{"id":1211,"date":"2025-09-16T14:34:56","date_gmt":"2025-09-16T17:34:56","guid":{"rendered":"https:\/\/undef.edu.ar\/fortin\/?p=1211"},"modified":"2026-03-27T17:02:27","modified_gmt":"2026-03-27T20:02:27","slug":"inteligencia-artificial-y-operaciones-militares-una-cuestion-de-soberania-y-arquitectura","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/undef.edu.ar\/fortin\/index.php\/2025\/09\/16\/inteligencia-artificial-y-operaciones-militares-una-cuestion-de-soberania-y-arquitectura\/","title":{"rendered":"Una cuesti\u00f3n de soberan\u00eda y arquitectura: IA y operaciones militares."},"content":{"rendered":"

Por Kelli De Faria Cordeiro,
\nCoordinadora T\u00e9cnica de Comando y Control de Operaciones Conjuntas,
\nEstado Mayor Conjunto de las Fuerzas Armadas de Brasil<\/span><\/p>\n

La irrupci\u00f3n de la inteligencia artificial (IA) como recurso de apoyo a operaciones militares plantea desaf\u00edos que trascienden lo meramente t\u00e9cnico. No se trata solo de incorporar una soluci\u00f3n innovadora, sino de adaptar la l\u00f3gica de una estructura organizacional que hist\u00f3ricamente ha gestionado la incorporaci\u00f3n de nuevas tecnolog\u00edas al \u00e1mbito operativo. El ciclo entre las fases de preparaci\u00f3n y empleo de tecnolog\u00edas de apoyo a las operaciones militares se ve tensionado por una herramienta que evoluciona a gran velocidad y cuya capacidad disruptiva acelera tambi\u00e9n la obsolescencia de los instrumentos institucionales de planificaci\u00f3n, control, gobernanza y ejecuci\u00f3n. La pregunta ya no es si la IA ser\u00e1 incorporada a las operaciones militares conjuntas, sino cu\u00e1ndo y con qu\u00e9 nivel de impacto.<\/strong><\/p>\n

Una iniciativa que busque incorporar inteligencia artificial al \u00e1mbito de la defensa debe comenzar por una aclaraci\u00f3n conceptual. \u00bfQu\u00e9 significa, exactamente, \u201cIA\u201d desde una perspectiva operativa militar? M\u00e1s all\u00e1 de las m\u00faltiples definiciones disponibles (algunas contradictorias, otras meramente especulativas), hay un consenso b\u00e1sico: la IA aplicada a la defensa es importante y modificar\u00e1 el escenario operativo. En este art\u00edculo adoptamos una definici\u00f3n centrada en el aprendizaje autom\u00e1tico: una forma de inteligencia artificial orientada al desarrollo de soluciones que aprenden a partir de datos. Sin embargo, esa capacidad de aprendizaje no es inherente a la m\u00e1quina; es el resultado de la articulaci\u00f3n de distintos elementos.<\/p>\n

Un modelo entrenado no surge de manera espont\u00e1nea: necesita un algoritmo que lo genere y una base de datos que lo alimente. Una soluci\u00f3n de aprendizaje autom\u00e1tico est\u00e1 compuesta por tres elementos b\u00e1sicos (modelo, algoritmo y datos), adem\u00e1s de la infraestructura computacional necesaria para procesarlos. Solo cuando estos elementos se configuran y parametrizan de forma coherente es posible obtener un resultado consistente.<\/p>\n

El modelo funciona como un estudiante, el algoritmo como su docente y los datos como el material de estudio. El nivel de precisi\u00f3n del modelo depender\u00e1 de la correcta parametrizaci\u00f3n del algoritmo y de la calidad de los datos utilizados en el entrenamiento. Aplicada a las operaciones militares, esta arquitectura adquiere una especificidad muy particular. Un modelo gen\u00e9rico, entrenado con datos abiertos o provenientes de entornos civiles, no posee el conocimiento necesario para responder a las particularidades de un escenario de defensa.<\/p>\n

Las im\u00e1genes de un puerto tur\u00edstico o comercial no contienen el mismo tipo de informaci\u00f3n que un entorno de operaciones navales; del mismo modo, clasificar embarcaciones de recreo no equivale a clasificar naves que representan un contacto de inter\u00e9s operativo. La IA para la defensa necesita datos del \u00e1mbito de la defensa. Y esos datos, por su naturaleza cr\u00edtica y sensible, solo pueden ser gestionados por quienes los producen y resguardan: las propias fuerzas armadas. Esta condici\u00f3n, que puede parecer evidente a primera vista, tiene implicancias profundas. Significa que ninguna soluci\u00f3n inteligente con aplicaci\u00f3n operativa ser\u00e1 verdaderamente eficaz si no se construye internamente y con datos propios del sistema de defensa.<\/p>\n

La cuesti\u00f3n de los datos, en este sentido, no es simplemente un componente m\u00e1s del ecosistema de IA: es su base estructural. El problema no radica solo en su volumen o en su formato, sino en su valor estrat\u00e9gico. En un entorno dominado por el big data y la proliferaci\u00f3n de sensores, la informaci\u00f3n circula en grandes cantidades, aunque muchas veces de forma fragmentaria y sin curadur\u00eda. En defensa, sin embargo, lo que importa no es la acumulaci\u00f3n indiscriminada, sino la capacidad de organizar, depurar y proteger esa informaci\u00f3n. Esto requiere recursos materiales y humanos: infraestructura adecuada, equipos t\u00e9cnicos capacitados, normativas claras y mecanismos robustos de gobernanza.<\/p>\n

Sin estos elementos, la soberan\u00eda tecnol\u00f3gica puede quedar comprometida. La gobernanza de los datos de defensa \u2014su control y su trazabilidad\u2014 no puede ser delegada, dada la sensibilidad de la informaci\u00f3n, cuyo valor estrat\u00e9gico crece a medida que se integra, se agrega y se analiza. Tener dominio sobre los datos que alimentan los modelos es ejercer soberan\u00eda sobre la IA de defensa.<\/p>\n

A medida que crecen las soluciones de IA utilizadas en acciones estrat\u00e9gicas por parte del sector privado, se observa una tendencia a migrar los datos desde proveedores remotos de nube hacia entornos propios \u2014on-premise\u2014 con infraestructura f\u00edsica localizada dentro de las instalaciones. Esta estrategia es una condici\u00f3n necesaria para las soluciones inteligentes en defensa, dadas las implicancias estrat\u00e9gicas de sus datos.<\/p>\n

Un centro de datos militar no se reduce a un conjunto de servidores: requiere sistemas complejos de refrigeraci\u00f3n, suministro energ\u00e9tico redundante, seguridad f\u00edsica, respaldo de la informaci\u00f3n, mantenimiento especializado y personal t\u00e9cnico altamente capacitado. Adem\u00e1s, debe tener capacidad de adaptaci\u00f3n a la r\u00e1pida evoluci\u00f3n del hardware, especialmente en un campo como la inteligencia artificial, donde los requerimientos t\u00e9cnicos cambian de forma constante. Los procesadores utilizados para el entrenamiento de modelos han pasado de las GPU a las TPU, y hoy proliferan chips dise\u00f1ados para funciones espec\u00edficas, lo que acorta el ciclo de vida de cada inversi\u00f3n.<\/p>\n

Frente a ese escenario, la adquisici\u00f3n de equipamiento puede resultar menos eficiente que la contrataci\u00f3n de servicios que incluyan la actualizaci\u00f3n peri\u00f3dica de la infraestructura. De ese modo, la carga de la obsolescencia tecnol\u00f3gica recae sobre el proveedor, y no sobre el Estado.<\/p>\n

La limitaci\u00f3n de recursos hace cada vez m\u00e1s necesaria la planificaci\u00f3n de proyectos conjuntos. En un escenario donde el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial es costoso y t\u00e9cnicamente exigente, se vuelve prioritario optimizar el uso de la infraestructura computacional y compartir modelos entrenados. El dise\u00f1o conjunto de soluciones reduce la necesidad futura de generar mecanismos de interoperabilidad, al haber sido concebidas desde un inicio de forma integrada.<\/p>\n

La inteligencia artificial aplicada a la defensa constituye un desaf\u00edo institucional. Para que una soluci\u00f3n alcance el plano operativo, debe atravesar un proceso complejo con m\u00faltiples capas: infraestructura de conectividad, capacidad computacional, plataforma de datos, entrenamiento de modelos y aplicaci\u00f3n en escenarios reales. Cada una de estas etapas requiere equipos especializados. El reto no es solo desarrollar tecnolog\u00eda, sino coordinar un desarrollo multidisciplinario y asegurar su integraci\u00f3n efectiva a los entornos operativos.<\/p>\n

Como en todo proceso de incorporaci\u00f3n tecnol\u00f3gica, tambi\u00e9n aqu\u00ed se vuelve indispensable una regulaci\u00f3n. Sin embargo, regular una tecnolog\u00eda en proceso de maduraci\u00f3n implica ciertos riesgos, dada la incertidumbre propia de su evoluci\u00f3n. Por eso, una estrategia conservadora basada en ciclos evolutivos breves podr\u00eda ser una v\u00eda prudente para mitigar esos riesgos.<\/p>\n

La inteligencia artificial no aparece como una invenci\u00f3n repentina, sino como el resultado de una larga maduraci\u00f3n. Durante d\u00e9cadas, los algoritmos y modelos matem\u00e1ticos del aprendizaje autom\u00e1tico fueron perfeccion\u00e1ndose, aunque sin el volumen de datos necesario para volverlos operativos. M\u00e1s tarde, con la proliferaci\u00f3n de sensores, c\u00e1maras y dispositivos conectados, surgi\u00f3 el big data que permiti\u00f3 alimentar esos modelos con datos de entrenamiento. Entonces apareci\u00f3 una nueva limitaci\u00f3n: la falta de capacidad de c\u00f3mputo suficiente para generar los modelos en tiempos razonables. Solo cuando los tres elementos \u2014algoritmos, datos y procesamiento\u2014 convergieron, las soluciones inteligentes empezaron a mostrar resultados concretos en entornos reales.<\/p>\n

En todos los contextos, el camino es similar: iniciativas de gobernanza de datos, inversi\u00f3n en infraestructura y experimentaci\u00f3n con algoritmos. Est\u00e1 claro que la inteligencia artificial no es una moda pasajera. Pero es necesario un enfoque cr\u00edtico que distinga qu\u00e9 resultados son verdaderamente aplicables en escenarios operativos y cu\u00e1les forman parte de un imaginario todav\u00eda especulativo. Solo as\u00ed ser\u00e1 posible dar los primeros pasos minimizando riesgos. Adem\u00e1s, el ciclo de preparaci\u00f3n y empleo debe ser coherente con la cultura organizacional de cada instituci\u00f3n, con un objetivo claro: garantizar la soberan\u00eda sobre una tecnolog\u00eda que puede representar una ventaja decisiva en los nuevos tipos de conflicto que emergen con el avance de la IA.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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