La muerte de al menos 123 niños en una escuela de Minab, en Irán, no fue causada por una inteligencia artificial que decidió atacar por su cuenta. Fue el resultado de algo quizá más difícil de pensar: una cadena de decisiones humanas, datos envejecidos, instituciones debilitadas y software privado diseñado para convertir horas de deliberación en minutos. El caso obliga a preguntarnos qué rol juega el ser humano en la automatización de la guerra.
La mañana del 28 de febrero de 2026 había comenzado el fin de una negociación y el comienzo de una guerra. En Minab, una ciudad del sur de Irán cercana al estrecho de Ormuz, los comerciantes abrían sus negocios, los pescadores descargaban sus embarcaciones y los alumnos de la escuela primaria Shajarah Tayyebeh habían llegado a clases. Tras conocerse los primeros ataques estadounidenses e israelíes contra Irán, profesores comenzaron a llamar a los padres para que fueran a buscar a sus hijos.
No alcanzaron a llegar todos.
Dos misiles Tomahawk estadounidenses impactaron el edificio y sus terrenos. Murieron más de 150 personas, entre ellas al menos 123 niños, según la reconstrucción publicada meses después por Bloomberg. Una investigación de Human Rights Watch encontró que la escuela estaba en funcionamiento y que no había evidencia disponible de que estuviera siendo utilizada con fines militares.
En septiembre, la Misión Internacional Independiente de Determinación de los Hechos de Naciones Unidas dijo haber encontrado motivos razonables para creer que Estados Unidos no hizo todo lo factible para verificar que el edificio seguía siendo un objetivo militar y que el ataque constituyó un crimen de guerra. Se trata de la conclusión de un órgano investigador, no de una sentencia judicial.
Estados Unidos ha rechazado esa conclusión y, hasta comienzos de octubre, el Pentágono no había publicado su propia investigación completa.
La pregunta más inmediata es cómo una potencia capaz de colocar dos misiles de precisión sobre un edificio específico pudo equivocarse acerca de algo mucho más elemental: qué era ese edificio.
La respuesta conduce a una de las infraestructuras más importantes de la guerra contemporánea. Su nombre es Maven.
Una escuela que seguía siendo una base de datos
El terreno donde funcionaba Shajarah Tayyebeh había formado parte años antes de una instalación naval de la Guardia Revolucionaria iraní. Para la inteligencia militar estadounidense, esa historia permaneció viva mucho después de que el lugar hubiera cambiado.
Las imágenes comerciales reconstruidas por investigadores muestran que hacia 2017 ya existían muros y accesos que separaban la escuela de la instalación militar contigua. En imágenes de 2018 podían distinguirse elementos compatibles con un establecimiento educacional: paredes pintadas, una cancha, zonas de formación y marcas de juegos en el suelo. La escuela tenía además presencia pública en internet. Según funcionarios vinculados a la investigación interna estadounidense citados por Bloomberg, un analista detectó modificaciones en el sitio en 2019 y las registró, pero lo hizo en un sistema que no estaba conectado con la principal base de datos militar utilizada posteriormente para preparar objetivos.
La realidad había cambiado. La base de datos, no.
Cuando comenzó a prepararse el ataque contra Irán, el sitio continuaba clasificado como una instalación de la Guardia Revolucionaria. Esa clasificación ingresó al sistema que ayudaba a organizar los posibles blancos del primer día de operaciones. Minab terminó entre ellos.
Aquí aparece una primera tentación narrativa: decir que una inteligencia artificial confundió una escuela con una base militar y ordenó destruirla.
La evidencia disponible no muestra eso.
Maven Smart System no es un robot que decide a quién matar ni un modelo único que observa una fotografía y pronuncia una sentencia. Es una plataforma de comando, análisis e integración de información desarrollada por Palantir y utilizada por las fuerzas armadas estadounidenses.
Documentación del propio Departamento de Defensa describe el sistema como una interfaz capaz de combinar información operacional, datos de sensores y herramientas de inteligencia artificial para construir una imagen común del campo de batalla. Algunas capacidades de Project Maven utilizan visión computacional para detectar y clasificar determinados objetos, pero la doctrina publicada exige que los usuarios confirmen las identificaciones y las contrasten con otras fuentes de inteligencia.
La propia empresa describe Maven como una plataforma de inteligencia artificial para mando y control conjunto. El Pentágono comenzó a institucionalizarla a gran escala: en 2024 adjudicó un contrato de US$480 millones para el prototipo del sistema y en 2025 añadió una modificación de US$795 millones para licencias. En marzo de 2026, el Departamento de Defensa decidió convertir Maven en un program of record, consolidándolo como infraestructura permanente para las fuerzas armadas estadounidenses.
Paralelamente, el Ejército firmó un acuerdo empresarial con Palantir que permite compras durante diez años hasta un techo máximo de US$10.000 millones, cifra que representa capacidad contractual y no gasto comprometido.
Maven no sustituyó la cadena de mando. Se instaló dentro de ella.
La máquina que comprime el tiempo
En lenguaje militar estadounidense, un ataque atraviesa una serie de procesos que suelen agruparse bajo la expresión kill chain. No es una fila simple de botones. Intervienen analistas de inteligencia, especialistas en imágenes, expertos en objetivos, abogados, planificadores de armamento, comandantes y personal encargado finalmente de ejecutar la operación.
En el caso de Minab, aproximadamente tres decenas de personas participaron en distintas etapas antes del lanzamiento del primer misil, según funcionarios vinculados a la investigación del Pentágono. El objetivo fue evaluado, pasó por revisiones legales y recibió autorización humana. Al final del proceso, un comandante debía responder preguntas elementales: ¿es un objetivo militar legítimo?, ¿la inteligencia disponible es suficiente?, ¿se han tomado precauciones razonables para reducir el daño a civiles? Para Minab, las respuestas que llegaron hasta esa instancia fueron afirmativas.
Esto cambia el problema.
No estamos frente a una máquina que eliminó a los seres humanos de la decisión. Estamos frente a una máquina que modificó las condiciones en las que esos seres humanos decidían.
Antes, preparar determinadas listas de objetivos podía tomar horas. Durante la planificación de los ataques contra Irán, Maven permitió condensar parte de ese trabajo a minutos. El objetivo era precisamente acelerar. En una presentación para inversionistas de 2024, Palantir destacó la aspiración del Ejército de utilizar Maven para producir hasta mil “decisiones de alta calidad” en una hora. La empresa promociona su tecnología militar en términos de decision advantage y “decision dominance”: ver, integrar y actuar antes que el adversario.
La velocidad no es un efecto secundario de Maven. Es parte de su razón de existir.
Durante el primer día de la guerra contra Irán, Estados Unidos atacó más de mil objetivos. Cameron Stanley, máximo responsable de inteligencia artificial del Pentágono, dijo posteriormente que habría sido muy difícil ejecutar una campaña de semejante velocidad sin Maven. Durante los 38 días de la operación, afirmó, fueron alcanzados más de 13.000 objetivos.
En ese contexto, una base de datos antigua dejó de ser simplemente un archivo mal mantenido. Se convirtió en la materia prima de una infraestructura construida para actuar con rapidez.
La máquina no inventó el error. Lo heredó y ayudó a propagarlo más rápido.
El problema de la confianza
Según funcionarios involucrados en la investigación interna citados por Bloomberg, algunos integrantes del Comando Central estadounidense confiaron demasiado en Maven y esperaban que el sistema detectara información desactualizada o contradicciones dentro de los datos utilizados para construir los objetivos. No está claro por qué tenían esa expectativa.
Palantir respondió que no es responsable de los datos subyacentes ni de identificar deficiencias en la inteligencia y sostuvo que no existe evidencia de que su software haya fallado en Minab. Personas familiarizadas con sus contratos señalaron igualmente que la responsabilidad primaria por la calidad de la información pertenece al gobierno estadounidense.
Contractualmente, esa distinción puede ser perfectamente coherente.
Humanamente, es insuficiente.
El problema no es solamente si Maven entregó una respuesta equivocada. Es qué tipo de confianza produce un sistema capaz de reunir más de 150 fuentes de datos en una imagen operacional aparentemente coherente. Una pantalla que integra información dispersa puede reducir incertidumbre real. También puede producir una sensación de completitud que los datos originales no merecen.
La literatura sobre sistemas de apoyo a decisiones llama automation bias a la tendencia humana a confiar excesivamente en recomendaciones automatizadas, especialmente bajo presión o restricciones de tiempo. El Comité Internacional de la Cruz Roja advierte que esa confianza puede convertir la supervisión humana en una simple ratificación del resultado producido por la máquina.
Pero la evidencia empírica obliga a evitar otra simplificación: experimentos recientes con personal militar también han encontrado algorithm aversion, es decir, personas que desconfían de la recomendación algorítmica y la rechazan incluso cuando puede ser útil. La relación entre humano y máquina no conduce inevitablemente a obediencia. Depende del entrenamiento, la interfaz, el contexto, el tiempo disponible y la cultura institucional que rodea al sistema.
Por eso decir que “la IA hizo que los humanos dejaran de pensar” explica demasiado poco.
En Minab había humanos pensando. Había analistas, abogados, oficiales y comandantes. Lo inquietante es que una organización entera pudo pensar a partir de una representación equivocada de la realidad y alcanzar, etapa tras etapa, un nivel elevado de confianza.
Humanos dentro del circuito
Buena parte del debate sobre inteligencia artificial militar descansa sobre una fórmula tranquilizadora: human in the loop. Mientras exista una persona tomando la decisión final, se supone, la responsabilidad humana permanece intacta.
El episodio de la escuela en Minab muestra por qué esa fórmula puede ser engañosa.
Un humano puede estar formalmente dentro del circuito y, sin embargo, disponer de pocos minutos, recibir información jerarquizada por sistemas que no construyó, desconocer las limitaciones de los datos originales y trabajar dentro de una organización cuya ventaja militar depende precisamente de decidir antes que el enemigo.
La pregunta relevante deja entonces de ser si existe un humano en el proceso. Hay que preguntar qué capacidad efectiva tiene ese humano para detenerlo.
El derecho internacional humanitario tampoco establece un cronómetro universal que diga cuántos minutos debe observarse un objetivo antes de autorizar un ataque. Exige algo más difícil de convertir en una métrica: hacer todo lo factible para verificar que el objetivo es militar, tomar precauciones para reducir el daño a civiles, evaluar proporcionalidad y suspender un ataque cuando aparezca información que contradiga esas condiciones.
La diferencia importa. El problema jurídico de Minab no se resuelve diciendo que alguien hizo clic demasiado rápido. La misión investigadora de Naciones Unidas concluyó que Estados Unidos no realizó todo lo factible para verificar la naturaleza militar del edificio y consideró que esa falla fue más allá de la mera negligencia. Estados Unidos cuestiona esas conclusiones y la investigación interna del Pentágono todavía no se ha hecho pública.
La velocidad, sin embargo, cambia aquello que puede considerarse factible. Si una tecnología permite revisar mil objetivos en el tiempo en que antes podían revisarse cien, la capacidad técnica de acelerar no elimina la obligación de verificar. Puede incluso crear una tensión nueva: la organización adquiere una enorme capacidad para producir decisiones antes de adquirir una capacidad equivalente para producir conocimiento confiable.
Stanley lo reconoció después de Minab de una manera particularmente reveladora: los esfuerzos del Pentágono por acelerar las decisiones operacionales habían avanzado más rápido que otras funciones necesarias para sostenerlas, entre ellas la inteligencia.
Tal vez esa sea una de las frases más importantes de toda esta historia.
La privatización no consiste en entregar el botón
Hablar de “privatización de la guerra” puede sugerir que Estados Unidos ha entregado a una empresa la autoridad para decidir quién muere, pero eso no es lo que muestran los antecedentes disponibles. La decisión de atacar continúa perteneciendo a la estructura militar y política del Estado.
Lo que se está privatizando es algo más sutil: parte de la infraestructura mediante la cual el Estado conoce el campo de batalla.
Palantir no fabrica solamente una herramienta periférica utilizada ocasionalmente por un analista. Maven se está convirtiendo en una capa desde la cual diferentes ramas de las fuerzas armadas integran sensores, inteligencia, mapas, logística, objetivos y decisiones operacionales. La propia compañía afirma que su software alimenta decisiones “desde las fábricas hasta las líneas del frente”. El Departamento de Defensa lo ha convertido en infraestructura permanente y el sistema se utiliza en todos sus comandos de combate.
Bloomberg informó además que antiguos altos oficiales estadounidenses trabajan ahora para Palantir y que algunos poseen autorizaciones de seguridad que les permiten operar dentro del cuartel general de CENTCOM en Tampa para mantener el software funcionando en entornos clasificados.
No significa que esos empleados decidan los ataques. Significa que la frontera entre proveedor y aparato estatal se vuelve más porosa precisamente en el lugar donde se construye la percepción operacional.
Las guerras siempre han dependido de empresas privadas: fabricantes de armas, astilleros, compañías de comunicaciones, contratistas logísticos. Lo nuevo no es la presencia del mercado en la guerra. Lo nuevo es la intimidad del software.
Un misil privado puede ser inspeccionado como objeto. Una plataforma de decisión participa en la organización de la realidad que aparece antes del disparo.
Por eso la pregunta sobre responsabilidad resulta tan difícil. El gobierno puede decir que sus oficiales tomaron la decisión. La empresa puede decir que no controla los datos que recibe. El analista puede haber trabajado correctamente con la información disponible. El comandante puede haber recibido una cadena completa de aprobaciones. Cada afirmación puede ser cierta por separado.
Y, aun así, una escuela puede terminar clasificada como base militar.
La responsabilidad distribuida corre entonces el riesgo de convertirse en responsabilidad diluida.
Arendt frente a una pantalla
Aquí puede resultar útil Hannah Arendt, pero solo si resistimos la tentación de convertirla en un adorno.
Comparar a quienes participaron en Minab con Adolf Eichmann sería histórica y moralmente absurdo. Tampoco la “banalidad del mal” fue una teoría sobre máquinas ni una afirmación de que obedecer procedimientos vuelva inocente a quien causa daño. Arendt consideraba a Eichmann responsable de sus actos. Lo que la perturbó fue otra cosa: la relación entre enormes consecuencias morales y la incapacidad de examinar críticamente el mundo desde el punto de vista de otro. Su reflexión posterior conectó precisamente pensamiento, juicio y responsabilidad.
Si existe una conexión con la guerra algorítmica, está ahí.
La automatización del mal —si queremos conservar provisionalmente ese concepto— no sería una máquina que adquiere intenciones malignas. Sería una organización tecnológica capaz de fragmentar una decisión moralmente enorme en una secuencia de operaciones profesionalmente razonables: actualizar una base de datos, clasificar una instalación, integrar sensores, validar un objetivo, calcular daños, revisar legalidad, aprobar una misión, seleccionar un arma.
Ninguno de esos actos necesita parecer monstruoso desde la pantalla de quien lo realiza.
La cuestión arendtiana no es entonces si el algoritmo piensa por nosotros. Es si construimos sistemas en los que pensar contra el sistema se vuelve progresivamente más difícil.
El contrapunto incómodo: quizá necesitamos más IA
Hay, sin embargo, una interpretación del caso que complica esta tesis.
Después del ataque, CENTCOM no decidió abandonar Maven. Hizo prácticamente lo contrario.
El comando modificó sus procesos de verificación, añadió nuevas fuentes abiertas de información y trabajó junto con Palantir y la oficina de Maven en decenas de mejoras. Entre ellas hay herramientas capaces de revisar nuevamente la inteligencia subyacente, buscar inconsistencias y detectar factores que podrían descalificar un objetivo. Según funcionarios citados por Bloomberg, algunas de esas funciones ya han encontrado anomalías.
Esto plantea una posibilidad incómoda para cualquier crítica demasiado sencilla de la inteligencia artificial militar: quizá una mejor automatización podría haber salvado a los niños de Minab.
Una máquina que hubiese comparado sistemáticamente la antigua clasificación militar con imágenes recientes, información pública, mapas civiles y cambios físicos del terreno podría haber producido precisamente la duda que faltó.
El Comité Internacional de la Cruz Roja reconoce esa posibilidad: sistemas de apoyo basados en IA pueden, bajo determinadas condiciones, ampliar la información disponible, detectar presencia civil y ayudar a elegir medios que reduzcan daños.
El error, entonces, no obliga a escoger entre humanos buenos y máquinas peligrosas.
Puede haber máquinas que amplíen la capacidad humana de verificar y máquinas que amplifiquen errores humanos. Con frecuencia serán la misma máquina en circunstancias distintas.
En aviación, medicina o energía nuclear, no toda demora es un defecto. Algunas existen porque las consecuencias de equivocarse son irreversibles.
Una carrera en la que nadie quiere ser el segundo
El incentivo para eliminar esas fricciones es enorme porque la inteligencia artificial militar se desarrolla dentro de una lógica competitiva. Estados Unidos no está incorporando Maven únicamente porque el software sea técnicamente interesante. Lo hace porque considera que decidir más rápido que un adversario produce ventaja militar.
La propia narrativa comercial de Palantir habla de decision dominance. El Pentágono habla de acelerar la conexión entre sensores y quienes pueden ejecutar un ataque. Y el sistema Maven ha pasado en menos de una década desde un proyecto experimental de análisis de imágenes creado en 2017 a una pieza central de la arquitectura militar estadounidense.
Eso genera un problema que ninguna empresa puede resolver sola.
Incluso si todos reconocieran que una deliberación más lenta puede reducir determinados errores, cada potencia tiene incentivos para acelerar si cree que sus adversarios están haciendo lo mismo. El tiempo dedicado a verificar puede comenzar a percibirse como tiempo concedido al enemigo.
Volver a Minab
Meses después del ataque, la respuesta institucional estadounidense no ha sido detener Maven. El sistema se ha expandido, se han incorporado nuevas fuentes de información y se están desarrollando nuevas capacidades para encontrar precisamente las inconsistencias que no fueron detectadas antes del 28 de febrero. El Pentágono tenía unas 50.000 cuentas activas de Maven en mayo, más del doble que un año antes, según su responsable de inteligencia artificial.
Puede que esa sea la decisión correcta. También puede que reproduzca el mismo problema a otra escala. Todavía no lo sabemos.
Lo que sí sabemos es que Minab no encaja cómodamente en la historia que solemos contar sobre máquinas autónomas que un día tomarán decisiones por nosotros. Allí había personas. Muchas. Había procedimientos, registros, abogados, especialistas, inteligencia, comandantes y una decisión humana final.
Eso no impidió el desastre.
Quizá porque la autonomía humana no consiste simplemente en conservar el último clic.
Consiste en disponer de tiempo para dudar, información para contradecir, autoridad para detener un proceso y una organización que no castigue la fricción cuando la fricción es precisamente lo que permite descubrir que el mundo ha cambiado.
