Hay cifras que necesitan contexto y hay cifras que necesitan que uno se siente antes de leerlas. El Pentágono dispuso para 2026 de unos 225 millones de dólares para su Defense Autonomous Warfare Group, DAWG, el organismo creado para acelerar el desarrollo y despliegue de drones y sistemas autónomos. Para 2027, la Administración estadounidense pidió 54.600 millones. No, no falta una coma. La solicitud suponía multiplicar por más de 240 la cifra anterior, un incremento superior al 24.000%. Luego llegó el Congreso y, quizá después de comprobar también dos veces la calculadora, empezó a poner freno: los textos presupuestarios que han avanzado hasta septiembre contemplan por ahora 1.000 millones para DAWG por la vía ordinaria, mientras la gigantesca partida adicional de 53.600 millones, vinculada a financiación extraordinaria, continúa sin estar asegurada. Así que conviene no hacer trampas: los 54.600 millones son una petición, no dinero gastado ni siquiera definitivamente aprobado, pero como declaración de intenciones resulta difícil encontrar otra más clara.
El dato explica mejor que cien conferencias hacia dónde se mueve el mundo. La inteligencia artificial ha dejado de ser ese simpático robot que te resume un PDF, te prepara una presentación o consigue que el correo de Recursos Humanos parezca ligeramente menos escrito por Recursos Humanos. Está entrando en inteligencia, guerra, espionaje, infraestructuras críticas y ciberseguridad. Y ahí aparece una paradoja bastante incómoda: la misma máquina que encuentra el agujero para taparlo puede encontrarlo para entrar por él. Por eso este artículo no trata realmente de tecnología. Trata de poder.
El defensor acaba de enseñarle al ladrón a fabricar ganzúas
La ciberseguridad siempre ha padecido una asimetría miserable: una empresa tiene que proteger miles de ordenadores, aplicaciones, empleados, contraseñas, servidores, proveedores y dispositivos, mientras que el atacante solo necesita acertar una vez. Hasta ahora existía al menos un pequeño consuelo: descubrir una vulnerabilidad seria exigía conocimientos técnicos, dinero, paciencia y gente extraordinariamente buena. No cualquiera encontraba un zero-day aprovechable escondido entre millones de líneas de código. La inteligencia artificial está empezando a democratizar precisamente eso.
En noviembre de 2024, Google presentó Big Sleep, desarrollado por DeepMind y Project Zero, y comunicó que había descubierto una vulnerabilidad real y explotable en SQLite antes de que llegara a una versión pública. En agosto de 2025 informó de otras veinte vulnerabilidades encontradas mediante estas técnicas en proyectos de código abierto. Y después llegó OpenSSL: en enero de 2026, AISLE anunció que su sistema de análisis asistido por IA había descubierto las doce vulnerabilidades corregidas en una actualización de OpenSSL, una de las bibliotecas criptográficas más importantes del planeta. Hubo comprobación humana posterior, como debe haberla, pero el descubrimiento inicial lo realizó la máquina. Es difícil exagerar la importancia conceptual del cambio: durante años hemos construido sistemas capaces de revisar cantidades gigantescas de código buscando errores para poder solucionarlos; ahora solo hay que añadir una pregunta ligeramente menos tranquilizadora: ¿qué sucede cuando quien encuentra el error no tiene intención de arreglarlo? La herramienta es la misma. Lo único que cambia es el dueño.
El problema ya no es encontrar el agujero, sino quién llega primero
En 2025 el número de vulnerabilidades CVE presentadas creció un 263% respecto a 2020. La avalancha ha sido tal que en abril de 2026 el propio NIST modificó la política de su National Vulnerability Database: en lugar de enriquecer inmediatamente todos los CVE con información adicional, pasaría a priorizar los de mayor riesgo. NIST consiguió enriquecer casi 42.000 vulnerabilidades en 2025, un 45% más que cualquier año anterior, pero no fue suficiente: en los tres primeros meses de 2026 las nuevas entradas crecían casi otro tercio interanual. Es una manera bastante institucional de reconocer que la cinta transportadora va más deprisa que quienes están clasificando las cajas.
Y aquí aparece la segunda revolución: el tiempo. CrowdStrike registró en 2025 un incremento del 42% en vulnerabilidades zero-day explotadas antes de hacerse públicas y un crecimiento del 89% en ataques realizados por adversarios apoyados en inteligencia artificial. Su tiempo de breakout más rápido —el intervalo que tarda un atacante en desplazarse desde la máquina inicialmente comprometida hacia otros sistemas— fue de 27 segundos. El departamento de seguridad todavía está buscando quién tiene la contraseña del administrador y el intruso ya está preguntando dónde está la cafetera. La Cloud Security Alliance habla del «collapsing exploit window», el progresivo colapso del tiempo disponible entre descubrir una vulnerabilidad y explotarla: la IA puede encadenar descubrimiento, investigación, generación de código y automatización del ataque a velocidades incompatibles con procesos humanos basados en tickets, autorizaciones, reuniones y comités. Tenemos máquinas del siglo XXI intentando ser contenidas mediante procedimientos administrativos que, en algunos casos, siguen teniendo un entrañable aroma al siglo XX. Y eso no parece un combate especialmente equilibrado.
Hugging Face: cuando el atacante deja de parecerse a un atacante
Hasta hace muy poco todavía podíamos tranquilizarnos con una idea cómoda: de acuerdo, la IA ayuda al hacker, pero detrás continúa habiendo un hacker. En julio de 2026 esa frontera se hizo considerablemente más borrosa. Hugging Face, una de las plataformas fundamentales del ecosistema mundial de inteligencia artificial, sufrió una intrusión de enorme interés precisamente por la naturaleza del atacante. Su reconstrucción forense recuperó alrededor de 17.600 acciones, agrupadas en más de 6.000 conjuntos, realizadas durante varios días: el agente llegó a encadenar vulnerabilidades, escapar de entornos aislados y utilizar infraestructura intermedia antes de alcanzar sistemas de Hugging Face. Eso es cualitativamente distinto de pedirle a ChatGPT que redacte un correo de phishing: aquí hablamos de un sistema capaz de recibir un objetivo, observar el entorno, tomar decisiones, probar una ruta, comprobar si funciona, abandonarla si fracasa y continuar por otra. El malware tradicional era una bala; el agente autónomo empieza a parecerse al tirador.
No es todavía un ciberdelincuente artificial que se despierta una mañana de mal humor y decide atacar un banco. Conviene no convertir la realidad en Terminator para vender mejor el periódico. Sigue existiendo una cadena humana de objetivos, diseño, infraestructura y responsabilidad, pero cada vez hay más pasos entre la orden inicial y el resultado final que pueden ejecutarse sin que una persona tenga que pulsar una tecla. Y ese matiz lo cambia casi todo.
En febrero, ESET descubrió PromptSpy, el primer malware Android conocido que incorporaba inteligencia artificial generativa dentro de su propio flujo de ejecución: utilizaba Gemini para interpretar elementos que aparecían en pantalla y decidir dinámicamente cómo mantener su persistencia en el dispositivo. No es Skynet, pero tampoco es el virus informático de 1998 que llevaba todas sus instrucciones escritas previamente. Mientras tanto, los ataques contra la cadena de suministro del software siguen creciendo, porque nuestra economía digital está construida como un Lego gigantesco —una empresa ya no escribe todo lo que utiliza, sino que consume bibliotecas, módulos, repositorios públicos y herramientas de terceros que a su vez dependen de otras veinte cosas que alguien escribió un martes por la noche en Nebraska— y el atacante no necesita forzar la puerta de cien empresas si consigue contaminar la pieza que utilizan las cien. La eficiencia, por supuesto, también llegó al delito.
El Pentágono descubre unos cuantos miles de millones de razones para interesarse
Todo esto ayuda a entender el giro militar. Estados Unidos está intentando integrar inteligencia artificial avanzada en redes de defensa, inteligencia, logística, planificación y operaciones, mientras DAWG hereda buena parte del impulso que antes representaba la iniciativa Replicator. La petición original de 54.600 millones para 2027 debe leerse con cautela porque una cosa es pedir y otra conseguir que el Congreso firme el cheque, pero incluso el debate presupuestario posterior demuestra la escala de la transformación: la discusión ya no consiste en si los sistemas autónomos tendrán un papel relevante, sino en cuánto dinero se destinará a desplegarlos, quién los controlará y con qué rapidez pueden pasar del laboratorio al campo de batalla.
Ucrania ya había enviado bastantes pistas. Drones relativamente baratos, guerra electrónica, sensores, software y ciclos rapidísimos de innovación han cambiado la relación entre coste y capacidad militar, y Rusia continúa adaptándose: en septiembre de 2026 sus drones Shahed con propulsión a reacción estaban forzando de nuevo a Ucrania a replantear sus defensas aéreas. Durante buena parte del último siglo, sofisticación militar significó construir plataformas cada vez más extraordinarias y cada vez más caras; ahora aparece otra posibilidad: fabricar miles de sistemas relativamente baratos y conseguir que se comuniquen, compartan información y tomen determinadas decisiones colectivamente. No sustituirá al caza, al submarino o al portaaviones de la noche a la mañana, pero cambia la aritmética de la guerra. Y en la guerra, cuando cambia la aritmética, tarde o temprano cambia la doctrina.
Hasta las máquinas necesitan reglas: cuando Anthropic le dijo que no al Pentágono
Anthropic firmó en julio de 2025 un acuerdo de hasta 200 millones de dólares con el Departamento de Defensa para desarrollar capacidades avanzadas de IA aplicadas a seguridad nacional. Posteriormente surgió el conflicto sobre determinadas restricciones relativas al empleo militar de sus modelos, y la cuestión que deja detrás es mucho más importante que la pelea concreta: ¿quién pone los límites de una tecnología estratégica? ¿El Gobierno que compra el sistema, la empresa que lo desarrolla, el Parlamento que legisla, los militares que tienen que utilizarlo, los tribunales cuando aparezca el primer desastre, o un tratado internacional que probablemente será negociado cuando todos lleven ya varios años haciendo aquello que pretende regular?
Con el armamento tradicional, controlar la proliferación era difícil, pero al menos había objetos físicos. Un submarino nuclear no cabe en un pendrive y un portaaviones continúa siendo bastante complicado de descargar de internet. El software plantea un problema diferente: puede copiarse, modificarse, ocultarse y cruzar una frontera sin pasar por la aduana.
España entra en la partida por un lugar inesperado
España no compite con Estados Unidos en modelos fundacionales ni tiene una industria militar comparable, pero eso no significa que esté fuera del tablero. El Gobierno español sostiene que en 2026 se ha consolidado una inversión en seguridad y defensa equivalente al 2% del PIB, y más allá del debate sobre esa cifra, la cuestión estratégica interesante es otra: qué capacidades permanentes produce ese dinero.
Porque existe una oportunidad industrial mucho más amplia que comprar material militar: ciberseguridad, computación, centros de datos, energía, telecomunicaciones, software, sensores, sistemas autónomos, formación e infraestructura crítica. España terminó 2025 con unos 439 MW de potencia informática instalada en centros de datos comerciales, un 24% más que el año anterior, y SpainDC calcula que el sector podría movilizar hasta 66.900 millones de euros de inversión hasta 2030 si se mantienen condiciones favorables. Es una previsión sectorial, no dinero comprometido, pero refleja la dimensión que adquiere esta infraestructura.
Durante décadas hablábamos de soberanía pensando en fronteras, puertos, aeropuertos, carreteras o ejército. La soberanía del próximo cuarto de siglo obligará a añadir preguntas nuevas: dónde están nuestros ordenadores, quién controla los modelos que funcionan dentro de ellos, de quién depende la energía que los alimenta, quién fabrica los chips, y, quizá la más elemental, si podemos apagarlos nosotros. Porque tampoco sirve de mucho proclamar solemnemente la soberanía digital si el botón está en Virginia.
El SOC del futuro será una pelea entre máquinas
El centro de operaciones de seguridad de una gran empresa dentro de cinco años probablemente ya no estará formado solamente por analistas humanos mirando cientos de alertas hasta que alguna resulte realmente importante. Habrá agentes defensivos inspeccionando permanentemente redes, identidades, aplicaciones, dispositivos y comportamiento, capaces de aislar una máquina, revocar credenciales, modificar reglas, bloquear accesos, generar parches o desplegar contramedidas. Y enfrente habrá otros agentes intentando exactamente lo contrario: reconociendo sistemas, probando vulnerabilidades, modificando tácticas y analizando la respuesta del defensor para escoger el siguiente movimiento. La ciberseguridad puede acabar convirtiéndose en una confrontación permanente entre software ofensivo y defensivo que se observa y se adapta mutuamente, no como una batalla de dos superinteligencias de película, sino como algo más prosaico y probablemente más real: millones de pequeñas decisiones automáticas tomadas a velocidades a las que una persona simplemente no puede intervenir.
El humano conservará la autoridad, al menos sobre el papel. La pregunta interesante es qué significa exactamente tener la autoridad cuando la parte decisiva del incidente dura 300 milisegundos y la reunión del comité de crisis está convocada para las nueve y media.
La velocidad es poder, pero los errores también corren más
La historia militar y económica siempre ha premiado a quien tenía mejores armas, mejores datos, más capital o mejores personas. La IA introduce otra variable: la velocidad de decisión. Una compañía capaz de detectar y contener una intrusión en diez segundos tendrá una ventaja evidente sobre otra que necesite diez minutos; un ejército capaz de combinar automáticamente satélites, radares, imágenes, señales y posiciones podrá reaccionar antes que otro cuya información tenga que subir y bajar por varias capas jerárquicas; y un servicio de inteligencia capaz de analizar millones de documentos encontrará patrones que ningún equipo humano podría siquiera leer durante toda su vida profesional. Durante décadas el problema era conseguir información; ahora corremos el riesgo de tener tanta que el verdadero cuello de botella sea decidir qué demonios significa. Y luego actuar antes que el otro.
Pero esta es una de las cuestiones que más me preocupan y de la que se habla bastante menos. Automatizar la defensa permite responder más deprisa, fantástico. Automatizar la respuesta militar permite reaccionar más deprisa, fantástico, hasta que el sistema se equivoca. La historia de las crisis internacionales está llena de falsos positivos, errores de radar, comunicaciones malinterpretadas y oficiales que tuvieron minutos para decidir si lo que estaban viendo era un ataque real; algunos de aquellos minutos permitieron comprobarlo y evitar una catástrofe. La inteligencia artificial puede reducir ese tiempo de reacción, lo que es una ventaja cuando la información es correcta y puede ser un problema extraordinario cuando no lo es. En determinadas situaciones, ser más lento puede constituir una medida de seguridad. El gran desafío no será construir sistemas capaces de reaccionar automáticamente —eso probablemente lo conseguiremos—, sino decidir en qué momento queremos deliberadamente impedirles hacerlo.
El negocio gigantesco que viene: saber quién es la máquina
Existe un problema bastante menos cinematográfico pero que probablemente dará muchísimo dinero. Cuando las empresas desplieguen miles de agentes autónomos, cada uno necesitará permisos: leer documentos, escribir código, enviar correos, mover información, consultar cuentas, hacer pedidos, contratar servicios o modificar infraestructura. La Cloud Security Alliance publicó en abril de 2026 una encuesta en la que el 82% de las organizaciones había descubierto durante el año anterior al menos un agente o flujo autónomo que sus equipos de seguridad desconocían, y un 65% declaró haber sufrido algún incidente relacionado con agentes de IA. Hemos tardado treinta años en convencer a la gente de que no ponga la contraseña en un post-it pegado al monitor; justo cuando empezábamos a progresar, hemos decidido entregar credenciales corporativas a programas capaces de actuar sin nosotros. El progreso tiene estas pequeñas bromas.
La identidad de las máquinas, la gestión de permisos, la trazabilidad y la capacidad de demostrar quién autorizó qué pueden convertirse en enormes mercados. Gartner calculó en 2025 que hasta el 40% de las aplicaciones empresariales podrían incorporar agentes específicos a finales de 2026, desde menos del 5% el año anterior, y la misma Gartner prevé que muchas empresas acabarán retirando o degradando agentes precisamente por problemas de gobernanza. El futuro corporativo puede tener una divertida ironía: millones de agentes contratados para ahorrar personal y un nuevo ejército de personas contratado para vigilar qué demonios hacen los agentes.
¿Quién paga cuando la IA mete la pata?
Después vendrá la responsabilidad. Imaginemos un agente autorizado para defender automáticamente una red: detecta un ataque, responde, bloquea sistemas externos y causa daños a un tercero inocente. ¿Quién responde? ¿La empresa propietaria del agente, el fabricante del modelo, el proveedor de la aplicación, el trabajador que configuró los permisos o el directivo que aprobó su despliegue? Llevemos exactamente la misma pregunta al terreno militar y la cosa se complica todavía más: cuanto mayor sea la autonomía, más difícil será mantener la ficción confortable de que cada acción corresponde directamente a una decisión humana individual. No significa que desaparezca la responsabilidad; significa que tendremos que reconstruir jurídicamente dónde empieza y dónde termina. Quizá dentro de diez años los registros de decisión de un agente sean tan importantes como hoy la caja negra de un avión: no solo habrá que saber qué hizo, sino reconstruir por qué creyó que debía hacerlo. Y ahí nos vamos a divertir los abogados durante décadas.
La atribución: más velocidad y menos certeza
Actualmente, determinar quién está detrás de un gran ciberataque puede llevar semanas o meses y rara vez proporciona la certeza visual que ofrece ver despegar un misil. Con agentes autónomos el problema puede agravarse: un sistema podrá reutilizar código público, modificar automáticamente su infraestructura, imitar procedimientos conocidos de otros grupos y fabricar pistas destinadas a conducir al investigador hacia el país equivocado. Así llegamos a una combinación peligrosa: cada vez menos tiempo para reaccionar y cada vez más dificultad para saber contra quién reaccionar.
Durante la Guerra Fría, detectar desde dónde se había lanzado un misil balístico era relativamente sencillo. Identificar quién ha enviado un agente autónomo que atraviesa veinte servidores previamente comprometidos en doce países, utiliza componentes escritos por terceros e imita las técnicas de un cuarto puede ser algo bastante diferente. Más velocidad y menos certeza: no parece precisamente la receta que uno elegiría para garantizar estabilidad internacional. Y aparece entonces un problema de disuasión, porque la disuasión nuclear funcionaba, entre otras razones, porque el atacante podía asumir que sería identificado y que existiría una respuesta. ¿Cómo disuades a alguien cuando no puedes demostrar inmediatamente quién ha sido? La ciberguerra lleva años conviviendo con este problema. La IA puede multiplicarlo.
Las tecnológicas empiezan a parecerse a actores geopolíticos
Hay otra consecuencia que merece atención. Si los modelos más potentes pertenecen a un pequeño grupo de empresas privadas, esas compañías dejan de ser simples proveedores de software: controlan capacidades que afectan a inteligencia, defensa, comunicaciones y seguridad nacional. Una empresa puede decidir qué usos acepta para sus modelos, modificar restricciones, retirar acceso, descubrir una vulnerabilidad antes que un Gobierno o poseer infraestructuras esenciales para operaciones militares. Durante buena parte del siglo XX, los Estados concentraban casi todas las capacidades estratégicas verdaderamente importantes. El siglo XXI está generando compañías cuyo poder tecnológico empieza a mezclarse con funciones tradicionalmente reservadas al Estado. No significa que Microsoft, Google, OpenAI, Anthropic o Amazon vayan a convertirse en países; todavía no imprimen pasaportes. Pero cada vez tienen más cosas que antes solamente tenían los países. Y eso plantea otra pregunta interesante: cuando una empresa privada posee una tecnología esencial para la seguridad nacional, ¿quién depende realmente de quién?
Y detrás de la IA encontramos algo bastante antiguo: electricidad
Después de toda esta sofisticación tecnológica acabamos llegando a algo sorprendentemente poco futurista: un cable. La inteligencia artificial necesita chips, los chips necesitan centros de datos y los centros de datos necesitan cantidades enormes de electricidad, de modo que la carrera de la IA no será exclusivamente una competición entre algoritmos, sino también una competición por energía, redes eléctricas, suelo, refrigeración, semiconductores, cables submarinos y capacidad industrial. Podemos hablar durante horas de soberanía digital y modelos fundacionales, pero un país sin energía suficiente tendrá una soberanía artificial bastante breve. La próxima gran infraestructura estratégica europea puede parecerse menos a un laboratorio lleno de científicos y más a una subestación eléctrica de varios cientos de megavatios. No queda tan bonita en las presentaciones de PowerPoint, pero probablemente importa bastante más.
También puede suceder exactamente lo contrario
Porque la gran paradoja continúa funcionando en ambas direcciones. Las mismas máquinas capaces de encontrar vulnerabilidades pueden corregirlas. DARPA lo demostró en su AI Cyber Challenge: los sistemas finalistas analizaron más de 54 millones de líneas de código, encontraron 54 vulnerabilidades creadas específicamente para la competición y otras 18 reales que ni siquiera habían sido introducidas deliberadamente, y generaron parches para 43 de las sintéticas y para 11 de las reales. Esto permite imaginar por primera vez software sometido a auditoría casi permanente, código capaz de encontrar sus propias heridas, redes que reaccionan automáticamente y sistemas que detectan por la mañana una vulnerabilidad que quizá quede parcheada antes de comer.
La IA puede producir al mismo tiempo la mayor multiplicación de capacidad ofensiva y la mayor mejora defensiva de la historia informática. Ese es precisamente el problema: todavía no sabemos cuál de las dos curvas crecerá más deprisa.
El verdadero partido
La conversación habitual sobre inteligencia artificial sigue demasiado centrada en si destruirá empleos, cambiará Google, terminará con determinadas profesiones o escribirá mejores informes. Probablemente hará parte de todo eso, pero quizá estemos mirando la parte menos importante del fenómeno. La IA está empezando a convertirse en infraestructura de poder: quien disponga de computación, energía, modelos, datos, talento y capacidad de integrarlos tendrá una ventaja económica; quien además pueda proteger esos activos tendrá una ventaja estratégica; y quien consiga utilizarlos para penetrar o degradar los del adversario dispondrá de algo muy parecido a una nueva capacidad militar.
Estados Unidos lo ha entendido a su manera: aunque el Congreso termine concediendo mucho menos que aquellos espectaculares 54.600 millones solicitados, el simple hecho de que semejante cifra haya aparecido en un presupuesto de defensa indica hasta qué punto ha cambiado la conversación. Europa tendrá que decidir qué combinación quiere entre desarrollo propio, cooperación, regulación y dependencia tecnológica exterior. España deberá resolver la misma ecuación a su escala, intentando distinguir entre soberanía real y esa versión europea tan nuestra de la soberanía que consiste en redactar un excelente reglamento sobre una tecnología que fabrican otros. No existe una respuesta sencilla: desarrollar capacidad propia cuesta fortunas, depender de terceros también tiene precio, regular reduce determinados riesgos pero puede ralentizar despliegues, y entregar autonomía a las máquinas aumenta la velocidad a costa de introducir incertidumbres nuevas. Ese es precisamente el cambio: durante años el debate digital fue principalmente económico; ahora empieza a ser estratégico.
Porque detrás de cada inteligencia artificial hay servidores; detrás de los servidores, electricidad; detrás de la electricidad, infraestructuras; detrás de esas infraestructuras, empresas y Estados; y delante de todo ello habrá probablemente otra inteligencia artificial intentando descubrir cómo entrar. La guerra digital del futuro quizá no comience con una explosión ni con un señor encapuchado mirando seis pantallas verdes, porque hasta los tópicos envejecen. Puede empezar a las 03:17 de la madrugada, cuando dos máquinas que nadie está mirando se encuentren dentro de un servidor: una intentando avanzar y la otra tratando de expulsarla, mientras prueban, aprenden y reaccionan a una velocidad para la que nosotros no estamos diseñados. Y cuando llegue el humano, abra el portátil, encuentre la contraseña y pregunte qué ha ocurrido, puede que la primera batalla lleve ya bastante tiempo terminada.
