Reino Unido acaba de convertirse en el primer país con acceso formal a Avengers AI Labs, una plataforma construida con millones de imágenes de combate. Estados Unidos ya financia sistemas de guiado con IA y envía personal a Ucrania para aprender de su experiencia. Mientras la tecnología militar acelera, las principales normas civiles sobre inteligencia artificial dejan fuera precisamente a los usos de defensa.
Reino Unido y Ucrania firmaron el 24 de agosto una asociación para desarrollar conjuntamente herramientas de inteligencia artificial para defensa y seguridad. El acuerdo permitirá a investigadores y empresas británicas acceder a Avengers AI Labs, una plataforma ucraniana construida alrededor de cinco millones de imágenes anotadas procedentes del campo de batalla y utilizada para entrenar sistemas militares de IA.
«Al combinar los datos del campo de batalla ucraniano con la experiencia británica, aceleraremos el desarrollo de capacidades que no solo fortalezcan nuestra seguridad nacional, sino que también protejan mejor nuestra infraestructura crítica y el crecimiento en cada rincón de nuestro país», afirmó Andy Burnham, primer ministro británico.
El convenio contempla la participación de tres laboratorios que llevaran a cabo proyectos piloto, estos son: Sintela, de Bristol; Mind Foundry, de Oxford; y Skyral, de Londres. De acuerdo con un comunicado del Gobierno británico, la primera tecnología que desarrollarán tendrá como fin su implementación en instalacionesde defensa del Reino Unido donde buscan repeler manifestantes y «agentes hostiles» que podrían intentar obtener información de inteligencia. También contemplan utilizar datos ucranianos para desarrollar tecnología que permita convertir los cables de fibra óptica subterráneos en un sensor gigante con inteligencia artificial. Los británicos justificaron estos desarrollos tecnológicos al considerar que les permitiría proteger aeropuertos, prisiones, ferrocarriles y centrales eléctricas.
Un segundo proyecto contempla que el Reino Unido y Ucrania desarrollen chips de IA de bajo consumo de próxima generación para utilizarlos en drones, robots y sistemas autónomos.
«De tener éxito, esta tecnología podría ser la base de una nueva generación de máquinas inteligentes capaces de funcionar durante más tiempo, responder con mayor rapidez y operar en entornos donde los sistemas convencionales tienen dificultades», concluyó el gobierno británico.
El convenio convierte a Reino Unido en el primer socio internacional con acceso formal a la plataforma, pero no inaugura el interés extranjero por la experiencia tecnológica acumulada durante la invasión rusa. Estados Unidos financia desde al menos 2025 el despliegue en Ucrania de sistemas de guiado con IA, empresas estadounidenses participan en herramientas de análisis y selección de objetivos y, este año, el propio Pentágono reconoció que está enviando personal para aprender de las soluciones que Ucrania ha desarrollado durante la guerra.
La evolución permite observar un cambio más profundo que la incorporación de inteligencia artificial a un dron o un arma específica. Después de más de cuatro años de guerra, Ucrania ha construido una infraestructura capaz de recopilar videos, imágenes, sensores y resultados de miles de operaciones; convertir parte de esa información en datos estructurados; utilizarlos para entrenar modelos; desplegar nuevas herramientas en el frente y registrar nuevamente sus resultados. En otras palabras, el campo de batalla empieza a funcionar también como un sistema de producción de datos para el siguiente ciclo de tecnología militar.
De millones de horas de video a modelos de IA
El proceso comenzó antes de que existiera Avengers AI Labs. En diciembre de 2024, Reuters documentó que OCHI, un sistema independiente utilizado para centralizar las transmisiones de más de 15,000 tripulaciones de drones ucranianos, había almacenado unos dos millones de horas de video del campo de batalla, equivalentes a 228 años de grabaciones. El archivo crecía entonces entre cinco y seis terabytes diarios.
El objetivo inicial de OCHI no había sido entrenar inteligencia artificial. El sistema nació en 2022 para que los mandos pudieran observar simultáneamente las transmisiones de los drones que operaban en una zona. Cuando sus desarrolladores advirtieron que esas imágenes constituían un registro de cómo se desarrollaban las operaciones, comenzaron a conservarlas. Para 2024 ya contemplaban utilizarlas para enseñar a modelos a reconocer objetivos, estudiar tácticas y evaluar la efectividad de diferentes armas.
Desde entonces, Ucrania ha sistematizado ese proceso dentro de su propia infraestructura militar. El núcleo es DELTA, una plataforma de mando y conciencia situacional que integra información procedente de drones, sensores, radares, unidades militares y otras fuentes para construir una representación digital actualizada del frente. Sobre ese ecosistema funciona Avengers, desarrollado por el Ministerio de Defensa, y ahora Avengers AI Labs.
El Ministerio de Defensa ucraniano informó el 10 de agosto que Avengers Labs abrió una invitación a países socios para unirse al laboratior que contiene cinco millones de imágenes anotadas tomadas en condiciones reales de combate, en su mayoría procedentes de DELTA. El conjunto incluye tanques, piezas de artillería, sistemas de defensa aérea, infantería, drones y vehículos aéreos de reconocimiento. A diferencia de un dataset construido en laboratorio, las imágenes contienen las condiciones que enfrentan realmente los sistemas: movimiento, oscuridad, variaciones de altura y perspectiva, camuflaje y escenarios alterados por el propio combate.
Según el gobierno ucraniano, modelos entrenados con ese conjunto ya alimentan un sistema automático de detección que procesa más de 100,000 transmisiones de drones al mes y detecta alrededor de 70% de los objetivos enemigos en tiempo real. Esa última cifra es una estimación oficial ucraniana y no una medición independiente.
La misma plataforma describe dos escenarios operativos que muestran cómo se está desplazando progresivamente parte del trabajo del piloto hacia el software. En uno, un humano fija el objetivo y el dron corrige autónomamente su trayectoria durante la fase final. En otro, el sistema recibe una zona de operación, entra en ella, localiza un objetivo y actúa conforme a la lógica previamente establecida para la misión.
No son niveles equivalentes de autonomía. Mantener automáticamente una trayectoria, detectar un vehículo y decidir qué objetivo debe ser atacado plantean problemas técnicos y jurídicos distintos. Agruparlos bajo la expresión “armas autónomas” oculta precisamente dónde está ocurriendo el cambio.
Cuando cada misión alimenta la siguiente
A esta infraestructura se añadió en 2026 Mission Control, otro módulo de DELTA encargado de registrar los resultados de las operaciones. El Ministerio de Defensa afirma que actualmente procesa 50,000 misiones y más de 230,000 reportes cada semana.
Las unidades registran qué arma utilizaron, contra qué clase de objetivo, en qué condiciones y cuál fue el resultado. Los datos permiten comparar qué funcionó, qué falló y modificar las tácticas posteriores. “Cada misión” puede así convertirse en información para hacer más precisa la siguiente, según la descripción del propio ministerio. La consecuencia es conceptualmente distinta de colocar IA dentro de un arma. Ucrania está intentando cerrar un ciclo en el que observación, combate, evaluación y entrenamiento vuelven a conectarse.
Un dron produce imágenes; DELTA las reúne; parte de ellas puede convertirse en datos etiquetados para Avengers; los modelos ayudan a identificar nuevos objetivos; Mission Control registra el resultado de las operaciones; y esa nueva información puede utilizarse para modificar sistemas y tácticas.
No significa que exista ya un “ejército que aprende” de manera completamente automatizada. Las distintas plataformas tienen funciones, responsables y grados de integración diferentes. Pero la infraestructura necesaria para convertir la experiencia operacional en aprendizaje computacional ya está siendo construida.
Estados Unidos primero financió tecnología; ahora quiere aprender de Ucrania
El papel de Estados Unidos ayuda a dimensionar el cambio. Durante los primeros años de la invasión, Ucrania dependía ampliamente de armamento y tecnología occidental. En algunos campos esa relación comienza a invertirse. En julio de 2025, la empresa estadounidense Auterion anunció que proporcionaría a Ucrania 33,000 kits de guiado con inteligencia artificial, financiados mediante un contrato de 50 millones de dólares con el Pentágono. Los dispositivos permiten a drones pilotados inicialmente por humanos seguir automáticamente la forma de un objetivo durante la aproximación final, una solución especialmente útil cuando la guerra electrónica interrumpe la comunicación entre el aparato y su operador. La compañía dijo entonces que ya había enviado miles de sistemas similares.
En 2026 la relación adquirió otra dimensión. Dan Driscoll, secretario del Ejército estadounidense, dijo ante el Senado que DELTA había conseguido integrar drones, sensores y plataformas de fuego en una sola red, algo que el Ejército de Estados Unidos todavía intentaba alcanzar. Poco después, el secretario de Defensa Pete Hegseth informó que enviaría personal militar estadounidense a Ucrania para aprender las lecciones del conflicto e incorporarlas “en tiempo real” a la forma en que Estados Unidos se defiende y combate en una era dominada por drones.
También existe participación empresarial. En mayo, Palantir acordó con el gobierno ucraniano un proyecto de intercambio de datos denominado Brave1-Datamine. Alex Karp, director ejecutivo de la compañía, sostuvo que Ucrania había construido uno de los sistemas adaptativos de targeting más importantes del mundo y reconoció que sólo una parte del sistema procedía de Palantir.
Por eso el acuerdo británico debe colocarse en contexto. No es la primera ocasión en que una potencia extranjera interviene en el desarrollo de capacidades ucranianas de IA ni la primera en que intenta aprender de ellas. Su novedad es más específica: Reino Unido será el primer país con acceso institucionalizado a Avengers AI Labs, la infraestructura gubernamental destinada expresamente a entrenar modelos con datos del campo de batalla.
Reino Unido entra directamente al laboratorio
La declaración firmada en Kyiv prevé colaboración entre gobiernos para desarrollar modelos, compartir rutas seguras de datos y cómputo y crear mecanismos conjuntos de evaluación; cooperación empresarial para desarrollar, probar y desplegar sistemas; e investigación académica en autonomía, seguridad de IA, ciberseguridad y datos sintéticos.
Además, establece que los resultados podrán extenderse por acuerdo mutuo a otros aliados y que los desarrollos buscarán interoperabilidad con la OTAN. El propio documento plantea crear un modelo para desarrollar y desplegar capacidades militares habilitadas por IA que otros puedan seguir.
Los primeros proyectos son concretos. Uno utiliza datos ucranianos y tecnología británica para convertir cables de fibra óptica enterrados en sensores capaces de detectar mediante IA actividad alrededor de instalaciones militares. Otro explora chips de IA de muy bajo consumo para futuros drones, robots y sistemas autónomos.
Dos regímenes diferentes para la misma tecnología
Esta expansión ocurre mientras gobiernos occidentales endurecen las reglas para otros usos de inteligencia artificial. La diferencia entre ambos ámbitos es considerable. Desde el 2 de agosto de 2026, el artículo 50 del AI Act europeo impone obligaciones específicas de transparencia a sistemas civiles. Los proveedores de modelos generativos deben incorporar marcas legibles por máquina que permitan detectar determinados contenidos creados o manipulados mediante IA; los deepfakes deben identificarse en determinadas circunstancias y los textos generados con IA destinados a informar al público sobre asuntos de interés público deben revelarlo cuando no existe revisión humana o responsabilidad editorial.
Sin embargo, el mismo reglamento establece expresamente que no se aplica a sistemas utilizados exclusivamente con fines militares, de defensa o seguridad nacional. Su propia exposición de motivos considera que el derecho internacional público constituye el marco más apropiado para regular el uso de IA en esas actividades.
La comparación es especialmente llamativa porque no se limita al AI Act. El Convenio Marco sobre Inteligencia Artificial del Consejo de Europa, diseñado específicamente para proteger derechos humanos, democracia y Estado de derecho frente a la IA, contempla transparencia, documentación, posibilidades de impugnar decisiones y mecanismos de reclamación para personas afectadas por determinados sistemas. Sin embargo, el propio convenio señala que no se aplica a asuntos de defensa nacional.
Reino Unido ya no forma parte de la Unión Europea y, por tanto, su política militar no está gobernada por el AI Act europeo. Pero la separación jurídica ilustra una paradoja más amplia: las democracias occidentales están construyendo mecanismos preventivos de trazabilidad y transparencia para sistemas civiles mientras gran parte de la IA militar continúa bajo un régimen distinto, con menor acceso público a su funcionamiento.
Qué salvaguardas existen para una persona
Esto no significa que la inteligencia artificial militar opere fuera del derecho. El Derecho Internacional Humanitario continúa aplicándose independientemente de la tecnología utilizada. Las fuerzas combatientes deben distinguir entre civiles y combatientes, respetar proporcionalidad, tomar precauciones y evitar ataques indiscriminados. Incorporar un modelo de IA a una cadena de selección de objetivos no elimina esas obligaciones ni transfiere la responsabilidad jurídica al algoritmo.
Reino Unido está además obligado por el artículo 36 del Protocolo adicional I de los Convenios de Ginebra a revisar jurídicamente nuevas armas, medios y métodos de guerra antes de adoptarlos. El Ministerio de Defensa británico señala que esas evaluaciones son realizadas por abogados militares para determinar si una nueva capacidad puede utilizarse conforme al derecho internacional.
Pero ese mecanismo tiene limitaciones relevantes frente a sistemas basados en aprendizaje automático. Un informe de la Cámara de los Lores señaló que no existe supervisión internacional del proceso, los Estados no tienen obligación de publicar los resultados de sus revisiones y tampoco existe una metodología internacional vinculante para efectuarlas. El mismo informe advirtió sobre el problema de mantener un “control humano significativo” cuando el funcionamiento de un sistema puede ser complejo, adaptativo o difícil de predecir.
El acuerdo firmado entre Reino Unido y Ucrania tampoco crea un nuevo régimen jurídico para resolver esos problemas. La declaración menciona salvaguardas de datos, propiedad intelectual, controles de exportación, soberanía de los activos y una gobernanza “proporcionada”, pero termina especificando que refleja una intención política y no crea obligaciones jurídicamente vinculantes.
El documento público tampoco establece un mecanismo específico mediante el cual una persona potencialmente afectada por los futuros sistemas pueda conocer con qué información fue entrenado un modelo, consultar sus tasas de error, exigir una auditoría independiente o impugnar una recomendación algorítmica que haya participado en una decisión militar.
Ahí aparece la principal diferencia entre los dos mundos regulatorios. En la IA civil comienza a construirse un sistema que intenta intervenir sobre la propia tecnología antes del daño mediante documentación, transparencia, evaluación y supervisión. En la esfera militar, buena parte de las protecciones continúan concentradas en determinar si el uso final de la fuerza respetó las reglas de la guerra.
El problema no empieza cuando un dron decide por sí solo
El debate suele reducirse a una imagen extrema: un arma completamente autónoma que decide por sí misma a quién matar. Esa posibilidad concentra las preocupaciones internacionales, pero puede esconder cambios menos visibles que ya están ocurriendo.
Entre un dron controlado totalmente por una persona y un sistema que identifica y ataca seres humanos sin intervención existe una larga cadena: navegación automática, reconocimiento visual, seguimiento, clasificación, priorización de objetivos, recomendación de acciones, estimación de daños y autorización final del ataque.
Mantener formalmente una persona dentro de esa cadena no resuelve necesariamente el problema. Si un modelo procesa miles de datos que el operador jamás podría revisar, clasifica un objetivo con una determinada probabilidad y presenta una recomendación que debe aceptar o rechazar en segundos, queda abierta la pregunta sobre cuánto juicio independiente conserva realmente el humano.
La Cámara de los Lores identificó precisamente el riesgo del sesgo de automatización: una supervisión puramente nominal puede no equivaler a control humano significativo.
El 25 de agosto, apenas un día después de la firma del acuerdo entre Reino Unido y Ucrania, el secretario general de Naciones Unidas, António Guterres, y la presidenta del Comité Internacional de la Cruz Roja, Mirjana Spoljaric, volvieron a pedir a los Estados negociaciones para establecer un instrumento jurídicamente vinculante sobre armas autónomas, con prohibiciones y restricciones claras. Las conversaciones internacionales llevan más de una década y todavía no han producido un tratado específico.
La coincidencia temporal resume el momento tecnológico: mientras los Estados intentan decidir dónde debe permanecer el control humano, los sistemas desplegados en conflictos reales continúan produciendo datos, incorporando automatización y mejorando sus capacidades.
Ucrania ofrece ahora un caso especialmente avanzado. La guerra produjo millones de horas de imágenes, cinco millones de fotogramas etiquetados, decenas de miles de misiones registradas cada semana y una infraestructura que conecta parte de esa información con sistemas capaces de reconocer y seguir objetivos. Estados Unidos ya financia algunos de esos desarrollos y envía personal para aprender de ellos. Reino Unido acaba de obtener acceso formal al laboratorio que convierte la experiencia del frente en datos de entrenamiento.
