Claudia C./ Aviación Digital, Sp.- Hay libros que se leen con la sensación de llegar tarde a una conversación. El relato de Project Maven de Katrina Manson es uno de ellos. Mientras la opinión pública discute aún si temer o no a los “robots asesinos”, el Pentágono lleva casi una década probando algoritmos en guerras reales, firmando contratos con las grandes tecnológicas y entrenando a sus mandos para pelear a velocidad de máquina. La pregunta que sobrevuela cada capítulo —y que también se hace Matthew Sparkes en su lectura del libro— es incómoda: si esto es el principio, qué viene después.
KI im Krieg: Wie die USA mit Project Maven und Claude militärische Ziele in Sekunden analysierenhttps://t.co/rew0Ttx9gW#Aktuell #Künstliche_Intelligenz #Militärtechnologie #Nachrichten #Project_Maven
— Nachrichten Plus (@PlusNachrichten) March 16, 2026
Manson firma una crónica que mezcla salas sin ventanas en el Pentágono, despliegues en Afganistán e Irak, reuniones tensas en Silicon Valley y documentos desclasificados con líneas negras. No escribe ciencia ficción: cuenta cómo un proyecto experimental, nacido casi como “startup” dentro del Departamento de Defensa, ha logrado poner sistemas de inteligencia artificial en el centro del ciclo de selección de objetivos, con aciertos, fallos y consecuencias políticas que están redefiniendo la relación entre los militares y las empresas tecnológicas. Lo aterrador no es tanto lo que describe, sino lo normal que suena en boca de sus protagonistas.
El origen de un experimento que se convirtió en doctrina
En 2017, un grupo reducido se encerró en una sala del Pentágono con un objetivo explícito: poner la IA en el corazón de la forma en que Estados Unidos hace la guerra. Al frente estaba Drew Cukor, un coronel de Marines obsesionado por dos ideas: las bajas estadounidenses en conflictos como Afganistán y el avance de una China que ya hablaba abiertamente de “guerra inteligente”. Ese núcleo lanzaría Project Maven, un programa pensado inicialmente para resolver un problema concreto: clasificar, a velocidad y escala, las imágenes que generaban los drones y satélites.
US Central Command’s Captain Timothy Hawkins tells me a variety of AI tools is helping analysts whittle down what they need to focus on, generating so-called points of interest and helping personnel make smarter decisions faster in the Iran operations.https://t.co/IBcxShqJjN
— Katrina Manson (@KatrinaManson) March 5, 2026
Hasta entonces, miles de analistas humanos miraban durante horas pantallas donde se sucedían vehículos, personas, sombras, explosiones. Maven prometía filtrar ese océano de vídeo y señalar automáticamente posibles objetivos, liberando ojos y tiempo para las decisiones políticas y tácticas. Para hacerlo, Cukor y su equipo recurrieron a empresas que hasta hacía poco huían de la etiqueta militar: Google, Microsoft, Amazon, startups de visión por ordenador.
La propia Manson muestra cómo esa colaboración nació entre entusiasmo tecnológico y repulsión ética. En 2018, la filtración de que Google participaba en contratos de Maven provocó protestas internas y la salida de la compañía de esa fase del proyecto. Pero el hueco lo ocuparon otros actores: Palantir emergió como socio clave, mientras subcontratas como ECS Federal articulaban cadenas de contratos —algunos luego borrados de los registros públicos— que conectaban al Pentágono con toda una constelación de proveedores de IA aplicada a guerra.
Cómo se enseña a un algoritmo a ver enemigos
Uno de los aciertos del libro es bajar a lo concreto: explicar qué hace realmente Maven en el campo de batalla. Lejos de la brillantez futurista, el proyecto empezó entrenando redes neuronales para identificar vehículos, personas, construcciones en imágenes de drones MQ‑9 Reaper y satélites, clasificando lo que antes eran píxeles grises en categorías utilizables por un analista.
En la práctica, eso significa que, donde antes un militar veía “un convoy”, ahora ve iconos de “posibles vehículos militares”, “vehículos civiles”, “estructuras sospechosas” con distintos niveles de confianza. Maven no decide a quién se dispara, pero reordena la realidad: pone unas cosas en la parte alta de la lista y otras las deja escondidas. Como señalan expertos citados por Manson, en un entorno donde el tiempo apremia, lo que el algoritmo ilumina y lo que deja en la sombra orienta de facto la decisión.
🔴: تقرير مرعب للغاية من الجزيرة عن القدرات اللي تملكها امريكا ونظام الذكاء الاصطناعي "Claude" ونظام امريكي اسمه "Project Maven" يعتمد على الذكاء الاصطناعي ويحدد الاهداف بدقة ويساعد القوات الامريكية عسكرياً!!!pic.twitter.com/Aownkh8UOC
— MOATH | معاذ (@M0ATH) March 17, 2026
تم استخدامه في عملية اقتحام فنزويلا وحبس…
El libro recoge también las limitaciones técnicas que rara vez aparecen en discursos triunfalistas: en zonas desérticas de Irak, cambios sutiles en luz y terreno hicieron caer la precisión de ciertos modelos por debajo del 30%, obligando a recalibrar sistemas y recordando que el contexto físico sigue importando. La nieve, la vegetación densa o los señuelos baratos complican aún más la tarea. Maven, admite algún oficial, no es magia; es “una herramienta más” que, sin suficiente datos y validación, puede confundir tanto como ayudar.
De herramienta táctica a símbolo político
Mientras Manson reconstruye esa década de desarrollo, el contexto geopolítico se mueve debajo de sus pies. La invasión rusa de Ucrania, el rearme chino y, en paralelo, la presión para reducir la huella de Estados Unidos en guerras largas en Oriente Medio, convierten la IA militar en una promesa de eficiencia y de “guerra limpia”: menos soldados desplegados, más precisión, más inteligencia previa.
A la vez, organismos como la ONU empiezan a escuchar a juristas y expertos que advierten de los “profundos riesgos” de sistemas de puntería asistidos por IA. Un grupo de especialistas alertó en 2025 de que los marcos actuales no cubren adecuadamente el impacto de herramientas como Maven sobre el principio de distinción, la proporcionalidad y el requisito legal de juicio humano significativo en el uso de la fuerza.
The United States has made two dramatic moves that could shape the future of AI-powered warfare.@KatrinaManson explains how the US enlisted Silicon Valley in its vision for AI warfare, now playing out in Iran https://t.co/nMrE70v7Up pic.twitter.com/e4PcpdSCDa
— Bloomberg (@business) March 12, 2026
Manson recoge esa tensión: el segundo mandato de Trump —en el universo temporal en el que se publica el libro— multiplica presupuestos para IA y autonomía, mientras el secretario general de la ONU pide en paralelo un tratado que prohíba las “armas totalmente autónomas”. Maven, que empezó como un programa de apoyo a analistas, se convierte en símbolo de una batalla mucho más amplia: quién controla la agenda de la guerra inteligente, y con qué límites.
Silicon Valley entra en la guerra… y choca con ella
Project Maven también es la historia de cómo se seduce y se quema a Silicon Valley. Manson muestra cómo, tras la salida de Google, el Departamento de Defensa redobló esfuerzos para “despolitizar” el debate: cambiar vocabulario, hablar de “salvar vidas” gracias a la precisión, destacar el carácter experimental del programa.
Aun así, no han desaparecido los choques. El reportaje del Independent sobre el papel de Maven en una operación en Irak y en ataques posteriores en Venezuela muestra hasta qué punto las empresas viven en una línea roja difusa: algunos proveedores, como Anthropic, se han negado a que sus modelos se usen en armas autónomas o vigilancia masiva, generando represalias como su inclusión en listas de “riesgo de cadena de suministro” por parte del Pentágono.
El libro sitúa a Maven en ese cruce: por un lado, la necesidad militar de no depender del humor de los ejecutivos de San Francisco; por otro, la constatación de que la innovación en IA está concentrada precisamente en ese ecosistema. Como resume una de las fuentes de Manson, Maven es “el laboratorio donde se aprende a domar o sustituir a Silicon Valley antes de que Silicon Valley decida marcharse”.
Transparencia borrada, contratos invisibles
Más allá de los aspectos técnicos, la reportería que rodea Project Maven ha ido destapando una capa inquietante de opacidad contractual. Investigaciones de organizaciones como Tech Inquiry han documentado cómo contratos multimillonarios vinculados a Maven, como el acuerdo “Pavement” de 142 millones de dólares con Microsoft y Amazon, fueron eliminados de bases de datos públicas sin dejar rastro.
Las justificaciones oficiales apelan a exenciones por seguridad nacional, pero el efecto es claro: se dificulta que la sociedad sepa quién está construyendo exactamente qué, para qué teatro de operaciones y con qué salvaguardas. Manson, en su libro, se apoya en más de 200 entrevistas con defensores y críticos del programa para reconstruir, pieza a pieza, un mapa que la documentación oficial prefiere mantener borroso.
Ese trabajo la acerca más al terreno del periodismo de investigación clásico que al de la crónica tecnológica. Maven, sugiere el libro, no es solo un programa; es también una forma de aprender a operar en la zona gris entre lo público y lo privado, entre lo que se cuenta y lo que se deja en el cajón de “clasificado”.
¿Mejor precisión o errores a escala industrial?
La gran promesa de la IA en guerra, repetida en discursos y memorandos, es que mejorará la precisión y salvará vidas, reduciendo daños colaterales. Maven se presenta como herramienta para encontrar más rápido a los objetivos correctos y evitar errores humanos derivados de cansancio o sesgo.
Pero Manson no esquiva la otra cara: varios expertos le recuerdan que un sistema inherentemente opaco y dependiente de datos incompletos puede encadenar errores a gran velocidad y escala. Si un analista humano se equivoca, el error está acotado; si un modelo mal entrenado marca sistemáticamente como “sospechosos” ciertos patrones, puede alimentar cadenas de decisiones basadas en una misma falsa premisa, con consecuencias en cascada.
En ese sentido, Project Maven dialoga con debates más amplios sobre IA en ámbitos civiles: sesgos en datos, falta de explicabilidad, presión por desplegar modelos sin haberlos depurado del todo. La diferencia es que, en el campo de batalla, el coste de un “false positive” no es un anuncio mal dirigido, sino una casa bombardeada.
¿Qué pasa después de Maven?
El libro deja claro que Maven ya no es un experimento marginal. Sus lecciones se han ido incorporando a otros programas de autonomía y guerra en red, desde sistemas de mando y control hasta proyectos de enjambres de drones. Su código, sus métricas de rendimiento, incluso sus listas de errores sirven de base para lo que vendrá: armas más autónomas, buques que navegan sin tripulación, sistemas de defensa antiaérea asistidos por algoritmos.
Manson, sin embargo, no presenta un futuro cerrado. Su narrativa insiste en que hay grietas y resistencias: oficiales que piden cautela, tecnólogos que se plantan ante ciertos usos, diplomáticos que intentan reabrir la vía de los tratados internacionales. La cuestión es si esos frenos pueden competir con la inercia de un complejo militar‑industrial que ve en la IA un nuevo campo de ventaja competitiva, especialmente frente a China.
La sensación que queda al cerrar el libro —y que comparten críticas como la de New Scientist— es la de haber asistido a la prehistoria de algo más grande. Maven es el prólogo, no el capítulo final. La guerra que aprende sola está aún en beta, pero ya ha salido del laboratorio.
El ángulo para quien mira esto desde la aviación
Desde la perspectiva de la aviación y la defensa, Project Maven es una advertencia en varios niveles. Muestra cómo plataformas aéreas conocidas, desde drones Reaper hasta aviones de vigilancia, dejan de ser solo ojos y oídos en el cielo para convertirse en nodos de un sistema donde el valor ya no reside en el sensor, sino en el algoritmo que lo interpreta. Recuerda que la frontera entre “apoyo a inteligencia” y “selección de objetivos” se vuelve peligrosamente difusa cuando se introduce IA en ese ciclo y parte del análisis se automatiza sin una supervisión clara. Y plantea una pregunta que tarde o temprano alcanzará también a la aviación civil: quién controla, audita y asume la responsabilidad de los sistemas de decisión automatizada cuando de su funcionamiento dependen vidas humanas.
“We’re starting with unclassified because that’s where most of the users are, and then we’ll get to classified and top secret,” sr Pentagon official Emil Michael tells me, adding talks w/ Google over using AI agents on the classified cloud are underway.https://t.co/yLzAko4nB3
— Katrina Manson (@KatrinaManson) March 10, 2026
Para un sector acostumbrado a procedimientos, certificaciones y trazabilidad exhaustiva, el mundo Maven —hecho de contratos borrados, modelos opacos y decisiones bajo presión geopolítica— funciona casi como un espejo invertido de lo que debería ser el estándar en seguridad aérea.
