La defensa quiere su IA dentro de sus muros

En julio de 2025, la Oficina Digital y de IA del Pentágono (Chief Digital and AI Office) adjudicó contratos con un techo de 200 millones de dólares cada uno a Anthropic, Google, OpenAI y xAI, para crear flujos de trabajo agénticos en todas sus áreas de misión. En diciembre abrió GenAI.mil, con Gemini for Government de Google como primer modelo, para unos tres millones de empleados civiles y militares. Google declaró que los datos del departamento en esa plataforma nunca se usan para entrenar sus modelos públicos.

En un año, la defensa pasó de los experimentos a las compras. La pregunta más difícil resultó no ser qué modelo es el mejor, sino de quién son las reglas que se aplican una vez que el modelo está dentro de la misión.

Una disputa sobre quién decide

Anthropic se había negado a permitir que sus modelos se usaran para la vigilancia doméstica masiva o para armas totalmente autónomas. El Pentágono quería poder usarlos para todos los fines lícitos. El 27 de febrero de 2026 venció un plazo sin acuerdo. El presidente Trump ordenó a las agencias federales dejar de usar los productos de Anthropic, con seis meses para retirarlos gradualmente, y el secretario de Defensa, Pete Hegseth, escribió que ningún contratista, proveedor o socio que haga negocios con el ejército de Estados Unidos puede realizar actividad comercial alguna con Anthropic.

En marzo, el Pentágono designó formalmente a Anthropic como riesgo para la cadena de suministro, lo que obliga a las empresas que trabajan con él a certificar que no usan los modelos de Anthropic. TechCrunch señaló que estas designaciones suelen reservarse para adversarios extranjeros. El mismo día en que venció el plazo, OpenAI anunció un acuerdo para ejecutar sus modelos en las redes clasificadas del Pentágono, con salvaguardas propias. Axios informó de que solo se ejecutarían en la nube, no en el borde de la red.

Los tribunales están divididos. En agosto, un juez federal de California calificó la designación de represalia ilícita. El 25 de septiembre, el tribunal de apelaciones de Washington avaló, por dos votos contra uno, una designación paralela basada en otra ley. Aquí no juzgamos el fondo. La lección para todos los demás es más sencilla: un modelo que funciona en el edificio de otro viene con las condiciones de otro, y una sola decisión en una capital puede alcanzar a todos los proveedores a la vez.

Europa construye dentro de sus propios muros

Los ministerios europeos eligen otra forma. En enero, el Ministerio de las Fuerzas Armadas de Francia formalizó un acuerdo marco con Mistral AI, gestionado por su agencia de IA de defensa, AMIAD, para desplegar los modelos y soluciones de Mistral en la infraestructura propia del ministerio. El ministerio dijo que su herramienta está entrenada con el lenguaje propio de las fuerzas armadas.

El Ejército francés va más lejos. En junio, su subjefe del Estado Mayor, el general Patrick Justel, presentó Arcadia, un sistema de mando para el campo de batalla creado con Mistral AI, Safran.AI, Thales y Airbus, como la respuesta de Francia al Maven Smart System de Palantir, que la OTAN adquirió en 2025 en un proceso de compra que duró seis meses. Arcadia está pensado para ser descentralizado: los puestos de mando se conectan a servidores desplegados sobre el terreno y, si se pierden los enlaces, las partes que quedan siguen funcionando por su cuenta.

En Alemania, BWI, la empresa de TI de la Bundeswehr, opera una plataforma de IA propia desde abril de 2026, con nueve modelos en 27 GPU repartidas en tres centros de datos, informó en septiembre Europäische Sicherheit und Technik. Los motivos citados fueron la protección de datos, la independencia de los proveedores de nube extranjeros y las operaciones sobre el terreno sin red.

Suiza empieza por la administración

Suiza se mueve con más discreción. El 18 de septiembre, el Consejo Federal tomó nota de un plan repriorizado para la IA en la administración federal. Seis de las ocho medidas continúan, entre ellas un sistema de IA generativa propio para todos los empleados federales. La administración cuenta 116 proyectos de IA en sus departamentos y cita como ejemplo una ayuda de redacción para textos confidenciales.

En el ámbito de la defensa, la agencia de adquisiciones armasuisse y el Dominio ETH lanzaron en octubre de 2025 un programa de investigación para la seguridad y la defensa, con la IA entre sus tecnologías clave.

Por qué el modelo tiene que venir adentro

Los motivos se repiten en todos estos ejemplos. Los datos clasificados no pueden viajar a una nube pública. Algunas redes no tocan nunca internet. Una unidad sobre el terreno pierde la conexión justo cuando necesita una respuesta. Y un modelo que su fabricante puede cambiar, restringir o retirar es un riesgo para una misión que tiene que funcionar durante años.

Los proveedores lo han notado. En agosto de 2025, Google puso Gemini a disposición general en su Distributed Cloud aislado de internet (air gapped), dentro de los centros de datos de los propios clientes. La dirección es la misma en todas partes: el modelo va hacia los datos, y no al revés.

Lo que no se mueve es la responsabilidad. Los principios de la OTAN para un uso responsable empiezan por la legalidad, la responsabilidad y la rendición de cuentas, y su estrategia de IA revisada considera que los datos de calidad son un requisito previo para sistemas seguros y fiables. Un modelo puede clasificar mil informes en una hora. Una persona sigue decidiendo cuál importa y firma lo que viene después.

Qué significa para los proveedores

La misma lógica llega a las empresas que suministran a la defensa, la industria aeroespacial y las infraestructuras críticas. En Estados Unidos, la norma contractual de la Cybersecurity Maturity Model Certification entró en vigor el 10 de noviembre de 2025. Cuando un contrato lo exige, el Pentágono no puede adjudicárselo a una empresa que no cumpla el nivel requerido, y los contratistas principales deben garantizar lo mismo de sus subcontratistas. Abarca los sistemas que manejan información controlada y se implanta de forma gradual a lo largo de tres años.

Suiza tiene su propia versión. La Ley de Seguridad de la Información está en vigor desde el 1 de enero de 2024, y las empresas que asumen contratos federales sensibles para la seguridad pasan por un procedimiento de seguridad de instalaciones. Tras la filtración de datos en el proveedor Xplain, la administración federal elaboró otras medidas dirigidas a los proveedores, entre ellas auditorías y la eliminación documentada de los datos federales que estos conservan.

Para una empresa de ingeniería, eso cambia la pregunta sobre la IA. Sus planos, informes de ensayo y especificaciones forman parte de la seguridad de otro, y el caso de Anthropic mostró que la elección de modelo de un proveedor puede convertirse de la noche a la mañana en una cuestión contractual. Pegarlos en un asistente alquilado muchas veces ni siquiera es una opción.

Qué puede hacer una empresa

Clasifica primero el trabajo: qué puede ir a un modelo alquilado con condiciones empresariales, qué debe quedarse dentro y qué no debe salir nunca de una red cerrada. Conserva el derecho a cambiar de modelo sin reconstruirlo todo. Prueba cada versión nueva con tus propias tareas antes de ponerla en marcha. Y nombra a la persona que responde por ello.

Para este trabajo se creó Eigna. Desarrollado por nuestro socio Eigna Labs, da a una empresa un modelo privado propio, entrenado con sus archivos, sus reglas y su lenguaje, que funciona en su propia nube o en sus propios servidores y está diseñado para funcionar totalmente sin conexión en redes cerradas. Se reentrena por etapas que solo entran en producción cuando rinden mejor en las pruebas. crue fue una de las primeras empresas en probarlo y lo usa para su propio trabajo, y Twin, el cerebro de IA de una empresa, funciona sobre Eigna cuando el trabajo se vuelve confidencial. Eigna está en acceso anticipado. Si el trabajo es crítico, la arquitectura debería empezar dentro de los muros.