Una investigación publicada por CNN el 18 de septiembre reveló un episodio que debería ocupar un lugar central en el debate sobre el uso de Inteligencia Artificial (IA) en los sistemas de inteligencia y defensa. Durante la guerra con Irán, las Fuerzas Armadas estadounidenses estuvieron próximas a ejecutar una operación de interdicción contra un buque chino que transitaba por Medio Oriente, a partir de un informe que sostenía que transportaba componentes relacionados con un programa de armas nucleares.
Según la investigación de Katie Bo Lillis y Zachary Cohen, basada en cuatro fuentes familiarizadas con el incidente, la información produjo una respuesta operacional concreta: personal armado comenzó a prepararse para abordar el buque y aeronaves militares fueron movilizadas. La operación fue detenida cuando una revisión del material permitió establecer que la identificación de la carga era incorrecta.
El informe había sido elaborado por un analista perteneciente a una estructura de Operaciones Especiales con asistencia de IA. De acuerdo con CNN, el analista utilizó un chatbot para procesar una combinación de inteligencia de señales clasificada (SIGINT), información almacenada en repositorios gubernamentales, fuentes abiertas (OSINT) y datos relacionados con el manifiesto de carga del buque. El sistema relacionó erróneamente determinados materiales con un programa de armas nucleares. Posteriormente, la IA habría sido utilizada para organizar los resultados bajo el formato convencional de un producto de inteligencia, que fue distribuido dentro de la estructura militar. [1]
Este segundo paso es tan importante como el primero. Una inferencia producida mediante un sistema probabilístico adquirió la forma institucional de un informe de inteligencia y comenzó a circular dentro de una organización que utiliza esa información para tomar decisiones.
La intervención humana existió y finalmente funcionó. Pero funcionó tarde: cuando el informe ya había sido distribuido, la planificación operacional estaba en marcha y activos militares habían sido movilizados.
Un error dentro de un contexto real
El incidente tampoco puede analizarse por fuera del escenario en el que ocurrió. El 12 de abril, el U.S. Central Command (CENTCOM) anunció un bloqueo del tráfico marítimo que ingresara o saliera de puertos iraníes, aplicable a embarcaciones de todas las nacionalidades. Una semana después, el destructor USS Spruance interceptó al carguero iraní M/V Touska, que navegaba hacia Bandar Abbas. Tras sucesivas advertencias, fuerzas estadounidenses inutilizaron su propulsión y Marines de la 31st Marine Expeditionary Unit abordaron la embarcación. [2][3]
El Touska no es el buque chino mencionado por CNN. El caso demuestra, sin embargo, que existía un dispositivo militar con capacidad efectiva para ejecutar interdicciones marítimas.
A ello se sumaba un contexto informacional particularmente sensible. Durante 2025 y 2026 diferentes investigaciones habían documentado movimientos marítimos desde China hacia Irán de materiales potencialmente relacionados con su industria misilística. En marzo de 2026, The Washington Post identificó, mediante imágenes satelitales y datos marítimos, buques iraníes saliendo del puerto chino de Gaolan con destino a Irán, posiblemente transportando perclorato de sodio, precursor utilizado para producir propelente sólido para misiles. La composición exacta de esas cargas no había sido confirmada. [4]
Este contexto permite formular una hipótesis, no demostrarla: el sistema de IA pudo haber procesado simultáneamente información verdadera sobre China, Irán, materiales sensibles, programas misilísticos y redes de adquisición, construyendo entre esos elementos una relación que las fuentes originales no permitían sostener.
Si ese fue el mecanismo, el problema resulta más complejo que una simple “alucinación” de IA. No se trataría de inventar completamente un dato, sino de construir una relación incorrecta entre datos potencialmente verdaderos.
Cuando el problema deja de ser tecnológico
La pregunta relevante no es si la IA puede equivocarse. Sabemos que puede. La pregunta es cómo una inferencia automatizada que no había sido suficientemente validada pudo avanzar dentro del ciclo de inteligencia hasta generar preparativos para una operación militar.
Aquí aparece un problema central: la trazabilidad. Cuando un sistema procesa simultáneamente múltiples fuentes, cada afirmación debería poder reconstruirse hasta su origen. El analista necesita conocer qué fuente sostiene cada dato, cuál es su confiabilidad, qué información proviene de inteligencia clasificada y cuál de fuentes abiertas, qué relación estableció el modelo y con qué grado de confianza.
La IA puede ampliar extraordinariamente la capacidad de integrar información. Pero si esa integración dificulta identificar el origen de cada elemento, la misma herramienta diseñada para mejorar el conocimiento puede reducir la capacidad de verificarlo.
Existe además un riesgo organizacional. Una vez incorporado a un producto formal de inteligencia, el resultado adquiere una legitimidad institucional que la evidencia que lo sostiene no necesariamente posee. Quien recibe el informe puede asumir que las verificaciones ya fueron realizadas. Así, un error puede ganar autoridad a medida que avanza por la organización.
El caso obliga también a revisar el concepto de human-in-the-loop. No alcanza con garantizar que exista una persona dentro del proceso. Es necesario establecer cuándo interviene, qué debe verificar y qué decisiones no pueden avanzar sin esa validación.
No todas las aplicaciones de IA presentan el mismo riesgo. Utilizarla para ordenar documentación no tiene las mismas consecuencias que emplearla para identificar componentes nucleares, atribuir una actividad a otro Estado, seleccionar un objetivo o aportar inteligencia para una operación militar. Los controles deberían ser proporcionales a las consecuencias potenciales del error.
Cuando la velocidad acelera también el error
La cuestión se vuelve todavía más sensible cuando la IA se integra a sistemas de comando y control. Una de las ventajas buscadas mediante la digitalización militar es reducir el tiempo entre detección, interpretación, decisión y respuesta. Pero cuanto mayor es la velocidad del ciclo decisional, menor puede ser también el tiempo disponible para detectar una información equivocada.
La velocidad de decisión debe desarrollarse conjuntamente con la velocidad y calidad de verificación. De lo contrario, la superioridad tecnológica puede producir una paradoja: disponer de más información, procesarla más rápidamente y, sin embargo, adoptar una peor decisión.
Una fuente de CNN sostuvo que el episodio “casi provocó una guerra”. La afirmación debe tratarse como una valoración de esa fuente. No podemos saber qué habría ocurrido si Estados Unidos hubiese abordado el buque ni afirmar que una guerra con China hubiera sido inevitable. Pero una operación militar estadounidense contra un activo efectivamente chino, durante otro conflicto armado y motivada por información incorrecta sobre proliferación nuclear, habría incorporado un nuevo y peligroso vector de escalada.
El problema es suficientemente concreto como para que Estados Unidos y China ya estén discutiendo mecanismos de mitigación. Reuters informó el 17 de septiembre que especialistas de ambos países propusieron salvaguardas para el empleo militar de IA, entre ellas límites alrededor de sistemas nucleares, mantenimiento del control humano en operaciones críticas y mecanismos bilaterales para gestionar incidentes vinculados con sistemas autónomos. Las propuestas todavía no habían sido adoptadas formalmente por ninguno de los dos gobiernos. [5]
El incidente revelado por CNN aún requiere mayor corroboración. No conocemos la identidad del buque, su carga real, el sistema de IA utilizado ni la cadena completa de decisiones. Esos vacíos no deben completarse mediante especulaciones.
Pero el problema que plantea ya es visible. La IA permite procesar más información y hacerlo más rápido; también puede acelerar la transformación de un error en una decisión.
En defensa e inteligencia, donde determinadas decisiones pueden ser irreversibles, la ventaja tecnológica no reside solamente en disponer del sistema más rápido o con mayor capacidad de procesamiento. Reside en construir una arquitectura institucional capaz de determinar qué puede delegarse, qué debe verificarse, quién es responsable de hacerlo y en qué momento el proceso necesariamente debe detenerse hasta que esa validación exista.
La capacidad tecnológica sólo se transforma en capacidad estratégica cuando existe una estructura institucional capaz de gobernarla.
Fuentes
[1] CNN, Katie Bo Lillis y Zachary Cohen, 18/09/2026, investigación y entrevistas sobre el incidente y utilización de IA.
[2] U.S. Central Command, 12/04/2026, anuncio del bloqueo marítimo sobre puertos iraníes.
[3] U.S. Central Command, 19/04/2026, comunicado sobre la interdicción del M/V Touska.
[4] The Washington Post, 07/03/2026, investigación sobre buques procedentes de Gaolan y posibles cargamentos de precursores para misiles.
[5] Reuters, 17/09/2026, “US, China security experts propose nuclear-style safeguards for AI risks”.
*Por Natasa Loizou (Investigadora del CISEC-UNRosario; integrante de Fundación Encuentro)
por Natasa Loizou
Galería de imágenes
Comentarios