¡Bienvenidos a Estrategia, el podcast de Global Strategy! En esta conversación, Francisco Barranco, acompañado por Javier Jordán, analiza las aplicaciones militares de la inteligencia artificial. Su integración permite automatizar sistemas no tripulados, optimizar el análisis predictivo de amenazas y fortalecer la ciberdefensa. A lo largo del episodio se examinan también los retos técnicos y estratégicos que afronta España para desarrollar una capacidad soberana en el ámbito de la defensa. Por último, el podcast profundiza en la contribución de las universidades como centros de generación de conocimiento avanzado. La exposición aborda cómo la colaboración entre el entorno académico, Fuerzas Armadas y el sector industrial resulta fundamental para garantizar la autonomía tecnológica y la seguridad nacional. Francisco Barranco es Profesor Titular en el Departamento de Ingeniería de Computadores, Automática y Robótica de la Universidad de Granada.

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Para citar como referencia bibliográfica: Barranco Expósito, Francisco (2026), «Aplicaciones militares de la Inteligencia Artificial», Estrategia podcast 202, Global Strategy. ISSN  3101-4925.

1. Ideas fuerza y temas clave

1.1. Orígenes y articulación de la colaboración Universidad-Defensa: el modelo UGR, MADOC y el proyecto CASIA

La conversación sitúa la experiencia directa del equipo de Francisco Barranco en el desarrollo de soluciones de ingeniería aplicadas a entornos reales. El ponente subraya que su grupo huye de la investigación puramente teórica orientada a mejorar márgenes marginales en bancos de pruebas académicos (datasets estándar), buscando empotrar algoritmos de visión por computador e inteligencia artificial directamente en plataformas robóticas, vehículos aéreos no tripulados (UAV) o vehículos terrestres (rovers) bajo estrictas restricciones de computación y tiempo real.

El vínculo del grupo con el sector de la defensa se remonta aproximadamente a 2018, cuando el profesor Samuel Romero lideró el desarrollo de un UAV plegable y portable en mochila en el marco de un proyecto del programa Coincidente con la Dirección General de Armamento y Material (DGAM). Este contacto se consolidó a través del Centro Mixto (CEMIX) entre la Universidad de Granada y el Ejército de Tierra, articulado con el Mando de Adiestramiento y Doctrina (MADOC) con sede en Granada. Barranco destaca la singularidad del CEMIX como un instrumento que permite a los grupos de investigación universitarios salvar la brecha de acceso al sector de la defensa, históricamente dominado por grandes corporaciones industriales.

A través de las convocatorias del MADOC canalizadas por la Dirección de Investigación, Doctrina, Orgánica y Materiales (DIDOM) —con la participación directa de mandos como el general Morón y el coronel o responsable Bonifacio Gutiérrez de León—, el equipo identificó una necesidad operativa concreta del Mando de Artillería Antiaérea (MAA): la dificultad para clasificar y distinguir entre UAV amigos y enemigos en teatros de operaciones saturados. Esta colaboración dio lugar al proyecto CASIA, un demostrador piloto de un año de duración centrado en la discriminación de drones mediante visión artificial sobre secuencias de vídeo en tiempo real.

El proyecto culminó operativamente con su integración en una dirección de tiro real durante el ejercicio Atlas 21 en San Gregorio (Zaragoza), contando con la presencia institucional del rey Felipe VI. A partir de este hito, el grupo expandió sus líneas de trabajo hacia la detección de UAV en el espectro electromagnético, colaboraciones con el Instituto Nacional de Técnica Aeroespacial (INTA) vinculadas al centro CETEDEX en Jaén, y acuerdos de transferencia tecnológica con firmas como Safran Electronics & Defense y Navantia. Barranco enfatiza que el factor determinante de este éxito fue el contacto semanal directo y el acompañamiento continuo con los operadores finales de las baterías antiaéreas.

1.2. Transformación táctica y operativa: el campo de batalla transparente y la dispersión de objetivos

Al abordar el impacto general de la tecnología, Barranco y Jordán coinciden en que la IA no representa una promesa futura, sino una realidad disruptiva inmediata en los conflictos contemporáneos. La automatización de procesos, la optimización en la toma de decisiones y la maduración de sistemas no tripulados autónomos o semipilotados en los dominios aéreo, terrestre, marítimo de superficie y submarino están acelerando el ritmo de la maniobra militar.

Uno de los conceptos operativos fundamentales debatidos es la consolidación del «campo de batalla transparente». La presencia ininterrumpida de plataformas ISR (inteligencia, vigilancia y reconocimiento) recopilando imágenes las 24 horas del día, combinada con algoritmos de visión artificial que analizan flujos visuales al instante y herramientas analíticas predictivas, permite anticipar maniobras y localizar amenazas con una inmediatez inédita.

Como consecuencia directa, se produce una alteración radical en la definición de objetivos militares. Barranco alude a las intervenciones del agregado militar ucraniano durante el foro «12+i», quien señaló que la proliferación de drones suicidas de bajo coste ha modificado la economía del enfrentamiento: elementos que históricamente carecían de rentabilidad táctica o no eran considerados objetivos prioritarios —como un vehículo logístico aislado, una ambulancia o una célula compuesta por uno o dos combatientes a pie— se convierten ahora en blancos sistemáticos. El reducido coste de los vectores de ataque permite sacrificarlos contra contingentes mínimos, comprometiendo gravemente la seguridad de las líneas de retaguardia.

Asimismo, los ponentes destacan la proyección de estas herramientas hacia otros ámbitos operativos críticos:

• Ciberespacio y guerra electrónica: Despliegue de ciberataques automatizados, altamente sofisticados y adaptables en tiempo real contra redes de transmisiones y mando, con graves repercusiones para la protección de infraestructuras críticas civiles.
• Sostenimiento logístico: Empleo de modelos de predicción y gestión de recursos e inventarios en infraestructuras clave, como los desarrollos previstos para la futura Base Logística del Ejército de Tierra (BLET) en Córdoba.
• Grandes modelos de lenguaje (LLM): Explotación de herramientas basadas en modelos de lenguaje por parte del MADOC para la gestión documental masiva, el apoyo en labores formativas e instrucción didáctica y la estructuración del corpus doctrinal.

1.3. El imperativo de la soberanía tecnológica y las vulnerabilidades intrínsecas de los modelos

Javier Jordán introduce la metáfora de las fuerzas armadas contemporáneas como un sistema complejo: una red distribuida de sensores y efectores (muchos de ellos no tripulados), interconectados por un «sistema nervioso» y un «cerebro» vertebrados mediante la nube de combate táctica, la cual procesa la información, apoya el mando y control y enlaza directamente con la cadena logística. Frente a este esquema, surge la cuestión ineludible de la soberanía del dato y la tecnología para evitar dependencias foráneas que constituyan vulnerabilidades estratégicas críticas.

Barranco ilustra la urgencia del problema citando una decisión reciente de la compañía estadounidense Anthropic, cuyos responsables anunciaron que el acceso a sus modelos más avanzados y eficaces quedaría restringido exclusivamente a los Estados Unidos. Este precedente evidencia los riesgos de supeditar la operatividad militar y de seguridad nacional a proveedores externos sobre los que no se ejerce control regulatorio ni acceso técnico directo.

Desde la perspectiva técnica y de ciberseguridad, el control soberano sobre los datos brutos y la arquitectura algorítmica es indispensable para mitigar vectores de ataque avanzados. El profesor Barranco alerta específicamente sobre los ataques por inyección o manipulación de datos de entrenamiento (data poisoning): si un adversario introduce datos corruptos o sesgados en la fase de entrenamiento de una red neuronal, puede inducir vulnerabilidades latentes que posteriormente serán explotadas para confundir o neutralizar el sistema en operaciones reales. Si una organización militar adquiere modelos comerciales de «caja negra» sin acceso a los datos originales ni a sus pesos internos, resulta técnicamente imposible auditar la presencia de sesgos o detectar puertas traseras. Por ello, en el diseño de la nube de combate del Ejército de Tierra se insiste de manera categórica en la exigencia de una «nube soberana» basada en datos propios y marcos regulatorios compatibles con los valores de la sociedad europea.

1.4. La triple hélice (Universidad-Empresa-Defensa) y los cuellos de botella en talento

Al evaluar la aportación de las universidades en la consecución de esta autonomía nacional, Barranco estructura su función en torno a sus tres pilares clásicos: docencia, investigación y transferencia del conocimiento.

En el plano de la investigación, la gran ventaja competitiva de los centros universitarios frente a la industria radica en su capacidad para asumir riesgos tecnológicos elevados. Mientras que el sector empresarial suele limitar sus inversiones a tecnologías con niveles de madurez consolidados (TRL altos), los grupos académicos operan en la frontera del conocimiento y exploran aplicaciones emergentes. Históricamente, la universidad española ha investigado intensamente en tecnologías de uso dual (como visión artificial y robótica aplicadas a la agricultura de precisión o el vehículo autónomo), pero la cooperación con el ámbito militar ha sido escasa hasta fechas muy recientes. La consolidación de un «triángulo virtuoso» entre universidad, empresa y Fuerzas Armadas permite canalizar dicha investigación de vanguardia hacia requerimientos operativos concretos.

No obstante, la conversación pone de relieve un obstáculo estructural de primer orden: la atracción y retención de talento cualificado en tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC). La universidad sufre dificultades para captar vocaciones juveniles hacia las ingenierías y se ve completamente desbordada en el ámbito salarial frente a las empresas privadas. Esta brecha retributiva se ha exacerbado drásticamente con la implantación del trabajo en remoto, que obliga a la universidad y a la defensa a competir con ofertas salariales de corporaciones tecnológicas multinacionales.

Para paliar esta limitación, Barranco propone explorar figuras alternativas como los doctorados industriales en el ámbito de la defensa y el desarrollo de programas de microcredenciales y posgrados especializados destinados a formar y cualificar a personal que ya forma parte de las Fuerzas Armadas, citando precedentes en la Universidad de Zaragoza y los Centros Universitarios de la Defensa (CUD). Respecto a los mecanismos de transferencia, se reconocen instrumentos públicos de financiación como los proyectos del Centro para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación (CDTI), la Agencia Estatal de Investigación y, en el contexto internacional, el Fondo Europeo de Defensa (EDF) para consorcios transnacionales.

1.5. Gestión del dato en defensa: gobernanza, espacios seguros y metodologías de curación

Centrándose en los desafíos específicos para materializar la IA soberana, los ponentes profundizan en el problema de la disponibilidad, fiabilidad y seguridad de los datos. Barranco recalca que el dato posee un valor económico y estratégico primordial («el dato es dinero»), por lo que su gestión militar no puede depender de servicios externos.

En este marco, se analiza el desarrollo de «espacios de datos seguros». El ponente menciona foros técnicos recientes celebrados en el Centro de Excelencia de Navantia en San Fernando (Cádiz) donde se aborda este concepto, ya aplicado previamente en sectores como la sanidad, el turismo o la industria civil. Un espacio de datos seguros constituye una infraestructura virtual federada donde diversos participantes intercambian información bajo estrictas reglas de gobernanza del dato, definiendo con absoluta claridad los permisos de acceso, las condiciones de reutilización, la interoperabilidad, la seguridad frente a sesgos y la trazabilidad de la propiedad.

Para ilustrar la brecha existente entre la teoría de los datos y su aplicación operativa, Barranco comparte una anécdota significativa ocurrida en los inicios del proyecto CASIA con los operadores del Mando de Artillería Antiaérea. Al solicitar inicialmente grabaciones de vídeo de drones a las unidades sobre el terreno, el equipo universitario recibió vídeos grabados de forma heterogénea: secuencias captadas con teléfonos móviles apuntando directamente a las aeronaves o a las pantallas de las direcciones de tiro, sin sincronización temporal, con calidades de resolución dispares y, fundamentalmente, sin etiquetar.

Para un modelo de aprendizaje automático, estos datos resultaban completamente inútiles al carecer de las etiquetas que permiten entrenar algoritmos de clasificación. Este contratiempo derivó en un aprendizaje capital: las Fuerzas Armadas generan enormes volúmenes de datos en ejercicios y maniobras diarias, pero estos datos se pierden o resultan inservibles si no se establecen metodologías normalizadas de recolección y curación (data curation) que involucren e instruyan al operador final desde el primer momento.

1.6. Infraestructura física y capacidad de cómputo: la dependencia del hardware

El último gran reto técnico analizado atañe a la infraestructura física necesaria tanto para el entrenamiento intensivo como para el despliegue de modelos avanzados. Barranco señala que, si bien su grupo dispone de clusters propios equipados con tarjetas gráficas para computación local, estas capacidades resultan insignificantes al compararlas con los gigantescos centros de datos operados por corporaciones estadounidenses como Google, Meta, Amazon u OpenAI.

A escala internacional, el entrenamiento de redes profundas y modelos fundacionales se enfrenta a barreras severas de consumo energético, disponibilidad de semiconductores avanzados y refrigeración. Como vía de solución comunitaria, Barranco alude a las iniciativas de la Unión Europea encaminadas a cofinanciar e instalar «gigafactorías de inteligencia artificial», un programa en el que España participa activamente para poner recursos masivos de supercomputación a disposición de la industria, la academia y el sector público.

No obstante, el ponente insiste en una advertencia crítica sobre la coherencia estratégica: resulta estéril realizar ingentes esfuerzos nacionales para blindar la gobernanza y privacidad de los datos tácticos si posteriormente, por falta de infraestructura material propia, el entrenamiento de los algoritmos debe externalizarse a centros de datos situados fuera de la Unión Europea o gestionados por compañías foráneas sujetas a normativas extraterritoriales ajenas.

2. Matices, debates y divergencias

A lo largo del diálogo, los participantes no adoptan una postura meramente entusiasta o tecnófila, sino que introducen cautelas y debates profundos sobre la velocidad y el modelo de adopción de la tecnología:

• El ritmo y orden de la transformación: Barranco advierte explícitamente de que la actual revolución tecnológica se está desenvolviendo a una velocidad tan vertiginosa y profunda que corre el riesgo de ser «desordenada». Reclama la necesidad de pausas de reflexión técnica y doctrinal para calibrar sus implicaciones laborales, operativas y sociales, evitando la precipitación o la adopción acrítica de herramientas insuficientemente maduras.
• El dilema de la regulación europea frente a la competitividad geopolítica: En el análisis de la posición de la Unión Europea en el tablero internacional, se recupera el aforismo que afirma que «América innova, China fabrica y Europa regula». Barranco matiza esta idea: si bien reconoce que el rigor regulatorio comunitario es imprescindible para preservar los valores democráticos, la privacidad y la confianza ciudadana, denuncia que limitarse a legislar resulta insuficiente y esterilizante si no se complementa con inversiones agresivas y sostenidas en las otras dos ramas estratégicas: la fabricación y la innovación de vanguardia.
• El choque cultural y procedimental entre la academia y las Fuerzas Armadas: La relación entre los tiempos burocráticos y ritmos universitarios y las exigencias inmediatas de la defensa genera fricciones. Mientras que la universidad necesita asumir riesgos conceptuales e investigar en fases exploratorias, las fuerzas armadas requieren productos robustos y listos para integración operativa. Superar este abismo requiere estructuras intermedias estables como el CMIX y el MADOC, sin las cuales la transferencia tecnológica resulta impracticable.
• La paradoja de la soberanía de la nube: Se subraya la contradicción que supone invertir en arquitecturas de datos nacionales mientras se mantiene una dependencia estructural de procesadores, tarjetas gráficas y plataformas de nube bajo jurisdicciones extranjeras, lo que genera dudas fundadas sobre la verdadera autonomía de decisión en caso de un conflicto de alta intensidad.

3. Conclusiones y prospectiva

El episodio concluye con un balance sintético en el que Javier Jordán califica las perspectivas planteadas como tan «interesantísimas» como «inquietantes». La inteligencia artificial ya no es un elemento accesorio ni un mero soporte administrativo: se ha erigido en un multiplicador de combate decisivo que redefine la letalidad en el nivel táctico, la supervivencia de las plataformas no tripuladas, la resiliencia en el espectro electromagnético y la agilidad del mando y control multidominio.

En el terreno prospectivo, los ponentes concluyen que la viabilidad de la defensa nacional ante los escenarios bélicos de las próximas décadas dependerá de la capacidad de España y Europa para resolver tres desafíos concatenados:

• Consolidar el ecosistema de la triple hélice: Garantizar que la colaboración entre Fuerzas Armadas, academia y tejido productivo deje de depender de voluntades personales o proyectos piloto aislados y se institucionalice mediante instrumentos estables de financiación compartida y formación dual.
• Implantar una cultura militar rigurosa del dato: Estandarizar la recolección, catalogación y curación sistemática de datos tácticos en todas las maniobras operativas, creando espacios de datos seguros que permitan entrenar algoritmos propios sin sesgos ni dependencias comerciales externas.
• Materializar la autonomía material en computación: Invertir de forma coordinada a escala comunitaria en gigafactorías de IA e infraestructuras soberanas de supercomputación, asegurando que toda la cadena de valor —desde la captura del sensor hasta el procesamiento en la nube táctica— permanezca bajo control estratégico propio.

El testimonio operativo del grupo de la Universidad de Granada demuestra que la tecnología nacional posee la solvencia técnica necesaria para responder a estos retos, pero exige una toma de conciencia política, presupuestaria y social sobre la urgencia de dotarse de una soberanía tecnológica real antes de que la brecha geopolítica se vuelva irreversible.

Resumen generado con Notebook de Gemini IA