Cómo Rusia está reconfigurando el Comando y Control para la guerra habilitada por IA

Analizamos un reporte del CSIS producido por Kateryna Bondar sobre cómo Rusia está transformando su arquitectura de comando y control (C2) bajo la presión del combate de alta intensidad en Ucrania. Según indica el estudio del think tank, en lugar de construir un único sistema automatizado integral y centralizado para fuerzas y armas (ACCS) —concepto similar al JADC2 estadounidense—, Rusia ha pivotado hacia soluciones de software táctico específicas por tarea, optimizadas para la gestión de sistemas no tripulados y la aceleración del ciclo de muerte táctico. La IA se integra de forma selectiva, donde ofrece valor inmediato en el campo de batalla (principalmente visión por computadora, fusión de sensores y análisis de señales), y siempre como herramienta de apoyo que no reemplaza la toma de decisiones humana. El enfoque depende en gran medida de desarrolladores civiles y voluntarios, modelos open-weight extranjeros y una recolección sistemática de datos operacionales, reflejando una lógica de guerra que prioriza la efectividad operativa medible por encima de la elegancia tecnológica o la completitud conceptual.

Nivel estratégico: Modernización del C2 y sus limitaciones. La visión a largo plazo de Rusia para el ACCS es un entorno digital completo de extremo a extremo que integra sensores, comandantes y armas en un bucle único de decisión-ejecución. El objetivo es automatizar la recolección continua de datos, la transmisión de órdenes y la documentación en tiempo real. Desde principios de los 2000, el Ministerio de Defensa ha avanzado mediante una estandarización exhaustiva (terminología, arquitectura, integración hardware-software, gestión de información y comunicaciones) y la adopción del sistema operativo nacional Astra Linux (2013) para garantizar soberanía y compatibilidad con procesadores rusos (Elbrus, Baikal).

Sin embargo, el progreso estratégico es limitado. Existen barreras institucionales y metodológicas profundas: dependencia de institutos de investigación estatales de la era soviética orientados a hardware; datos fundacionales de baja calidad y entregas tardías provenientes de encuestas informativas obsoletas; responsabilidad fragmentada sobre los datos; y regulaciones desactualizadas que no abordan interoperabilidad, ciberseguridad ni gobernanza moderna de datos. Como resultado, no existe un ACCS funcional a gran escala y las unidades de primera línea siguen dependiendo de herramientas improvisadas.

Nivel táctico: Adaptación y sistemas enfocados en sistemas no tripulados. La experiencia de guerra ha provocado un giro decisivo al nivel táctico, donde los sistemas aéreos no tripulados (UAS) realizan hasta el 80 % de las misiones de fuego rusas y las fuerzas atacan aproximadamente 300 objetivos diarios. El anuncio del Complejo de Conciencia Situacional Táctica “Svod” en agosto de 2025 (en desarrollo desde 2024, con despliegue experimental previsto para otoño de 2025) señala un esfuerzo por crear un ecosistema digital coherente a nivel de brigada/batallón. Intentos anteriores como el Sistema Unificado de Control a Nivel Táctico (UTLCS), probado en los ejercicios Kavkaz-2016, fallaron por enlaces poco fiables, integración deficiente y vulnerabilidad a la guerra electrónica (EW).

La solución táctica más avanzada y ampliamente desplegada es el complejo de software Glaz/Groza (desarrollado en 2023, en uso generalizado en 2025). Crea un flujo unificado de reconocimiento-ataque:

• Glaz (instalado en controladores de drones y tablets) extrae coordenadas precisas del vídeo de los UAS con un solo clic.

• Groza (en laptops/tablets) realiza cálculos balísticos automáticos y genera paquetes de misión de fuego.

• ZOV Maps proporciona soporte geoespacial nacional offline/online como alternativa a herramientas comerciales comprometidas como AlpineQuest.

Este ciclo digital reduce el tiempo de detección a impacto de horas a minutos. Incluye reserva de frecuencias, planificación de rutas con cálculos de visibilidad radio y gestión de inventario de drones para contrarrestar la congestión del espectro y jamming amigo. El entrenamiento en Glaz/Groza ya está integrado en academias militares y escuelas de voluntarios operadores de drones.

Esfuerzos gubernamentales y civiles de recolección de datos y desarrollo de software. En 2025, el ministro de Defensa Andrei Belousov ordenó crear una base de datos unificada que agrega vídeos de UAS, telemetría de operadores, efectos de impacto y métricas de rendimiento individual de pilotos, cada una vinculada a identificadores personales únicos. Sirve para análisis operacional, evaluación de entrenamiento y generación de datos etiquetados para modelos de IA, creando un bucle de retroalimentación directo del campo de batalla al refinamiento de software.

Los esfuerzos paralelos de ingenieros civiles y voluntarios han llenado brechas críticas. Inicialmente Rusia dependió de herramientas comerciales (AlpineQuest para cartografía, Discord para coordinación), pero estas generaron vulnerabilidades de seguridad. Alternativas nacionales como ZOV Maps y plataformas basadas en Astra se desarrollaron rápidamente y fueron escaladas por las Fuerzas Armadas, que formalizan las soluciones voluntarias exitosas mediante entrenamiento y estandarización.

Rol y madurez de la IA en los sistemas C2 rusos

La doctrina rusa posiciona la IA como “componente inteligente” dentro del ACCS que mejora el procesamiento de datos de sensores y ofrece soporte predictivo de decisiones (pronósticos, generación de escenarios, recomendaciones), pero la autoridad final siempre corresponde al comandante humano.

• Procesamiento visual y de audio: relativamente maduro (TRL 6-9). Permite reconocimiento automático de objetivos y funciones terminales autónomas en municiones merodeadoras. Herramienta clave: Platform-GNS (y su versión especializada Avtomat), entorno de software nacional gratuito para redes neuronales convolucionales profundas que cubre todo el ciclo de vida de la IA y es compatible con hardware ruso.

• Procesamiento de lenguaje natural (NLP) para análisis textual y soporte de decisiones de alto nivel: etapa temprana/experimental (TRL 1-3) por inmadurez arquitectónica y falta de herramientas certificadas. Más del 55 % del tiempo de los comandantes se dedica a papeleo, generando una demanda clara que aún no se satisface.

Rusia compensa las brechas adaptando modelos open-weight extranjeros (Mistral, Qwen, LLaMA, YOLO, etc.) en entornos on-premise controlados, siguiendo un modelo de desarrollo híbrido civil-militar.

Conclusión o Implicaciones

La evolución del C2 ruso refleja una adaptación pragmática de guerra: ha depriorizado arquitecturas centralizadas abstractas a gran escala a favor de software táctico modular que acorta directamente el ciclo de muerte y gestiona la enorme fuerza no tripulada. La inversión en IA sigue la misma lógica: aplicaciones maduras en percepción y fusión de sensores entregan efectos inmediatos; usos más ambiciosos siguen siendo secundarios. Al aprovechar talento civil, modelos open-weight y recolección sistemática de datos operacionales, Rusia acelera el desarrollo de capacidades pese a sanciones e inercia institucional.

Para occidente, el informe ofrece lecciones claras: priorizar efectos de campo medibles por encima de la completitud conceptual; construir canales de datos de grado de guerra que alimenten una mejora continua de software/IA; alinear la inversión con dominios de IA maduros en entornos contestados (percepción, procesamiento en el borde, resiliencia EW); y crear vías protegidas para que desarrolladores no tradicionales participen rápidamente en herramientas relevantes para el campo de batalla. Rusia demuestra que, en un conflicto de alta intensidad, la capacidad de iterar, escalar lo que funciona y enfocarse sin piedad en el payoff operacional importa más que la elegancia tecnológica.