LONDRES E KIEV — Sistemas de inteligência artificial reduziram de 20 minutos para segundos o tempo necessário para identificar e atacar um alvo na guerra da Ucrânia. A tecnologia também ampliou a quantidade de alvos processados, mas não deu a nenhum dos lados uma vantagem decisiva no conflito.
Um exemplo é o Saker Scout, drone desenvolvido pela empresa ucraniana Twist Robotics. O equipamento usa uma placa-mãe do tamanho de um cartão de crédito e um software de aprendizado de máquina capaz de reconhecer 47 categorias de equipamento militar, atribuindo níveis de confiança a cada alvo identificado.
Antes do lançamento, o operador define os alvos prioritários, o nível mínimo de confiança e uma área em que tudo é considerado alvo. Dentro dessa região, o drone pode procurar, identificar e atacar sem receber um novo comando humano. O sistema, porém, não diferencia equipamentos ucranianos de russos: presume que todo objeto militar na área pertence ao inimigo.
Rostyslav Olenchyn, da Twist Robotics, afirma que a operação exige a certeza de que não há civis nem integrantes da própria força. Segundo ele, trata-se de uma arma usada em situações específicas por unidades especiais. O poder computacional necessário para esse tipo de aplicação custa cerca de US$ 250, equivalente a aproximadamente R$ 1.289, de acordo com Olenchyn.
Como a IA é usada no campo de batalha
Militares empregam inteligência artificial para coletar e processar dados, priorizar alvos e manter drones operando mesmo sob interferência de sinal. Anthony King, da Universidade de Exeter, afirma que a principal função da tecnologia tem sido ampliar a consciência situacional e a inteligência, ao processar dados em volume e velocidade que não seriam possíveis para pessoas.
Sistemas como o Delta, da Ucrânia, e o Maven, dos Estados Unidos, transformam imagens de satélites, drones e sensores em informações para uso militar. Um funcionário de inteligência dos Estados Unidos relatou que o Maven ajudou a elevar o número de alvos atingíveis por dia de menos de 100 para 1.000 e, com modelos de linguagem, até 5.000.
A tecnologia também reduz o intervalo entre a identificação e o ataque, conhecido como cadeia de morte, e aumenta o número de alvos móveis que podem ser alcançados. No voo, sistemas autônomos estabilizam drones e os conduzem até o alvo mesmo quando o sinal é bloqueado.
Kateryna Bondar, do Center for Strategic and International Studies, afirma que a navegação autônoma permite corrigir a trajetória diante dos ventos e travar alvos que se deslocam a até 300 km/h. Segundo ela, isso reduz a necessidade de treinamento de pilotos e pode triplicar ou quadruplicar a taxa de sucesso dos ataques.
Ataques totalmente controlados por inteligência artificial ainda são raros. Oleksii Babenko, fundador da Vyriy Drone, estima que representem cerca de 2% dos drones. Ele observa que 2% de cinco milhões de drones ainda corresponde a uma quantidade elevada. A Ucrânia afirma que esses ataques aumentaram dez vezes desde 2026.
O enxameamento, em que máquinas dividem tarefas entre si, também está em desenvolvimento. Drones e robôs terrestres podem se coordenar para resgatar um soldado ferido, enquanto drones de ataque podem repartir alvos para sobrecarregar uma defesa. Enxames autônomos em larga escala continuam majoritariamente experimentais, embora pequenos grupos já atuem em conjunto.
A Rússia ampliou o uso de drones Shahed com inteligência artificial. Em julho, um ataque autônomo contra um posto de gasolina matou três pessoas, na primeira morte atribuída a um drone russo autodirigido na Ucrânia. Shaheds com sistemas de mira por IA também atacaram navios ucranianos no Mar Negro.
Velocidade não garante vitória
A inteligência artificial também é aplicada à formulação de estratégias. Danylo Tsvok, responsável por um novo centro militar, imagina comandantes recebendo planos de batalha gerados a partir de instruções simples.
Olivier Schmitt, professor e chefe de pesquisa do Instituto de Operações Militares do Royal Danish Defence College, afirma que há uma diferença entre a rápida transformação no nível tático e o ritmo da campanha, que permanece paralisado porque nenhum dos lados consegue romper as linhas. Para ele, a IA ajuda a executar uma ação, mas não garante a vitória na guerra.
Riscos de erro e responsabilização
Especialistas apontam que sistemas autônomos têm dificuldade para interpretar situações ambíguas. Artem Martynenko, tenente-coronel ucraniano e arquiteto do Delta, afirma que identificar autonomamente um soldado continua sendo um problema, agravado por posições entremeadas e camuflagem. A iluminação também pode levar uma máquina a confundir um veículo civil com um militar.
Um ex-funcionário da Palantir, empresa que construiu o Maven, descreve o risco de o analista humano se tornar um gargalo ao avaliar uma lista extensa de alvos sob pressão de tempo. Dados incompletos, desatualizados ou mal rotulados aumentam a possibilidade de falhas.
No Irã, sistemas de inteligência artificial ajudaram os Estados Unidos a atingir 13.000 alvos em 38 dias. Entre os ataques esteve uma escola feminina, que matou mais de 150 pessoas, incluindo 120 crianças. O prédio fazia parte de um complexo militar, mas tinha uma entrada separada; autoridades locais afirmam que um muro foi construído por volta de 2016, quando a escola foi criada.
King afirma que o episódio mostrou o risco de sistemas baseados em correlação estatística: quando os dados usados estão errados ou desatualizados, o resultado pode ser catastrófico. A velocidade e a escala proporcionadas pela IA podem ampliar os efeitos de erros já conhecidos na identificação de alvos.
Na campanha de bombardeios de Israel em Gaza, o uso de IA para auxiliar a geração de alvos também levantou questões éticas. Olivier Schmitt relata que oficiais tinham entre 15 e 20 segundos para avaliar se um alvo era legítimo. Jessica Dorsey, professora assistente de direito internacional na Universidade de Utrecht, afirma que esse intervalo dificulta garantir que o alvo seja militarmente legítimo, como exige a lei.
O Departamento de Estado dos Estados Unidos diz que sistemas autônomos devem ser transparentes e auditáveis pelo pessoal de defesa relevante. A Palantir afirma que suas ferramentas permitem consultar posteriormente os dados e documentos que levaram a uma sugestão específica. Especialistas, porém, questionam se é possível reconstruir por que determinado sistema tomou uma decisão.
A Anthropic afirma que os modelos mais avançados atuais não são confiáveis o suficiente para selecionar e atacar alvos de forma autônoma. Mesmo assim, um relatório de inteligência de ameaças da empresa registrou o uso do Claude por atores não estatais para desenvolver armas, incluindo um enxame de drones projetado para detonar sem supervisão contra alvos humanos. O documento mencionou usos na China, Rússia, Ucrânia, Irã, Iêmen, Sudão e Taiwan.
A questão, portanto, envolve não apenas até onde os militares pretendem levar a inteligência artificial na cadeia de morte, mas também se governos e empresas de tecnologia conseguirão estabelecer limites para seu uso.
