Los datos de los drones en Ucrania alimentan un nuevo mercado sin regulación para entrenar IA

El campo de batalla ucraniano se ha convertido en algo más que un escenario bélico: es, según este artículo de opinión de Cory Alpert (investigador de la Universidad de Melbourne y antiguo miembro de la Casa Blanca de Biden), una auténtica mina de oro de datos para el sector de la defensa y, cada vez más, para la industria civil de inteligencia artificial. Cada vuelo de un dron genera miles de puntos de datos —imágenes, vídeo, órdenes del controlador— que documentan cómo reaccionan una máquina y una persona ante circunstancias que cambian constantemente. Esa información, sostiene el autor, está saliendo del ámbito puramente militar para alimentar el entrenamiento de modelos de IA con aplicaciones mucho más amplias.

El detonante concreto es un anuncio del Ministerio de Defensa de Ucrania en enero: el país pondría a disposición de contratistas militares y también de empresas comerciales millones de puntos de datos recogidos durante decenas de miles de vuelos de drones. Desde entonces, más de 100 empresas y el propio gobierno del Reino Unido han obtenido acceso a ese material. Para un país en guerra, es una forma rápida de atraer financiación y alianzas; pero para el autor supone convertir la línea del frente en un lugar activo de entrenamiento de modelos, aprovechando que el caos bélico genera condiciones que las empresas de IA no logran reproducir por sí solas en laboratorio.

Esto no es del todo nuevo: drones estadounidenses sobre Siria y Yemen ya recopilaron datos que sirvieron para desarrollar la primera generación de hardware militar semiautónomo a finales de la década de 2010. Lo distinto ahora, señala el artículo, es que el acceso a esos datos se está usando para construir un ecosistema mucho más amplio, que ya no se limita a la cadena de suministro militar cerrada.

¿Por qué es tan valiosa esta información para las empresas? Porque los datos más útiles para entrenar modelos de IA proceden precisamente de las excepciones: el instante en que desaparece la visibilidad, una señal queda interferida o un operador humano tiene que improvisar. Las compañías de IA invierten años y sumas enormes intentando capturar suficientes momentos de este tipo para hacer sus modelos más robustos, pero la guerra los produce con una frecuencia que ninguna prueba controlada puede igualar. Ese terreno cambiante es lo que da valor a los datos de los drones mucho más allá del propio campo de batalla: un dron comercial de reparto o teledetección probablemente nunca sufrirá fuego de artillería, pero sí debe operar con información incompleta en un entorno impredecible, un problema que la guerra comprime en una escala de tiempo mucho más corta. Procesados y cruzados con los registros de lo que hacía el operador, esos datos se transforman en conjuntos de entrenamiento: el combate se convierte en un activo comercial. El artículo cita como ejemplo a Enabled Intelligence, una empresa estadounidense especializada en procesar datos para hacerlos utilizables en el entrenamiento de IA, que asegura haber puesto ya a disposición más de medio millón de horas de metraje de drones ucranianos, publicitando posibles usos tanto militares como comerciales.

Muchos de los drones que definen esta era de la guerra empezaron siendo tecnología civil, potenciada después por sistemas de IA disponibles comercialmente que permiten a máquinas baratas operar de forma autónoma, individualmente o en enjambre, adaptándose al entorno. Cada vuelo deja así un registro de lo que el sistema encontró, un tipo de dato que los entornos de laboratorio —por controlados que estén— no consiguen igualar en realismo. Durante casi una década, programas de inteligencia militar como Project Maven han conservado datos generados por sensores de drones como el Predator o el Reaper, pero ese acceso quedaba confinado a canales clasificados y con el único fin de alimentar nuevos sistemas de armamento dentro del propio ámbito militar. Lo novedoso, insiste el autor, es que esa experiencia se está compartiendo ahora con una red de desarrollo mucho más amplia: el círculo se cierra, y tecnologías comerciales adaptadas al campo de batalla generan datos que regresan a las industrias de origen. Como ejemplo concreto, drones entrenados en el espacio aéreo con interferencias de señal sobre Ucrania se están desplegando ya en el sector agrícola para ayudar a agricultores a cartografiar y supervisar sus campos en zonas sin cobertura móvil suficiente para generaciones anteriores de tecnología.

El texto no elude los riesgos. Sobre la posibilidad de que actores maliciosos accedan a estos datos, apunta que los controles de compra ya mitigan en parte ese peligro, ya que agentes de inteligencia examinan la infraestructura de los potenciales clientes para detectar vías por las que la información podría llegar a enemigos o actores hostiles. Sin embargo, los datos de entrenamiento plantean un problema de trazabilidad distinto: mientras el movimiento de conjuntos de datos comerciales convencionales puede rastrearse cuando aparecen datos de contacto insertados a pocos pasos del comprador original, el origen de los datos de entrenamiento de IA se diluye de una manera que queda incrustada en la propia tecnología. Otro riesgo señalado es la posibilidad de que se cree una economía extractiva en la que países ricos y alejados del peligro se beneficien de la amenaza mortal que soportan los estados en primera línea, generando potencialmente un incentivo de mercado para que la guerra se perpetúe como una fuente inagotable de "oro digital".

En el plano legal, el artículo subraya un vacío significativo: las leyes existentes regulan cómo pueden librarse las guerras, pero apenas dicen nada sobre qué ocurre cuando los registros generados en combate se despojan de su contexto operativo, se empaquetan como datos y se licencian a empresas cuyos productos circulan mucho más allá de donde fueron creados. Las responsabilidades de las compañías que diseñan estos sistemas siguen sin definirse. Ucrania está desarrollando controles de acceso —mencionados en el reciente acuerdo de IA firmado entre el Reino Unido y Ucrania—, pero, según el autor, ningún gobierno trabaja activamente en regular qué sucede cuando esos datos ya han sido absorbidos por un modelo y regresan a los mercados civiles. Ahí aparece, además, un problema de consentimiento: esos registros contienen vidas humanas; los soldados y civiles que aparecen en ellos —ya sean objetivos, operadores o personas simplemente presentes, incluidas quienes huyen de un ataque con drones— no dieron su consentimiento para convertirse en material de entrenamiento de productos que podrían venderse años después. Los errores y suposiciones incrustados en esos datos, advierte el artículo, viajan con el modelo incluso cuando este entra en la vida civil, ya sea en vehículos de reparto o maquinaria agrícola.

Como intento parcial de respuesta, Ucrania ha puesto en marcha el programa Avengers Labs, que permite a las empresas entrenar modelos con datos del campo de batalla sin darles acceso directo a las bases de datos sensibles; el autor reconoce que esto mitiga solo una parte del problema. Su propuesta es que los gobiernos que facilitan acceso a datos de defensa lo traten como una transferencia de armamento controlada: registrando su origen, otorgando licencias a los usuarios y restringiendo su redistribución posterior. Pide también que se exija transparencia cuando modelos entrenados con material de guerra se incorporen después a productos civiles, de modo que el camino que va del combate al mercado quede visible.

El artículo concluye con una reflexión de fondo: lo que estas empresas están extrayendo realmente es experiencia humana, y los soldados no pueden dar su consentimiento para que esa experiencia se convierta en ventaja competitiva para un modelo que termine sustentando un producto comercial muy alejado de donde se libró la guerra. La pregunta, según el autor, ya no es solo qué pueden vender las empresas tecnológicas para su uso en la guerra, sino qué pueden extraer de ella. Su llamado final es a construir un sistema regulatorio que siga el rastro de los datos del campo de batalla allá donde vayan, desde el combate hasta el modelo y hasta el producto comercial final, antes de que otros países y otros conflictos repliquen el modelo ucraniano en un vacío normativo similar.