unidireccionales baratos, y uno solo puede destruirlo, y ahora puedes destruir 20 objetivos, eso representa un costo por efecto realmente bajo, y eso es lo que Estados Unidos busca al fin y al cabo».

Otra vista de un dron del Sistema de Ataque de Combate No Tripulado de Bajo Costo (LUCAS) despegando del USS Santa Bárbara. Fotografía del Ejército de EE. UU. por la especialista Kayla McGuire.

Integrar un piloto de IA en el dron LUCAS es un gran avance para el programa. Si funciona según lo previsto, debería contribuir a materializar la antigua aspiración de crear enjambres coordinados de drones, y no solo el despliegue masivo de drones.

Mediante este software, varios drones LUCAS podrán compartir tareas y maniobrar de forma cooperativa, lo que hará que los ataques de saturación sean aún más efectivos. Además de que los drones redirigen dinámicamente su ruta, evitan las defensas aéreas y se adaptan a las cambiantes condiciones del campo de batalla, un piloto con IA facilita la continuidad de las misiones a pesar de las interferencias hostiles o la pérdida de conectividad de datos. De hecho, gracias a la IA, los enjambres de drones pueden mantener una eficiencia de combate casi perfecta incluso si pierden miembros. Los drones pueden configurarse con diversas cargas útiles, adaptando la composición del enjambre a cada misión, y el sistema de IA puede maximizar su efectividad colectiva en todo momento.

Dado que se espera que las pruebas de vuelo de los drones LUCAS equipados con Hivemind comiencen en tan solo un par de meses, deberíamos empezar a observar mejor la transformación de estos drones kamikaze, que pasan de ser armas individuales desechables a grupos de armas conectadas en red que, en conjunto, representan mucho más que la suma de sus partes.