Pentágono y Anthropic discrepan sobre Claude en medio de planes para usar AI en la selección de objetivos

El Pentágono está discutiendo un papel más activo de la IA generativa en el circuito de decisión militar: tales sistemas podrían ayudar a clasificar objetivos y sugerir cuáles atacar primero. Simultáneamente, el Departamento de Defensa de EE.UU. ha entrado en un duro conflicto con Anthropic, que se niega a eliminar restricciones de Claude para vigilancia y armas totalmente autónomas.

Cómo Podría Funcionar

Según MIT Technology Review, un oficial del Pentágono familiarizado con el asunto describió un escenario en el que una lista de objetivos potenciales se carga en un sistema generativo operando en un entorno clasificado. El personal militar podría entonces pedir al modelo que analice los datos, tenga en cuenta el contexto como la ubicación de aviones y proporcione prioridades: qué considerar un objetivo urgente y qué puede demorarse. La salvedad clave es que la verificación final y la decisión siguen siendo responsabilidad de los humanos.

Es importante destacar que el oficial estaba describiendo un posible esquema y no confirmó que tal proceso ya se esté utilizando exactamente de esta forma. Pero la descripción en sí muestra hacia dónde se dirige la infraestructura militar estadounidense. Esto ya no es solo sobre reconocer objetos en vídeo o imágenes de satélite, sino sobre una interfaz conversacional superpuesta al análisis de combate, que puede acelerar la recuperación de datos y la preparación de recomendaciones.

De Maven a Chatbots

Esta historia no surgió de la nada. Desde 2017, las fuerzas militares estadounidenses utilizan Project Maven—un sistema que analiza grandes volúmenes de imágenes y vídeo, incluyendo metraje de drones, y ayuda a identificar objetivos potenciales. Anteriormente, los operadores tenían que trabajar a través de mapas, paneles y marcas visuales.

Ahora, modelos de lenguaje grandes como Claude, ChatGPT o Grok pueden superponerse a tal infraestructura, convirtiendo la búsqueda y clasificación de datos en un diálogo. Esta transición tiene tanto ventajas como problemas. Los modelos generativos son más convenientes para humanos: puedes simplemente preguntar qué objetivos parecen más prioritarios y por qué.

Pero sus respuestas son más difíciles de verificar que un mapa o tabla con datos sin procesar. Ante el telón de fondo de ataques donde más tarde surgen preguntas sobre los datos fuente y los procedimientos de verificación, este cambio se vuelve particularmente delicado.

• Project Maven ha trabajado con visión por computadora y datos de inteligencia durante muchos años
• Una capa generativa agrega una interfaz conversacional y recomendaciones textuales
• En diciembre de 2025, el Pentágono lanzó GenAI.mil para millones de personal militar en tareas no-combate y no-clasificadas
• Para sistemas clasificados, solo se han aprobado algunos modelos hasta ahora

Por Qué la Disputa Sobre Claude

El conflicto más agudo surgió en torno a Anthropic. Según reportes de medios estadounidenses, Claude podría utilizarse en conjunto con sistemas militares en operaciones relacionadas con Irán y Venezuela. Después de esto, el Pentágono exigió condiciones de uso más amplias, y Anthropic se negó a estar de acuerdo con formulaciones vagas que, según la empresa, no impedirían que el modelo se utilizara para vigilancia masiva de estadounidenses o para sistemas de armas totalmente autónomos.

"No podemos aceptar esto de buena fe", es cómo

Dario Amodei describió los requisitos del Pentágono.

La respuesta del Pentágono fue dura: la empresa fue clasificada como riesgo de cadena de suministro, lo que podría eliminar a Claude de los contratos de defensa. Ante este escenario, OpenAI anunció públicamente un acuerdo con el Pentágono el 28 de febrero de 2026 para trabajar en entornos clasificados, y xAI también recibió aprobación para Grok. Formalmente todos hablan de control humano, pero la disputa ya no es sobre si la IA es necesaria en la cadena de decisión militar, sino sobre quién exactamente establece las limitaciones y qué tan vinculantes son.

Qué Significa Esto

La noticia principal aquí no es que el ejército quiera un "chatbot para la guerra", sino que la IA generativa se está convirtiendo en otra capa sobre los sistemas de dirección y análisis ya existentes. Esto acelera el ciclo de toma de decisiones, pero al mismo tiempo difumina las líneas de responsabilidad: si un modelo sugiere la prioridad de un objetivo, cada vez es más difícil para los humanos demostrar que realmente verificaron independientemente la recomendación en lugar de simplemente aprobarla.