El Departamento de Defensa de los Estados Unidos (DOD) ha estado activamente comprometido en aprovechar los avances rápidos en inteligencia artificial (IA) para mejorar sus operaciones. Si bien mucha atención se ha centrado en el papel de la IA en los sistemas de guerra, las vastas operaciones comerciales del Pentágono, incluyendo finanzas, contratación, TI, atención médica, gestión de cadena de suministro y más, son igualmente críticas. El DOD es el empleador más grande del país, proporciona atención médica a 9,4 millones de personas, posee y/o maneja más de 700.000 instalaciones en todo el mundo, es fiduciario de casi 1 billón de dólares de los contribuyentes y está encargado de comprar y disparar armas de manera legal, ética y efectiva. El uso efectivo de la IA para mejorar estos flujos de trabajo tiene implicaciones que se extienden mucho más allá del campo de batalla.
Este informe examina el desarrollo de GAMECHANGER, una aplicación basada en modelos de lenguaje grande diseñada para mejorar el acceso a la vasta cantidad de autoridades, directivas y políticas del gobierno que rigen las operaciones administrativas y militares del DOD. GAMECHANGER se co-desarrolló en 2018 por el gobierno en asociación con la empresa de tecnología avanzada privada Booz Allen y se implementó en 2020. Precede la liberación de GPT-3 y la fiebre de IA generativa desencadenada por su sucesor, ChatGPT. La emergencia de estas herramientas no degrada la utilidad de GAMECHANGER para los usuarios del DOD, ni disminuye la medida en que el desarrollo de la aplicación representa una verdadera innovación en el DOD.
El proyecto se inició con un empleado emprendedor con la visión, la convicción y la habilidad para desarrollar una aplicación de resolución de problemas basada en IA. El DOD demostró ser capaz y dispuesto a adaptar sus prácticas estándar para colaborar con empresas privadas, encontró formas de hacer concesiones para las necesidades particulares del equipo de desarrollo de GAMECHANGER, proporcionó financiamiento dedicado desde el inicio hasta la implementación y, finalmente, entregó una herramienta de búsqueda que ha acelerado la tasa y mejorado la facilidad con la que los empleados acceden e interactúan con las políticas que guían las actividades del DOD.
Lecciones del desarrollo de GAMECHANGER
Una revisión retrospectiva del desarrollo de GAMECHANGER revela prácticas y ofrece lecciones que el departamento puede aplicar útilmente a sus esfuerzos continuos para modernizar, simplificar y innovar su tecnología empresarial. El equipo de desarrollo de GAMECHANGER enfrentó barreras sistémicas que el gobierno puede y debe abordar, incluyendo requisitos de seguridad de red demasiado rigidos, la falta de un camino de carrera dedicado del DOD para expertos técnicos y el cambio de liderazgo que causó ineficiencias y, finalmente, costó al programa a su defensor. Continuar haciendo concesiones para proyectos de desarrollo de software con IA habilitada de manera ad hoc y caso por caso es insuficiente para satisfacer las necesidades tecnológicas a medio y largo plazo del DOD.
Historia del desarrollo de la IA en el DOD
El DOD ha estado comprometido en el desarrollo y aplicación de tecnologías de IA habilitadas desde la década de 1940. La extensión de la inversión y la actividad del DOD en IA ha fluctuado con el ritmo de los avances técnicos en los institutos de investigación y la industria, con las prioridades presupuestarias de las administraciones presidenciales y con la naturaleza y tipos de amenazas presentes en el entorno internacional. Estas influencias convergieron para crear un cambio sustancial en la década de 2010. Los avances técnicos, incluyendo la disponibilidad de datos y el aumento de la potencia computacional, junto con la emergencia de China como competidor geoestratégico, convencieron a altos funcionarios militares de que el DOD necesitaba un enfoque intencional y sistemático para incorporar la IA en sus operaciones.
Integración de la IA en las operaciones del DOD
Durante la década subsiguiente, el peso de la atención dedicada a monitorear el progreso del departamento en la adquisición y adopción de tecnologías de IA habilitadas se determinó por la medida en que y las formas en que la IA se está integrando en las plataformas y tecnologías de guerra. Sin embargo, estas capacidades de guerra no surgen por sí mismas; son el resultado de las personas y los procesos que constituyen la vasta empresa de operaciones comerciales del DOD: cumplimiento, finanzas, contratación, TI, atención médica, gestión de cadena de suministro, gestión de talentos, gestión de propiedades y más. El DOD es el empleador más grande del país, proporciona atención médica a 9,4 millones de personas, posee y opera más de 700.000 instalaciones en todo el mundo, es fiduciario de casi 1 billón de dólares de los contribuyentes y está encargado de comprar y disparar armas de manera legal, ética y efectiva. Si bien y en qué medida el DOD utiliza la IA para mejorar el conjunto voluminoso de flujos de trabajo requeridos para desplegar estas responsabilidades, por lo tanto, tiene implicaciones que se extienden mucho más allá de la capacidad del departamento para hacer la guerra.
GAMECHANGER: una herramienta de búsqueda para políticas del DOD
Este informe proporciona una visión de cómo el DOD identifica las oportunidades y aborda los desafíos de integrar herramientas de IA modernas en sus operaciones empresariales. Describe los orígenes y resultados de GAMECHANGER, un motor de búsqueda construido entre 2018 y 2022 para «identificar, consolidar y automatizar la búsqueda y análisis de todas las directivas y directivas aplicables, regulaciones, emisiones del DOD, orientación de los departamentos militares y otras políticas relevantes del gobierno de los Estados Unidos» que definen los roles, responsabilidades y actividades de los muchos programas, oficinas y empleados civiles y militares del DOD. GAMECHANGER es una herramienta de software que los empleados del DOD pueden utilizar para buscar y acceder a las políticas- sus propias y las de otras entidades del gobierno autorizadas para hacerlo. Es, como lo describió uno de sus desarrolladores, un «Google para las políticas del DOD».
El gobierno de los EE. UU. y Booz Allen, una empresa de tecnología avanzada privada, construyeron conjuntamente GAMECHANGER para su uso por parte del Departamento de Defensa; como tal, el equipo y el programa que lo desarrollaron tienen algunas características únicas. Sin embargo, un número de elementos de la historia de GAMECHANGER también son bastante familiares: comienza con un flujo de trabajo roto, tiene un fundador emprendedor y obsesivo, y cuenta con la suerte, la casualidad, la buena suerte, la resistencia burocrática, la patología organizativa, los desacuerdos internos y las shock externos. El programa atravesó todos estos obstáculos y emergió como un ejemplo de verdadera innovación. El Departamento de Defensa demostró ser capaz y dispuesto a responder a un empleado con la visión, la convicción y la habilidad para desarrollar una aplicación de resolución de problemas de inteligencia artificial. El DOD adaptó sus prácticas estándar para colaborar con empresas privadas, encontró formas de hacer concesiones para las necesidades particulares del equipo de desarrollo de GAMECHANGER, proporcionó financiamiento dedicado desde la concepción hasta la implementación, y finalmente entregó una herramienta de búsqueda que ha acelerado la velocidad y mejorado la facilidad con la que los empleados acceden e interactúan con las políticas del gobierno. El hecho de que estos obstáculos requirieran resolución, sin embargo, destaca la necesidad de que el departamento se vuelva mucho más capaz de desarrollar, adquirir y adoptar software. Continuar haciendo concesiones de manera ad hoc y caso por caso es insuficiente para satisfacer las necesidades tecnológicas a medio y largo plazo del departamento.
GAMECHANGER: Un origen en la frustración
GAMECHANGER tiene sus orígenes en la frustración. Durante varios años y en diferentes entornos, el fundador de GAMECHANGER había observado o experimentado muchas instancias en las que la acción del DOD estaba obstaculizada, distorsionada o impedida por una incapacidad para acceder, cruzar referencias y reconciliar sus propias autoridades y directivas. Esto ralentizó las funciones administrativas—la respuesta a los procesos de supervisión congresional, por ejemplo—y también tuvo implicaciones operativas directas. El fundador describió estar especialmente enojado cuando la planificación de misiones antiterroristas se vio afectada por una mala comprensión de las políticas aplicables y la confusión sobre cómo cumplirlas. Los operadores en el campo tenían que preguntar a los abogados sobre la conformidad, quienes trabajaban desde una distancia; los abogados desde una distancia no tenían el contexto necesario ni acceso fácil a todos los hechos relevantes, y así el ciclo de decisión era lento y los resultados a menudo insuficientemente directivos. Las exposiciones repetidas a tales intercambios produjeron lo que el fundador describió como una obsesión con la idea de que si «las personas conocían qué políticas y directivas decían y cómo interactuaban entre sí, podríamos arreglar mucho, en cualquier número de problemas». Figurar cómo dar a las personas una herramienta, una aplicación, con la que pudieran acceder rápidamente a la política y recibir orientación sobre cómo aplicar la política del DOD «se convirtió en una misión personal». Esto se desarrolló en una visión de habilitación de decisiones. El fundador quería que los operadores en el campo pudieran ingresar detalles de la misión y descripciones de las condiciones actuales y que una aplicación de inteligencia artificial analizará las políticas y autoridades del DOD y devuelva rápidamente una evaluación de qué acciones eran, y no eran, permisibles. Esta idea estaba evolucionando al mismo tiempo que el Departamento de Defensa comenzaba a trabajar en serio en la modernización digital con la intención de expandir su uso de la autonomía de inteligencia artificial para operaciones militares, y avanzar en su enfoque general para capturar, procesar y analizar datos.
Avances en la modernización digital
Estos esfuerzos produjeron algunos resultados visibles. Por ejemplo, en el dominio de la guerra, el departamento comenzó a experimentar con plataformas no tripuladas más, diferentes y mejores, comúnmente llamadas drones, en el aire y en y en el océano. También inició el Proyecto Maven, que utilizó capacidades de reconocimiento de imágenes de inteligencia artificial—llamadas «visión por computadora»—para identificar objetivos durante operaciones cinéticas. Este enfoque en la inteligencia artificial y la automatización también resultó en nuevos programas y otros cambios organizativos que permitirían al departamento aprovechar mucho mejor los volúmenes masivos de datos generados por, y potencialmente útiles para, sus operaciones de negocio—para convertirse, es decir, en una «organización impulsada por datos». Consistente con este propósito, el DOD lanzó el programa «Avanzando Análisis», o Advana, en 2018. El objetivo de Advana es servir como un repositorio de datos—un «lago de datos»—sobre las actividades del departamento. Reúne y reconcilia datos de sistemas autorizados dispares y permite a los analistas utilizar lenguajes de programación y herramientas técnicas para analizar esos datos, y crear nuevos conjuntos de datos y visualizaciones de ellos que sean útiles para su trabajo. Está disponible para todos los empleados civiles, militares y contratistas con una tarjeta de acceso común, una forma de identificación emitida y administrada por el DOD. Aunque inicialmente diseñado para permitir que el contable del DOD siguiera y informara sobre las actividades financieras del departamento, durante la pandemia de COVID-19, los analistas utilizaron Advana para varios propósitos más allá de la gestión financiera. Estos usos demostraron el valor de dar a los empleados acceso a los datos del DOD, y así el mandato de Advana se amplió para incluir datos sobre un conjunto más amplio de actividades del DOD, incluyendo, por ejemplo, logística, personal, preparación de equipo y activos, adquisiciones y operaciones médicas.
En 2018, el Departamento de Defensa (DOD) estableció una nueva oficina, el Centro de Inteligencia Artificial Conjunta (JAIC), bajo la oficina del jefe de información. El mandato del JAIC era «mejorar la capacidad de los componentes del DoD para ejecutar nuevas iniciativas de IA, experimentar y aprender dentro de un marco común» con «el objetivo principal de acelerar la entrega de capacidades habilitadas por IA, escalar el impacto del Departamento en todo el mundo de IA y sincronizar las actividades de IA del DoD» para «introducir rápidamente nuevas capacidades y experimentar efectivamente con nuevos conceptos operativos en apoyo de las misiones de combate y funciones comerciales del DoD». La persona encargada de dirigir el JAIC tenía una relación con el fundador de GAMECHANGER mientras lideraba el Proyecto Maven, y a finales de 2018, el fundador se acercó a esta persona con la idea de que el JAIC desarrollara una herramienta que resolvería los problemas de inaccesibilidad y incomprehensibilidad de la política que el fundador sabía que estaban obstaculizando las operaciones del DOD – una herramienta que el fundador le dijo al director que «ahorraría al Departamento miles de millones de dólares, y vidas, y es mandato del Congreso». El director y su director adjunto fueron receptivos a este argumento no solo porque entendían los problemas que el fundador estaba proponiendo resolver, habiendo ellos mismos «experimentado como un punto de dolor», sino también porque entendían el concepto técnico. El director hizo, por tanto, los maniobras administrativas necesarias para establecer el trabajo en un prototipo de herramienta de política y lo designó como un proyecto insignia del JAIC. Entre 2019 y 2024, el programa GAMECHANGER recibió entre $8 millones y $15 millones en financiamiento.
Financiamiento del programa GAMECHANGER
El programa GAMECHANGER recibió entre $8 millones y $15 millones en financiamiento entre 2019 y 2024. Aunque no se proporciona información sobre la distribución de este financiamiento, es probable que haya sido utilizado para desarrollar y implementar la herramienta de política propuesta por el fundador de GAMECHANGER.
El fundador de GAMECHANGER no era inicialmente miembro de la JAIC, sino el cliente, la persona para quien y con quien el equipo de proyecto diseñaría y construiría la herramienta de inteligencia artificial. Durante gran parte del primer año de la JAIC, estaba muy estafada con personas en asignación temporal – empleados que rotaban desde otras oficinas donde tenían roles que no eran específicos de las actividades de la JAIC. Esto fue cierto para el subconjunto de personas asignadas para trabajar con el fundador en GAMECHANGER durante aproximadamente ocho meses, en el que la JAIC contrató a un gerente de proyecto técnico experimentado de otra agencia de seguridad nacional. Fue en torno a la misma época que el director conoció al director de datos del DOD, quien había llegado al DOD en julio de 2018 después de trabajar en la transformación digital en el sector privado, y era parte del equipo interno del DOD que «conspiró para crear Advana». El director de datos tenía en su equipo dos miembros con habilidades avanzadas en ciencia de datos y en ingeniería de datos, a quienes había empoderado para interactuar con el equipo central de Advana para encontrar y resolver problemas de datos importantes para el departamento. Ambos miembros del equipo, por diferentes razones, identificaron la incapacidad para trabajar significativamente con el conjunto completo de políticas, autoridades y directrices del DOD como ese problema. El director, reconociendo la superposición, conectó al fundador con el director de datos y su equipo, y comenzaron una colaboración activa, convirtiéndose, en palabras del fundador, «en un pequeño equipo». El trabajo inicial del equipo produjo un prototipo de concepto en forma de código de computadora que identificaba interconexiones en un conjunto de documentos de política. Esto fue alentador pero no una causa para la optimista sobre la intención más grande. Como lo describió un miembro del equipo, estos resultados eran solo «cosas de juguete»; las restricciones del departamento y la tecnología impidieron que se desarrollaran más. Estas restricciones significaban que el equipo no tenía medios de mover código de una computadora individual a una red compartida que permitiría la colaboración directa, y no tenían acceso a las herramientas de desarrollo de software de código abierto y gratuitas que necesitarían para construir una aplicación completa y capaz. El equipo, entendiendo que estas reglas y regulaciones del departamento eran poco probables de cambiar, mucho menos en un plazo razonable, concluyó que la única forma factible de avanzar era empujar a la JAIC a contratar a una empresa privada. El fundador tenía una fuerte preferencia por qué empresa privada debería ser. El objetivo a corto plazo de GAMECHANGER era producir una herramienta de reconciliación de políticas, pero el fundador también quería mantener la opción de aplicaciones adicionales posteriormente, incluyendo la posibilidad de una suite de capacidades que «correlacionarían la política con todos los datos del gobierno». Si la herramienta de política podía conectarse a datos sobre presupuesto y gastos, los usuarios podrían informar decisiones al ejecutar estimaciones de cómo afectarían los cambios de política los costos. Esto, para el fundador, significaba que GAMECHANGER necesitaba poder ejecutarse como una aplicación dentro o con acceso a Advana, y el socio del DOD en Advana era Booz Allen. El proyecto Advana ya había demostrado su capacidad para mover aplicaciones a producción rápidamente, y Booz Allen estaba dispuesto a desarrollar la aplicación utilizando herramientas de código abierto y no propietarias. La JAIC, por lo tanto, pudo negociar con éxito la adición del proyecto GAMECHANGER al contrato existente de Advana, con la condición de que los miembros del «pequeño equipo» del fundador retuvieran roles de liderazgo. Esto significó que, a principios de 2020, Booz Allen asumió la responsabilidad del desarrollo de GAMECHANGER. Booz Allen construiría y gestionaría el desarrollo en su propia infraestructura y conectaría la aplicación a la red del gobierno al completarse. Hubo algunas discrepancias sobre si el equipo podría desarrollar la herramienta con éxito sin acceso directo a los documentos de política del DOD, que se encuentran en las redes del gobierno. La disponibilidad de grandes porciones de estos materiales en sistemas públicos abiertos resolvió este problema. También hubo fricciones inicialmente en la relación sobre qué personal del gobierno podía y no podía hacer en los entornos de desarrollo de Booz Allen. Los miembros del pequeño equipo insistieron en participar en la codificación de la aplicación de política. Esto requeriría que tuvieran acceso directo a la tecnología y la infraestructura de Booz Allen, lo que levantaría preocupaciones de riesgo y responsabilidad para la empresa. Ambos Booz Allen y el gobierno llegaron a un número de ajustes no triviales en sus prácticas estándar para hacer que la relación y el proyecto funcionaran. Esto incluyó tolerar compromisos y llegar a acuerdos sobre contratación y personal, derechos de propiedad de código y el uso de software de código abierto para desarrollar GAMECHANGER. El código base de GAMECHANGER también se hizo de código abierto.
El futuro de GAMECHANGER
El futuro de GAMECHANGER se vio influenciado por la colaboración entre el fundador, el director de datos del DOD y su equipo. La disponibilidad de código abierto y la capacidad de Booz Allen para desarrollar la aplicación en su propia infraestructura permitieron que el proyecto avanzara. Aunque hubo desacuerdos sobre la forma en que se desarrollaría la herramienta, la colaboración entre las partes involucradas permitió que el proyecto se completara. El código base de GAMECHANGER se hizo de código abierto, lo que permitió que otros desarrolladores lo utilizaran y mejoraran. La experiencia de GAMECHANGER puede servir como ejemplo de cómo la colaboración y la innovación pueden llevar a resultados positivos en el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial.
Lecciones aprendidas
La experiencia de GAMECHANGER enseñó varias lecciones importantes. La primera es la importancia de la colaboración entre las partes involucradas en un proyecto de inteligencia artificial. La segunda es la necesidad de ser flexible y adaptarse a las circunstancias cambiantes. La tercera es la importancia de la innovación y la capacidad de encontrar soluciones creativas a los problemas. Finalmente, la experiencia de GAMECHANGER destaca la importancia de la transparencia y la comunicación en la colaboración entre las partes involucradas en un proyecto de inteligencia artificial.
El software de código abierto es familiar a la mayoría de las personas como aplicaciones o programas utilizados para tareas de cómputo cotidianas. El código es el conjunto de instrucciones definidas escritas en lenguajes de computadora que le dicen a la hardware qué tareas realizar, cómo realizarlas y en qué secuencia. Históricamente, las empresas han protegido su código para generar beneficios al vender licencias. El software de código abierto, sin embargo, hace que el código esté disponible de forma gratuita para ver, utilizar, copiar, modificar y compartir. El volumen de código de código abierto es vasto, con repositorios como GitHub que contienen cientos de millones de bibliotecas de código contribuidas por empresas, centros de investigación, agencias gubernamentales y ciudadanos privados. Los contribuyentes pueden hacer que su código abierto sea tan restrictivo o no restrictivo como deseen, utilizando acuerdos de licencia para limitar el acceso. Esto no significa que los usuarios puedan alterar directamente el código detrás de un programa de software en uso, ya que esto crearía riesgos de rendimiento y vulnerabilidades de seguridad. El código abierto podría parecer contraintuitivo para las empresas que buscan ingresos, pero ofrece transparencia, acceso a una nueva piscina de talentos y la capacidad de evolucionar productos rápidamente. También fomenta la adopción por parte de otras organizaciones, lo que conduce a nuevas oportunidades de negocio o beneficios de reputación. El gobierno federal requiere que todos los códigos de fuente personalizados desarrollados por o para agencias federales sean reutilizables por otras agencias para evitar esfuerzos duplicados y gastos innecesarios. Fomenta, pero no obliga, el código abierto.
El proyecto GAMECHANGER
El equipo combinado de gobierno y empresa, aproximadamente de 25 a 30 personas, comenzó a trabajar en marzo de 2020, haciendo que GAMECHANGER fuera un bebé de la COVID-19. Para el equipo de Booz Allen, la pandemia agregó un grado de dificultad a lo que era ya un proyecto desafiante. Los miembros del equipo se dispersaron geográficamente, cambiando los patrones de trabajo y requiriendo que el gerente del programa cultivara nuevas dinámicas del equipo. El proceso de contratación, que para los desarrolladores de software suele incluir una entrevista interactiva, también requirió ajustes. Estos cambios en las personas y los procesos vinieron junto con las dificultades de trabajar con el gobierno. Desplegar software en una red del DOD es notoriamente exigente, involucrando documentación, informes y escrutinio del producto que requieren tiempo y trabajo intensivos. La insistencia del equipo del gobierno de que Booz Allen utilizara tecnologías de código abierto para desarrollar la aplicación y que su base de código estuviera disponible de código abierto al completarse, además, requirió que el equipo de Booz Allen implementara nuevos procesos internos. El proyecto también requirió el uso de una técnica de inteligencia artificial en evolución rápida llamada procesamiento de lenguaje natural (NLP). Históricamente, los sistemas de inteligencia artificial se basaban principalmente en datos estructurados—entradas que estaban estandarizadas y codificadas numéricamente. Los sistemas de NLP modernos, sin embargo, pueden procesar el lenguaje humano como entrada, a pesar de sus irregularidades, ambigüedades y significados variables. Al igual que los modelos tradicionales que utilizan datos estructurados, muchos modelos de NLP son específicos de tarea; utilizan un conjunto de datos definido y completan operaciones prescritas. Es importante destacar que esto difiere de los grandes modelos generativos lanzados después de que GAMECHANGER se desarrolló—como ChatGPT, Gemini o Claude—que pueden generar salidas originales en una amplia gama de tareas. Las tareas funcionales básicas de GAMECHANGER—to search for y to present language-based documents upon user request—no eran una aplicación innovadora de NLP. Podía construirse en gran medida con dos programas operando detrás de una interfaz de usuario. Uno de los programas, el crawler, escanearía los datos de texto de los documentos de política del DOD y recopilaría detalles de qué contienen. El otro programa utilizaría la información recopilada por el crawler para construir un índice: un catálogo estructurado de los contenidos lingüísticos de cada documento que permite que se clasifiquen según su relevancia cuando un usuario ingresa una búsqueda. Por 2018, muchas empresas comerciales habían desarrollado programas de NLP, y el equipo combinado exploró la posibilidad de utilizar uno de ellos para GAMECHANGER. Ninguno, sin embargo, fue evaluado—por el equipo combinado o por las empresas mismas—para ser una opción viable. El fundador explicó esta incompatibilidad como reflejando el hecho de que las políticas del DOD «no están escritas en inglés y no siguen los patrones de programación usuales.» Las políticas tienen sus propios patrones, convenciones y peculiaridades, lo suficientemente distintas del lenguaje común que requieren una herramienta construida a medida. La visión del fundador de una herramienta de decisión, una que pudiera descubrir y reconciliar relaciones entre políticas, requería capacidades que iban más allá de la búsqueda básica. Esto no significaba, sin embargo, que el equipo combinado necesitara escribir el conjunto completo de reglas y procedimientos necesarios para impulsar su capacidad de NLP deseada. De hecho, evitar esa carga era uno de los motivos por los cuales el JAIC había insistido durante las negociaciones del contrato que el proyecto GAMECHANGER incluyera el uso de software de código abierto. Como explicó un miembro del equipo del gobierno en una entrevista, «No necesitábamos un experto en aprendizaje automático de Ph.D., necesitábamos software de fuera. Solo necesitábamos tomar lo mejor de la oferta gratuita y aplicarlo en datos gubernamentales.» La funcionalidad base del proyecto, por lo tanto, sería una interfaz de búsqueda de NLP impulsada por políticas del DOD específicas, desarrollada utilizando herramientas de AI públicamente disponibles con documentos almacenados en Advana como fuente de datos.
El desarrollo de software es la organización iterativa, sistematización y coordinación de la creatividad y habilidad humana canalizada en código informático. Requiere que las personas trabajen de manera independiente, juntas; comuniquen verbalmente y a través de documentación; sean disciplinadas con el control de versiones; participen en reuniones de planificación y revisiones posteriores a la acción; realicen pruebas rigurosas y garantía de calidad; reciban retroalimentación de usuarios; y luego comiencen el ciclo todo de nuevo. En otras palabras, es muy difícil hacerlo bien. El elemento más esencial para construir software efectivo es orientar toda esa ingeniería y labor humana hacia un objetivo funcional claro y bien comprendido. Los equipos de software deben mantener un enfoque obsesivo en lo que el producto final debe poder hacer. Para GAMECHANGER, ese propósito singular cambió con el tiempo. La visión del fundador era crear una aplicación muy específica y constricta. Permitiría a un tomador de decisiones—in el campo o detrás de una mesa—ingresar información contextualizada y recibir una evaluación de qué acciones serían, o no serían, conformes con las autoridades aplicables, o si era necesario un examen legal adicional para tomar una determinación final. Una herramienta así requeriría gran especificidad en la capacitación del modelo de NLP, junto con técnicas capaces de identificar e interpretar relaciones entre y entre políticas. Esta última característica tendría el beneficio accesorio de iluminar discrepancias correctibles en el cuerpo de políticas de DOD—suficientes para que se puedan eliminar las políticas obsoletas, superadas por otras directivas o directamente en conflicto entre sí y que necesitan remediar. Graficar las conexiones entre políticas de esta manera permitiría a DOD podar y curar su orientación. Era esta herramienta que el pequeño equipo había comenzado a construir en la JAIC, y que inicialmente se llevó a cabo en el trabajo del equipo combinado. El equipo combinado comenzó a desarrollar GAMECHANGER mientras también trabajaba para incorporar documentos de política no clasificados en Advana. Aunque GAMECHANGER se estaba desarrollando utilizando documentos de política disponibles en el dominio público, finalmente necesitaría ejecutarse en fuentes internas autorizadas. Advana es un lago de datos opt-in; el programa no tiene autoridad para exigir que ninguna parte de DOD proporcione ninguna de sus datos. Esto significa que los miembros del equipo combinado necesitaban persuadir a los programas y oficinas responsables de generar y actualizar la orientación de DOD para participar. El acceso a tales fuentes de datos autorizadas no se concede con facilidad dentro del departamento, pero GAMECHANGER tuvo éxito en obtener acceso a 53 de ellas. Si bien esto es un corpus sustancial de material, no obstante es incompleto; no incluye todas las políticas relevantes para las actividades y administración de DOD. En 2019, el fundador aceptó un puesto de mayor responsabilidad dentro de la JAIC, una transición que dejó menos tiempo y atención disponible para GAMECHANGER mismo. Esta reducción en la participación directa del fundador resultó en un cambio en el objetivo funcional del software. En lugar de continuar tratando de construir una herramienta de ayuda para la toma de decisiones, el equipo combinado decidió en cambio construir “un Google de política de DOD.” Esta herramienta apoyaría la búsqueda y generarían un gráfico para representar los documentos de referencia asociados con una política, pero no utilizaría AI para realizar análisis de reconciliación. Los usuarios podrían pedir a GAMECHANGER que encuentre y acceda a una política, y obtenga una visualización de otros documentos referenciados en esa política, pero eso sería el límite de su funcionalidad principal. Esta funcionalidad sería apoyada por otras herramientas que recopilarían métricas de uso. Advana estaba equipada para capturar datos sobre cuántos usuarios “hicieron clic en” cada una de sus aplicaciones, pero no capturaba otros elementos de interés para el equipo de desarrollo de GAMECHANGER. Querían datos más granulares sobre quién estaba utilizando, durante cuánto tiempo lo estaba utilizando y para qué, para informar sus esfuerzos para mejorar el rendimiento de GAMECHANGER y afinar y agregar a sus capacidades. Para hacer esto, el equipo decidió integrar la herramienta de software de código abierto Matomo; Matomo se adoptó posteriormente y se aplicó a lo largo de Advana. Con el tiempo, todos los miembros originales del pequeño equipo de la JAIC dejaron GAMECHANGER para otras oportunidades. Algunos estaban agotados, algunos buscaban un nuevo desafío y algunos perseguían el avance profesional. De manera similar, se estaban haciendo cambios en la estructura institucional que rodea y dirige el desarrollo de GAMECHANGER. Se discutieron si la JAIC debería seguir reportando a través del jefe de información o ser directamente responsable del subsecretario de defensa. En 2021, esta pregunta se hizo irrelevante cuando el departamento lanzó planes para reestructurar las relaciones entre y entre sus oficinas principales de tecnología de información, incluida la JAIC. A fines de 2021, se tomó la decisión de que la JAIC sería absorbida en la Oficina de Inteligencia Artificial y Digital, que en verano de 2022 asumió la responsabilidad de todos los programas de la JAIC, incluido GAMECHANGER.
El desarrollo de software es un proceso complejo y desafiante
El desarrollo de software es un proceso que requiere la colaboración de muchas personas con habilidades y conocimientos diferentes. Requiere la capacidad de trabajar de manera independiente y en equipo, comunicarse de manera efectiva y ser capaz de adaptarse a cambios y desafíos. El proceso de desarrollo de software también implica la creación de software de alta calidad, que sea fácil de usar y que cumpla con las necesidades del usuario. En el caso de GAMECHANGER, el equipo de desarrollo tuvo que trabajar para crear una herramienta que fuera capaz de analizar y procesar grandes cantidades de datos y que fuera fácil de usar para los usuarios finales.
La importancia de la colaboración y la comunicación
La colaboración y la comunicación son fundamentales en el desarrollo de software. El equipo de desarrollo de GAMECHANGER tuvo que trabajar juntos para crear una herramienta que fuera capaz de analizar y procesar grandes cantidades de datos. La comunicación efectiva entre los miembros del equipo fue crucial para asegurarse de que todos estuvieran alineados con el objetivo del proyecto y que estuvieran trabajando hacia el mismo objetivo. La colaboración también fue importante para asegurarse de que la herramienta fuera fácil de usar y que cumpliera con las necesidades del usuario.
La importancia de la calidad y la seguridad
La calidad y la seguridad son fundamentales en el desarrollo de software. El equipo de desarrollo de GAMECHANGER tuvo que asegurarse de que la herramienta fuera de alta calidad y que cumpliera con las normas de seguridad. La herramienta tuvo que ser capaz de analizar y procesar grandes cantidades de datos de manera segura y confiable. La calidad y la seguridad también fueron importantes para asegurarse de que la herramienta fuera fácil de usar y que cumpliera con las necesidades del usuario.
La importancia de la innovación y la mejora continua
La innovación y la mejora continua son fundamentales en el desarrollo de software. El equipo de desarrollo de GAMECHANGER tuvo que trabajar para crear una herramienta que fuera capaz de analizar y procesar grandes cantidades de datos de manera innovadora y eficiente. La herramienta tuvo que ser capaz de adaptarse a cambios y desafíos y de mejorar continuamente para cumplir con las necesidades del usuario. La innovación y la mejora continua también fueron importantes para asegurarse de que la herramienta fuera fácil de usar y que cumpliera con las necesidades del usuario.
La visión del equipo de desarrollo de GAMECHANGER cambió significativamente cuando decidieron hacer de GAMECHANGER una herramienta de búsqueda en lugar de un asistente de decisiones. El fundador había imaginado que los usuarios de GAMECHANGER operarían en el campo o en cualquier posición en la que se necesitaran decisiones rápidas y precisas sobre cómo aplicar la política. Esto habría hecho que GAMECHANGER fuera muy ampliamente aplicable, útil para cualquier persona en el DOD que necesitara determinar si una acción estaba o no en conformidad con la política. Estos no eran los usuarios que se habían imaginado para el «Google de la política del DOD». En su lugar, el equipo delineó cinco «personas» distintas que GAMECHANGER serviría. Todas las cinco personas eran civiles y trabajaban en posiciones responsables de la creación y gestión de políticas, con flujos de trabajo que incluían la redacción de nuevas políticas y la actualización, mantenimiento y interpretación de las existentes. La decisión de hacer que las características centrales de GAMECHANGER fueran la búsqueda y la asociación de documentos tuvo efectos transversales. Por un lado, las personas representativas del equipo combinado representaban un subconjunto de la población del DOD y sugirieron la intención de construir una herramienta que sirviera a sus necesidades específicas. Sin embargo, limitar la funcionalidad del herramienta a la localización de políticas e identificar conexiones entre ellas también limitó su utilidad para estas mismas personas. Cualquier tarea que incluyera la resumen, reconciliación o análisis de políticas seguiría requiriendo investigación de escritorio. Por otro lado, el enfoque de GAMECHANGER en la búsqueda lo hizo valioso para poblaciones más allá de especialistas en políticas. Todos los empleados del DOD, después de todo, ocasionalmente tienen razones para consultar una política del DOD, ya sea para su trabajo o para navegar sus propias carreras. En otras palabras, GAMECHANGER, tal como se desplegó, intercambió utilidad para especialistas en políticas por una adopción más amplia.
Usuarios y uso de GAMECHANGER
GAMECHANGER se lanzó en mayo de 2020 cuando apareció como una aplicación en Advana, lo que lo hizo accesible a cualquier empleado del DOD, contratista o usuario autorizado con una tarjeta de acceso común y acceso a la Red de Protocolo de Internet No Clasificada (NIPRNet). Antes de su lanzamiento, el fundador había trabajado activamente para generar conciencia y entusiasmo entre las personas con los tipos de flujos de trabajo que GAMECHANGER apoyaría. Esta labor previa produjo un grupo de 20 personas que utilizaron y proporcionaron retroalimentación sobre la primera iteración de la aplicación, y que después «difundieron la noticia» sobre la existencia y capacidades de GAMECHANGER. El lanzamiento de GAMECHANGER continuó principalmente a través de la palabra de boca en boca; el equipo combinado consideró pero no llevó a cabo una estrategia de alcance a oficinas en las que el personal ocupando roles similares a los de las personas de GAMECHANGER era probable que trabajara. El equipo complementó este modelo de bola de nieve con oportunidades para que los usuarios interactuaran directamente con GAMECHANGER y sus desarrolladores. El programa Advana organizaba regularmente demostraciones de los datos y herramientas que contenía, y GAMECHANGER a menudo participaba para destacar actualizaciones y nuevas características. El equipo combinado también organizó sesiones semanales de preguntas y respuestas y tutoriales (horas de oficina) y experimentó con un boletín de GAMECHANGER. El resultado fue que el crecimiento de la base de usuarios de GAMECHANGER no fue lineal sino que ocurrió en ajustes y comienzos que el equipo combinado solo infrecuentemente podía correlacionar con un esfuerzo intencional para acceder a nuevas poblaciones. A pesar de este enfoque no estructurado e informal para el lanzamiento, el crecimiento de GAMECHANGER entre 2022 y 2025 fue sustancial, pasando de aproximadamente 20 usuarios únicos a 21.000.
El uso de GAMECHANGER en sí mismo, sin embargo, no debería esperarse que se correlacione directamente con la adición de nuevos usuarios. Aunque es razonable anticipar que una mayor piscina de usuarios generará un mayor número de búsquedas, el tiempo y la frecuencia de las búsquedas de documentos en GAMECHANGER deberían variar con el tiempo, la frecuencia y la naturaleza del trabajo que se necesita completar, y con la ocurrencia de eventos inesperados. De hecho, esto es lo que reflejan los datos de Booz Allen y lo que informan los usuarios individuales. A medida que crecía la base de usuarios de GAMECHANGER, también crecía la actividad de búsqueda, aunque no de manera lineal, y no hay patrón en sus picos y valles. Sin embargo, hay evidencia clara de crecimiento en el uso de GAMECHANGER con el tiempo, con la actividad de búsqueda aumentando de manera estable entre 2022 y 2025. Los datos también sugieren que el rendimiento de la aplicación ha mejorado. Si bien el número de documentos abiertos por búsqueda ha permanecido relativamente estable, con una tasa de apertura de entre aproximadamente el 20% y el 40%, el número de documentos devueltos por búsqueda ha disminuido notablemente—indicando que el software ha sido refinado para entregar resultados más precisos y relevantes.
Uno de los principales objetivos para los usuarios de la inteligencia artificial—ya sea individuos, organizaciones, corporaciones o gobiernos—es aumentar la productividad: la cantidad de trabajo de salida generada por una cantidad determinada de entrada de recursos. La introducción relativamente reciente de la inteligencia artificial generativa, software que puede ser utilizado para resumir, sintetizar y combinar todos los tipos de datos sensoriales, de lenguaje y matemáticos, ha comenzado a mostrar que puede tener efectos positivos en la productividad en una amplia gama de tareas e industrias. GAMECHANGER no utiliza inteligencia artificial generativa, pero la investigación reciente sobre la introducción de software no generativo de inteligencia artificial en el sector privado sugiere que es razonable esperar, si a veces es difícil medir, ganancias de productividad. En la atención médica, por ejemplo, el software de inteligencia artificial puede revisar imágenes de rayos X y otros imágenes muy rápidamente—mucho más rápidamente que los radiólogos humanos—lo que conduce a resultados más rápidos con el mismo número de máquinas y el mismo número de médicos. De manera similar, las instituciones financieras están utilizando software de inteligencia artificial para revisar solicitudes de préstamos, reduciendo el período entre cuando se recibe una solicitud y cuando se toma una decisión sin ningún aumento en el número de oficiales de préstamos. Para GAMECHANGER, aumentar la productividad significaría permitir a los usuarios completar tareas de política más rápido y, por lo tanto, completar más de ellas durante el mismo período de tiempo. De hecho, esto es lo que los usuarios de GAMECHANGER informan. Antes de su introducción, los flujos de trabajo de política para tareas como el desarrollo de políticas o la revisión, el análisis de la fuerza laboral y la revisión de la conformidad estaban dominados por el conocimiento adquirido a través de la experiencia, solicitudes de información de contrapartes en otros departamentos del DOD y búsquedas manuales intensivas y prolongadas a través de múltiples sistemas desconectados. La capacidad de búsqueda de GAMECHANGER, por lo tanto, ha tenido un efecto positivo dramático en la accesibilidad y la oportunidad, con los usuarios informando que ha transformado los esfuerzos de investigación previamente de horas en tareas de minutos. Un usuario de GAMECHANGER ofreció esta ilustración: “En mi despacho de política, tengo cinco oficiales de política, y cada uno se enfoca en una cuenta de política—o tema, como recursos humanos. Tenemos 42 políticas de la agencia que tienen que ver con los RH—promociones, disciplina, etc. Ella tiene que ayudar a investigar, redactar y mantener esas 42 políticas. En realidad, trabaja cuatro o cinco políticas al mismo tiempo. En promedio, cada una de esas políticas es de aproximadamente 22-25 páginas de largo. En esas políticas, hay una sección para referencias. Estas son las referencias en las que basamos nuestra política—ley pública, regulaciones de gestión financiera, instrucciones del DOD, directrices de la comunidad de inteligencia, etc. … sin GAMECHANGER, el oficial tiene que ir al portal de políticas del DOD para buscar promociones, tiene que buscar el sistema de la Oficina de Gestión de la Fuerza, todos manualmente. Así que, digamos que ella solo busca para confirmar todas esas referencias, y le toma tres horas. Con GAMECHANGER, probablemente puede hacer lo mismo en 10 minutos.” Un miembro del equipo combinado relató esta estimación de la diferencia que hace GAMECHANGER: “El proceso antes de GAMECHANGER para una revisión de documentos requería buscar y leer manualmente todos los documentos relevantes. Dado que una política generalmente requiere siete horas de revisión y es revisada con frecuencia por 50+ organizaciones, aproximadamente 1,400 horas se pasan revisando una sola política. Hay 12 políticas promedio coordinadas en DOD por mes, lo que representa 16,800 horas (700 días) de oportunidad para ahorrar.” La productividad mejorada es un beneficio potencial importante de software de inteligencia artificial, pero también pueden haber otros beneficios. El software bueno también puede mejorar la consistencia, la precisión y la completitud, atributos de gran importancia en la mayoría, si no en todos, los sectores y, por supuesto, para el trabajo realizado en y con la política del DOD. De nuevo, los informes de los usuarios de GAMECHANGER son positivos. Todos los entrevistados comentaron que GAMECHANGER reduce las barreras de acceso, especialmente para no especialistas en política, y aumenta su confianza en la calidad de sus productos de política presentando un conjunto más completo de documentos relacionados y relevantes que una búsqueda manual habría producido. Un usuario explicó de la siguiente manera: “[GAMECHANGER] es un ahorro de tiempo y mano de obra en general. Muy útil para el control de calidad de la información que se da al cliente. Necesitamos ser precisos. Necesitamos saber que es la mejor información que podemos dar. … Si se quitara GAMECHANGER hoy, eliminaría un nivel de asunción de que estamos respondiendo la pregunta correctamente. … Eliminaría un método que nos lleva a la respuesta correcta, y sería un decremento de calidad.” Esto no significa que los usuarios de GAMECHANGER no hayan encontrado errores o omisiones, o que estén completamente satisfechos con su rendimiento. El equipo de GAMECHANGER recibe solicitudes de asistencia con errores o problemas de funcionalidad, como la no respuesta, a través del Servicio de Asistencia de Advana. Los usuarios también pueden pedir al equipo que agregue nuevos documentos—cuando, por ejemplo, un usuario identifica una política que aún no ha sido ingesta en el conjunto de datos de GAMECHANGER—y nuevas características, tanto a través del servicio de asistencia como en las reuniones de “horas de oficina” bimestrales. Estos pueden ser sugerencias para mejorar la interfaz de usuario o para la adición de características que complementen o refinen las devoluciones de búsqueda. El producto base—la funcionalidad básica de GAMECHANGER—es y seguirá siendo una herramienta de búsqueda y asociación; no se avanzará a incluir capacidades de inteligencia artificial generativa.
Beneficios adicionales de la productividad
La productividad mejorada es un beneficio potencial importante de software de inteligencia artificial, pero también pueden haber otros beneficios. El software bueno también puede mejorar la consistencia, la precisión y la completitud, atributos de gran importancia en la mayoría, si no en todos, los sectores y, por supuesto, para el trabajo realizado en y con la política del DOD. De nuevo, los informes de los usuarios de GAMECHANGER son positivos. Todos los entrevistados comentaron que GAMECHANGER reduce las barreras de acceso, especialmente para no especialistas en política, y aumenta su confianza en la calidad de sus productos de política presentando un conjunto más completo de documentos relacionados y relevantes que una búsqueda manual habría producido. Un usuario explicó de la siguiente manera: “[GAMECHANGER] es un ahorro de tiempo y mano de obra en general. Muy útil para el control de calidad de la información que se da al cliente. Necesitamos ser precisos. Necesitamos saber que es la mejor información que podemos dar. … Si se quitara GAMECHANGER hoy, eliminaría un nivel de asunción de que estamos respondiendo la pregunta correctamente. … Eliminaría un método que nos lleva a la respuesta correcta, y sería un decremento de calidad.”
Errores y omisiones
No significa que los usuarios de GAMECHANGER no hayan encontrado errores o omisiones, o que estén completamente satisfechos con su rendimiento. El equipo de GAMECHANGER recibe solicitudes de asistencia con errores o problemas de funcionalidad, como la no respuesta, a través del Servicio de Asistencia de Advana. Los usuarios también pueden pedir al equipo que agregue nuevos documentos—cuando, por ejemplo, un usuario identifica una política que aún no ha sido ingesta en el conjunto de datos de GAMECHANGER—y nuevas características, tanto a través del servicio de asistencia como en las reuniones de “horas de oficina” bimestrales.
Much of the GAMECHANGER story bodes bien para la innovación en inteligencia artificial en el DOD. Demuestra que el departamento puede desarrollar, adoptar y escalar la inteligencia artificial para abordar problemas de flujo de trabajo específicos de la defensa y para satisfacer las necesidades de inteligencia de negocios. La centralidad de Advana en la funcionalidad de GAMECHANGER es evidencia de que Advana está devolviendo valor al departamento y que tiene el potencial de hacer aún más. La relación contractual de GAMECHANGER con Booz Allen confirma que el departamento puede asociarse creativamente con el sector privado para beneficio mutuo.
Importantes ajustes en prácticas de desarrollo de software
El uso de herramientas de código abierto y la decisión de no hacer que el código de GAMECHANGER sea propiedad son ajustes importantes del gobierno y las corporaciones a prácticas modernas de desarrollo de software. De hecho, estas elecciones han permitido al equipo de desarrollo generalizar la base de código de GAMECHANGER para que pueda ser utilizada para satisfacer otras necesidades del DOD—principalmente habilitando la búsqueda en documentos de contratos y presupuestos—y para uso por otras agencias del gobierno; la Agencia Federal de Investigación y la Agencia Nacional de Geospatial ahora tienen sus propias versiones de un clon de GAMECHANGER. Cada una de estas aplicaciones requiere su propio entrenamiento y ajuste, pero todas ellas heredaron su funcionalidad básica directamente de GAMECHANGER.
El proyecto GAMECHANGER, un experimento en innovación de inteligencia artificial, debe ser juzgado un éxito. Produjo software funcional que ha aumentado la eficiencia en los flujos de trabajo y ha mejorado la satisfacción de los empleados. Rompió y reemplazó procesos obsoletos y cuestionó normas perjudiciales. Es prueba de que el DOD y un importante socio privado pueden evolucionar sus prácticas de contratación y desarrollo.
Sin embargo, el proyecto GAMECHANGER también tiene algunos aspectos preocupantes. El equipo inicial del gobierno pequeño no solo abandonó el proyecto GAMECHANGER, sino que también abandonó finalmente el DOD. Algunos estaban agotados, y algunos estaban buscando un nuevo desafío, pero todos expresaron frustración con la extensión a la que los obstáculos estructurales y culturales del departamento obstaculizan el desarrollo de software. Uno comentó a finales de 2024 que todavía cree que «construir incluso aplicaciones simples ‘sin involucrar a una empresa privada sería casi imposible. Una empresa tiene que construir y entregarlo—no hay infraestructura del DOD para apoyar el desarrollo del DOD de manera completa'». Otros describieron obstáculos que iban desde la incapacidad para descargar software en sus computadoras proporcionadas por el DOD, hasta las limitaciones a veces injustificables impuestas por trabajar en redes de seguridad del DOD, hasta la irrelevancia del desarrollo de software para el avance en la carrera. Trabajando en GAMECHANGER, uno notó, «no era profesionalmente productivo» dentro del DOD «porque nadie estaba evaluándome en el desarrollo de software». Para que el departamento logre su objetivo de acelerar «la adopción del DOD de datos, análisis e inteligencia artificial desde la sala de juntas hasta el campo de batalla», necesitará abordar estas deficiencias en la retención de empleados técnicamente capacitados—esos esenciales para el desarrollo de software y aquellos necesarios para proporcionar supervisión experta de la adquisición de software.
Limitaciones en el alcance de GAMECHANGER
La implementación de GAMECHANGER parece haber sido limitada en alcance. Incluso aquellos departamentos para los cuales sería especialmente aditivo—esos que trabajan para las «personas» de la política que el equipo de desarrollo identificó como clientes de GAMECHANGER—informan haber aprendido sobre él por vía de palabra, y no por contacto directo por parte de la JAIC o la Oficina del Jefe Digital e Inteligencia Artificial (CDAO). Este enfoque es en desacuerdo con la misión de CDAO. GAMECHANGER mismo, además, no es casi tan poderoso como podría haber sido. El objetivo del fundador era utilizar tecnologías de inteligencia artificial para construir una herramienta de ayuda para la toma de decisiones. La visión era equipar a los empleados del DOD con información que les ayudaría a tomar decisiones contextualizadas, oportunas y conformes a las políticas. Una herramienta así sería ajustada al lenguaje arcano de las políticas y directivas del DOD, y programada para encontrar coincidencias, redundancias e inconsistencias en documentos. Este objetivo cambió durante el desarrollo, en gran medida como resultado de la transición del fundador a un papel diferente. Las rotaciones cortas y las promociones no son comunes en el departamento, y en muchos casos son beneficiosas para las oficinas del DOD y para el avance en la carrera individual. En el contexto del desarrollo de tecnología, sin embargo, el cambio frecuente de liderazgo puede obstaculizar el momentum—requiriendo a nuevos miembros del equipo que se pongan al día—y, en el caso del cambio de liderazgo, puede afectar la dirección del desarrollo. Para GAMECHANGER, la promoción del fundador significó que el programa perdió a su principal defensor. El resultado fue que el desarrollo se reorientó de manera que lo que emergió no fue una herramienta de toma de decisiones, sino una herramienta de búsqueda con algunas características adicionales. GAMECHANGER puede encontrar documentos de política individuales y representar visualmente las políticas que el documento original incluye como referencia. Pero no analiza las políticas y autoridades del DOD y devuelve rápidamente una evaluación de qué acciones son, y no son, permisibles, o que merecen una evaluación legal adicional. Tampoco sintetiza ni resume documentos—capacidades que han vuelto a ser comunes en herramientas de inteligencia artificial generativa basadas en modelos de lenguaje grande. La funcionalidad de GAMECHANGER, sin embargo, fue ciertamente bienvenida por sus usuarios, quienes de otro modo tuvieron que confiar en el conocimiento institucional y en investigaciones prolongadas para completar sus flujos de trabajo. Su capacidad, sin embargo, ha sido superada por herramientas de inteligencia artificial generativa públicamente disponibles y, cada vez más, por herramientas de inteligencia artificial generativa desarrolladas específicamente para el DOD y para el gobierno de los Estados Unidos en general. Estas herramientas buscan políticas del DOD, así como otros materiales, y, en esa base sola, compiten con GAMECHANGER por los usuarios. Algunas de ellas también incluyen chat—la capacidad de hacer preguntas y recibir respuestas en lenguaje común—, lo que GAMECHANGER no hace. No están, sin embargo, ajustadas al lenguaje de la política del DOD. Esto aumenta el riesgo de que los productos de política contengan omisiones significativas y errores, ya sea porque los materiales relevantes están faltando en la biblioteca de documentos de la herramienta o porque el modelo no está entrenado para reconocer e interpretarlos correctamente. Y ninguna de estas herramientas, incluyendo GAMECHANGER, satisfará la necesidad original identificada por el fundador. Esto no es una condena de GAMECHANGER, ni de la decisión de invertir en su desarrollo. Al contrario, como un experimento en innovación de inteligencia artificial, el proyecto GAMECHANGER debe ser juzgado un éxito. Produjo software funcional que ha aumentado la eficiencia en los flujos de trabajo y ha mejorado la satisfacción de los empleados. Rompió y reemplazó procesos obsoletos y cuestionó normas perjudiciales. Es prueba de que el DOD y un importante socio privado pueden evolucionar sus prácticas de contratación y desarrollo.
Una estrategia para el DOD
El departamento tiene derecho a aprovecharse de las herramientas generales y amplias que están emergiendo rápidamente en el sector privado. La experiencia de GAMECHANGER sugiere que el Pentágono puede suplementar estas con inversiones modestas pero frecuentes en proyectos de desarrollo personalizados, realizados en colaboración con empresas de tecnología en la base de innovación de defensa, para producir herramientas que sirvan a los flujos de trabajo del DOD de manera excepcionalmente bien. Una estrategia así proporciona acceso a la funcionalidad de código abierto que todos quieren sin sacrificar las capacidades específicas de la misión que los profesionales de la defensa necesitan.
