Por Aixa Benitez, Head of Geospatial Intelligence & Cyber Security Engineer Roca Defense & Systems

Detectar no es decidir, nunca tuvimos tantos datos sobre lo que ocurre en el mar y sin embargo, disponer de más información no significa necesariamente comprender mejor una situación.

Ésta es, posiblemente, una de las tensiones más importantes de la inteligencia geoespacial contemporánea. Una detección puede indicarnos que existe un contacto en determinada posición. Pero esa detección, por sí sola, no nos dice necesariamente qué estamos observando, qué grado de confianza merece la información, qué otras fuentes la corroboran, qué incertidumbre permanece ni qué decisión corresponde evaluar.

La diferencia parece semántica. Operacionalmente, es enorme.

Por eso considero que una de las discusiones que debemos plantear en GEOINT ya no es simplemente cómo aumentar nuestra capacidad para observar.

La pregunta más exigente es otra:

¿Cómo transformamos observaciones heterogéneas en evidencia trazable, contextualizada y suficientemente confiable para apoyar una decisión humana responsable?

Durante mucho tiempo, una parte importante del problema de Maritime Domain Awareness podía formularse en términos de cobertura: observar áreas más extensas, incrementar persistencia, incorporar sensores y reducir zonas sin información. Ese problema no desapareció. Pero se le superpuso otro.

Hoy podemos recibir información procedente de sistemas cooperativos, radares, constelaciones satelitales, sensores electroópticos, plataformas autónomas y múltiples infraestructuras digitales. El desafío pasa progresivamente de la escasez de observaciones a la capacidad de correlacionarlas, contextualizarlas y determinar cuánto podemos confiar en ellas.

No es una discusión exclusivamente nuestra. En 2026, la United States Geospatial Intelligence Foundation puso en marcha un Maritime Domain Awareness Working Group orientado precisamente a estudiar brechas de sensado, fusión de datos y analítica, así como el papel de la inteligencia artificial para acelerar el análisis y reducir latencias. El problema puede observarse con un ejemplo sencillo.

AIS constituye una fuente cooperativa extraordinariamente valiosa. Permite comunicar automáticamente información como identidad, posición, rumbo y velocidad, y su utilización está regulada internacionalmente para determinadas categorías de buques.

Pero una declaración AIS y una observación física no son exactamente lo mismo, una detección SAR puede aportar evidencia independiente de presencia en superficie, aunque por sí sola tampoco debería utilizarse para inferir automáticamente identidad o intención.

Una imagen EO/IR puede proporcionar contexto visual, pero su utilidad depende, entre otras variables, de resolución, geometría, condiciones ambientales, disponibilidad y oportunidad temporal. Un radar puede mantener una pista, pero esa pista adquiere otro valor cuando puede relacionarse con información geoespacial y temporal adicional.

Y GNSS, aun siendo una infraestructura fundamental para posicionamiento, navegación y tiempo, tampoco debería ser tratado como una fuente infalible. En 2025, IMO, ICAO e ITU manifestaron conjuntamente su preocupación por el aumento de episodios de jamming y spoofing que afectan sistemas GNSS.

Ninguna de estas observaciones obliga a desconfiar sistemáticamente de los sensores.Obliga a diseñar sistemas capaces de administrar la confianza. Observar, declarar, inferir y decidir no son la misma cosa

Aquí aparece una distinción doctrinaria que considero fundamental.

Un sistema puede observar.

Una fuente puede declarar.

Un algoritmo puede inferir.

Pero una autoridad debe decidir.

Confundir esos niveles puede transformar una alerta técnica en una conclusión operacional antes de disponer de evidencia suficiente.

Una detección SAR sin correspondencia AIS, por ejemplo, no demuestra automáticamente una actividad irregular. Puede existir una diferencia temporal, una limitación de recepción, una condición operacional legítima o simplemente información todavía insuficiente.

De la misma manera, una transmisión AIS no debería convertirse automáticamente en una confirmación independiente de identidad y posición.

La función de GEOINT aparece precisamente en ese espacio entre ambas cosas. No consiste solamente en colocar información sobre un mapa. Consiste en relacionar espacio, tiempo, procedencia, comportamiento, contexto e incertidumbre para transformar datos dispersos en conocimiento útil.

Por eso, una arquitectura GEOINT madura debería poder responder no sólo: ¿Dónde está? sino también: ¿Qué sabemos realmente? ¿Cómo lo sabemos? ¿Qué fuentes coinciden? ¿Cuáles se contradicen? ¿Cuándo fueron obtenidas? ¿Qué incertidumbre permanece? ¿Qué observación adicional permitiría reducirla?

Esta última pregunta es especialmente importante. Porque GEOINT no debería producir únicamente respuestas. También debería ayudarnos a formular mejores preguntas operacionales.

El desafío no es acumular capas, integrar no es superponer datos: es convertir fuentes heterogéneas en evidencia coherente para decidir con mayor confianza. SAR, AIS, radar, EO/IR, meteorología, oceanografía, cartografía, telemetría y fuentes abiertas pueden representarse simultáneamente en una interfaz. Eso no significa que hayan sido realmente integradas.

La integración comienza cuando el sistema conserva procedencia, temporalidad, calidad y relaciones entre observaciones. Una correlación SAR–AIS, por ejemplo, puede considerar distancia, diferencia temporal, rumbo, velocidad, dimensiones estimadas y calidad de las fuentes.

Pero el resultado no debería presentarse como una verdad matemática.

Un score es útil cuando ayuda al analista a comprender por qué dos observaciones podrían corresponder al mismo objeto, qué evidencia sostiene esa hipótesis y qué podría invalidarla. Ésa es una diferencia importante entre automatizar una respuesta y automatizar una parte del razonamiento.

También existe una evolución internacional hacia ecosistemas de datos marítimos interoperables. La International Hydrographic Organization (IHO) desarrolla y mantiene el marco S-100 —Universal Hydrographic Data Model— para la creación de productos y servicios hidrográficos digitales interoperables. El marco respalda especificaciones asociadas a cartas electrónicas de navegación, superficies batimétricas, información de nivel de agua, corrientes superficiales, avisos a la navegación y otros productos marítimos. Su arquitectura, complementada por especificaciones de interoperabilidad como S-98, refuerza que el intercambio y la integración entre productos de información deben ser principios de diseño, no una capacidad incorporada de manera posterior.

Esto sugiere una conclusión que trasciende cualquier plataforma: la interoperabilidad ya no puede ser una integración posterior; debe ser un principio de arquitectura. La confianza operacional depende de la integridad de toda la cadena, desde el sensor hasta la decisión.

Hay otro aspecto que, a mi juicio, merece mayor presencia en la conversación sobre GEOINT, la calidad de una pista no depende solamente del sensor, Depende también de todo lo que ocurre después.

Sensor → enlace → ingestión → procesamiento → fusión → visualización → decisión.

Si se degrada la autenticidad, integridad, disponibilidad o trazabilidad en alguno de esos puntos, también se degrada nuestra capacidad para interpretar correctamente el resultado.

Por eso resulta cada vez menos útil pensar GEOINT y ciberseguridad como disciplinas completamente separadas.

El Banco Mundial describe actualmente los puertos como ecosistemas digitales interconectados y recomienda, entre otras medidas, inventarios actualizados de activos IT/OT, evaluaciones periódicas de riesgo, gestión de vulnerabilidades, respuesta ante incidentes y planes probados de continuidad.

Llevado a una arquitectura operacional, esto implica pensar desde el diseño en autenticación, control de acceso, integridad, registros de auditoría, sincronización temporal, preservación de metadatos, comunicaciones seguras y capacidad de operar bajo conectividad degradada. El volumen de información disponible hace poco realista pretender que cada escena satelital, track, alerta, vídeo o telemetría sea revisado manualmente desde cero.

Los sistemas automatizados pueden detectar objetos, mantener tracks, encontrar inconsistencias espacio temporales, correlacionar fuentes, priorizar eventos y orientar recursos de observación. Pero existe una diferencia entre utilizar automatización para reducir carga cognitiva y utilizarla para ocultar complejidad.

Un sistema responsable debería poder explicar, al menos: qué evidencia sostiene una recomendación; qué fuentes fueron utilizadas; qué nivel de incertidumbre permanece; qué información contradice la hipótesis; y qué persona conserva la responsabilidad sobre la decisión.

La evolución regulatoria internacional para los Maritime Autonomous Surface Ships (MASS) ofrece una referencia relevante. En mayo de 2026, la International Maritime Organization adoptó el primer International Code of Safety for Maritime Autonomous Surface Ships (MASS Code). El marco incorpora evaluación de riesgos, ciberseguridad, operaciones remotas y condiciones operacionales, manteniendo la importancia de la supervisión humana y la responsabilidad del capitán. Esto permite plantear una crítica constructiva a cierta narrativa tecnológica: la autonomía no debería medirse únicamente por cuánto podemos retirar al ser humano del proceso.  También podemos medirla por cuánto conseguimos aumentar su capacidad de comprender, supervisar y decidir responsablemente.

Del sensor a una arquitectura operacional

Ésta es precisamente una de las preguntas que estamos trabajando en Roca Defense & Systems. No partimos de la premisa de que una única plataforma pueda resolver el problema marítimo, partimos de algo diferente:

¿Cómo podemos conseguir que capacidades heterogéneas trabajen como partes de un mismo sistema de información y decisión?

SUPGOD está concebido públicamente por Roca como una arquitectura con capas sensoriales, interpretación mediante fusión de datos, misión y control humano, donde el operador mantiene supervisión y decisión final.

Dentro del concepto del Programa ONA, esta lógica puede trasladarse al dominio marítimo mediante una arquitectura distribuida donde fuentes remotas, sensores locales y plataformas no tripuladas contribuyan a una misma imagen operacional. La documentación pública del programa plantea precisamente la integración de capacidades existentes —buques, aeronaves, radares, fuentes satelitales, centros de mando y sistemas no tripulados— en lugar de su sustitución.

En regiones marítimas extensas, el problema difícilmente se resolverá intentando observar todo, todo el tiempo y con el activo más costoso disponible. Tampoco mediante la adquisición sucesiva de tecnologías que después deban descubrir cómo interoperar.

Quizás una agenda más sostenible comience por otras preguntas: ¿Cómo priorizamos áreas extensas sin pretender vigilancia permanente sobre cada punto? ¿Cómo correlacionamos información satelital, fuentes cooperativas, radares y sensores desplegados preservando su procedencia? ¿Cómo diseñamos sistemas capaces de reconocer cuándo su propia información es insuficiente? ¿Cómo operamos cuando los enlaces están degradados? ¿Cómo formamos operadores para interpretar incertidumbre y no solamente consumir alertas? ¿Cómo medimos la calidad de una recomendación automatizada? ¿Y cómo preservamos responsabilidad y trazabilidad cuando una parte creciente del procesamiento ocurre antes de que un ser humano vea el resultado?

No creo que la respuesta sea descartar la doctrina existente cada vez que aparece una tecnología nueva. Tampoco creo que alcance con digitalizar procesos anteriores. La doctrina evoluciona cuando cambian las capacidades, las limitaciones y las preguntas que necesitamos responder.

El futuro de la inteligencia marítima probablemente no dependerá únicamente de quién disponga de más sensores, más imágenes o más plataformas.

Dependerá también de quién consiga transformar información heterogénea en conocimiento trazable, interoperable, explicable y suficientemente confiable para apoyar decisiones responsables.

Ésa es la convergencia que considero especialmente relevante entre GEOINT, ciberresiliencia, automatización y sistemas autónomos. GEOINT aporta contexto, la ciberresiliencia protege la confianza en la cadena de información. La automatización ayuda a gestionar escala y complejidad y las plataformas distribuidas pueden extender presencia y persistencia y el criterio humano conserva algo que ninguna arquitectura debería tratar como una formalidad: responsabilidad sobre la decisión.

En Roca Defense & Systems queremos contribuir a esa conversación desde la ingeniería, pero también desde una premisa doctrinaria sencilla: una detección es el comienzo del análisis, no su conclusión. Porque cuando una detección no basta, el verdadero desafío ya no es simplemente ver más.  Es saber qué podemos afirmar, por qué podemos afirmarlo y con qué nivel de confianza estamos dispuestos a decidir.

Y quizás ésa sea una de las preguntas que la comunidad GEOINT debería discutir con mayor profundidad: ¿Estamos diseñando sistemas para producir más información o para construir mejores decisiones?

Fuentes y referencias

International Maritime Organization (IMO/OMI) — MASS Code, 2026. La OMI adoptó el 22 de mayo de 2026 el International Code of Safety for Maritime Autonomous Surface Ships (MASS Code), primer marco regulatorio global integral dedicado a los buques autónomos marítimos de superficie. El Código, actualmente no obligatorio, aborda aspectos como evaluación de riesgos, contexto operacional, conectividad, operaciones remotas y seguridad, preservando la responsabilidad y el elemento humano como principios centrales. International Maritime Organization IMO — IMO adopts first global Code for autonomous ships

International Hydrographic Organization (IHO) — S-100 Universal Hydrographic Data Model. S-100 proporciona un marco estandarizado para gestionar, procesar, analizar, presentar e intercambiar información hidrográfica y geoespacial entre diferentes sistemas y usuarios. En enero de 2026 entraron en vigor las especificaciones de la primera fase del ecosistema S-100, reforzando su aplicación operacional y la interoperabilidad entre distintas capas de información marítima. IHO Geospatial Information Registry IHO — S-100 Universal Hydrographic Data Model

International Hydrographic Organization (IHO) — S-100 ECDIS e interoperabilidad. La IHO mantiene además especificaciones específicas para interoperabilidad de productos S-100. La edición 5.2.1 de S-100 entró en vigor el 1 de enero de 2026, junto con especificaciones operacionales como S-101 para cartas electrónicas y S-102 para superficies batimétricas. IHO IHO — Standards and Specifications

World Bank — Cybersecurity in Ports: Shifting from Risk to Resilience. El Banco Mundial analiza los puertos como ecosistemas digitales interconectados y plantea un enfoque de ciberresiliencia basado, entre otros elementos, en inventarios actualizados de activos IT/OT, evaluaciones periódicas de riesgo, gestión de vulnerabilidades, respuesta ante incidentes, continuidad operacional, capacitación e intercambio de información. World Bank World Bank — Cybersecurity in Ports: Shifting from Risk to Resilience

United States Geospatial Intelligence Foundation (USGIF) — Maritime Domain Awareness Working Group, 2026. La USGIF lanzó en 2026 su Maritime Domain Awareness Working Group, orientado a avanzar capacidades GEOINT para detectar, monitorear, comprender y responder a actividades en el dominio marítimo. Entre sus áreas de trabajo figuran necesidades de misión, tecnologías emergentes, integración de datos, enfoques analíticos y desafíos operacionales. USGIF USGIF — Maritime Domain Awareness Working Group

Roca Defense & Systems Corporation — documentación pública de ONA y SUPGOD. Las referencias a ONA y SUPGOD incluidas en este artículo corresponden a la documentación pública de Roca Defense & Systems. Las capacidades futuras, arquitecturas propuestas y conceptos de integración deben interpretarse como líneas de diseño y desarrollo, y no como afirmaciones de desempeño operacional no verificadas.

Nota editorial: este artículo utiliza exclusivamente información pública y fuentes abiertas. Las referencias técnicas se emplean como contexto para el análisis y no implican que los estándares, marcos regulatorios u organizaciones citadas validen productos, sistemas o arquitecturas específicas de Roca Defense & Systems.