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Nel silenzio dei data center e dei centri di comando, una delle trasformazioni più profonde della guerra moderna sta avvenendo lontano dai riflettori. Non riguarda nuove armi visibili o piattaforme futuristiche, ma qualcosa di molto più radicale: il modo in cui vengono scelti gli obiettivi.
Secondo diverse fonti internazionali, durante la pianificazione di possibili operazioni militari contro l’Iran, il Pentagono ha utilizzato una delle architetture di analisi militare più avanzate mai impiegate in operazioni reali. Il cuore di questo sistema è Maven Smart System, piattaforma sviluppata da Palantir per l’analisi di enormi flussi di dati provenienti da satelliti, sistemi di sorveglianza e altre fonti di intelligence classificate.
La novità, però, è l’integrazione con Claude, il modello di intelligenza artificiale sviluppato da Anthropic. In pratica, la macchina analizza volumi di informazioni che nessun team umano potrebbe processare in tempi utili: immagini satellitari, tracciamenti radar, segnali elettromagnetici, pattern di movimento logistico e flussi informativi provenienti da diverse piattaforme ISR (Intelligence, Surveillance, Reconnaissance).
Il sistema correla questi dati, individua anomalie, costruisce modelli di comportamento e genera automaticamente pacchetti di obiettivi. Nel linguaggio operativo si parla di target packages: coordinate geografiche precise, priorità strategica, valore militare del bersaglio, livello di protezione e probabilità stimata di successo di un eventuale strike.
Secondo fonti citate dalla stampa internazionale, durante le simulazioni operative relative a una possibile campagna iniziale contro infrastrutture iraniane, il sistema avrebbe generato centinaia di obiettivi prioritari, ordinandoli automaticamente in base alla loro importanza strategica. Il punto di svolta non è tanto l’uso dell’intelligenza artificiale, quello esiste già da anni nei sistemi militari, ma la velocità decisionale.
Come ha osservato Paul Scharre del Center for a New American Security, il cambiamento di paradigma sta proprio qui: l’AI permette di costruire liste di obiettivi alla velocità delle macchine, non più alla velocità dell’analisi umana. Chi lavora da tempo nel mondo dell’analisi dei dati e delle infrastrutture di intelligence può intuire facilmente l’architettura di fondo, anche senza conoscere i dettagli classificati.
Sistemi come Maven funzionano attraverso pipeline multilivello: ingestione dei dati grezzi (satelliti, sensori ISR, SIGINT), normalizzazione dei dataset, correlazione temporale tra fonti diverse e motori di ranking che determinano la priorità operativa. A questo livello entra in gioco l’intelligenza artificiale generativa. Il modello non si limita a classificare informazioni: suggerisce correlazioni, individua strutture operative nascoste e propone scenari di targeting che gli analisti umani possono poi verificare.
Su questo punto è interessante una riflessione fatta dal Colonnello Francesco Ferrante, esperto di targeting e pianificazione strategica, che negli anni ha lavorato su processi operativi complessi legati alla selezione degli obiettivi. Ferrante sottolinea come, nonostante l’utilità di questi sistemi nel trattamento di grandi quantità di dati, il processo di targeting militare reale sia molto più complesso di una semplice classificazione automatica.
«Il problema», spiegava Ferrante, «è che una macchina può identificare un bersaglio con grande precisione tecnica, ma non può realmente valutare tutte le implicazioni operative e umane di un attacco. Un comandante con esperienza ha un contesto mentale costruito in anni di operazioni, e questo nessun algoritmo può replicarlo».
Nel processo militare classico, la selezione di un obiettivo passa attraverso diverse fasi del cosiddetto Joint Targeting Cycle: identificazione del target, validazione dell’obiettivo, analisi degli effetti desiderati e pianificazione dell’ingaggio. Una delle fasi più delicate è quella della Collateral Damage Estimation (CDE), la stima tecnica dei possibili danni collaterali.
La CDE è una procedura complessa che valuta numerosi parametri: densità abitativa dell’area, presenza di infrastrutture civili, raggio di distruzione dell’arma impiegata, effetti secondari dell’esplosione, possibili propagazioni dell’onda d’urto e probabilità di danni non intenzionali. Non si tratta semplicemente di calcolare un raggio di impatto.
Spesso entrano in gioco modelli tridimensionali dell’area urbana, analisi strutturali degli edifici, pattern di movimento della popolazione e valutazioni sull’eventuale presenza di “No-strike entities”, cioè strutture che per motivi legali o strategici non possono essere colpite.
Ed è proprio qui che, secondo Ferrante, emerge il limite delle macchine.
«Un sistema AI può calcolare coordinate e priorità», osservava, «ma rimane freddo e distaccato. Non ha l’esperienza operativa per comprendere pienamente cosa significa un errore in quel contesto. Un comandante che ha pianificato operazioni per anni sa che dietro ogni target c’è un ambiente complesso che non può essere ridotto solo a dati». Un altro aspetto interessante riguarda la dimensione industriale di questa trasformazione.
Le grandi aziende di AI stanno entrando sempre più profondamente nella filiera della difesa.
Anthropic, secondo quanto riportato dal Financial Times, starebbe cercando di consolidare il proprio rapporto con il Dipartimento della Difesa statunitense dopo tensioni recenti legate ai contratti per l’accesso ai modelli AI da parte del Pentagono. Questo dimostra quanto la competizione tecnologica nel settore dell’intelligenza artificiale non sia più soltanto una questione commerciale.
È una questione strategica.
Chi controlla i modelli che analizzano l’intelligence controlla, in parte, anche il modo in cui vengono prese le decisioni operative.
E questo cambia profondamente la natura della guerra contemporanea.
La realtà è che siamo entrati in una fase storica in cui l’intelligenza artificiale non è più un esperimento di laboratorio o uno strumento di ricerca.
È diventata parte dell’infrastruttura operativa delle operazioni militari.
Un passaggio silenzioso, ma probabilmente uno dei più significativi degli ultimi decenni.
Perché quando la selezione dei bersagli avviene alla velocità delle macchine, anche la guerra cambia ritmo.
