El Pentágono busca destinar 30 millones de dólares a un detector de mentiras con IA: por qué los expertos desconfían
Publicado el 27-09-2026 · 4 min de lectura
Prototipo de Altec Research diseñado para rastrear movimiento cefálico, temperatura facial y actividad de los poros sin contacto directo.
El Departamento de Defensa de Estados Unidos proyecta modernizar sus evaluaciones de credibilidad mediante inteligencia artificial y sensores a distancia, reabriendo el debate sobre la validez científica de estas tecnologías.
📋 Resumen rápido
✅ El Pentágono ha solicitado 30,3 millones de dólares a lo largo de cinco años para desarrollar «Polygraph+», una plataforma basada en algoritmos de aprendizaje automático y lectura biometria remota.
✅ Los prototipos evaluados analizan variables como la microexpresión facial, la temperatura de la piel, la respiración y el ritmo cardíaco mediante cámaras convencionales y sensores a distancia.
✅ Juristas y científicos advierten que la inteligencia artificial no corrige el problema estructural del polígrafo: la ausencia de una respuesta fisiológica única y universal asociada a la mentira.
Modernización biométrica: ¿En qué consiste Polygraph+?
Según la solicitud presupuestaria del Departamento de Defensa para el ejercicio fiscal 2027, el gobierno estadounidense plantea destinar 30,3 millones de dólares durante un periodo de cinco años al programa denominado Polygraph+ (o Polygraph Next). La iniciativa, gestionada por la Agencia de Contrainteligencia y Seguridad de la Defensa (DCSA), busca actualizar las herramientas tradicionales de evaluación de credibilidad mediante el uso de algoritmos de puntuación e inteligencia artificial.
El pilar técnico fundamental de este sistema es el standoff sensing o detección a distancia, una metodología orientada a capturar variables fisiológicas del individuo sin requerir la colocación de sensores físicos sobre el cuerpo. El objetivo oficial es reforzar el proceso de selección de personal y la detección temprana de amenazas internas.
Sensores ópticos y análisis multimodal
A través de iniciativas previas impulsadas por la Unidad de Innovación de Defensa (DIU), el Pentágono ha colaborado con empresas tecnológicas en el desarrollo de prototipos. Firmas como Presage Technologies han trabajado en software capaz de registrar la frecuencia cardíaca y respiratoria mediante cámaras estándar, mientras que Altec Research ha desarrollado sensores para monitorizar el movimiento de la cabeza, los cambios en la temperatura cutánea facial y la actividad de los poros.
El despliegue de estas herramientas coincide con una etapa de alta tensión interna dentro del estamento militar. Bajo la gestión del secretario de Defensa, Pete Hegseth, la institución ha intensificado las pruebas de polígrafo para localizar el origen de filtraciones confidenciales a los medios de comunicación. Recientemente, aproximadamente 50 oficiales del Estado Mayor Conjunto fueron sometidos a este tipo de exámenes tras la divulgación no autorizada de datos sobre inventarios de armamento.
💡 Dato clave: El polígrafo convencional apenas ha evolucionado desde su invención en la década de 1920. En 2003, el Consejo Nacional de Investigación de EE. UU. concluyó que las pruebas científicas sobre su efectividad para filtrar personal son «débiles en el mejor de los casos». Aplicar un margen de error sobre los 2,8 millones de empleados del Pentágono podría derivar en miles de señalamientos erróneos.
¿Por qué la IA no logra resolver la validez científica?
A pesar del salto tecnológico hacia la visión por computador y el aprendizaje automático, la comunidad académica mantiene un amplio escepticismo. Expertos en derecho y psicología cognitiva remarcan que la inteligencia artificial no puede alterar un hecho fisiológico básico: no existe un indicador físico exclusivo del engaño.
Expertos en análisis del engaño como Sophie van der Zee, docente en la Universidad Erasmus de Róterdam, recuerdan que la mentira involucra tres dimensiones complejas: el estrés fisiológico, la carga cognitiva y el esfuerzo consciente por ocultar la verdad. Aunque combinar metodologías multimodales puede ofrecer una imagen más detallada que los cables tradicionales, los precedentes internacionales de detección de mentiras mediante IA (como los proyectos comunitarios iBorderCtrl o el sistema estadounidense AVATAR) han sido paulatinamente descartados tras sus fases piloto.
Por su parte, analistas jurídicos como Kyri Kotsoglou sostienen que integrar algoritmos de aprendizaje profundo en sistemas no validados científicamente representa «lo peor de ambos mundos», al añadir la opacidad del modelo computacional a una técnica sin base factual objetiva.
Puntos críticos de los detectores de mentiras avanzados
- ✅ Falta de un patrón único: Las fluctuaciones metabólicas o biométricas responden al estrés general o a la ansiedad, no de manera unívoca a la falta de honestidad.
- ✅ Riesgo de sesgo y subjetividad: Historias clínicas y análisis de antecedentes muestran que los resultados del polígrafo varían según la interpretación del evaluador y presentan mayor tasa de error en grupos minoritarios.
- ✅ Uso como disuasión psicológica: Diversos especialistas señalan que la efectividad real de estas pruebas radica en su capacidad de intimidación para forzar confesiones previas, no en la precisión técnica del diagnóstico.
- ✅ Vulnerabilidad a contramedidas: El entrenamiento específico permite alterar las lecturas de referencia fisiológica, reduciendo la efectividad del control.
Conclusión: El proyecto Polygraph+ representa un intento por digitalizar y automatizar un método de control cuestionado durante décadas. Aunque la inteligencia artificial permite procesar múltiples señales de forma no invasiva, la falta de una correlación directa entre la biometría y la verdad mantiene estas herramientas más cerca de la disuasión institucional que de la certeza científica.
Fuente original: The Pentagon wants $30 million to build an AI-powered lie detector
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