La IA Scout de Colby Adcock recauda 100 millones de dólares para entrenar modelos para la guerra. visitamos el campo de entrenamiento

En una base militar estadounidense en el centro de California, un vehículo todo terreno de cuatro plazas deambula por un sendero en la ladera. Esto es entrenamiento, pero no para las personas en el vehículo. Un esfuerzo por entrenar modelos de IA para ingresar a zonas de conflicto.

El ATV militar autónomo es operado por Scout AI, una startup fundada en 2024 por Colby Adcock y Colin Ortiz que se autodenomina «Frontier Lab for Defense». La compañía anunció el miércoles que ha recaudado 100 millones de dólares en una ronda Serie A liderada por Align Ventures y Draper Associates, luego de una ronda inicial de 15 millones de dólares en enero de 2025.

Scout invitó a TechCrunch a realizar un recorrido exclusivo por la operación de entrenamiento en la base militar, cuyo nombre pidió no ser identificado.

La empresa está construyendo un modelo de IA llamado «Fury» para operar y comandar activos militares. Inicialmente se utilizará para apoyo logístico, pero pronto también se utilizará para armas autónomas. El CTO Collin Otis compara el esfuerzo, que se basa en los LLM existentes, con el entrenamiento de soldados.

«(Los soldados) comienzan a trabajar a los 18 años y, en algunos casos, comienzan después de graduarse de la universidad, por lo que deben comenzar con ese nivel básico de inteligencia», dijo Ortiz a TechCrunch. «Es útil comenzar con personas que ya están comprometidas y decir: ‘Oye, ¿qué tenemos que hacer para enseñar esto como un AGI militar increíble y no solo como un AGI inteligente amplio?'»

Scout ha ganado contratos de desarrollo de tecnología militar por un total de 11 millones de dólares de organizaciones como DARPA, el Laboratorio de Investigación Aplicada del Ejército y otros clientes del Departamento de Defensa. La compañía es una de las 20 compañías autónomas cuya tecnología está siendo utilizada durante el entrenamiento de rutina por la 1.ª División de Caballería del Ejército de EE. UU. en Fort Hood, Texas, y se espera que presente un producto probado durante el próximo despliegue de la unidad en 2027.

En las pruebas internas del Scout, la goma entra en contacto con la tierra en el terreno montañoso de la base, mientras que el equipo de operaciones de la compañía, dirigido por ex soldados, prueba el vehículo en misiones simuladas.

Los vehículos autónomos están empezando a verse en más ciudades de todo el mundo, pero los vehículos autónomos funcionan en un entorno más estructurado y con reglas. Operar de forma autónoma en senderos no señalizados y todoterreno es otro desafío completamente diferente. Ortiz, que anteriormente trabajó en la empresa de camiones autónomos Kodiak, dijo que se inspiró para iniciar Scout después de darse cuenta de que los sistemas que ayudó a desarrollar no eran lo suficientemente inteligentes para operar en zonas de combate impredecibles.

Un nuevo enfoque de la autonomía

Scout se centra en una tecnología autónoma más nueva llamada Vision Language Action Model (VLA), que se utiliza para controlar robots basados ​​en LLM. La tecnología, lanzada por primera vez por Google DeepMind en 2023, ha dado origen a nuevas empresas de robótica como Physical Intelligence y Figure.AI, una empresa de robots humanoides dirigida por el hermano de Adcock, Brett.

Colby Adcock, un ejecutivo de Figure, dijo que su experiencia lo convenció de la oportunidad de aportar inteligencia amplia a la creciente flota de vehículos autónomos del ejército. Su hermano le presentó a Otis, que asesoraba a Figure, y se propusieron aplicar la IA moderna a soluciones militares.

«En este momento, te entrego un controlador de dron, me pongo unos auriculares y podrás aprender a volar un dron en minutos», dijo Ortiz. «En realidad, se trata simplemente de aprender a conectar conocimientos previos a algunos de estos pequeños joysticks. No es un gran salto. Así es como pensamos sobre VLA y por qué VLA está desbloqueado».

De hecho, tuve la oportunidad de conducir un Scout ATV por senderos llenos de baches y el terreno era desafiante, con colinas empinadas, arena suelta en las curvas, vías de ferrocarril desaparecidas e intersecciones confusas. No soy un conductor experimentado de vehículos todo terreno, pero lo hice bastante bien en mi primer intento (si lo digo yo mismo). Ese es el tipo de inteligencia general que la empresa busca en sus modelos, y la empresa ha estado entrenando con estos vehículos todo terreno durante sólo seis semanas. Al principio utilizamos vehículos todo terreno civiles.

También monté un ATV controlado de forma autónoma y sentí la diferencia al acelerar más rápido que un humano teniendo en cuenta la comodidad del pasajero. El equipo directivo, al igual que los conductores de formación, observaron cómo el vehículo se movía hacia la derecha en carreteras anchas, pero permanecía en el centro en carreteras estrechas. Además, cuando se confundían, de repente disminuían la velocidad para pensar en su próximo movimiento. Eso sucedió varias veces mientras el ATV nos llevaba en un circuito de 4 millas de regreso a la base.

Aunque el VLA es lo suficientemente nuevo como para que ninguna empresa lo haya implementado en un entorno operativo todavía, «la tecnología es lo suficientemente buena como para ser probada en el campo con soldados para encontrar el método más efectivo para el ejército estadounidense», dijo Stuart Young, ex director del programa DARPA que trabajó en la autonomía de los vehículos terrestres. Al igual que otras empresas autónomas, la pila completa de Scout también incluye sistemas deterministas y otros tipos de IA para enriquecer las capacidades del agente.

Young dejó DARPA para unirse a Field este mes después de administrar un programa llamado RACER que pedía a las empresas que desarrollaran vehículos todoterreno autónomos de alta velocidad y ayudó a sembrar el campo de la misma manera que los Grandes Desafíos de la organización impulsaron los automóviles autónomos. Dos competidores en el espacio, Field AI y Overland AI, se separaron de ese programa, y ​​Scout se unió más tarde.

La primera aplicación de la autonomía terrestre será el reabastecimiento autónomo, dicen los ejecutivos Scout e ingenieros militares. Transportar agua y municiones a puestos de observación distantes, o en convoyes de seis a diez vehículos autónomos seguidos por un camión tripulado, puede ahorrar valiosa mano de obra humana para misiones más importantes.

Brian Maswich, un oficial de infantería en servicio activo que se desempeña como militar scout, recordó un ejercicio reciente en Alaska donde dirigió un convoy de suministros en plena oscuridad, con la esperanza de que los autos sin conductor lo ayudaran.

Agrega inteligencia al parque de motores del ejército

Scout se ve a sí misma como una empresa de software que construye principalmente la capa de inteligencia de las máquinas militares. No vamos a construir coches autónomos nosotros mismos, vamos a construir sobre ellos.

Adcock espera que el primer producto de la startup que se adopte ampliamente sea algo llamado Ox, un software de comando y control incluido con hardware informático mejorado, como GPU, comunicaciones y cámaras. Esto tiene como objetivo permitir a los soldados individuales coordinar múltiples drones y vehículos terrestres autónomos mediante indicaciones como «Vaya a este punto de ruta y observe las fuerzas enemigas».

Sin embargo, para que el software funcione, se requiere formación en vehículos reales, por lo que se instaló una fundición, un campo de entrenamiento, en una base militar. Allí, los conductores pasan turnos de ocho horas poniendo a prueba el ATV y luego utilizan un sistema de aprendizaje por refuerzo para registrar dónde tuvieron que tomar el control, lo que se utiliza para mejorar el modelo. Los comandantes de la base incluso han pedido que los vehículos todo terreno de la compañía reemplacen a las patrullas de seguridad.

Una de las hipótesis que Scout está probando es que VLA permite que este conjunto de datos relativamente limitado y los datos de entrenamiento de simulación proporcionen un agente de conducción completamente funcional. Por ejemplo, este vehículo parece cómodo en el camino, pero no está listo para operar completamente fuera de la carretera.

Scout también entrena con drones para reconocimiento y defensa, dándoles inteligencia a través de modelos de lenguaje visual.

La startup está trabajando en un sistema en el que grupos de drones militares vuelan sobre una plataforma «mariscal de campo» más grande que proporciona más recursos informáticos para comandarlos. Por ejemplo, un dron podría buscar tanques enemigos ocultos en un área geográfica y posiblemente atacarlos sin intervención humana. Ortiz sostiene que un enfoque alternativo en tal escenario podría ser el fuego de artillería indirecto, pero esto sería inexacto en comparación con los ataques con drones.

Las armas autónomas son un tema candente en la política de tecnología de defensa, pero los expertos dicen que el concepto es antiguo, ya que durante décadas se han utilizado en la guerra misiles buscadores de calor y minas terrestres. La pregunta para los ingenieros es cómo se controlará el arma, dijo Jay Adams, un capitán retirado del ejército estadounidense que dirige el equipo de operaciones Scout.

Adams señala que los drones militares de la compañía pueden programarse para atacar únicamente amenazas en áreas geográficas específicas, o solo después de la confirmación humana. También dijo que era poco probable que una plataforma de armas autónoma abriera fuego con miedo como lo hizo el soldado de 18 años.

También se espera que VLA mejore la focalización. Scout dice que sus modelos están previamente entrenados con datos militares específicos, en caso de que choquen con un tanque enemigo durante una misión de reabastecimiento, por ejemplo. El teniente coronel Nick Rinaldi, que supervisa la investigación de exploración en el Laboratorio de Investigación Aplicada del Ejército, dijo que la selección automática de objetivos es difícil y es poco probable que se utilice fuera de un entorno restringido en el corto plazo, pero es una técnica prometedora para la investigación debido al potencial que el VLA puede proporcionar para inferir amenazas.

Adams dice que la capacidad de los drones para identificar sus propios objetivos es clave para la guerra futura. Aunque la invasión rusa de Ucrania ha despertado un gran interés en la guerra con aviones no tripulados, cree que el control humano de vehículos aéreos no tripulados individuales no puede escalar lo suficiente como para que Estados Unidos pueda contrarrestar una gran cantidad de sistemas no tripulados de bajo costo en caso de una amenaza del ejército estadounidense.

Misión para contrarrestar la atmósfera antimilitar

Como muchas nuevas empresas de defensa, Scout tiene una misión en mente y sus ejecutivos no dudarán en criticar a las empresas que se muestran reacias a entregar tecnología al gobierno. Por ejemplo, se dice que Google se retiró de una competencia del Pentágono para desarrollar un sistema de control para enjambres de drones autónomos, una característica en la que Scout también está trabajando.

«La gente de IA no quiere trabajar con el ejército», dijo Ortiz a TechCrunch, refiriéndose a la disputa de Anthropic con el Departamento de Defensa sobre los términos de uso. «Ninguno de ellos acepta el uso de agentes en drones de ataque unidireccionales o el uso de agentes en sistemas de misiles».

Sin embargo, Scout está utilizando un LLM existente como base para formar sus agentes, pero no reveló de qué LLM se trata. Otis dijo que ha contratado a «un hiperescalador muy conocido» para proporcionar inteligencia previamente entrenada al modelo subyacente de Scout. También se negó a decir si la empresa utiliza un modelo de peso abierto como los que ofrecen las empresas chinas. Muchas empresas que dependen de la inferencia de IA se basan en modelos abiertos porque son más baratos en comparación con lo que ofrecen laboratorios de vanguardia como Anthropic y OpenAI.

Scout planea abordar este problema construyendo sus propios modelos desde cero durante los próximos años, y los fundadores dicen que gran parte del capital se destinará a su capacitación y costos computacionales. De hecho, Ortiz se pregunta si Scout podrá derrotar a los líderes existentes con AGI, ya que los modelos de Scout interactúan constantemente con el mundo real.

«Existe el argumento en la comunidad AGI de que sólo puedes aumentar tu inteligencia leyendo Internet, y que la mayor parte de la inteligencia proviene de la interacción con el mundo», dijo Ortiz.

Entonces, ¿eso significa que Adcock está compitiendo con el ejército de robots humanoides de su hermano en cifras? No, dice Ortiz, pero «podemos escalar más rápido porque nuestros clientes tienen los activos», refiriéndose al Departamento de Defensa.