El complejo militar-IA: quién construye las herramientas que deciden en los conflictosThe Military-AI Complex: Who Builds the Tools That Decide in Conflicts

El contrato que define quién ve quéThe contract that decides who sees what

El 10 de julio de 2026, la OTAN eligió a tres empresas para operar la plataforma que centraliza todos sus datos de control aéreo — el sistema que integra información de radares, satélites, drones y sensores distribuidos en una sola pantalla que los comandantes usan para tomar decisiones. Los contratos fueron otorgados a la empresa estadounidense Anduril por su software de IA Lattice, junto a la firma estadounidense Palantir y la empresa militar francesa Athea SAS. Lattice usa IA y visión por computadora para integrar datos de múltiples fuentes en una imagen operativa unificada en tiempo real.

On July 10, 2026, NATO selected three companies to operate the platform that centralizes all its air control data — the system that integrates radar, satellite, drone, and distributed sensor data into a single screen commanders use to make decisions. The contracts went to the U.S. company Anduril for its Lattice AI software, alongside the U.S. firm Palantir and the French defense company Athea SAS. Lattice uses AI and computer vision to fuse data from multiple sources into a single, real-time operational picture.

En términos simples: tres empresas privadas — dos estadounidenses y una francesa — van a determinar cómo la OTAN ve el campo de batalla.

In simple terms: three private companies — two American, one French — are going to determine how NATO sees the battlefield.

Eso es un contrato técnico. Y es, al mismo tiempo, una declaración sobre quién tiene acceso a la información que sustenta las decisiones más críticas de la alianza militar más poderosa del mundo.

That's a technical contract. It's also, at the same time, a statement about who has access to the information underpinning the most critical decisions of the world's most powerful military alliance.

El gasto militar global ascendió a 2,88 billones de dólares en 2025. Miles de millones de dólares fluyen hacia un puñado de empresas que lideran la transformación de las fuerzas armadas, mientras el viejo complejo militar-industrial se transforma en uno militar-tecnológico.

Global military spending reached $2.88 trillion in 2025. Billions of dollars are flowing toward a handful of companies leading the transformation of armed forces, as the old military-industrial complex reshapes itself into a military-tech one.

Entender ese mapa importa porque revela una pregunta que aparece en todos los entornos donde se usa IA — desde una fiscalización de Transfer Pricing hasta una decisión de combate: ¿quién puede explicar cómo el sistema llegó a esa conclusión, y quién responde si se equivocó?

Understanding that map matters because it reveals a question that shows up in every environment where AI is used — from a Transfer Pricing audit to a combat decision: who can explain how the system reached that conclusion, and who's accountable if it got it wrong?

El mapa de cuatro categoríasThe four-category map

El Stockholm International Peace Research Institute — SIPRI, el centro de investigación de referencia mundial en armamentos y conflictos — publicó en julio de 2026 el análisis más completo disponible sobre la industria de IA militar. Identificó cuatro tipos de actores según su rol en la cadena.

The Stockholm International Peace Research Institute — SIPRI, the world’s leading research center on armaments and conflict — published the most comprehensive analysis available on the military AI industry in July 2026. It identified four types of actors based on their role in the chain.

Los fabricantes tradicionales que ahora agregan software: son las empresas que llevan décadas vendiendo aviones, misiles y sistemas de armas a los ejércitos. Lockheed Martin, Northrop Grumman, BAE Systems, General Dynamics. Ahora incorporan IA sobre lo que ya fabrican. Lockheed Martin anunció en febrero que estaba probando en vuelo una herramienta de IA para sus cazas F-35 para ayudar a los pilotos a identificar aeronaves hostiles con mayor rapidez. L3Harris incorporó IA directamente en sus sistemas de cámara para identificación de objetivos en tiempo real. Su ventaja no es el algoritmo. Es que ya tienen los datos reales de operaciones en conflictos activos — y eso hace que su IA mejore más rápido que la de cualquier competidor que no tenga ese acceso.

Traditional manufacturers now bolting on software: these are the companies that have spent decades selling aircraft, missiles, and weapons systems to armed forces. Lockheed Martin, Northrop Grumman, BAE Systems, General Dynamics. They're now layering AI onto what they already build. Lockheed Martin announced in February it was flight-testing an AI tool for its F-35 fighters to help pilots identify hostile aircraft faster. L3Harris built AI directly into its camera systems for real-time target identification. Their edge isn't the algorithm. It's that they already have real operational data from active conflicts — which makes their AI improve faster than any competitor's who lacks that access.

Las empresas nuevas que venden software puro: aquí están los nombres que más aparecen en el debate público — Palantir, Anduril, Shield AI. Son empresas nacidas en el mundo tecnológico — no en la industria de defensa tradicional — que venden software directamente a los ejércitos. Palantir es quizás el nombre más conocido, principalmente por su rol en Project Maven, el programa de IA militar del Pentágono, diseñado para acelerar la toma de decisiones en batalla usando IA para analizar automáticamente imágenes satelitales, videos de drones y señales de inteligencia. El sistema está siendo utilizado en la guerra de Ucrania y en el conflicto de EE.UU.-Israel sobre Irán — Maven identificó 1.000 objetivos en las primeras 24 horas de este último conflicto.

The new companies selling pure software: here are the names that come up most in the public debate — Palantir, Anduril, Shield AI. These are companies born in the tech world — not in the traditional defense industry — that sell software directly to armed forces. Palantir is perhaps the best-known name, mainly for its role in Project Maven, the Pentagon's military AI program designed to accelerate battlefield decision-making by using AI to automatically analyze satellite imagery, drone video, and intelligence signals. The system is being used in the war in Ukraine and in the U.S.-Israel conflict with Iran — Maven identified 1,000 targets in the first 24 hours of that latter conflict.

Vale detenerse en ese dato: 1.000 objetivos en 24 horas. No es un indicador de eficiencia — es una señal de que el sistema procesa y prioriza a una velocidad que ningún humano puede seguir individualmente. Lo que eso implica para la supervisión humana real — no como principio sino como práctica — es exactamente la pregunta sin respuesta que señalan los propios Principios de IA de la OTAN.

It's worth pausing on that figure: 1,000 targets in 24 hours. That's not an efficiency indicator — it's a signal that the system processes and prioritizes at a speed no human can individually keep up with. What that implies for real human oversight — not as a principle but as a practice — is exactly the unanswered question NATO's own AI Principles point to.

Un competidor directo de Maven es la plataforma Lattice de Anduril, que integra drones, torres de sensores y vehículos autónomos en una sola red de comando. Athea SAS, la empresa francesa que completa el trío del contrato OTAN, representa algo distinto: el intento europeo de no depender completamente de plataformas estadounidenses. Su presencia en el consorcio es tanto técnica como política.

A direct competitor to Maven is Anduril's Lattice platform, which integrates drones, sensor towers, and autonomous vehicles into a single command network. Athea SAS, the French company rounding out the NATO contract trio, represents something different: the European attempt not to depend entirely on U.S. platforms. Its presence in the consortium is as much political as it is technical.

Las grandes tecnológicas — la infraestructura que nadie llama defensa: esta es la categoría más silenciosa y, en términos de volumen, la más significativa. Google, Meta y Amazon Web Services controlan aproximadamente el 67% del mercado global de infraestructura cloud — los servidores y sistemas de almacenamiento y procesamiento donde vive la mayoría de la información digital del mundo — y están cada vez más vinculadas a aplicaciones militares. En mayo, el Departamento de Defensa de Estados Unidos anunció acuerdos con SpaceX, OpenAI, Google, NVIDIA, Microsoft, Oracle y AWS para usar sus tecnologías en sus redes clasificadas, con el objetivo declarado de establecer al ejército estadounidense como una "fuerza de combate AI-first". Lo que eso significa en términos concretos: la infraestructura donde operan los sistemas militares más sensibles de los EE.UU. está en manos de empresas cuyo negocio principal es vender servicios a empresas privadas. La dependencia es estructural. Y la posibilidad de que un tercero independiente audite esa infraestructura es prácticamente cero.

Big Tech — the infrastructure no one calls defense: this is the quietest category and, by volume, the most significant one. Google, Meta, and Amazon Web Services control roughly 67% of the global cloud infrastructure market — the servers and storage and processing systems where most of the world's digital information lives — and they're increasingly tied to military applications. In May, the U.S. Department of Defense announced agreements with SpaceX, OpenAI, Google, NVIDIA, Microsoft, Oracle, and AWS to use their technologies within its classified networks, with the stated goal of establishing the U.S. military as an "AI-first fighting force." What that means in concrete terms: the infrastructure running the United States' most sensitive military systems sits in the hands of companies whose core business is selling services to private companies. The dependency is structural. And the odds of an independent third party ever auditing that infrastructure are close to zero.

Los que construyen los modelos que todos usan: la última categoría son las empresas que desarrollan los modelos de IA base — los motores que otras empresas integran en sus productos. OpenAI, Anthropic y Mistral AI en Occidente; varios laboratorios vinculados al aparato estatal chino en el otro lado. Muchos de estos laboratorios se oponían a que sus modelos fueran usados en aplicaciones militares. En 2024, OpenAI eliminó esa prohibición. Ese mismo año, Palantir y Anthropic establecieron una alianza que derivó en litigios activos sobre cómo se estaba usando el modelo Claude en el contexto del ejército estadounidense.

Those who build the models everyone else uses: the last category is the companies developing base AI models — the engines other companies build into their products. OpenAI, Anthropic, and Mistral AI in the West; several labs tied to the Chinese state apparatus on the other side. Many of these labs used to oppose their models being used in military applications. In 2024, OpenAI dropped that prohibition. That same year, Palantir and Anthropic formed a partnership that led to active litigation over how the Claude model was being used within the U.S. military context.

El caso ilustra algo importante: las empresas que construyen modelos de propósito general pierden control sobre cómo se usan una vez que entran en contratos de integración con terceros. El modelo sale del laboratorio con ciertos principios. Lo que hace después, integrado en un sistema de targeting militar, ya no está en manos de quien lo construyó.

The case illustrates something important: companies that build general-purpose models lose control over how they're used once they enter integration contracts with third parties. The model leaves the lab with certain principles. What it does afterward, integrated into a military targeting system, is no longer in the hands of whoever built it.

Del lado chino: investigadores chinos desarrollaron modelos de IA para uso militar usando como base el modelo Llama de Meta — una herramienta de código abierto que cualquiera puede descargar. El resultado fue ChatBIT, una herramienta del Ejército Popular de Liberación para recopilar inteligencia y apoyar la toma de decisiones. El Pentágono estimó el gasto chino en IA militar en alrededor de 1.500 a 2.000 millones de dólares anuales — comparable al estadounidense.

On the Chinese side: Chinese researchers developed military-use AI models built on Meta's Llama model — an open-source tool anyone can download. The result was ChatBIT, a People's Liberation Army tool for gathering intelligence and supporting decision-making. The Pentagon estimated Chinese spending on military AI at roughly $1.5 to $2 billion a year — comparable to U.S. spending.

El problema que el mapa revela — y que conecta con todo lo demásThe problem the map reveals — and how it connects to everything else

Leer estas cuatro categorías juntas produce una conclusión que incomoda: en ninguna de ellas existe un mecanismo de auditoría externa independiente que pueda verificar que los sistemas operan dentro de los parámetros que los contratos prometen.

Reading these four categories together produces an uncomfortable conclusion: none of them has an independent external audit mechanism able to verify that the systems operate within the parameters the contracts promise.

Los fabricantes tradicionales tienen cláusulas de confidencialidad que bloquean la revisión técnica por terceros. Las empresas de software como Palantir y Anduril tienen modelos propietarios — nadie externo puede verificar cómo llegaron a esa recomendación. Las grandes tecnológicas operan en infraestructura clasificada que por definición no puede ser revisada. Y los constructores de modelos base pierden trazabilidad sobre sus propios productos una vez que entran en contratos de integración.

Traditional manufacturers have confidentiality clauses that block third-party technical review. Software companies like Palantir and Anduril have proprietary models — no outsider can verify how they arrived at a given recommendation. Big Tech operates on classified infrastructure that by definition can't be reviewed. And base-model builders lose traceability over their own products once they enter integration contracts.

El resultado es que la capacidad de un Estado de responder por sus decisiones con evidencia verificable — lo que en esta serie hemos llamado soberanía de decisión — está estructuralmente comprometida en el ámbito de la defensa. No porque los sistemas sean maliciosos. Sino porque el mercado funciona de manera que la transparencia es incompatible con el modelo de negocio de los actores que lo dominan.

The result is that a State's capacity to account for its decisions with verifiable evidence — what this series has called decision sovereignty — is structurally compromised in the defense sphere. Not because the systems are malicious. But because the market operates in a way where transparency is incompatible with the business model of the actors who dominate it.

Esto no es solo un problema militar. Es el mismo problema que aparece cuando un contador firma un análisis de precios de transferencia elaborado con IA y no puede reconstruir el proceso si la UIF lo pide. Cuando un juez apoya una sentencia en un sistema que no puede explicar su razonamiento. Cuando un directorio aprueba un proceso de IA sin documentar quién lo supervisó.

This isn't just a military problem. It's the same problem that shows up when an accountant signs off on an AI-assisted transfer pricing analysis and can't reconstruct the process if the UIF asks. When a judge grounds a ruling in a system that can't explain its reasoning. When a board approves an AI process without documenting who oversaw it.

La diferencia no es de principio. Es de consecuencias cuando el principio se viola.

The difference isn't one of principle. It's one of consequences when the principle is violated.

Lo que TRIA propone — y por qué aplica acáWhat TRIA proposes — and why it applies here

El marco TRIA no fue diseñado para sistemas militares. Fue diseñado para el contexto de documentación fiscal y ejercicio profesional regulado. Pero los cuatro componentes que lo estructuran — Trazabilidad del proceso, Razonamiento documentado, supervisión humana efectiva y Auditoría verificable — son exactamente los que están ausentes en los sistemas militares con IA que acaban de describirse.

The TRIA framework wasn’t designed for military systems. It was designed for the context of tax documentation and regulated professional practice. But the four components that structure it — process Traceability, documented Reasoning, effective human oversight, and verifiable Audit — are exactly the ones absent from the military AI systems just described.

La diferencia está en la escala y en la reversibilidad. En Transfer Pricing, cuando falta trazabilidad, el daño es una impugnación fiscal y una posición profesional debilitada. En sistemas de defensa, cuando falta trazabilidad sobre cómo un sistema llegó a identificar 1.000 objetivos en 24 horas, las consecuencias no se corrigen en sede administrativa.

The difference lies in scale and reversibility. In Transfer Pricing, when traceability is missing, the damage is a tax challenge and a weakened professional standing. In defense systems, when traceability is missing over how a system arrived at identifying 1,000 targets in 24 hours, the consequences don't get corrected in an administrative proceeding.

Lo que TRIA demuestra en el ámbito profesional es que la trazabilidad no tiene que ser burocracia. Puede ser arquitectura: el diseño del sistema desde el primer día para que el proceso quede documentado, el razonamiento sea recuperable y la supervisión humana deje evidencia. Eso no frena la tecnología — la hace sostenible y defendible.

What TRIA demonstrates in the professional sphere is that traceability doesn't have to be bureaucracy. It can be architecture: designing the system from day one so the process stays documented, the reasoning is recoverable, and human oversight leaves evidence. That doesn't hold technology back — it makes it sustainable and defensible.

Para los sistemas militares, esa arquitectura está por construirse. Para los sistemas profesionales, ya existe.

For military systems, that architecture has yet to be built. For professional systems, it already exists.

La pregunta para países que compran en lugar de desarrollarThe question for countries that buy instead of build

Argentina no desarrolla sistemas de armas con IA. Pero cualquier país que compra tecnología de defensa de los actores que acabamos de describir está comprando, junto con la plataforma, una dependencia técnica que no viene en el contrato.

Argentina doesn't develop AI weapons systems. But any country buying defense technology from the actors just described is buying, along with the platform, a technical dependency that isn't in the contract.

Un país que integra Lattice en sus operaciones no está comprando solo el software. Está cediendo la capacidad de entender, en profundidad, cómo el sistema llegó a sus recomendaciones. El modelo es propietario. El proceso de entrenamiento no es público. Los sesgos incorporados no son verificables desde afuera.

A country integrating Lattice into its operations isn't just buying software. It's giving up the capacity to deeply understand how the system arrived at its recommendations. The model is proprietary. The training process isn't public. The biases built into it aren't verifiable from the outside.

Construir antes de cualquier compra de gran escala la capacidad técnica de evaluación independiente — la capacidad de hacer las preguntas correctas sobre un sistema que se está considerando adquirir — no es un lujo. Es la condición mínima para que la soberanía de decisión no sea solo una aspiración declarada en un discurso.

Building independent evaluation capacity before any large-scale purchase — the ability to ask the right questions about a system under consideration — isn't a luxury. It's the minimum condition for decision sovereignty to be more than an aspiration declared in a speech.

ReferenciasReferences

Lento U. (2026). Marco TRIA™: Trazabilidad, Razonamiento, IA, Auditoría. Dirección Nacional del Derecho de Autor, Legajo N.° RL-2026-46255181.

Lento U. (2026). Marco TRIA™: Trazabilidad, Razonamiento, IA, Auditoría. Dirección Nacional del Derecho de Autor, Legajo N.° RL-2026-46255181.