La Inteligencia Artificial y la guerra hasta el año 2045

¿Estamos preparados para un mundo en el que la Inteligencia Artificial no solo apoyará, sino que redefinirá el rol humano en el conflicto y más allá? Es cierto que muchas de las últimas noticias relativas a la IA son negativas, asegurando que estamos cerca de agotar un paradigma, el de la «fuerza bruta», que ha permitido alumbrar productos increíbles, como ChatGPT, Gemini, Claude, Llama, Mistral y otros tantos en desarrollo o servicio. Sin embargo, no lo es menos que a nivel militar apenas están comenzando a explotarse las posibilidades tanto de los grandes modelos de lenguaje (LLM) como los citados, como de otros algoritmos de IA específica susceptibles de funciones a nivel técnico, táctico, operacional y estratégico, tanto militar como político. A la espera de que llegue (o no) una IA generalista, futuro que podría estar más próximo de lo que muchos creen, lo conseguido hasta ahora es más que suficiente como para que su impacto, en los próximos 10 o 20 años, sea dramático, hasta el punto de relegar en la mayor parte del ciclo de decisión a los seres humanos a un segundo plano…

Índice

• Introducción
• La IA militar hasta el horizonte 2045

  • Nivel técnico
  • Nivel táctico
  • Nivel operacional
  • Nivel estratégico-militar
  • Nivel estratégico-político

• Conclusiones
• Notas

Introducción

La Inteligencia Artificial (IA) ha sido seguramente la tecnología estrella durante el último lustro, la que más titulares ha copado y la que ha irrumpido de forma más abrumadora en el ámbito particular, a través ChatGPT, Grok, Copilot y otros tantos productos. Desde el simple entretenimiento a la redacción de artículos de todo tipo -superando en esta tarea a los propios seres humanos[1]-, el análisis de contenidos, la traducción o la búsqueda online, estas IAs específicas han impactado y siguen impactando sobre el trabajo, la sociedad o la ciencia. Un milagro tecnológico que es consecuencia directa de los avances en computación[2] y que seguirá perfeccionándose mientras se agota el actual paradigma, ofreciendo mientras tanto posibilidades casi infinitas en el terreno militar.

A propósito de los paradigmas, ha de tenerse en cuenta que ya décadas atrás se vivió un “invierno de la IA” que se extendió hasta prácticamente hace un lustro. Hay razones para pensar que en los próximos años podría ocurrir algo similar, dado que los grandes modelos de lenguaje (LLM) en los que se trabaja de un tiempo a esta parte, podrían estar agotando parte de sus posibilidades al ser el escalado cada vez menos rentable.

A pesar de ello, y siguiendo la lógica de la aceleración, resulta más que razonable pensar que lejos de volver a suponer un páramo de décadas, los caminos ahora en estudio permitirán seguir avanzando e incluso desarrollar una IA generalista en un plazo relativamente breve de tiempo[3]. Los progresos en computación, unidos a los que se están produciendo el estudio de los procesos cognitivos, el aprendizaje basado en la curiosidad (Curiosity-Driven Learning) y otras tantas áreas, refuerzan esta posibilidad.

Mientras nada de lo anterior se consume, el paradigma en vigor seguirá siendo el de la fuerza bruta, que está detrás de los LLM citados. Es decir, que las empresas, aprovechando la inversiones multimillonarias que están recibiendo, continuarán escalando tanto: 1) el número de parámetros que maneja cada LLMs; 2) como el número de fuentes a través de los cuáles es entrenado (aunque estas podrían estar próximas a agotarse, después de que en los últimos años hayan firmado acuerdos con redes sociales, diarios, revistas, bibliotecas y toda fuente disponible…) y; 3) las capacidades de computación a su disposición.

Ahora bien, incluso aunque puedan alcanzarse los límites del paradigma vigente, esto no agota las posibilidades de los LLM ni para el sector civil, ni para el militar. De hecho, su capacidad y los incrementos que se logren serán más que suficientes para crear nuevos virus informáticos, para alumbrar sofisticadas ficciones en el marco de la guerra cognitiva, para dar apoyo a los comandantes a la hora de tomar decisiones sobre el terreno, para modelar escenarios o para asumir todo tipo de tareas que, en conjunto, permiten acelerar la kill-chain.

La IA militar hasta el horizonte 2045

Mientras lo anterior se decide, y a la espera de lo que ocurra con la búsqueda de una IA generalista, por el momento estamos viendo una explosión en el empleo de algoritmos de inteligencia artificial para multitud de funciones. Por ejemplo, en los últimos días y a propósito de los problemas que la defensa aérea ucraniana tiene frente a los misiles balísticos, se ha hablado sobre la necesidad de implementar nuevos algoritmos de IA susceptibles de autoaprendizaje que permitan perfeccionar las capacidades de los Patriot ucranianos. También, recientemente, se ha escrito mucho acerca de cómo los drones de bajo coste tan comunes en conflictos como el ucraniano se benefician de sistemas de guiado terminal. Del mismo modo, los primeros enjambres comienzan a coordinarse mediante herramientas de este tipo. Además, los sistemas de gestión del campo de batalla en servicio permiten no sólo conocer la posición de tal o cual enemigo de forma inmediata, cuando un sensor (el que sea) lo detecta, sino también reconocer su entidad y tipología, presentando al comandante una batería de opciones para neutralizarlo o abatirlo, teniendo en cuenta aspectos como la velocidad, el efecto deseado o el coste de la posible respuesta. Las aplicaciones, en cualquier caso, serán muchas más, a la espera de que la imaginación por una parte y la acumulación de experiencias de empleo, que siempre da lugar a nuevos usos, hagan su magia.

Por citar sólo algunos casos, en los próximos 20 años la IA será de obligado uso en: 1) mantenimiento predictivo, adelantándose a los fallos en equipos militares (vehículos, aeronaves, barcos, drones) mediante el análisis de datos en tiempo real procedentes de un número creciente de sensores; 2) simulación, creando entornos virtuales hiperrealistas para llevar a cabo pruebas de armamento o vehículos, reduciendo costes y riesgos; 3) optimización de sensores, mejorando la precisión en la detección de objetivos incluso cuando se opere en ambientes con interferencias o malas condiciones meteorológicas; 4) fabricación in situ avanzada, produciendo repuestos y componentes en el primer escalón, en lugar de depender de segundos, terceros o incluso cuartos escalones para determinadas reparaciones, lo que permitirá a las unidades, más si cabe, operar libres de servidumbres logísticas; 5) ciberseguridad táctica, permitiendo que cualquier plataforma cuente con mecanismos de detección y defensa frente a ciberataques en tiempo real, del mismo modo que sucederá con los Puestos de Mando, las redes de comunicaciones, etc.

El anterior es, sin duda, un listado de por sí impresionante. Sin embargo, apenas es una sombra del que podría realizarse si intentamos un ejercicio un poco más ambicioso, dividiendo las posibilidades de la IA por niveles.

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