Guerra 2.0: Por favor, no apague el equipo mientras se destruye el mundo

Resulta verdaderamente reconfortante saber que, según altos funcionarios de la OTAN, el sistema de inteligencia artificial militar Maven es, en esencia, “el Microsoft Windows de la guerra”. Todos podemos dormir mucho más tranquilos sabiendo que el destino de la geopolítica global y la gestión de objetivos militares dependen de una interfaz que bien podría lanzar una pantalla azul de la muerte en el momento menos oportuno.

Imaginen la tensa escena en el búnker de comando: un oficial frenético intentando dar un solo clic para convertir datos en cenizas, mientras en el monitor aparece el temido cartel: “Maven se está actualizando. Porcentaje completado: 12%. No apague el sistema”. O peor aún, que el algoritmo decida reiniciarse a mitad de una crisis porque “hace tres días que no se aplican los parches de seguridad críticos”. Bien mirado, si logra convertirse para las fuerzas armadas en lo que Microsoft es para los drones de oficina, el futuro de la humanidad estará en manos del departamento de soporte técnico.

Algoritmos daltónicos y rocas con complejo de edificio

La narrativa oficial nos vende precisión quirúrgica e industrial, pero el camino hacia la perfección algorítmica ha dejado momentos de una hermosa poesía surrealista financiada por el Pentágono. En sus inicios en Somalia y Afganistán, la IA sufría de una simpática miopía tecnológica: confundía nubes con autobuses escolares voladores, identificaba árboles como personas y catalogaba simples rocas como edificios.

Pero el verdadero talón de Aquiles resulta ser el diseño de producción del planeta Tierra. Los modelos que alcanzaron una tasa de éxito del 70% en el suelo amarillo y polvoriento de Afganistán se desplomaron a un triste 30% al ser trasladados a Filipinas, donde la gente tenía la desfachatez de caminar frente a una densa selva verde. Del mismo modo, el software trastabilló ante algo tan elemental como la nieve ucraniana o los tanques rusos con las torretas destruidas. Básicamente, si el enemigo decide atacar en un día nevado, el algoritmo probablemente los catalogue como un campo de calabazas gigantes y pida confirmación al usuario.

Detrás de este cerebro de silicio no hay magia, sino una burocracia digital colosal: entrenar un solo algoritmo requiere al menos 10.000 imágenes etiquetadas minuciosamente. Es reconfortante saber que la vanguardia de la defensa global depende de miles de analistas atrapados en el equivalente militar de resolver “captchas” corporativos para enseñarle a una máquina a distinguir un camión de un árbol. Entre 2021 y 2022, el Pentágono tuvo que desechar más de 1.500 algoritmos erráticos para quedarse con apenas dos docenas útiles para el frente europeo.

El dilema ético de Silicon Valley (o cómo Palantir no tiene problemas de conciencia)

Es enternecedor recordar que en 2018 los empleados de Google se pusieron románticos con aquel viejo lema de “No seas malvado” y armaron tal escándalo que obligaron al gigante tecnológico a retirarse del desarrollo de estas herramientas letales. Por suerte para el complejo militar-industrial, siempre hay un adulto pragmático en la sala: Palantir.

Donde los ingenieros de Google veían dilemas morales y crisis existenciales, la empresa de Alex Karp vio una excelente oportunidad de negocio. Al fin y al cabo, ¿para qué preocuparse por la ética cuando puedes combinar fotos, textos, radio y pulsos electromagnéticos para automatizar el apocalipsis a escala industrial? Mientras Google se quedó rezando en el altar de las buenas intenciones, Palantir agarró el joystick dispuesta a demostrar que el verdadero progreso tecnológico se mide en toneladas de ceniza por clic.

“Puntos de interés” a precio de oro

Es conmovedor comprobar cómo el lenguaje corporativo puede suavizar la carnicería más brutal. El Pentágono ya no envía burdas coordenadas de bombardeo; ahora comparte eufemísticamente “puntos de interés”. Suena casi como una recomendación de guía turística, solo que en lugar de un restaurante pintoresco, lo que encuentras al llegar es un desastre humeante.

Y todo esto, por supuesto, a un módico precio de un millón de dólares mensuales en servicios de computación en la nube. Una verdadera ganga. Pensar que hay empresas emergentes que se quejan de la factura de Amazon Web Services por alojar una base de datos de clientes, mientras el ejército más poderoso del mundo gasta esa suma para que una IA cuente cuántas personas se agolpan en un aeródromo durante una evacuación frenética.

Whiplash y Goalkeeper: los juguetes favoritos del Pentágono

Pero la IA no vive solo de la nube; también necesita hardware que ensucie el agua. Para frenar a las fuerzas chinas en cualquier conflicto en el Pacífico, el proyecto ha integrado sus algoritmos directamente en armas autónomas. Dos encantadoras novedades que parecen salidas de una película de James Bond dirigida por un liquidador de activos: Goalkeeper y Whiplash.

●     Goalkeeper es una “munición merodeadora” —el término elegante de los folletos de ventas para no decir “dron suicida”— diseñado para flotar pacientemente hasta encontrar su momento de gloria.
 

●     Whiplash, la joya de la corona, es una moto acuática cargada de explosivos cuyas primeras versiones se armaron modificando modelos comerciales Jet Ski.
 

Ambas pueden localizar y atacar objetivos de forma autónoma. La pregunta obvia —¿quién es responsable cuando la moto autónoma choque contra el barco equivocado?— quedó convenientemente fuera del comunicado de prensa.

Para alimentar todo esto, los militares estadounidenses mantienen vigilado constantemente al Ejército Popular de Liberación a través de cámaras de barcos, puertos, destructores y boyas, transformando el Pacífico en un Gran Hermano geopolítico en tiempo real. Claro que primero tuvieron que lidiar con la burocracia propia: los equipos de los aviones caza submarinos P-8 tenían la simpática costumbre protocolar de borrar sus discos duros al final de cada misión, eliminando sin querer todos los valiosos datos de entrenamiento que el algoritmo necesitaba para aprender a rastrear eficientemente.

Automatización total: el sueño del comandante impaciente

El artículo de The Economist cierra con una promesa maravillosa del general Chris Donahue, pionero del sistema: “En última instancia, todo esto se automatizará”. ¡Al fin! Los humanos somos tan desesperadamente lentos. Un analista tarda 40 angustiosos segundos en divisar a un pastor que entra en el campo de visión de un dron; Maven lo detecta en menos de un segundo. Poco importa que, tras meses de despliegue en Ucrania, el sistema siguiera produciendo diez detecciones erróneas por cada kilómetro cuadrado analizado. Detalles menores de la fase beta.

Lo importante, nos dicen, es la velocidad de la cadena de ataque. Los grandes modelos de lenguaje (LLM) ya han quintuplicado la velocidad del proceso de selección de objetivos: Estados Unidos ahora puede identificar y procesar hasta 5.000 blancos por día.

En un conflicto a gran escala contra China o Rusia, la presión por atacar rápido será tan aplastante que pensar se volverá un lujo insostenible. ¿Para qué perder el tiempo en debates éticos sobre el control humano de la guerra cuando el algoritmo ya tomó la decisión y ejecutó el ataque en un milisegundo? Si algo sale terriblemente mal, siempre podremos culpar al software, lavarnos las manos y enviarle un reporte automático de errores al equipo de soporte de Palantir.

Quién dijo que la guerra del siglo XXI iba a ser complicada.