Una startup respaldada por la OTAN está adaptando la inteligencia artificial para que pequeños drones militares puedan detectar, identificar y atacar objetivos sin órdenes humanas directas, según un informe detallado de Ars Technica. La empresa, Scaleout Systems, demostró una munición merodeadora habilitada por IA que priorizaba de forma autónoma lo que consideraba el objetivo de mayor valor en un campo de batalla y volaba hacia él para lanzar un explosivo, una señal de lo rápido que los objetivos autónomos están pasando de los trabajos de investigación a los programas de defensa europeos.
Andreas Hellander, cofundador y director ejecutivo de Scaleout Systems, dijo a Ars que la tecnología está diseñada para brindar a los aliados de la OTAN una ventaja al poner en funcionamiento los datos de los sensores en el borde del campo de batalla. Para más contexto sobre esta historia, consulta nuestra últimos avances en IA.
De la telemetría de camiones al campo de batalla
Scaleout Systems fue fundada en 2018 por investigadores de la Universidad de Uppsala en Suecia, y su enfoque original estaba lejos de la industria armamentística: entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático directamente en el hardware dentro de camiones comerciales y otros vehículos. Eso cambió después de que Rusia lanzó su invasión a gran escala de Ucrania en 2022, cuando la empresa giró hacia aplicaciones de defensa.
"Con la guerra en Ucrania y un mundo cambiante, nos dimos cuenta de que esta tecnología puede ser muy importante para poner en funcionamiento datos de borde y datos de sensores para el aprendizaje automático y garantizar que los aliados de la OTAN hayan encontrado esa ventaja estratégica", dijo Hellander a Ars.
La compañía fue seleccionada en 2025 para unirse al Programa de Desafío del Acelerador de Innovadores de Defensa para el Atlántico Norte (DIANA) de la OTAN, donde ha trabajado en un proyecto llamado Inteligencia Aérea Federada para Reconocimiento. El esfuerzo adapta los modelos de aprendizaje automático para el hardware informático de vanguardia que se encuentra en drones, tabletas para pilotos de drones y puestos de comando de campo; hardware que, como Hellander le dijo a Ars, abarca desde pequeños dispositivos integrados hasta potentes estaciones de trabajo de borde.
Aprendizaje federado en primera línea
El enfoque de Scaleout difiere del manual de modelos de frontera de OpenAI o Anthropic. En lugar de grandes modelos centralizados, la empresa utiliza modelos de aprendizaje automático más eficientes que ejecutan tareas de visión por computadora directamente en el hardware de los drones. Los drones ayudan a los operadores a identificar objetivos mientras sus cámaras y sensores recopilan datos del campo de batalla y luego comparten de forma intermitente actualizaciones selectivas con nodos informáticos en el pelotón local o en la sede de la empresa, sin transmitir datos sin procesar confidenciales.
Esos nodos de la sede vuelven a entrenar los modelos con datos agregados de múltiples fuentes y envían capacidades actualizadas a los dispositivos perimetrales cuando las condiciones lo permiten. El beneficio es la adaptabilidad: "Es posible que los modelos hayan sido entrenados en un entorno desértico, y si intentamos desplegarlos en un entorno urbano, no funcionarán bien", dijo Hellander a Ars. Sostuvo que los modelos que siguen aprendiendo y mejorando a partir de los datos de los sensores del campo de batalla durante una sola operación representan una "ventaja sostenible".
En junio, Scaleout probó el concepto en una base de la Fuerza Aérea Sueca en Uppsala, donde el ejército sueco ya posee una licencia para la plataforma de software de la empresa. La demostración mostró que un nodo informático implementado en el futuro podría seguir ejecutando su propia inferencia de IA y procesos de aprendizaje activo incluso después de perder el contacto con un nodo central en el laboratorio de la empresa, sincronizando sus actualizaciones aprendidas una vez que se restableciera la conexión. Hellander dijo a Ars que esta estrategia federada podría eventualmente extenderse a regiones enteras, y señaló: "En principio, se puede desbloquear la colaboración entre los estados miembros de la OTAN".
ALMA: Una munición merodeadora autónoma
La aplicación más importante es la participación de Scaleout en el proyecto Affordable Loitering Modular Ammunition (ALMA), dirigido por BAE Systems Bofors, cuyo objetivo es desarrollar un dron kamikaze autónomo de bajo coste. El concepto ALMA se demostró públicamente por primera vez en un evento Winter Demo 2026 en Suecia en enero.
Durante esa demostración, un dron "detectó, identificó y geolocalizó de forma autónoma todas las posibles amenazas detectadas con el uso de IA", según una presentación de Scaleout Systems citada por Ars. "Todos los datos se manejan mediante computación integrada dedicada, lo que permite que el sistema funcione en tiempo real sin ningún procesamiento externo".
Luego, el dron priorizó automáticamente el objetivo de mayor valor definido por su misión (en este caso, un vehículo de ingeniería blindado), voló hacia él y arrojó un explosivo. Ars informó que un operador humano aún podría controlar y dirigir el dron, pero que el dron llevó a cabo la misión por sí solo sin órdenes humanas directas. Hellander dijo a Ars que la compañía también ha construido un concepto funcional de vigilancia y reconocimiento demostrado públicamente en Suecia.
Por qué la IA de vanguardia es importante en la guerra moderna
El impulso hacia la IA a bordo refleja las realidades de los conflictos actuales. La guerra electrónica y las interferencias enemigas frecuentemente interfieren con las comunicaciones, lo cual es una de las razones por las que un número creciente de drones militares ucranianos ya incorporan inteligencia artificial a bordo en diseños kamikazes baratos. Ars también señaló que depender de centros de datos centralizados para ejecutar modelos de IA parece más riesgoso en un momento en el que grandes centros de datos han sido atacados y destruidos durante la guerra entre Estados Unidos e Irán.
Los modelos locales de IA que operan de forma independiente (sin contacto continuo con un servidor distante) siguen funcionando cuando los enlaces fallan, que es precisamente el escenario que más preocupa a los planificadores militares.
El debate más amplio sobre las armas autónomas
La demostración de ALMA aterriza en medio de un debate internacional no resuelto sobre armas letales autónomas, donde la pregunta clave es cuánta supervisión humana debe permanecer en el circuito cuando las máquinas seleccionan y atacan objetivos. En las demostraciones públicas de Scaleout, un operador humano retuvo la capacidad de controlar y dirigir el dron, y la compañía enmarca su tecnología como apoyo a las decisiones de los ejércitos de la OTAN. Sin embargo, lo que mostró la demostración de enero es que el ciclo completo de la misión (detectar, identificar, priorizar y atacar) ahora puede ejecutarse en la computación a bordo de un dron de bajo costo sin procesamiento externo.
Como deja claro el informe de Ars Technica, los componentes básicos de la capacidad de ataque autónomo ya no se limitan a los programas clasificados de las grandes potencias. Están siendo ensamblados por empresas emergentes, acelerados a través de los canales de innovación de la OTAN y demostrados en público, un desarrollo que tanto los defensores del control de armas como los planificadores militares estarán observando de cerca.
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