La IA Scout de Coby Adcock recauda 100 millones de dólares para entrenar sus modelos para la guerra. Visitamos su bootcamp.

En una base militar estadounidense en el centro de California, vehículos todo terreno de cuatro plazas recorren los senderos de las laderas. Este es un ejercicio de entrenamiento, pero no para las personas en los vehículos: es un esfuerzo por entrenar modelos de IA para ingresar a zonas de conflicto.

Los vehículos todo terreno militares autónomos son operados por Scout AI, una startup fundada en 2024 por Coby Adcock y Collin Otis, que se autodenomina un “laboratorio de frontera para la defensa”. La compañía dijo el miércoles que ha recaudado una ronda Serie A de 100 millones de dólares, liderada por Align Ventures y Draper Associates, luego de su ronda inicial de 15 millones de dólares en enero de 2025.

Scout invitó a TechCrunch a un recorrido exclusivo por sus operaciones de entrenamiento en una base militar que nos pidió que no nombraramos.

La compañía está construyendo un modelo de IA al que llama “Fury” para operar y comandar activos militares, primero para apoyo logístico pero pronto para armas autónomas. El CTO Collin Otis compara este trabajo, que se basa en los LLM existentes, con el entrenamiento de soldados.

“Empiezan cuando tienen 18 años y, a veces, incluso después de la universidad, por lo que hay que empezar con ese nivel básico de inteligencia”, dijo Otis a TechCrunch. “Es útil comenzar con alguien que ya ha hecho una inversión y luego decir, oye, ¿qué tengo que hacer para enseñarle a esto a ser un AGI militar increíble, en lugar de ser simplemente un AGI ampliamente inteligente?”

Scout ha conseguido contratos de desarrollo de tecnología militar por un total de 11 millones de dólares de organizaciones como DARPA, el Laboratorio de Aplicaciones del Ejército y otros clientes del Departamento de Defensa. Es una de las 20 compañías autónomas cuya tecnología está siendo utilizada por la 1.ª División de Caballería del Ejército de EE. UU. durante su ciclo de entrenamiento regular en Ft. Hood en Texas, con la expectativa de que la unidad traiga productos que demuestren su eficacia en su próximo despliegue en 2027.

Para las pruebas internas de Scout, la goma se encuentra con la tierra en el terreno montañoso de la base. Allí, el equipo de operaciones de la empresa, dirigido por ex soldados, pone a prueba los vehículos en misiones simuladas.

Si bien los coches autónomos están empezando a verse en más ciudades de todo el mundo, operan allí en entornos más estructurados y con reglas. Operar de forma autónoma en senderos no señalizados o fuera de la carretera es otro desafío completamente diferente. Otis, ex ejecutivo de la empresa de transporte autónomo Kodiak, dijo que se sintió motivado a iniciar Scout cuando se dio cuenta de que el sistema que ayudó a construir no era lo suficientemente inteligente para operar en una zona de guerra impredecible.

Un nuevo enfoque de la autonomía

Scout está recurriendo a una tecnología de autonomía más nueva: los modelos Vision Language Action, o VLA, que se basan en LLM y se utilizan para controlar robots. Lanzada por primera vez por Google DeepMind en 2023, la tecnología generó nuevas empresas de robótica como Inteligencia física y Figure.AI, la empresa de robots humanoides dirigida por el hermano de Adock, Brett.

Adcock está en el tablero de Figure. Dice que la experiencia lo convenció de la oportunidad de aportar inteligencia más amplia a la creciente flota de vehículos autónomos del ejército. Su hermano le presentó a Otis, que asesoraba a Figure, y se propusieron aplicar lo último en IA a soluciones militares.

“Si te entregara el controlador de un dron ahora mismo y te pusiera unos auriculares, podrías aprender a volar esa cosa en minutos”, dijo Otis. “En realidad, recién estás aprendiendo cómo conectar tus conocimientos previos con estos pequeños joysticks. No es un gran salto. Esa es la forma de pensar sobre los VLA y por qué son tan desbloqueables”.

De hecho, tuve la oportunidad de conducir uno de los vehículos todo terreno de Scout por los senderos llenos de baches y el terreno era desafiante: colinas empinadas, arena suelta en las curvas, pistas que desaparecían, intersecciones confusas. No soy un conductor experimentado de vehículos todo terreno, pero hice un buen intento en mi primer intento (si lo digo yo mismo). Ese es el tipo de inteligencia general que la compañía quiere en sus modelos, que ha estado entrenando a través de estos vehículos todo terreno durante sólo seis semanas después de utilizar vehículos todo terreno civiles para iniciar el proceso.

También monté en el ATV bajo control autónomo y pude sentir la diferencia: acelera más rápido que un humano que podría estar pensando en la comodidad de un pasajero. El equipo de operaciones señala cómo los vehículos giran a la derecha en los senderos más anchos pero permanecen en el medio de los estrechos, como sus conductores de entrenamiento. También, cuando están confundidos, de repente reducen la velocidad para pensar en su próximo movimiento, algo que sucede varias veces mientras nos lleva por un circuito de 6,5 km antes de regresar a la base.

Aunque los VLA son lo suficientemente nuevos como para que ninguna empresa los haya implementado en un entorno operativo, “la tecnología es lo suficientemente buena como para realizar esa experimentación en el campo con soldados para descubrir cómo ser más efectivos para las fuerzas estadounidenses”, dijo Stuart Young, ex director del programa DARPA que trabajó en la autonomía de los vehículos terrestres. Y al igual que otras empresas de autonomía, la pila de autonomía total de Scout también incluye sistemas deterministas y otros tipos de IA para completar las capacidades de sus agentes.

Young dejó DARPA este mes para unirse a Field después de administrar un programa llamado CORREDOR. Pidió a las empresas que crearan vehículos todoterreno autónomos de alta velocidad, ayudando siembra este espacio de la misma manera que el Gran Reto de la organización impulsó los coches autónomos. Dos competidores en este espacio, Field AI y Overland AI, surgieron de ese programa, y ​​Scout también participó como una incorporación posterior.

Las primeras aplicaciones de la autonomía terrestre, según ejecutivos de Scouts y tecnólogos militares, serán el reabastecimiento automatizado: llevar agua o municiones a puestos de observación distantes, o en un convoy donde un camión tripulado podría ser seguido por seis a diez vehículos autónomos, ahorrando valiosa mano de obra humana para tareas más importantes. Brian Mathwich, un oficial de infantería en servicio activo que trabajó como militar en Scout, recordó un ejercicio reciente en Alaska en el que dirigió un convoy de reabastecimiento en total oscuridad y deseó que vehículos autónomos lo ayudaran.

Agregar inteligencia al parque motor del ejército

Scout se ve a sí misma principalmente como una empresa de software, que construye una capa de inteligencia para máquinas militares. No pretende fabricar vehículos autónomos en sí, sino construirlos sobre ellos.

Adcock espera que el primer producto de la startup que se adopte ampliamente sea uno llamado “Ox”, el software de comando y control de la compañía, incluido en hardware informático reforzado (GPU, comunicaciones, cámaras). Su objetivo es permitir que los soldados individuales orquesten múltiples drones y vehículos terrestres autónomos con comandos tipo aviso: “Vaya a este punto de referencia y esté atento a las fuerzas enemigas”.

Sin embargo, hacer que ese software funcione requiere capacitación en vehículos reales. De ahí Foundry, que es como la empresa llama a su campo de entrenamiento en la base militar. Allí, los conductores pasan turnos de ocho horas poniendo a prueba los vehículos todo terreno y luego trabajan a través de un sistema de aprendizaje por refuerzo para registrar dónde tuvieron que tomar el control, que luego se utiliza para mejorar el modelo. El comandante de la base ha pedido al vehículo todo terreno de la compañía que haga turno con las patrullas de seguridad.

Una hipótesis que Scout está probando es que los VLA permitirán que este conjunto de datos relativamente limitado, junto con los datos de entrenamiento en simulaciones, proporcione un agente de conducción totalmente capaz. Si bien el vehículo parece cómodo en los senderos, por ejemplo, no está listo para operar completamente fuera de la carretera.

Scout también está practicando con drones para reconocimiento y como armas, dándoles inteligencia con modelos de lenguaje de visión, una variante LLM multimodal.

Scout está trabajando en un sistema que haría volar grupos de drones con municiones con una plataforma “mariscal de campo” más grande que proporciona más recursos informáticos para comandarlos. En una misión, los drones buscarían en un área geográfica tanques enemigos ocultos y los atacarían, posiblemente sin intervención humana. Otis sostiene que el enfoque alternativo en este escenario podría ser el fuego de artillería indirecto, que es impreciso en comparación con los ataques con drones.

Si bien las armas autónomas son un punto álgido en la política de la tecnología de defensa, los expertos señalan que el concepto es antiguo: los misiles y minas buscadores de calor se han utilizado durante muchas décadas. La pregunta para los tecnólogos es cómo se controlan las armas, dijo a TechCrunch Jay Adams, un capitán retirado del ejército estadounidense que dirige el equipo de operaciones de Scout.

Señala que los drones con municiones de la compañía pueden programarse para atacar únicamente amenazas en un área geográfica específica, o solo con confirmación humana. También dice que es poco probable que las plataformas de armas autónomas disparen porque tienen miedo, como lo haría un soldado de dieciocho años.

Los VLA también son prometedores para una mejor orientación. Scout dice que sus modelos están previamente entrenados con un conjunto específico de datos militares para prepararlos, por ejemplo, para chocar con un tanque enemigo durante una misión de reabastecimiento. El teniente coronel Nick Rinaldi, que supervisa el trabajo de Scout para el Laboratorio de Aplicaciones del Ejército, dice que si bien la selección automática de objetivos es difícil y es poco probable que se utilice fuera de entornos restringidos en el corto plazo, el potencial de los VLA para razonar sobre las amenazas los convierte en una tecnología prometedora para investigar.

Adams dice que la promesa de drones que puedan identificar sus propios objetivos es clave para la guerra futura: si bien la invasión rusa de Ucrania ha generado un intenso interés en la guerra con drones, cree que tener humanos operando vehículos aéreos no tripulados individuales no es lo suficientemente escalable como para que Estados Unidos enfrente una gran cantidad de sistemas no tripulados de bajo costo en caso de que amenacen a las fuerzas estadounidenses.

Una misión para contrarrestar las vibraciones antimilitares

Como muchas nuevas empresas de defensa, Scout lleva su misión en la manga y los ejecutivos criticarán libremente a las empresas que se muestran reacias a entregar su tecnología al gobierno. Google, por ejemplo, según se informa se retiró de un concurso del Pentágono para desarrollar sistemas de control para enjambres de drones autónomos, una capacidad en la que Scout también está trabajando.

“La gente de IA no quiere trabajar con el ejército”, dijo Otis a TechCrunch, haciendo referencia a la disputa de Anthropic con el Pentágono sobre sus términos de servicio. “Ninguno de ellos está abierto a dirigir agentes en drones de ataque unidireccionales o en sistemas de misiles”.

Sin embargo, Scout en realidad está utilizando los LLM existentes como base para formar sus agentes, aunque se negó a decir cuáles. Otis dice que tiene acuerdos con “hiperescaladores muy conocidos” para proporcionar inteligencia previamente entrenada para el modelo básico de Scout. Otis tampoco quiso comentar si utiliza modelos de peso abierto, como los que ofrecen las empresas chinas. Muchas empresas que dependen de la inferencia de IA se basan en estos modelos para operar con costos más bajos en comparación con los modelos de laboratorios de vanguardia como Anthropic u OpenAI.

Scout espera abordar esto construyendo su propio modelo desde cero en los próximos años, y los fundadores dicen que gran parte de su capital se destinará a esos costos de capacitación y computación. De hecho, Otis se pregunta si Scout superará a los líderes existentes en AGI porque su modelo interactuará constantemente con el mundo real.

“Existe un argumento en la comunidad AGI según el cual sólo se puede llegar a ser inteligente leyendo Internet, y la mayor parte de la inteligencia surge al interactuar en el mundo”, dijo Otis.

¿Eso significa que Adcock está compitiendo con el ejército de robots humanoides de su hermano en Figure? No, dice Otis, pero “podemos escalar mucho más rápido porque nuestro cliente tiene activos”, dijo, refiriéndose al Pentágono.