Armas autónomas y el plazo del tratado de 2026: por qué el control de armas mundial está fracasando

La advertencia emitida el 25 de agosto subraya una incómoda verdad institucional: mientras los foros internacionales de desarme siguen estancados en debates procedimentales, los planificadores militares y los proveedores privados de tecnología de defensa están estableciendo una norma operativa de facto en la que los algoritmos de aprendizaje automático deciden quién vive y quién muere.

La erosión de la agencia humana en la guerra

En el centro de la iniciativa conjunta de la ONU y el CICR está la demanda de una línea divisoria clara. Los líderes humanitarios están presionando por una prohibición internacional absoluta de las armas totalmente autónomas cuya selección de objetivos dependa de algoritmos de autoescritura o aprendizaje automático. Debido a que tales sistemas operan de manera adaptativa sobre los datos de entrada recibidos de su entorno, sus acciones son inherentemente impredecibles, lo que hace imposible la supervisión humana en tiempo real una vez que la plataforma está activada.

El derecho internacional humanitario existente, en particular los Convenios de Ginebra, fue diseñado en torno a la agencia humana. Las reglas que rigen la conducta de las hostilidades exigen que los combatientes se adhieran a los principios de distinción (separar a los civiles de los combatientes) y proporcionalidad, que obliga a sopesar el daño civil anticipado frente a la ventaja militar concreta.

Como dejó claro el CICR en su documento de posición legal actualizado, estos deberes legales vinculan a los seres humanos, no al código de software. Un algoritmo no puede ejercer un juicio humano cualitativo ni sentir vacilación moral. Cuando la fuerza letal se delega a un proceso de selección de objetivos impulsado por sensores que opera a velocidades que superan con creces la capacidad cognitiva humana, la cadena de mando legal colapsa.

Esta transición de la supervisión humana en el circuito a la autonomía algorítmica total representa un cambio de paradigma más amplio hacia la guerra robótica. Los campos de batalla modernos están cada vez más definidos por enfrentamientos no tripulados contra no tripulados, donde la navegación autónoma por IA y el seguimiento óptico de objetivos permiten que las plataformas ataquen incluso cuando los enlaces de radio humanos están completamente cortados por una guerra electrónica (EW) intensa. Si bien el despliegue de vehículos terrestres no tripulados (UGV) y robótica experimental tiene como objetivo preservar la vida humana al retirar a la infantería de las zonas letales de primera línea, simultáneamente acelera la deshumanización del combate. Si un modelo de aprendizaje automático identifica erróneamente a una multitud de civiles como una unidad combatiente activa, asignar responsabilidad penal a un comandante militar individual se convierte en un desafío legal profundo.

El giro de Silicon Valley y Ucrania como campo de pruebas

Esta rápida transición hacia la guerra automatizada se ha acelerado por un cambio fundamental en el sector tecnológico comercial. Entre 2024 y 2026, los principales desarrolladores de Silicon Valley desmantelaron sistemáticamente políticas internas que anteriormente prohibían la integración de modelos de inteligencia artificial propietarios en el desarrollo de armas militares.

La eliminación de estas restricciones corporativas desató una ola de capital de riesgo hacia la tecnología de defensa, con la guerra en Ucrania convirtiéndose en el principal campo de pruebas del mundo real para la tecnología de defensa estadounidense avanzada y los sistemas autónomos. Las empresas tecnológicas occidentales y las nuevas empresas de defensa de EE. UU., incluidas compañías como Anduril y Foundation (desarrolladora del robot humanoide Phantom MK-1), están desplegando y evaluando activamente sus plataformas no tripuladas en condiciones de combate activo.

Las pruebas van desde drones interceptores impulsados por IA y municiones merodeadoras autónomas hasta robótica de combate terrestre y máquinas humanoides diseñadas para logística de alto riesgo, reconocimiento y operaciones de búnker. Estas plataformas se someten a rigurosas pruebas de estrés en el campo de batalla para eludir el fuerte bloqueo de EW mediante el procesamiento local de IA y el reconocimiento autónomo de objetivos.

Las lecciones aprendidas en los campos de batalla ucranianos están dando forma directamente a la doctrina militar estadounidense. A través de iniciativas como el programa Replicator del Pentágono y contratos multimillonarios para sistemas antidrones de IA (como el Merops de Perennial Autonomy), las fuerzas armadas de EE. UU. están acelerando la adopción masiva de sistemas autónomos baratos, prescindibles y autónomos para futuros conflictos multidominio. Este auge comercial ha transformado la economía de la fuerza cinética: los sistemas autónomos baratos, escalables y definidos por software permiten que ejércitos más pequeños y actores no estatales adquieran capacidades operativas asimétricas que antes requerían miles de millones en gastos de capital.

El fracaso del desarme multilateral

La parálisis diplomática en torno a las armas autónomas se basa en las limitaciones estructurales de la gobernanza global. Las discusiones sobre los sistemas de armas letales autónomos se han llevado a cabo durante más de una década en el marco de la Convención de la ONU sobre Ciertas Armas Convencionales (CCW) en Ginebra. Sin embargo, debido a que la CCW opera estrictamente por consenso, las principales potencias militares, incluidas Estados Unidos, Rusia, China e Israel, han bloqueado sistemáticamente los mandatos para redactar un tratado legalmente vinculante, prefiriendo directrices voluntarias no vinculantes.

Para eludir este estancamiento institucional, potencias medias como Austria, Irlanda y Nueva Zelanda, junto con una amplia coalición de naciones del Sur Global, centraron su atención en la Asamblea General de la ONU. Las resoluciones de la AGNU aprobadas en los últimos años subrayaron el creciente vacío legal y señalaron un creciente apetito internacional por prohibiciones explícitas.

Cuando Guterres y Spoljaric lanzaron su histórico Llamamiento Conjunto en octubre de 2023, fijando 2026 como objetivo firme para un tratado negociado, fue diseñado para obligar a los estados miembros a entablar negociaciones formales sobre el texto. Sin embargo, a pesar de las consultas informales de la ONU que presionan a las delegaciones para que vayan más allá de las conversaciones exploratorias, los principales países productores de armas continúan resistiéndose a las prohibiciones estrictas.

La nueva arquitectura del conflicto

Lo que se está desarrollando bajo la superficie de la diplomacia internacional es un cambio fundamental en la naturaleza de la violencia estatal. El paradigma militar histórico, en el que los operadores humanos permanecen directamente dentro del circuito de decisión, está dando paso a la proyección de fuerza automatizada impulsada por la velocidad algorítmica.

Al reducir los costos físicos y psicológicos de participar en combate, los sistemas automatizados corren el riesgo de reducir el umbral para entrar en conflictos armados por completo. Cuando los enfrentamientos militares pueden llevarse a cabo mediante redes autónomas de drones y municiones autónomas, los líderes políticos enfrentan menos costos domésticos inmediatos en términos de bajas militares.

Simultáneamente, la velocidad a la que operan los sistemas autónomos introduce graves riesgos de escalada algorítmica. En entornos de combate de alta densidad, las plataformas autónomas interconectadas que responden a las acciones de las demás en tiempo real podrían desencadenar escaladas rápidas e involuntarias antes de que los comandantes humanos se den cuenta de que se ha cruzado un umbral.

La comunidad internacional ahora enfrenta una elección clara. Si la diplomacia multilateral no logra producir un tratado vinculante antes de que expire el plazo de 2026, el marco legal que rige el conflicto internacional será dictado no por los Convenios de Ginebra, sino por los parámetros operativos de los modelos de aprendizaje automático probados en los campos de batalla actuales.

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