L’idea di una semplice nuova corsa tecnologica agli armamenti basata sull’intelligenza artificiale non spiega la guerra contemporanea. La novità più profonda non è soltanto la comparsa di droni o sistemi d’arma sempre più autonomi.
È la trasformazione della catena decisionale della guerra: raccolta dei dati, identificazione del bersaglio, valutazione delle opzioni, assegnazione delle risorse, proposta di attacco e, in alcuni casi, ingaggio.
In questo senso, l’IA non sta solo aggiungendo nuove armi agli arsenali; sta comprimendo il tempo umano tra informazione e uso della forza.
Per capire il salto bisogna distinguere bene le sigle. Gli AWS sono gli Autonomous Weapon Systems, cioè sistemi d’arma autonomi in grado di svolgere alcune funzioni critiche senza controllo umano continuo. Gli AI-DSS sono gli AI-enabled Decision Support Systems, sistemi di supporto decisionale basati su intelligenza artificiale: non “sparano” necessariamente da soli, ma aiutano o accelerano le scelte militari, soprattutto nel targeting.
SIPRI insiste su questa distinzione perché il rischio non nasce solo quando una macchina colpisce autonomamente, ma anche quando un software riduce drasticamente lo spazio di valutazione umana nella selezione dei bersagli e nella condotta delle operazioni.
È qui che entra in gioco Project Maven, nato nel 2017 nel Dipartimento della Difesa statunitense per usare l’IA nell’analisi di enormi flussi di immagini e dati provenienti da droni, satelliti, radar e altri sensori.
Oggi Maven è diventato molto più di un progetto sperimentale: secondo Reuters, il Pentagono ha deciso di trasformare il sistema di Palantir derivato da Maven in un vero program of record, cioè un programma ufficiale stabile, con finanziamento e diffusione di lungo periodo in tutto l’apparato militare.
La sua supervisione passa al CDAO, il Chief Digital and Artificial Intelligence Office, l’ufficio che guida l’adozione di dati e IA nel Dipartimento della Difesa.
Questo passaggio dice molto più di qualunque slogan sulla “guerra del futuro”. Significa che l’IA non è più trattata come un supporto marginale, ma come infrastruttura centrale del comando e controllo. Reuters riferisce che Maven è già in grado di analizzare grandi flussi informativi, individuare potenziali minacce e supportare la costruzione di liste di bersagli.
Nel 2026 il Pentagono ha chiesto oltre 13 miliardi di dollari per sistemi autonomi e remotizzati, a conferma del fatto che la priorità non è solo comprare piattaforme, ma integrare sensori, software e capacità di decisione rapida in un unico ecosistema operativo.
Come prima riflessione dunque, non siamo davanti solo a una corsa agli armamenti, ma a una corsa alla velocità della decisione. Nel lessico militare statunitense questo vantaggio viene spesso chiamato decision advantage, “vantaggio decisionale”: non semplicemente vedere di più, ma vedere prima, classificare prima, prioritizzare prima e colpire prima dell’avversario.
È esattamente la logica richiamata dal CDAO, che definisce la propria missione come l’accelerazione dell’uso di dati, analytics e IA “dal boardroom al battlefield”. La guerra diventa così una competizione per comprimere i tempi del ciclo tra sensore e tiratore.
Il secondo asse è altrettanto decisivo: la guerra dell’IA non nasce nei laboratori, ma nei teatri di prova. L’esempio più evidente è l’Ucraina. Da anni il conflitto russo-ucraino viene descritto come il primo grande banco di prova della guerra algoritmica e dei droni su scala di massa.
L’Atlantic Council parla ormai apertamente di una futura “compute war”, una guerra in cui la coordinazione in tempo reale tra sensori, algoritmi, piattaforme aeree e terrestri, software di adattamento e produzione industriale di droni diventa parte integrante del combattimento. Non è più un’ipotesi da think tank: è una traiettoria già osservabile sul campo.
I numeri ucraini servono proprio a far capire quanto il fenomeno sia già materiale. Il ministero della Difesa di Kyiv ha dichiarato che nel 2025 le forze armate hanno ricevuto 3 milioni di droni FPV. FPV significa First Person View: piccoli droni pilotati in visuale diretta tramite telecamera, spesso economici, adattabili e usati sia per ricognizione sia per attacco.
Nello stesso bilancio annuale, il ministero ha indicato anche più di 15.000 sistemi robotici terrestri consegnati alle unità e quasi 1.000 sistemi di droni intercettori al giorno inviati ai reparti. Questo dato non prova che tutto sia “autonomo”, ma dimostra che il teatro ucraino è ormai una guerra di massa basata su piattaforme semi-automatizzate, reti di dati e rapida iterazione tecnologica.
Anche la struttura industriale della guerra si è spostata sul campo. Reuters ha raccontato, per esempio, che l’Ucraina affronta oggi un collo di bottiglia nei mini turbojet, i piccoli motori a reazione necessari per droni d’attacco veloci e a lungo raggio.
È un dettaglio solo in apparenza tecnico: dice che l’innovazione bellica non dipende più soltanto dal laboratorio che sviluppa l’algoritmo, ma da filiere produttive, catene di approvvigionamento e capacità di scalare rapidamente sistemi che poi vengono testati, corretti e riadattati direttamente in guerra. In altre parole, il campo di battaglia è diventato un ambiente di sviluppo accelerato.
La Russia si è adattata nello stesso modo. Il New York Times e altre fonti citano l’evoluzione del drone Lancet, nato come sistema guidato da operatori umani e progressivamente dotato di funzioni di targeting più autonome.
Non è ancora il “robot killer” puro della fantascienza, ma è già il segno di un cambiamento: una parte crescente delle funzioni di ricerca, acquisizione o priorità del bersaglio viene trasferita al software.
È esattamente questo il punto su cui insistono gli studi più seri: la soglia critica non è solo il colpo finale, ma il processo di delega graduale che precede quel colpo.
L’altro grande laboratorio è la competizione tra Stati Uniti e Cina. Il punto, però, non è solo chi abbia il drone più spettacolare da esibire in parata. Gli analisti guardano soprattutto a due cose: scala produttiva e integrazione dei sistemi.
Il New York Times osserva che molti funzionari statunitensi ritengono la Cina molto forte nella produzione su larga scala di droni autonomi e sistemi coordinati.
SIPRI e altri centri di ricerca sottolineano inoltre che la vera competizione è sempre meno “piattaforma contro piattaforma” e sempre più “rete contro rete”: chi collega meglio sensori, software, armi e processo decisionale. È questo che rende l’analogia con la sola corsa agli armamenti insufficiente.
Un elemento decisivo, spesso trascurato, è il ruolo delle imprese private. Negli anni della Guerra fredda il motore dell’innovazione militare era molto più legato a università, apparati statali e grandi contractor consolidati. Oggi la filiera comprende startup, venture capital e grandi aziende del software.
Il caso Maven è esemplare: nato con Google, poi passato a Palantir, è diventato un asset centrale del Pentagono; Anduril, da parte sua, rappresenta un modello di impresa costruita fin dall’inizio per saldare IA, sensori, droni e difesa. Questo cambia anche il ritmo dell’innovazione: non solo più veloce, ma più permeabile tra commerciale e militare.
Qui emerge un’altra sigla importante: LAWS, Lethal Autonomous Weapon Systems, cioè sistemi d’arma autonomi letali. È la sigla usata nel negoziato ONU che si svolge nell’ambito della CCW, la Convention on Certain Conventional Weapons, la Convenzione su alcune armi convenzionali.
Nel 2026 il gruppo di esperti governativi della CCW sui LAWS continua a riunirsi, ma non esiste ancora un trattato vincolante che proibisca o limiti in modo efficace questi sistemi. Intanto l’ONU ricorda che il segretario generale ha chiesto agli Stati di concludere entro il 2026 uno strumento legalmente vincolante per vietare i sistemi che operano senza controllo umano e regolamentare gli altri.
La politica normativa, insomma, corre molto più lentamente della tecnologia e molto più lentamente della guerra.
Questo scarto è il cuore del problema. Finché il dibattito resta fermo all’immagine del “robot che decide di uccidere”, rischia di arrivare tardi. La trasformazione più avanzata è già in corso prima di quel punto estremo: si manifesta nei software che suggeriscono obiettivi, classificano minacce, assegnano priorità, fondono dati da fonti diverse, raccomandano munizioni e accorciano i tempi di reazione.
Anche quando la decisione finale resta formalmente umana, il margine effettivo di controllo può restringersi fino a diventare quasi rituale. È per questo che la questione non è soltanto etica, ma organizzativa e politica: chi controlla davvero il ritmo della guerra quando il tempo della guerra viene riscritto dagli algoritmi?
L’Ucraina, in questo senso, non è un caso periferico ma il centro della storia. Lì si vede già come l’IA e l’autonomia non sostituiscano immediatamente i soldati, ma trasformino il modo in cui si combatte: saturazione del campo con droni a basso costo, adattamento continuo al jamming, integrazione tra mezzi aerei e terrestri, raccolta di enormi volumi di dati di combattimento da riusare per addestrare modelli e migliorare tattiche.
L’Atlantic Council osserva che proprio questa accumulazione di dati e iterazioni rende il fronte ucraino un laboratorio di apprendimento militare accelerato. La guerra dell’IA, quindi, non è un futuro remoto: è già un processo di selezione sul campo di ciò che funziona, di ciò che scala e di ciò che produce vantaggio decisionale.
La conclusione è che parlare di “corsa agli armamenti” è corretto, ma non basta. Il punto più originale e più inquietante è un altro: la militarizzazione dell’IA sta spostando il potere dalla sola arma alla catena che decide come, quando e quanto velocemente usarla. E poiché quella catena viene oggi testata, corretta e industrializzata nei teatri di guerra reali, l’innovazione non aspetta più la dottrina. La dottrina rincorre la guerra. E la politica, per ora, rincorre entrambe.
