Project Maven e a guerra com apoio da inteligência artificial •

Vamos começar pelo contexto pra que tudo faça sentido. Quando a gente fala de inteligência artificial em guerras, parece ficção científica, mas a verdade é que isso já está acontecendo e em escala industrial. O programa que melhor ilustra essa realidade se chama Project Maven, e ele nasceu dentro do Pentágono em 2017.

A origem

O Project Maven começou como uma iniciativa do Departamento de Defesa dos EUA para usar inteligência artificial na análise de imagens captadas por drones de vigilância. O exército americano tinha um problema concreto onde havia mais horas de vídeo e imagens de satélite chegando do que analistas humanos conseguiam processar. Então alguém pensou, com razão, que algoritmos de visão computacional poderiam fazer esse trabalho de triagem.

O sistema foi concebido para identificar pessoas, veículos e equipamentos em filmagens de drones, acelerando o reconhecimento de padrões e reduzindo o tempo de revisão manual. Na prática, o Maven pegava as imagens brutas e destacava o que merecia atenção humana.

A primeira empresa contratada para tocar o projeto foi o Google. E aí veio um dos episódios mais emblemáticos da relação entre o Vale do Silício e o aparato militar americano. Cerca de uma dúzia de funcionários do Google pediram demissão e quase 4.000 assinaram uma petição exigindo que a empresa abandonasse o contrato com o Pentágono. Essa pressão funcionou. O Google decidiu não renovar o contrato e, logo depois, publicou um conjunto de princípios éticos para inteligência artificial, incluindo o compromisso de não desenvolver tecnologias voltadas para armamentos.

Só que o Maven não parou. Só mudou de mãos.

Palantir

Em 2024, a Palantir Technologies assumiu a posição principal dentro do Project Maven, trazendo toda a sua experiência em trabalho de inteligência governamental. A empresa de Peter Thiel desenvolveu o Maven Smart System, que é basicamente a espinha dorsal tecnológica do programa hoje.

E aqui a coisa muda de patamar. O sistema deixou de ser apenas um classificador de imagens de drone. O Maven hoje integra imagens de satélite, feeds de drones, dados de sensores, inteligência sobre tropas inimigas e informações sobre a disposição de forças aliadas. Ele analisa tudo isso em conjunto e apresenta opções aos comandantes. É como se fosse uma sobreposição digital do campo de batalha inteiro, em tempo real.

Em 2024, o Pentágono firmou um contrato de 480 milhões de dólares com a Palantir. Em 2025, esse teto foi elevado para 1,3 bilhão. Os números falam por si.

O que tornou tudo ainda mais complexo foi a integração de modelos de linguagem. O sistema passou a incorporar LLMs, modelos generativos e aprendizado de máquina para aprimorar fusão de inteligência, planejamento de operações e tomada de decisão acelerada. Operadores conseguem interagir com a plataforma usando linguagem natural, como se estivessem conversando com um assistente digital no meio de uma operação militar.

2026

Em março de 2026, o Maven deu um salto institucional. O vice-secretário de Defesa Steve Feinberg emitiu um memorando determinando que o Maven Smart System se tornasse um programa oficial de registro, o que garante financiamento estável de longo prazo e força a adoção em todos os ramos das forças armadas. Na burocracia do Pentágono, isso significa que o Maven deixou de ser experimental. Virou infraestrutura permanente.

A Palantir já havia conseguido no ano anterior um contrato potencial de 10 bilhões de dólares com o Exército americano para fornecer software comercial aos combatentes. O CTO da empresa, Shyam Sankar, declarou que o Maven já tinha dezenas de milhares de usuários.

A supervisão do programa foi transferida da Agência Nacional de Inteligência Geoespacial para o Escritório Digital e de IA do Pentágono, centralizando a gestão. E a ideia é que o Maven se torne a base do conceito de Comando e Controle Conjunto em Todos os Domínios, o chamado CJADC2, que é a tentativa americana de conectar todas as forças militares numa mesma rede de decisão alimentada por IA.

A guerra real

Pra quem acha que isso é tudo teoria, vale olhar pra como o Maven está sendo usado na prática. Os ataques americanos ligados a tensões com o Irã foram executados em ritmo sustentado, com indicações de que o Maven teve papel central na aceleração das decisões de ataque. O ritmo de operações se estabilizou entre 300 e 500 alvos por dia, e nas primeiras 24 horas da Operação Epic Fury, as forças americanas teriam atingido mais de 1.000 alvos.

Esses números seriam impossíveis sem automação. A velocidade com que o sistema converte uma ameaça detectada num fluxo de ataque é o que os militares chamam de compressão da “kill chain”, que é o tempo entre identificar um alvo e agir sobre ele. Um oficial do Pentágono descreveu que o Maven converte “magicamente” uma ameaça observada em um fluxo de trabalho de engajamento, avaliando os recursos disponíveis e apresentando opções aos comandantes.

Isso levanta questões enormes. O Brennan Center for Justice aponta que a opacidade dos algoritmos proprietários dificulta a inspeção por vieses ocultos que possam levar à identificação errada de civis como alvos militares. E aí entra o debate que vai definir os conflitos das próximas décadas.

A corrida pela IA de guerra

Os Estados Unidos não estão sozinhos nessa. Para o ano fiscal de 2026, o Pentágono solicitou um recorde de 14,2 bilhões de dólares para pesquisa em IA e sistemas autônomos. Mas a Rússia tem planos de derivar 30% de sua capacidade de combate de plataformas robóticas até 2030. A China se tornou potência em pesquisa de IA na última década. Israel acelerou a implantação de sistemas autônomos de defesa.

Uma carta aberta de 2015, assinada por mais de 3.000 especialistas, incluindo Stephen Hawking e Elon Musk, alertou que armas autônomas letais poderiam desencadear uma terceira revolução nos conflitos armados, comparável ao impacto da pólvora ou das armas nucleares.

A Assembleia Geral da ONU aprovou em novembro de 2025 uma resolução histórica pedindo a negociação de um acordo juridicamente vinculante sobre armas autônomas letais, com apoio de 156 nações. Apenas cinco países votaram contra, entre eles Estados Unidos e Rússia.

Paul Scharre, ex-Ranger do Exército americano e vice-presidente do Center for a New American Security, usa o termo “singularidade do campo de batalha” pra descrever o que está por vir. Ele argumenta que estamos caminhando para um ponto em que a velocidade da guerra vai ultrapassar a capacidade cognitiva humana, criando o risco de “guerras-relâmpago” acidentais, escaladas rápidas e incontroláveis, parecidas com flash crashes do mercado financeiro.

A origem da IA atual

Pra entender o Maven e tudo que ele representa, vale voltar um pouco e olhar como a inteligência artificial nasceu e evoluiu até chegar nos sistemas que hoje operam em campos de batalha.

A história começa, na prática, com Alan Turing. Nos anos 1930 e 1940, Turing formulou a ideia de uma máquina universal capaz de simular qualquer processo computacional. Em 1950, ele publicou o famoso artigo “Computing Machinery and Intelligence”, onde propôs o teste que leva seu nome e perguntou, pela primeira vez de forma séria, se máquinas poderiam pensar. Turing morreu em 1954, dois anos antes de a IA ganhar nome.

No verão de 1956, aconteceu o evento fundador. John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester, da IBM, e Claude Shannon, dos Bell Labs, organizaram o Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, no Dartmouth College, em New Hampshire. Foi ali que o termo “inteligência artificial” foi usado pela primeira vez, cunhado por McCarthy. O grupo partiu da premissa de que qualquer aspecto da aprendizagem ou qualquer outra característica da inteligência poderia, em princípio, ser descrito com precisão suficiente para que uma máquina pudesse simulá-lo.

Allen Newell e Herbert Simon apresentaram o Logic Theorist, considerado o primeiro programa de IA, capaz de provar teoremas matemáticos. Os participantes daquele verão se tornaram os líderes da pesquisa em IA por décadas. McCarthy criou a linguagem LISP. Minsky fundou o laboratório de IA do MIT. Simon ganharia o Nobel de Economia em 1978.

As décadas seguintes foram de otimismo exagerado seguido de frustração. Em 1974, críticas de James Lighthill e pressão do Congresso americano levaram os governos dos EUA e da Grã-Bretanha a cortar financiamento para pesquisa não direcionada em IA. Esse período ficou conhecido como o primeiro “inverno da IA”. Houve uma retomada nos anos 1980 com os sistemas especialistas, mas outro inverno veio no final daquela década quando os limites dessas abordagens ficaram evidentes.

O que mudou o jogo foi o trabalho teimoso de três pesquisadores que insistiam numa abordagem que quase todo mundo tinha abandonado. Geoffrey Hinton, Yann LeCun e Yoshua Bengio continuaram apostando em redes neurais artificiais quando a maioria da comunidade acadêmica já tinha descartado essa linha. Hinton demonstrou em 1986, junto com David Rumelhart e Ronald Williams, o algoritmo de retropropagação, que permitiu que redes neurais multicamadas aprendessem a partir de dados. LeCun desenvolveu as redes neurais convolucionais, que são a base da visão computacional moderna. Bengio fez contribuições fundamentais em aprendizado de representações e modelos de linguagem.

Nos anos 1990, durante mais um inverno da IA, a maioria dos pesquisadores se afastou das redes neurais. Hinton foi um dos poucos que continuou trabalhando nessa linha, convicto de que o potencial estava ali. A persistência se pagou nos anos 2000, quando o aumento da capacidade de processamento, principalmente com GPUs, e a explosão de dados da internet criaram as condições perfeitas.

Em 2012 veio o marco definitivo. Um sistema de Hinton e seus alunos da Universidade de Toronto venceu a competição ImageNet com uma margem enorme sobre os métodos tradicionais. A comunidade de visão computacional abandonou as abordagens anteriores praticamente da noite pro dia e migrou para deep learning. Em 2019, Hinton, LeCun e Bengio receberam o Prêmio Turing, considerado o Nobel da computação, por suas contribuições que tornaram redes neurais profundas um componente essencial da computação moderna. Hinton recebeu ainda o Nobel de Física em 2024.

A partir de 2017, com a arquitetura Transformer desenvolvida por pesquisadores do Google, vieram os grandes modelos de linguagem, o GPT, o Claude, o Llama e tantos outros. E é exatamente essa tecnologia que alimenta o Maven hoje.

Então o que a gente tem é o seguinte. Uma tecnologia que nasceu de um encontro informal de matemáticos e cientistas da computação em 1956, que passou por décadas de promessas frustradas e invernos de financiamento, que foi mantida viva pela teimosia de um punhado de pesquisadores, e que agora está sendo usada para comprimir o tempo entre detectar e atacar alvos militares em segundos.

O Pentágono insiste que humanos permanecem no controle das decisões. Mas a dependência crescente de análise automatizada inevitavelmente molda como essas decisões são tomadas. A questão deixou de ser se a IA vai participar das guerras. Ela já participa. A questão agora é quem controla o quê e quais são os limites.

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