La IA no es un arma, pero se puede utilizar como tal y esa es la verdadera amenaza.

En un blog que lleva años hablando de armas ─aunque normalmente sean «de fuego»─, tarde o temprano había que hablar de inteligencia artificial (IA). No porque sepamos de IA ─que no es nuestro campo─, sino porque ya no se puede hablar de armas, de defensa o de seguridad sin que salga a relucir la inteligencia artificial. Como no conocemos la parte técnica de la IA, nos vamos a dedicar a la parte conceptual, que es lo que indica el título de este artículo y para lo que no hace falta saber cómo se entrena un modelo de IA por dentro. Nos vamos a limitar a razonar sobre definiciones, sobre incentivos y sobre quién pone el dinero. El razonamiento es muy similar al que explica por qué un avión de combate ─un caza─ lo paga un Estado y no un particular.

Para no dar lugar a equívocos, dejemos las cosas claras desde el principio. En este artículo únicamente vamos realizar un ejercicio de razonamiento apoyado en evidencias y no vamos a hacer predicciones ni dar opiniones como si fueran verdad. Un argumento válido elaborado en base a unos datos no se convierte por ello en verdad. Por ejemplo, la estadística dice que no nos va a tocar la lotería, pero aun así puede tocarnos; sin nos toca el argumento no pierde valor, porque se apoya en las probabilidades y no en adivinar el resultado. Así que con este artículo no pretendemos, ni intentamos siquiera, sentar cátedra sobre lo que va a pasar. Por supuesto, hemos utilizado la IA para elaborar este artículo, aunque quizás no lo notes demasiado ─o sí─.

 

 

Qué es un arma, y por qué la IA no lo es

Empecemos por la definición, en lugar de una mera opinión. El diccionario de la Real Academia Española define «arma» como el «instrumento, medio o máquina destinados a atacar o a defenderse» [1]. La clave de la definición radica en el término «destinados». Un arma no es cualquier instrumento, medio o máquina con el que se «pueda» atacar o defender, sino aquel que ha sido «concebido» y fabricado con ese fin. Y los modelos de inteligencia artificial «de uso común» (Claude, Gemini, ChatGPT, Grok, etc.) no se ajustan a esa definición, porque no se diseñan ni se crean para atacar ni para defender.

Hay dos evidencias que lo respaldan. La primera es que esos modelos los desarrollan mayoritariamente empresas ajenas al ámbito de la defensa. La segunda es que están al alcance del público general y se sostienen sobre una enorme inversión privada y civil, algo que no ocurriría si de verdad fueran armas en sentido propio, porque un arma ni se vende libremente en internet ni se financia con el dinero de quien busca un retorno comercial. Volveremos sobre este aspecto, porque el dinero es un buen indicador para entender hacia dónde va realmente esta tecnología.

Que algo pueda usarse para atacar o defender no lo convierte en un arma. Un coche, un bate de béisbol o una simple silla «pueden utilizarse» para atacar o defender, pero a nadie se le ocurre incluirlos en el catálogo de armas por esa razón. La inteligencia artificial sí pasa a ser un arma por definición cuando se diseña expresamente para atacar o defender ─y eso pasa, como veremos posteriormente─, pero ese no es su origen ni su naturaleza de partida.

 

La historia del GPS, de militar a civil

La historia de la tecnología está llena de cruces entre lo militar y lo civil, y casi siempre en una misma dirección ─ahí está el concepto de tecnología dual o de doble uso─. El GPS es el ejemplo perfecto. Nació como un sistema exclusivamente militar, sin ser un arma en sí mismo, aunque se integra en ellas para guiar bombas y misiles y para localizar aeronaves y buques de guerra. Durante años, su señal civil estuvo deliberadamente degradada mediante un mecanismo llamado Disponibilidad Selectiva [selective availability], que reservaba la máxima precisión al uso militar y al usuario común le daba un margen de error de unos cien metros. El 1 de mayo de 2000, Estados Unidos desactivó ese margen de error y la precisión civil pasó automáticamente de esos cien metros a unos veinte, y en la práctica a menos de diez [2]. Fue años antes de lo que estaba previsto, y por un motivo justificado, porque Defensa ya había desarrollado la forma de anular el GPS a un adversario en una zona concreta sin que afectara al resto del mundo [2]. De esta forma, algo ideado para la guerra terminó siendo una herramienta cotidiana, gratuita y de un valor incalculable, aunque pueda seguir formando parte de un arma. En torno al GPS surgieron marcas que se dedicaron exclusivamente a venderlo como producto comercial, como fue y sigue siendo Garmin.

No es un caso aislado. Muchos avances en ciencia, tecnología y medicina nacieron a raíz de grandes inversiones del ámbito militar que de otro modo no se habrían producido, buscando mejores armas y mayor capacidad para atacar o defender, y luego pasaron al mundo civil convertidos en algo beneficioso y ya muy alejado de su origen. La propia red que se convirtió en la Internet empezó así, como ARPANET, una red de investigación financiada a finales de los años sesenta por la agencia del Departamento de Defensa que hoy conocemos como DARPA. Internet, para bien y para mal, es lo que vemos hoy gracias a esa inversión de Defensa.

La inteligencia artificial recorre ese mismo camino, pero en sentido contrario. No nace en un laboratorio militar para luego transferirse hacia lo civil, sino que arranca como una tecnología civil pensada para todo, y es en sus propios inicios cuando se le descubren los «usos no civiles». Sirve para trabajar, para crear y para automatizar, y a la vez para estafar, para delinquir, para apoyar operaciones militares, para integrarse en un arma o para emplearse directamente como arma en el dominio del ciberespacio. La diferencia con el GPS es que la IA no necesita que nadie la lleve hacia lo civil, porque ya nació allí.

 

Las miguitas de pan que marcan el camino: el dinero

Cuando el debate sobre cualquier tecnología se traslada al terreno económico, conviene distinguir dos clases de dinero que no funcionan igual. El de Defensa es un dinero peculiar, una especie de vaca lechera que sale de los impuestos y que no tiene que devolverse en forma de un beneficio tangible, porque su rentabilidad se mide en poder militar y no en euros, y eso le permite financiar cosas que al sector privado le harían perder dinero. A cambio tiene un límite, y es que ese presupuesto, por grande que sea, ni es infinito ni se puede dedicar íntegramente a un solo proyecto, ya que lo aprueban los legisladores, compite con otras prioridades y rinde cuentas por sus sobrecostes. El dinero civil es justo lo contrario, con una capacidad de inversión gigantesca pero condicionada a una sola cosa, recuperar lo invertido con beneficio. Si no, se pierde.

La pregunta interesante es hacia cuál de los dos lados se inclina la inteligencia artificial, y aquí los números son un buen indicador. El mercado civil de la IA se estimaba en torno a los 224.000 millones de dólares en 2024, con proyecciones que lo llevan por encima del billón de dólares (un millón de millones) hacia 2030 [3]. El mercado militar de IA, en cambio, se movía ese mismo año entre los 9.000 y los 14.000 millones, con previsiones que apenas lo acercan a los veinte o cuarenta mil millones al final de la década [4]. Es decir, el lado civil es del orden de quince a veinticinco veces mayor que el militar, y además crece más deprisa. Si miramos de dónde sale el capital, el contraste es todavía más claro. Solo la inversión privada en IA en Estados Unidos alcanzó los 109.000 millones de dólares en un único año, 2024 [5], una cifra que por sí sola supera con holgura todo el mercado militar mundial de esta tecnología. La inversión corporativa total en IA pasó de unos 252.000 millones en 2024 a unos 581.000 millones en 2025 [5], y solo el gasto en infraestructura rondó los 318.000 millones en 2025 [6]. Una sola empresa, Google, declaró más de 150.000 millones de dólares en inversión de capital ese año [6]. Frente a todo eso, el Pentágono dedicó unos 17.200 millones al conjunto de su ciencia y tecnología en 2025, no solo a IA [3], y los mayores contratos de IA que el Departamento de Defensa repartió entre los principales laboratorios tenían techos de doscientos millones por empresa. Son migajas en comparación.

No nos equivoquemos, porque que el potencial civil sea mayor no significa que el militar sea pequeño ni despreciable. La parte más avanzada y cara de la IA sí despierta el interés del Estado, y mucho. Pero el grueso del dinero, el que sostiene la carrera, es civil, y eso tiene una consecuencia. La «frontera» [frontier] de la inteligencia artificial ─«frontier» en inglés es el término que usan las propias empresas, los gobiernos y la prensa para referirse a los modelos más capaces de cada momento, los que marcan el límite de lo que la tecnología puede hacer hoy─ tiene un coste de desarrollo muy caro. Entrenar uno de estos modelos costaba ya entre 78 y 192 millones de dólares en sus versiones recientes conocidas, y ese coste crece a un ritmo que, de mantenerse, llevará los mayores entrenamientos por encima de los mil millones de dólares hacia 2027 [7]. Es una tecnología que cuesta como la industria pesada pero que aspira a los márgenes del software, y que de momento ni siquiera es rentable. La empresa más valorada del sector, Anthropic ─la creadora de Claude─, que cerró una ronda de 65.000 millones a una valoración de 965.000 millones y cuyos ingresos recurrentes anualizados cruzaron los 47.000 millones, arrastra pérdidas multimillonarias, del orden de once mil millones de dólares anuales según las estimaciones disponibles [8] [9]. Lo decisivo, para lo que aquí nos importa, es que esos 47.000 millones proceden en torno a un ochenta por ciento de clientes empresariales y del uso de su asistente de programación, no de contratos militares [9].

Pensemos ahora en un caza, un avión de combate. Lockheed Martin es una empresa multimillonaria que cotiza en bolsa y que vive casi por completo del Estado, porque es casi en exclusiva una empresa de Defensa. Pero el motivo de que pueda permitírselo es precisamente el argumento del que hablamos. Un caza no tiene mercado civil. Nadie más que un Gobierno compra un F-35, cuyo coste a lo largo de toda su vida supera los dos billones de dólares [10], de modo que la única manera de que ese avión exista es con dinero público, y su valor solo existe en el ámbito militar ─una empresa no puede sacarle partido a un caza porque no es un producto comercial, no sirve para transportar personas o mercancías─. Lo mismo se aplica para un portaaviones o para una misión de la NASA. La inteligencia artificial es el caso contrario, con un mercado civil que empequeñece al militar, y una IA «exclusivamente de Defensa» significaría renunciar al mercado más grande que existe. Por eso no se desarrolla así.

Lo cual lleva a la pregunta de fondo. ¿Podría existir una inteligencia artificial puramente militar o gubernamental? ¿Podría el Estado pagarla en solitario? Hay que separar dos cosas que parecen una. Permitírselo en dinero, seguramente sí, porque para una Defensa como la estadounidense, con un presupuesto del orden del billón de dólares anuales, dedicar varios miles de millones al año a una IA militar entra dentro de lo que ya hace con cualquier gran programa. Hacerlo en solitario es otra cosa muy distinta. La frontera no se compra solo con dinero, porque necesita a los mejores investigadores ─que cobran millones y que no es raro que prefieran los laboratorios civiles y la investigación abierta─, cómputo continuo peleando por los mismos chips que quiere todo el mundo, cantidades ingentes de datos y, sobre todo, un ciclo de mejora alimentado por cientos de millones de personas usándola cada día. El Estado puede igualar el presupuesto, pero le cuesta más igualar el talento, los datos y la velocidad de iteración, precisamente porque esos tres ingredientes salen de ser un producto civil masivo. Y hay una prueba que no es una opinión. La Defensa con más presupuesto del planeta no se ha puesto a desarrollar desde cero su propia IA de frontera, sino que compra y adapta los modelos comerciales en versiones gubernamentales y entornos clasificados. Si desarrollar una IA militar soberana fuera el camino lógico, la Defensa con mayor presupuesto del mundo ya lo habría hecho y no es el caso.

 

Cuando lo civil se usa para la guerra

Que una tecnología se origine en el ámbito civil no impide que se use con fines militares, y de eso hay claros precedentes. Puede que uno de los más conocidos sea el proyecto Maven. En 2017, el Departamento de Defensa estadounidense empezó a usar los algoritmos de visión por ordenador [computer vision] de Google ─un equipo llamado oficialmente Algorithmic Warfare Cross-Functional Team─ para analizar las imágenes captadas por drones e identificar y localizar blancos. No era un arma ni un sistema de puntería autónomo, sino una herramienta civil que aceleraba el trabajo de los analistas, lo que encaja con lo que venimos diciendo, una capacidad civil empleada como parte de una cadena militar y no convertida en arma. Eso generó mucho revuelo en aquella época. En abril de 2018, alrededor de cuatro mil empleados de Google firmaron una carta pidiendo a su consejero delegado que la empresa abandonara el proyecto porque «Google no debería estar en el negocio de la guerra», una docena de ellos dimitió y más de mil académicos respaldaron la protesta [11]. Google decidió no renovar el contrato, que expiró en 2019, y publicó unos principios sobre IA en los que se comprometía a no desarrollar tecnología para armas ni para vigilancia contraria a las normas internacionales. No obstante, Google retiró ese compromiso de su web en febrero de 2025 [11].

El caso Maven deja una lección identificada que puede pasar desapercibida para muchos. Tiene que ver con las personas que desarrollan esta tecnología. Una parte del mejor talento no quiere trabajar en armas, y lo ha dejado claro. No hace falta que el sector entero rechace en bloque lo militar, basta con que una parte suficiente del talento de primer nivel prefiera evitarlo para que un proyecto exclusivamente militar se quede sin las mejores manos y se encarezca. Es otra pieza del mismo argumento del que hablábamos antes, porque el talento no solo va a donde se paga mejor, también huye de donde no quiere estar. No es que nadie quiera trabajar en Defensa ─hay quien colabora con Defensa de buena gana y laboratorios que han hecho de ello su razón de ser, como Palantir─, pero es una tendencia relativamente habitual.

Algo parecido se ha visto hace muy poco con Anthropic, una de las empresas punteras del sector, que al no plegarse a las exigencias del Departamento de Guerra sobre el uso de su tecnología fue descartada públicamente por Defensa [15]. Que una empresa sacrifique esa fuente de ingresos antes que ceder dice mucho, porque demuestra que en la superficie no se ve a sí misma como algo que tenga que ser exclusivamente militar para ser rentable. De lo contrario, no habría renunciado a ese dinero. Aunque siempre habrá quien haga otra lectura, con razón o sin ella, y crea que no es más que una maniobra para llamar la atención del sector militar.

 

Tecnología dual o de doble no la convierte automáticamente en un arma

Hay un detalle institucional que confirma, mejor que cualquier declaración, que el Estado no trata la IA como un arma sino como lo que es, una tecnología dual o de doble uso. Cuando un Gobierno quiere evitar que una tecnología llegue a manos indebidas, restringe su exportación o permite vender solo una versión limitada respecto a la nacional. Pasa con el armamento, por obvias razones, pero también con cosas que no son armas. El cifrado fuerte estuvo clasificado durante décadas como munición en Estados Unidos, sometido al control de exportaciones del Departamento de Estado, hasta que en 1996 una orden ejecutiva lo trasladó al Departamento de Comercio y la restricción se fue liberalizando a lo largo de esa década a medida que el comercio electrónico lo exigía [12]. Lo mismo ocurre hoy con los microprocesadores avanzados, y de hecho la propia frontera de la IA entró en ese marco en enero de 2025, cuando Comercio estableció controles de exportación sobre los chips de IA más potentes y sobre los propios pesos de los modelos cerrados [13]. Hay que tener en cuenta un matiz, que no hace más que reforzar el argumento de que la IA no es un arma ni se considera como tal. Y es que ese control de exportación lo administra el Departamento de Comercio dentro del régimen de doble uso, que es precisamente lo contrario de la lista de municiones. Una cosa se controla por exportación cuando es de doble uso, no cuando es un arma sin más, cuyo control no sería competencia de Comercio.

 

Hay un hecho reciente que ilustra esta cuestión. En junio de 2026, Anthropic lanzó sus dos modelos más capaces ─Fable 5 y Mythos 5─ y, tres días después, el Departamento de Comercio le ordenó impedir el acceso a esa tecnología a cualquier persona extranjera, dentro o fuera del país, invocando razones de seguridad nacional. Al no poder garantizar esa restricción de acceso según la nacionalidad sin romper el producto, la empresa retiró del servicio ambos modelos para todo el mundo [15]. La cuestión de fondo no es el hecho de retirar del servicio el producto, sino el hecho de restringirlo según nacionalidad, que es como los Estados tratan la tecnología estratégica de doble uso, preguntando quién puede usarla y desde dónde, y no la capacidad que ofrece.

Que se restrinja la exportación, además, abre la puerta a que otras marcas ocupen el hueco. Ahora mismo varias empresas se disputan el pastel y ninguna tiene el monopolio, así que si un modelo ve capada su potencia disponible, otro lo aprovechará. Es la misma lógica de las plataformas de vídeo que compiten por el catálogo más atractivo al mejor precio para captar suscriptores, en un ciclo que se realimenta, porque más suscriptores son más ingresos, más ingresos son más contenido y más contenido atrae a más suscriptores. La sustitución funciona sobre todo dentro de un mismo bloque, porque la exportación se restringe justamente para que el hueco no lo ocupe el rival geopolítico, pero la idea de fondo se mantiene, la capacidad siempre encuentra quién la ofrezca.

Evidentemente, en este la restricción no implica que el producto sea defectuoso. Cuando una aeronave sufre un accidente, lo razonable es paralizar las operaciones de ese modelo hasta esclarecer qué ha pasado, para no asumir riesgos de más y, si hay un fallo de diseño, corregirlo antes de exponerse a otro accidente. Fue lo que pasó con el Boeing 737 MAX, que estuvo en tierra en todo el mundo durante unos veinte meses, entre marzo de 2019 y finales de 2020, después de dos accidentes que costaron 346 vidas y que se atribuyeron a un sistema de control de vuelo mal diseñado [14]. En ese caso se impuso una restricción debida a un defecto, se corrigió y el avión volvió a volar. En el caso de la IA que mencionábamos la causa fue distinta, porque no hubo un fallo del modelo, sino que un tercero encontró la manera de saltarse sus salvaguardas y el Gobierno reaccionó restringiendo el acceso. La lógica que comparten ambos casos es la prudencia, la de parar ante la duda para investigar, y lo más probable es que, una vez aclarado lo sucedido, ese modelo vuelva a estar disponible. O quizá no. No es algo que se pueda asegurar.

 

Esto no va de predecir el futuro

Llegados a este punto, hay que dejar una cosa clara. Analizar el futuro de la inteligencia artificial no es tanto cuestión de saber de IA como de predecir el futuro económico, y eso no lo sabe nadie. No lo saben los trabajadores de estas empresas, ni siquiera sus máximos responsables, sencillamente porque nadie controla a la competencia. No sería la primera vez que una compañía prometedora, con un producto que parecía imbatible, acaba arrinconada cuando cambia la tecnología. Quien tuvo un teléfono de cierta marca finlandesa (Nokia) que dominó el mercado del móvil hace no tanto sabe de lo que hablamos. Hoy podemos dar por ganador seguro a un determinado modelo frontera ─que no fronterizo─ y que mañana haya desaparecido el modelo y la empresa que había detrás. Si nadie tiene el futuro garantizado, menos aún quien afirma que tal empresa terminará convertida en tal otra cosa, sin poder demostrarlo más que pasado el tiempo. Es como decir que no te va a tocar la lotería, o que sí, hasta que no pase o pase no se puede demostrar ─aunque la estadística dice que no te va tocar y aun así puede tocarte─.

Esto enlaza con un punto que no es raro que genere malentendidos. En este ámbito ─y cualquier otro─, la opinión de un experto en IA vale lo mismo que la de cualquiera mientras no pase de opinión. Ser experto en un campo no otorga por sí solo validez a un argumento, y menos cuando el asunto a tratar no es ese campo. La opinión de un piloto de Fórmula 1 o de un mecánico no tiene más peso que la de cualquier otro a la hora de analizar la evolución del mercado del automóvil, por mucho que ambos sean expertos en campos relacionados. Lo que da solidez a un argumento son las evidencias, no el currículum de quien lo dice. No se trata de desconfiar de los expertos, que dentro de su campo saben leer la evidencia mejor que nadie, sino de no confundir el dato con el prestigio. Un dato medido por una consultora es una evidencia. «Llevo veinte años en esto, creedme que acabará siendo militar» es una opinión, por respetable que sea quien la pronuncie.

Por último, hay un miedo en el ambiente que merece la pena desmentir, porque es habitual en todas estas conversaciones, y no es el del título de este artículo. Es el de la ciencia ficción, el de la máquina que cobra conciencia, se rebela y nos llena el mundo de Terminators a las órdenes de «la IA». Sin descartar nada, no parece que vaya a ser así, al menos de momento, y hay que separarlo con cuidado del miedo realista, que es el del título, porque mezclarlos solo sirve para confundir. El Terminator da miedo porque nos lo imaginamos como una inteligencia con voluntad propia, un humanoide con intención. Pero un arma, e incluso una herramienta usada como arma, no tiene voluntad, sino que se utiliza según la voluntad de quien la maneja. Atribuir a la inteligencia artificial la maldad de quien la usa es como atribuírsela a cualquier otra cosa, a un coche, a un bate de béisbol, a una silla. Lo malo no es el instrumento, sino quien lo utiliza. El problema no es la silla, ni el coche, ni el GPS, ni la inteligencia artificial. El problema es la mano que lo utiliza.

Así que, recapitulando y sin hacer predicciones, las evidencias disponibles permiten plantear una hipótesis, pero sin poder asegurar nada. La inteligencia artificial no es un arma, aunque pueda usarse como tal o integrarse en una. Sin embargo, en las manos equivocadas, es una amenaza real, sobre todo porque combina mucha capacidad con mucha accesibilidad, algo que la separa al mismo tiempo de una silla y de un misil. Habrá modelos orientados a la defensa, pero los más potentes serán los que reciban mayor inversión, y esa inversión, hoy por hoy, es civil, porque el capital privado entra donde se espera un beneficio económico y ese beneficio está en el mercado civil. El Estado aprovechará y dirigirá esa capacidad, y se reservará el acceso a la parte más sensible como hace con toda tecnología dual, pero no es quien paga la mayor parte de la cuenta. Si seguimos el dinero, la dirección apunta hacia donde el se esperan beneficios. Luego ya se verá qué pasa.

 

Referencias:

1. Real Academia Española. «arma», Diccionario de la lengua española.

2. GPS.gov. «Selective Availability» y «Civilian Benefits of Discontinuing Selective Availability», Departamento de Defensa / Departamento de Comercio de EE. UU.

3. Next Move Strategy Consulting. «Artificial Intelligence Market Size and Forecast Analysis 2025–2030» (mercado global de IA y gasto del Pentágono en ciencia y tecnología).

4. Grand View Research. «Artificial Intelligence In Military Market Report, 2030».

5. Stanford HAI. AI Index Report 2025 (inversión privada en IA en EE. UU. e inversión corporativa total).

6. Stanford HAI. AI Index Report 2026, capítulo de economía (gasto en infraestructura de IA y capex de las grandes tecnológicas).

7. Epoch AI. «How much does it cost to train frontier AI models?» (costes de entrenamiento y proyección a 2027), con datos del Stanford AI Index.

8. Anthropic. «Anthropic raises $65B in Series H funding at $965B post-money valuation».

9. Futurum Group. «Anthropic Files For IPO, Looking to Beat OpenAI to the Punch» (ingresos recurrentes, peso del cliente empresarial y pérdidas).

10. U.S. Government Accountability Office. «The F-35 Will Now Exceed $2 Trillion As the Military Plans to Fly It Less».

11. Arms Control Association, «Google Renounces AI Work on Weapons», y Fortune sobre la retirada del compromiso en febrero de 2025.

12. New America. «Doomed to Repeat History? Lessons from the Crypto Wars of the 1990s» (el cifrado como munición y su liberalización). 

13. Anthropic. «Securing America’s compute advantage: Anthropic’s position on the diffusion rule» (controles de exportación sobre chips y pesos de modelos, enero de 2025).

14. Congressional Research Service / Congress.gov. «Boeing 737 Max Grounded» (cronología y causa de la paralización de 2019–2020).

15. Anthropic. «Fable and Mythos access» (orden del Departamento de Comercio y suspensión de acceso).