Los principales laboratorios de inteligencia artificial, entre ellos OpenAI y Anthropic, han enviado una carta conjunta a los legisladores estadounidenses en la que solicitan un mayor control sobre las secuencias sintéticas de ADN que podrían utilizarse para diseñar armas biológicas. La misiva, fechada el 3 de junio de 2026, subraya la creciente preocupación por el potencial mal uso de los modelos de IA generativa en el campo de la biología sintética.
La carta, firmada también por ejecutivos y científicos de otros laboratorios punteros, insta a las autoridades a establecer un sistema de supervisión más riguroso para las secuencias genéticas fabricadas en laboratorio. Según los firmantes, el rápido avance de la inteligencia artificial frontera podría permitir que actores malintencionados diseñen patógenos letales a partir de datos disponibles públicamente.
Un riesgo creciente en la frontera tecnológica
El documento, dirigido a miembros del Congreso de Estados Unidos, llega en un momento en que la IA generativa ha demostrado su capacidad para ayudar en la investigación biológica, pero también para facilitar la creación de toxinas o virus modificados. Las empresas firmantes consideran que el monitoreo de las secuencias de ADN sintético es una medida de seguridad crítica para evitar que los modelos se conviertan en herramientas de proliferación de armas biológicas.
Fuentes cercanas a la negociación indicaron que los legisladores han recibido la carta con interés, aunque por el momento no se ha anunciado ninguna iniciativa legislativa concreta. La petición se produce semanas después de que un informe del Centro para la Seguridad y Tecnología Emergente (CSET) advirtiera de que los sistemas de IA actuales ya pueden generar proteínas que podrían tener aplicaciones duales.
El movimiento de OpenAI y Anthropic representa un giro significativo en la postura habitual de la industria, que hasta ahora se había mostrado reacia a pedir regulaciones adicionales. La carta, sin embargo, se centra específicamente en la filtración de secuencias sintéticas peligrosas y no aborda otras preocupaciones sobre la IA, como la seguridad de los modelos o el sesgo algorítmico.
Los expertos consultados señalan que el principal desafío técnico reside en la capacidad de distinguir entre secuencias de ADN sintético inofensivas y aquellas con potencial armamentístico, sin entorpecer la investigación legítima en biotecnología. La carta sugiere que los laboratorios de IA están dispuestos a colaborar con las autoridades para desarrollar sistemas de detección automatizados.
Varios anuncios de compraventa de viviendas en el Área de la Bahía de San Francisco ofrecen la posibilidad de intercambiar una propiedad por acciones de la startup de inteligencia artificial Anthropic. La cotización de la empresa en el mercado privado ha convertido sus títulos en un activo líquido y codiciado, lo que refleja la fiebre inversora en el sector de la IA.
Según fuentes inmobiliarias locales, los vendedores aceptan participaciones en Anthropic como forma de pago ante la alta valoración de la compañía, que ha disparado el interés de compradores que poseen acciones de la startup. Algunos anuncios especifican que prefieren títulos de Anthropic al efectivo, una tendencia que evidencia cómo las valoraciones tecnológicas distorsionan el mercado inmobiliario regional.
La burbuja de las startups de inteligencia artificial genera un ecosistema en el que las participaciones de empresas como Anthropic se consideran casi tan líquidas como el dinero. Para los compradores que acumularon opciones sobre acciones o participaciones en rondas de financiación, canjearlas por una vivienda supone una forma de materializar ganancias sin pasar por una venta tradicional. Los vendedores, por su parte, apuestan por la revalorización futura de la compañía, fundada en 2021 y valorada en decenas de miles de millones de dólares tras sus últimas ampliaciones de capital.
La práctica recuerda a episodios previos de euforia tecnológica, como el trueque de acciones de empresas puntocom por propiedades durante el boom de finales de los años 90. En la actualidad, la cotización de Anthropic en mercados secundarios ha facilitado que sus títulos se utilicen como moneda de cambio, aunque el riesgo es notable: si la valoración de la startup cayera, los vendedores de inmuebles podrían verse atrapados con activos sobrevalorados.
Este fenómeno es un síntoma de la fiebre inversora en inteligencia artificial, que eleva el precio de las acciones de empresas del sector a niveles comparables a los de gigantes tecnológicos consolidados. Mientras tanto, en el Área de la Bahía, el sueño de la casa propia se negocia ahora, literalmente, en forma de participaciones de startups.
La compañía de inteligencia artificial Anthropic, creadora del modelo Claude, presentó el pasado lunes ante la Comisión del Mercado de Valores de Estados Unidos (SEC) los documentos para iniciar su salida a bolsa. La oferta pública inicial (OPI) podría convertirse en la mayor de la historia, superando incluso la anunciada por SpaceX semanas atrás, según confirmaron fuentes de la empresa a medios estadounidenses.
La decisión de Anthropic de cotizar en bolsa se produce en un momento clave de la carrera por la inteligencia artificial frontera, donde la competencia con OpenAI, Google DeepMind y Microsoft exige una financiación masiva. Aunque la empresa no ha revelado la valoración exacta, analistas de mercado estiman que podría superar los 150.000 millones de dólares (unos 137.000 millones de euros), basándose en las últimas rondas de financiación privada.
Una OPI que marca un antes y un después
El proceso, que la compañía inició de manera confidencial, sienta las bases para lo que será una de las salidas a bolsa más esperadas del año. Anthropic, fundada por exmiembros de OpenAI, compite directamente con su rival en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial cada vez más potentes. La IPO permitirá a la empresa acceder a los mercados de capitales públicos para financiar la costosa investigación que requiere la inteligencia artificial general (AGI).
En su comunicado, Anthropic calificó el movimiento como «un paso clave para asegurar que la IA beneficie a la humanidad», en línea con su misión fundacional. La noticia llega apenas dos semanas después de que SpaceX anunciara su propia OPI, también con cifras récord, lo que evidencia una tendencia de las empresas tecnológicas más avanzadas a buscar financiación pública para sostener su crecimiento.
El mercado de valores estadounidense, posiblemente el NYSE o el Nasdaq, será el destino de las acciones de Anthropic. No obstante, la empresa aún no ha especificado la fecha exacta de cotización ni el número de títulos que emitirá, a la espera de la revisión regulatoria de la SEC.
Con esta operación, Anthropic se coloca en el centro del tablero geopolítico de la inteligencia artificial, donde la capacidad de financiación determina quién liderará la próxima generación de modelos de lenguaje y sistemas autónomos. La OPI podría superar los 150.000 millones de dólares y alterar el equilibrio de poder entre las grandes tecnológicas.
En marzo de 2026, Anthropic –la empresa que fabrica el modelo de inteligencia artificial Claude– publicó un informe sobre el impacto de la IA en el mercado laboral. Sus autores, Maxim Massenkoff y Peter McCrory, introducen un nuevo indicador para medir el riesgo de desplazamiento laboral por IA al que llaman observed exposure, una métrica que cruza la capacidad teórica de los modelos de lenguaje con su uso real y automatizado en entornos profesionales.
Los números son reveladores en su frialdad, aunque a estas alturas ya no sorprenderán demasiado: los programadores informáticos encabezan la lista de ocupaciones más expuestas, con un 74,5% de cobertura automatizable. Les siguen los representantes de atención al cliente (70,1%), los técnicos de entrada de datos (67,1%), los especialistas en registros médicos (66,7%) y los analistas de mercado (64,8%). La Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos proyecta, además, que las ocupaciones con mayor exposición observada crecerán menos de aquí a 2034: por cada 10 puntos porcentuales de incremento en la cobertura IA, la proyección de crecimiento del empleo cae 0,6 puntos. Es una pendiente modesta en los decimales, pero inequívoca en la dirección.
El informe también detecta algo que todavía no aparece en las estadísticas de desempleo pero que lo precede: la contratación de jóvenes entre 22 y 25 años en los sectores más expuestos ha caído un 14% en el período post-ChatGPT. Los trabajadores de mayor edad permanecen en sus puestos; los jóvenes, sencillamente, ya no entran. La máquina no expulsa todavía de forma masiva; por ahora, cierra el acceso a quienes aún no han llegado.
Conviene señalar, antes de seguir, algo que ningún modelo econométrico puede capturar: el informe lo publica la misma empresa que construye la herramienta que desplaza los empleos. El capital tecnológico se ha arrogado también la función de diagnóstico, y eso delimita de antemano qué puede ser visto, pensado y, sobre todo, propuesto como solución. El informe mide la exposición al riesgo, pero la pregunta que no formula –a quién va a parar la productividad ganada– la responden los mercados cada trimestre con resultados récord.
La promesa incumplida de la abundancia
En 1930, en plena resaca del crack de Wall Street, John Maynard Keynes publicó un ensayo llamado Economic Possibilities for our Grandchildren en el que imaginó que hacia el año 2030 el progreso tecnológico habría resuelto el problema económico de la humanidad. Su predicción era que por aquel entonces (dentro de cuatro años), la humanidad disfrutaría de una jornada laboral de 15horas semanales, y el resto del tiempo podría ser dedicado al ocio, a la cultura, a lo que a cada cual le diera la gana. Keynes no era un revolucionario ni un utopista de izquierdas; era el economista más influyente de su siglo, y su argumento era puramente aritmético. Si la productividad crece lo suficiente, llega un momento en que las máquinas hacen el trabajo y los seres humanos pueden hacer otra cosa.
Paul Lafargue había llegado a una conclusión similar cincuenta años antes, en El derecho a la pereza (1880), aunque con una carga política que Keynes no compartía: si las máquinas producen más, los seres humanos deberían trabajar menos, y el hecho de que eso no ocurra dice algo sobre quién controla las máquinas, no sobre las máquinas en sí.
Marx lo había formulado en términos más radicales todavía, en los Manuscritos económico-filosóficos de 1844, al describir el trabajo como la forma fundamental de alienación del ser humano bajo el capitalismo. En ese texto, el trabajo se convierte en algo externo al trabajador, en una actividad que no le pertenece y que le arrebata la energía vital para convertirla en mercancía. La tecnología, en este esquema, debería representar la posibilidad histórica de revertir esa alienación: si las máquinas hacen el trabajo, los seres humanos podrían recuperar el tiempo para desarrollarse como tales.
Tres pensadores, tres tradiciones intelectuales distintas, la misma conclusión de fondo…pero lo que estamos viviendo en este momento es exactamente lo contrario de lo que los tres anticiparon. El aumento de productividad que trae la IA no está reduciendo la jornada laboral, ni garantizando una renta de subsistencia a quienes quedan desplazados, ni, por supuesto, financiando sistemas públicos más robustos. Está concentrando el excedente en manos de un número cada vez más reducido de propietarios de infraestructura digital, mientras los trabajadores desplazados navegan solos un mercado que ya no los necesita con la misma urgencia de antes.
La cuestión de fondo, sin embargo, no es que la IA destruya empleos netos, sino que los beneficios extraordinarios separan cada vez a aquellos que necesitan “matarse” a trabajar (a veces se trata de un matarse literal) ante una minoría ultrarrica con un poder económico superior al PIB de varios Estados del mundo.
De alguna manera la ola neoliberal que comenzó en las postrimerías de la primera mitad del siglo XX, ha encontrado en la IA su argumento más poderoso: la inevitabilidad. Si los mercados son eficientes y la tecnología es neutral, cualquier perturbación laboral es simplemente el precio del progreso, y quien no se adapte habrá elegido, en el fondo, su propio destino.
Lo que sería posible si hubiera voluntad política
No existe ninguna razón técnica por la que el aumento de productividad derivado de la IA no pueda distribuirse. Las propuestas son muchas. La renta básica universal, por ejemplo, ofrece un mecanismo: si las máquinas generan riqueza, que esa riqueza financie la vida de quienes las máquinas han desplazado. Una demanda que, lejos de ser una excentricidad de la izquierda, tiene defensores en tradiciones políticas muy diversas, precisamente porque la lógica que la sustenta es difícil de rebatir sin apelar directamente a los intereses de quienes acumulan.
Porque lo que sigue ocurriendo –y lo que el debate técnico sobre la IA sistemáticamente oscurece con sus métricas de cobertura y sus proyecciones de crecimiento sectorial– es que el aumento de la productividad no está sirviendo para liberarnos del trabajo, sino para concentrar la riqueza de muchos en manos de muy pocos. Keynes lo habría reconocido con perplejidad. Lafargue, con rabia. Y Marx, con la amarga satisfacción de quien ya lo habría anticipado.
Este reportaje se publicó originalmente en La Marea 111. Puedes conseguir la revista y suscribirte en nuestro kiosco.
La mañana del 28 de febrero, decenas de niñas y docentes ingresaron a la escuela primaria Shajareh Tayyebeh de Minab, una ciudad de más de 70.000 habitantes en el sur de Irán. Era sábado, el primer día de la semana laboral en ese país. También el primer día de la operación «Furia Épica», como denominó el Pentágono a la ofensiva que lanzó contra Irán junto a Israel (Tel Aviv, por su parte, la llamó «Rugido del León»).
Alrededor de las 10.30 hora local, un misil Tomahawk impactó en la escuela, perforando el techo y colapsando la estructura. Análisis forenses de imágenes satelitales revelaron que, poco después, otro misil impactó en el patio, seguido por un tercero que completó el ataque. Según las autoridades iraníes, al menos 168 personas, en su mayoría niñas de entre siete y 12 años, fallecieron en el ataque. No se trató de un fallo técnico.
Los misiles Tomahawk no son cualquier misil. Pueden cubrir más de 2.000 kilómetros de forma autónoma, a velocidades cercanas a los 880 km/h, e impactar en su objetivo con un margen de error de pocos metros.
La escuela estaba ubicada en un edificio que hace una década fue separado de una base de las fuerzas navales del Cuerpo de Guardianes mediante un muro. Dicha base también fue golpeada en los ataques del 28 de febrero. Por ello, es probable que EE. UU. identificara esa base como objetivo militar pero que los mapas utilizados para esa identificación no estuvieran actualizados. Pero ¿quién es responsable de ese error en una guerra en la que se combate esencialmente con inteligencia artificial?
La cadena de muerte
En términos militares, con kill chain (literalmente, ‘cadena de muerte’) nos referimos a la secuencia de acciones que ocurre entre la identificación de un objetivo, la decisión de atacar y el despliegue del ataque. Durante casi un siglo, los ejércitos han intentado comprimir la kill chain todo lo posible, algo que permitiría atacar al enemigo de forma más rápida y eficaz.
Este deseo se convirtió en necesidad por primera vez durante la Guerra del Golfo del año 1991, cuando los iraquíes emplearon lanzadores móviles de misiles capaces de desplazarse varios kilómetros antes de que los estadounidenses pudieran coordinar una respuesta. Las viejas técnicas analógicas, en las que los analistas tenían que revisar manualmente mapas, grabaciones y otros datos, no servían. Se necesitaban máquinas capaces de volar tan bajo como para esquivar los radares, identificar un objetivo y eliminarlo en minutos. En pocas palabras, drones armados: vehículos capaces de volar (y atacar) sin tripulación a bordo.
El primer ejemplo llegó en 2001, cuando el capitán de la Fuerza Aérea de EE. UU. Scott Swanson y el sargento mayor Jeff A. Gunny Guay intentaron matar, sin éxito, al mulá Omar, líder de los talibanes y aliado de Osama Bin Laden, mientras controlaban un dron armado Predator desde Langley (Virginia), a miles de kilómetros de distancia. A pesar de que la misión no obtuvo los resultados esperados, los drones Predator y el más pesado Reaper en poco tiempo se convirtieron en instrumentos claves de las misiones militares tanto de EE. UU. como de Israel. Su uso se amplió enormemente durante la presidencia de Barack Obama, llegando incluso a ser considerados por algunos más «humanos» que otro tipo de ataques.
«La pregunta es si los drones nos tentarán a hacer cosas incorrectas. Pero no parece que sea así, porque tenemos casos en los que los drones se usaron de manera justa, y parece que, en realidad, mejoran nuestra capacidad de actuar con justicia», dijo en 2012 a The Guardian Bradley Strawser, filósofo y por entonces profesor en la Universidad Naval de Monterrey. «Literalmente cada acción que realizan queda registrada. Ante una decisión difícil, los operadores pueden incluso tomarse su tiempo y llamar a otras personas a la sala. Hay más margen para los controles y la supervisión», argumentó.
Pero con el aumento de los datos, poco a poco los controles y supervisión se volvieron cada vez más complejos. «En un futuro no muy lejano, vamos a encontrarnos nadando en sensores y ahogándonos en datos», aventuró en 2010 un alto cargo de inteligencia de la Fuerza Aérea estadounidense. Y eso fue lo que pasó. La difusión de redes sociales, drones y tecnologías de vigilancia masiva aumentaron enormemente la disponibilidad de datos en manos de los ejércitos para identificar y rastrear objetivos. Eso llevó a un cuello de botella. ¿Quién podía analizar tanta información? La inteligencia artificial trajo la respuesta.
Guerra sin piloto
«El objetivo de los sistemas de IA es liberar al ser humano del procesamiento cognitivo; hacer las cosas más rápidas y eficientes», comenta a La MareaElke Schwarz, profesora de Teoría Política en la Universidad Queen Mary de Londres y autora del libro Death Machines: The Ethics of Violent Technologies (2018). Schwarz lleva años estudiando las consecuencias reales y potenciales del empeño humano por automatizar al máximo la práctica de matarse unos a otros.
Su investigación comenzó a principios de la década de 2010, años antes de la invasión rusa de Ucrania, una guerra que se ha convertido en un campo de experimentación para el uso de algoritmos e inteligencia artificial en batalla. «Muchas empresas emergentes llevaron sus nuevas tecnologías al conflicto», señala Schwarz.
Muy pronto, la asimetría del conflicto en Ucrania trajo el uso masivo de drones teledirigidos. A diferencia de los complejos y costosos sistemas Predator, estos eran instrumentos baratos que, con una inversión de apenas 500 dólares y comandados de forma remota, eran capaces de destruir tanques. No obstante, se revelaron vulnerables ante la guerra electrónica, es decir, ataques que interrumpen la comunicación entre el dron y su piloto. Esto propició que se impulsara el desarrollo de aeronaves con capacidades autónomas de vuelo y ataque.
Los drones autónomos están dotados de software capaz de transportar explosivos a lo largo de cientos de kilómetros y localizar objetivos. Otro tipo de drones, de cuatro hélices, se dotaron de inteligencia artificial para atacar a soldados rusos sin intervención humana cuando las comunicaciones fallaran. El siguiente paso fueron los enjambres de drones, capaces de perpetrar ataques masivos sin necesidad de contar con decenas de operadores.
Entre las innovaciones desplegadas en Ucrania, destaca el envío, en febrero de 2026, de dos robots humanoides Phantom MK-1 para cumplir funciones descritas oficialmente como «de apoyo» y no de combate. Según la startup californiana Foundation que los ha creado, este modelo sería el primer autómata diseñado específicamente para zonas de conflicto armado. «Lo que estamos viendo ahora es el primer intento torpe de cómo los robots van a librar nuestras guerras», declaró a la revista TimeMike LeBlanc, cofundador de la empresa y veterano de los Marines con experiencia en Irak y Afganistán. «Pero, en realidad, solo están esperando a que empiece el espectáculo», añadió.
Al margen del posible desarrollo de estos robots, en la actualidad las decisiones bélicas ya pasan por las principales empresas de inteligencia artificial, las mismas que diseñan los chatbots (asistentes conversacionales de IA) que cada día usan millones de personas para corregir correos electrónicos.
Decisiones de algoritmos
El libro The Making of the Atomic Bomb, de Richard Rhodes, publicado en 1986 y ganador del premio Pulitzer, se ha convertido en una de las lecturas más populares en las oficinas de Anthropic, la empresa creadora del chatbot Claude. Como escribía Charlie Warzel en 2023 en el medio The Atlantic, la obra se ha convertido en una suerte de texto fundacional para cierto tipo de investigadores en IA: los que creen que sus creaciones podrían tener el poder de matarnos a todos.
En febrero de este año, el secretario de Defensa estadounidense Pete Hegseth exigió a Anthropic acceso sin restricciones a sus sistemas de inteligencia artificial para cualquier uso militar. La respuesta del consejero delegado, Dario Amodei, fue una negativa pública: «En conciencia, no podemos aceptar su petición». Hegseth contestó designando a Anthropic como «riesgo para la cadena de suministro», una calificación reservada habitualmente a empresas vinculadas con gobiernos adversarios, como la china Huawei o la rusa Kaspersky.
En respuesta, Anthropic demandó al Gobierno, que por su cuenta comenzó el proceso de reemplazar Claude con los modelos de empresas que supuestamente aceptaron sus condiciones, como ChatGPT, de OpenAI, y Gemini, de Google. Hasta ese momento, la colaboración entre esta empresa –fundada por exmiembros de OpenAI– y el Departamento de Defensa había sido estrecha.
El Mando Central de EE. UU. (CENTCOM) habría utilizado una versión clasificada de Claude para asistir en evaluaciones de inteligencia, identificación de objetivos y simulación de escenarios de combate durante operaciones militares en Irán. Según revelóThe Wall Street Journal, Claude también habría sido empleado en la operación militar estadounidense que condujo a la captura del presidente venezolano Nicolás Maduro en enero de este año.
Además, Anthropic ya se había asociado con Palantir Technologies, el gigante de análisis de datos cofundado por Peter Thiel y uno de los principales contratistas tecnológicos del Pentágono. En particular, Claude sería clave para el funcionamiento del sistema Maven Smart, diseñado por Palantir y supuestamente utilizado por el Ejército de EE. UU. en su guerra en Irán. Maven es capaz de procesar volúmenes enormes de datos clasificados procedentes de satélites, vigilancia y otras fuentes de inteligencia, y generar a partir de ellos información operativa. Según Hegseth, durante las primeras 24 horas de su ofensiva, EE. UU. atacó más de mil objetivos.
Protesta ante la sede de Palantir, en Nueva York, por su colaboración con el ICE. MADISON SWART / REUTERS
«Sugieren miles de objetivos y luego tienes un equipo reducido de personas para comprobarlos o validarlos, pero tienen que hacerlo a toda velocidad», subraya Schwarz a La Marea. «Ocurre tan rápido que tenemos que preguntarnos si puede haber una supervisión significativa o si el humano simplemente va diciendo “sí, no, sí, no”, absorbido por la lógica funcional del sistema de IA, por la lógica de la máquina».
Según una investigación publicada en el año 2024 por la revista israelí-palestina +972 Magazine, Israel empleó el sistema Lavender en Gaza para analizar datos de vigilancia masiva de casi la totalidad de los 2,3 millones de habitantes de la Franja. El sistema asigna a cada individuo una puntuación del 1 al 100 según su probabilidad de ser miliciano. La investigación indica que la supervisión humana se reducía con frecuencia a una validación pro forma de aproximadamente 20 segundos por objetivo, tratando en la práctica la sugerencia de la máquina como una decisión firme.
Al comprobarse que Lavender supuestamente alcanzaba un 90% de precisión en la identificación de afiliaciones con Hamás, el Ejército autorizó su uso generalizado. A partir de ese momento, según las fuentes de +972 Magazine, si Lavender determinaba que un individuo era miliciano, los operadores debían tratar esa decisión como una orden, sin necesidad de verificar de forma independiente el razonamiento algorítmico ni examinar los datos en los que se basaba.
«Para hacer posible la violencia de masas es necesario deshumanizar al enemigo», concluye Schwarz. Y para eso, la inteligencia artificial ofrece grandes oportunidades. «Cuanto mayor es la distancia entre la aplicación de la fuerza y sus efectos, mayor es también la distancia emocional y moral que se genera».
A diferencia de los sistemas de armas convencionales, fabricados por empresas como Lockheed Martin y sujetos a marcos regulatorios, el uso militar de la inteligencia artificial carece de regulación.
Frenar la máquina
En uno de los muchos cafés de moda que hay en Brooklyn, frente a un capuccino, Peter Asaro admite que negociar un tratado para regular las armas con altos niveles de automatización es una tarea titánica en el laberíntico sistema de la ONU. Este filósofo de la ciencia, la tecnología y los medios digitales, ya atendió a La Marea en octubre de 2023 en la sede de Naciones Unidas.
Hoy, Asaro, vicepresidente del Comité Internacional para el Control de Armas Robóticas (ICRAC) y portavoz de la campaña Stop Killer Robots, se muestra esperanzado con el estado actual del borrador para negociar un marco legal común en las Naciones Unidas que permita ejercer control sobre las armas con altos niveles de automatización.
Tras varios intentos fallidos de prohibir por completo el uso de armas autónomas, el estado actual de las negociaciones se centra en regular su empleo y definir en qué contextos son aceptables. Es el caso, por ejemplo, de los sistemas de defensa antimisiles, que deben operar con inmediatez para neutralizar amenazas masivas. El debate de fondo radica en hasta qué punto es imprescindible mantener a un humano en el proceso y qué nivel de intervención se considera «significativo». Por ello, las discusiones se centran en la definición de un «control humano apropiado al contexto».
«La idea es que “apropiado” no sea un término vacío», matiza Asaro. «Exige algún tipo de valoración humana contextual que confirme que el sistema opera en un entorno conocido y que es capaz de hacerlo correctamente».
Estos esfuerzos regulatorios chocan con la oposición de potencias muy activas en el desarrollo armamentístico, convencidas de que la IA les otorgará una ventaja táctica decisiva. Países como Estados Unidos, Rusia, China, Israel, Corea del Sur y Turquía prefieren sustituir un tratado vinculante por meras «directrices» o «mejores prácticas».
Se espera que en noviembre de 2026 las Naciones Unidas voten el inicio oficial de las negociaciones. De ser así, el tratado formal podría ver la luz en 2027, seguido de un arduo proceso de ratificación global que seguramente intentarán torpedear los países detractores. Sin embargo, Asaro recuerda que no es una situación inédita y que la historia demuestra que el progreso es posible frente a la resistencia de las grandes potencias.
En el caso de las armas nucleares, un tratado de prohibición ha logrado establecer normas claras. Aunque las potencias nucleares no lo firmaron, el respaldo de la mayor parte del mundo consolidó una norma internacional que declara estas armas «inmorales e ilegales». Del mismo modo, aunque Siria nunca firmó el tratado sobre armas químicas, la comunidad internacional la hizo responsable de su uso. «Esperamos lograr algo similar. Como mínimo que podamos restringir el uso de estos sistemas y alejar la IA de las aplicaciones bélicas más peligrosas que podamos imaginar», concluye Asaro.
Así, al menos, la responsabilidad de las muertes de civiles podrá seguir siendo identificable y no quedar sepultada tras algoritmos indescifrables.
