Cuando ChatGPT apareció, Gonzalo ya estaba ahí: así está creando su propia IA el Ejército de Tierra español
En la Academia Logística del Ejército de Tierra situada en Calatayud se está fraguando algo importante: un modelo de IA llamado Gonzalo (GZLO) con el que asistir a toda la operativa de esta rama de las Fuerzas Armadas españolas.
GZLO está aún en pleno desarrollo, y su objetivo es ser el ChatGPT del ejército, con las particularidades —sobre todo de seguridad y confidencialidad— que eso implica. Este modelo de IA está pensado más como un copiloto administrativo del Ejército que como una «IA de combate».
Un proyecto de máster como semilla de todo
Durante una visita a las instalaciones de la Academia Logística, el comandante Víctor Lobaco, principal responsable del proyecto, nos explicó la génesis de GZLO. Matemático de formación, Lobaco entró en el ejército en 2005 y, tras ascender a capitán, en 2022 cursó un máster en IA al identificar una necesidad clara: «el ejército necesita gente que intermedie entre los ingenieros que desarrollan tecnología y los militares. Ese nexo de unión sigue haciendo falta», afirma.
El Comandante Víctor Lobaco, en la entrada de la Academia Logística de Calatayud.
Para completar el máster, el Comte. Lobaco tuvo que que trabajar en un proyecto de su elección, y ahí se le ocurrió tratar de solucionar precisamente una necesidad que había apreciado en la Academia Logística, donde ya estaba destinado. «En todas las academias militares, viene mucha gente que está un año o dos años [para formarse] y se va, y siempre había que responder a las mismas preguntas año tras año».
Así es como comenzó a trabajar en una especie de chatbot que con cierta base de conocimiento pudiese responder a preguntas. Lobaco trabajó en formalizar la idea entre febrero y junio de 2022, y tras mirar distintas opciones, comenzó a trabajar con gestores de diálogo de Google. Pero entonces llegó noviembre de 2022 y OpenAI lanzó ChatGPT. Aquello lo cambió todo, nos dice Lobaco. «Me dije ‘¿y ahora qué voy a hacer con esto en lo que llevo trabajando estos seis meses?'».
Descubrió los RAG (Retrieval Augmentation System), unos sistemas usados en LLMs que combinan la capacidad de generar texto de estos modelos de IA con la recuperación de información externa. Es justo lo que necesitaba Lobaco: «ese fue mi proyecto de fin de máster: un RAG basado en la documentación que tenemos aquí, en la Academia, y que pudiera apoyar en esas tareas que eran repetitivas», aclara.
Así nació Gonzalo (o GZLO), que toma su nombre de Gonzalo Fernández de Córdoba, «el Gran Capitán». Este noble y militar español estuvo al servicio de los Reyes Católicos y según el Ejército de Tierra fue «el más grande capitán español de finales del siglo XV y principios del XVI».
La presentación del proyecto a un coronel supuso un cambio radical en la trayectoria de GZLO. Dado que el Ejército carecía de personal especializado en esta materia, Lobaco recibió una comisión de un año. Durante ese periodo, su misión principal fue actuar como asesor ante diversas unidades, desmitificando la IA y orientando al personal sobre cuándo era aplicable y cuándo bastaba con programación simple. Aunque esta comisión se preveía temporal, el Comandante fue requerido de nuevo para formalizar su función como el nexo de unión entre la operatividad militar y el desarrollo tecnológico, cumpliendo la máxima de que «en el país de los ciegos el tuerto es el rey».
Seguridad y desarrollo «on premises»
Aquel RAG inicial desarrollado por el Comte. Lobaco comenzó a convertirse en un proyecto más ambicioso rápidamente. Para trabajar en él y finalizar su proyecto tuvo que comprar la GPU con 24 GB de memoria gráfica, y desde el principio tuvo claro que Gonzalo debía poder funcionar totalmente en local («on premises«) y sin conexión a internet.
La interfaz de Gonzalo es sencilla, porque lo importante está en lo que hace. En esencia su papel es el de convertirse en asistente o copiloto de todo tipo de gestiones y tareas dentro del ejército. Así puede desde ayudar a redactar correos a realizar cálculos logísticos avanzados o realizar estudios de entornos operativos en misiones militares.Fuente: ACLOG / Ejército de Tierra.
La razón principal detrás de esta limitación es, por supuesto, la seguridad. En el ámbito militar, este requisito es absolutamente crítico. El Cmte. Lobaco detalla que, a diferencia del sector civil, donde hay flexibilidad con los servidores externos, en el Ejército la política es estricta: «incluso con el sello azul, que es la clasificación mínima y se aplica a documentos de uso oficial, no debemos usar servidores externos. Necesitamos esa seguridad en el ámbito militar«.
Precisamente por este motivo dar el salto a una infraestructura propia pero más capaz no se podía hacer de cualquier manera. Ahí interviene el Centro de Sistemas y Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (CESTIC), un órgano del Ministerio de Defensa, que «coloca un cluster dedicado en el Centro de Supercomputación de Barcelona (BSC) y este va a dar servicio a toda la parte de inteligencia militar que se estime oportuno».
Poner en marcha un proyecto así no es un asunto baladí, porque para garantizar la seguridad «el Centro Criptográfico Nacional (CCN) tiene que acreditar la instalación». La complejidad burocrática se suma a la que debe garantizar la total seguridad de su operativa, y eso hace que su desarrollo se enfrente a retos que el segmento comercial apenas tiene en cuenta.
OpenAI, Google o Anthropic no paran de lanzar nuevos modelos, y aunque evalúan la seguridad de esos modelos y la certifican con sus informes (los conocidos «Model Card»), no tienen que cumplir los rígidos controles que por ejemplo debe cumplir GZLO.
Las tripas de Gonzalo: Llama y gpt-oss
El desarrollo ha ido progresando y, a la espera de ese cluster para facilitar toda esa labor, CESTIC dedicó un servidor —un NVIDIA H100 con 80 GB de memoria gráfica— que ayudó a dar el siguiente salto.
La interfaz de GZLO es de momento lo de menos: lo importante es que poco a poco este sistema de IA comienza a poder usarse para ahorrar tiempo en diversos procesos operativos en el Ejército de Tierra.
El núcleo de GZLO ha evolucionado significativamente desde aquel primer proyecto de fin de máster basado en un RAG, que simplemente combinaba la documentación interna con un modelo generativo para responder preguntas.
El verdadero salto de potencia llegó con la adopción de la arquitectura MCP (Model Context Protocol). Esta estructura avanzada convierte a GZLO en un agente inteligente capaz de tomar decisiones: en lugar de solo generar texto, el MCP le permite razonar sobre la pregunta que recibe, planificar la mejor estrategia de respuesta y controlar el uso de distintas herramientas o modelos para obtener la información necesaria.
Este enfoque flexible permite al Ejército combinar lo mejor de varios modelos abiertos, utilizando por ejemplo el modelo gpt-oss —que probamos hace unos meses en Xataka— para la capacidad de razonamiento y modelos como Llama 3.3 para generar el texto final de la respuesta.
El estándar Model Context Protocol (MCP) permite que los agentes de IA puedan usar esos servidores MCP como un puente entre el modelo de IA y las fuentes de datos que lo alimentan. Como explica el Cmte. Lobaco, «Ahora estamos en proceso de migrar ese RAG con capacidad de responder preguntas sencillas, a pasar a esta arquitectura que permite usar diversas herramientas» para una interacción mucho más versátil y potente.
Cuando él comenzó a trabajar en GZLO experimentó con varios modelos Open Source, y Llama demostró comportarse de forma destacable inicialmente. Como él explica, Llama «demostró unos resultados más acordes a lo que nosotros queríamos. Fue la razón por la que adaptamos Llama 3 en su momento y también Llama 3.1». En la actualidad hacen uso de una versión modificada de Llama 3.3, pero solo en parte, porque hay otro elemento fundamental.
Así, en GZLO ahora combinan ese modelo con gpt-oss, el modelo abierto de OpenAI, porque como él explica «tiene capacidad de razonamiento, lo que permite organizar las preguntas, y luego utilizar Llama para generar texto y aportar esa «verbosidad» que gpt-oss no tiene porque está pensado para otras cosas».
Hay una curiosidad aquí. O algo más que eso, porque como explica Lobaco, «desde el punto de vista legal, los términos de uso de Llama indican que sólo se puede usar este modelo para hacer la guerra si perteneces al organismo Five Eyes [Australia, Canadá, Nueva Zelanda, Reino Unido y Estados Unidos]. De momento no lo estamos usando en la guerra, por lo que no incumplíamos los términos de Llama». Si eso ocurriera, aclara, la OTAN recomienda usar Mistral, el modelo de IA desarrollado por la startup francesa del mismo nombre.
La inteligencia de GZLO en acción
La complejidad de aplicar GZLO reside en que como destacaba nuestro protagonista «en el ejército hay muchos sistemas heredados (legacy), pero muchos. Cada departamento tenía una necesidad y en ese momento ha generado un sistema de información que sirve a sus necesidades. A día de hoy para sacar el máximo partido de la inteligencia, necesitaríamos poder coger información de todos esos silos». En eso está trabajando CESTIC, que está tratando de reunir toda esa información, «pero lleva su tiempo».
La Academia de Logística del Ejército de Tierra, en Calatayud, durante la visita del Rey Felipe VI en octubre de 2025. Fuente: Casa Real.
Mientras, los avances continúan. Hace unas semanas crearon una prueba de concepto con GZLO que contiene toda la información del Ministerio de Defensa: teléfonos, correos electrónicos, unidad y departamento en la que está destinada la persona, etc. A partir de esa información, comenta,
«Diseñamos a GZLO para acceder a la interfaz de esa guía unificada de manera que, a través de un servidor MCP donde vive la herramienta y utilizando gpt-oss —aunque podemos usar otros modelos de razonamiento—, puede acceder a esa herramienta si lo necesita para responder a cualquier pregunta. Esto es mucho más potente respecto a la estructura que teníamos antes, que era un simple RAG».
La diferencia es notable. Gracias al nuevo modelo de razonamiento, la IA puede «decidir por sí misma qué hacer con la pregunta que le llega» y qué herramientas internas debe utilizar para formular la respuesta. Esto representa un salto cualitativo: «antes para poder recuperar una información, ésta tenía que estar de manera explícita en los PDF».
«El hecho de movernos a esta arquitectura nos permite responder a preguntas que ni siquiera imaginábamos antes», señala el Comandante. Un ejemplo de esta nueva capacidad es poder preguntar directamente: «¿Qué subtenientes hay destinados con el comandante Novaco?» GZLO razonará que primero debe localizar el destino de Novaco y luego buscar el personal a su cargo.
GZLO combina dos enfoques para la recuperación de información. Por un lado, la búsqueda dispersa, que se basa en la coincidencia exacta de palabras clave. Por otro, la búsqueda densa, que utiliza embeddings (vectores numéricos) para capturar el significado semántico de la consulta.
El propósito de GZLO es el de poder apliarse a todo tipo de escenarios tanto para el área de Personal como de Material y de Operaciones.
Esto permite a GZLO ir más allá de las coincidencias literales; por ejemplo, si un militar pregunta «¿cómo proteger mi ordenador?», el sistema entiende que «proteger» y «asegurar» son sinónimos, recuperando el documento correcto aunque no use las palabras exactas de la consulta.
Para el Cmte. Lobaco «GZLO pasará a utilizar inteligencia artificial únicamente en su punto final, a ser lo que yo llamaría un agente inteligente. Él se autogestiona, se autocontrola y realiza las preguntas. Es un cambio generacional». Este militar lo tiene claro: «este es el proyecto más emocionante del siglo XXI».
De la caja negra a la explicabilidad
En esa operativa de este asistente de IA había otro apartado importante en el que se está trabajando, y es la explicabilidad. Es decir, tratar de saber por qué la IA ha generado cierta respuesta y no otra.
Los modelos de IA generativa siguen estando protagonizados por una indescifrable «caja negra»: si pudieramos abrir esa caja y estudiarla, podríamos saber «cómo piensa» y generan contenido estos modelos, pero a día de hoy eso es casi imposible.
Ha habido avances como el que plantearon los investigadores de Anthropic hace meses, pero de momento no hay soluciones claras. El Cmte. Lobaco propone hacer uso de KPIs (Key Performance Indicators), indicadores clave de rendimiento que sirven para medir el progreso hacia ciertos objetivos. Así, explica
«Lo que le pedimos a la inteligencia artificial no es que evalúe la composición, sino que evalúe cada uno de los KPIs y luego, a partir de ellos, con una especie de embedding, calculamos la nota [del indicador]».
Eso permite evaluar el comportamiento del modelo y ajustarlo. Como él añade, «garantizamos esa explicabilidad» que puede ser crucial por ejemplo en operaciones militares.
El entonces Príncipe de Asturias, en una visita que realizó a la Academia Logística de Calatayud en junio de 1986. Fuente: Biblioteca de Calatayud.
En ellas el decisor —por ejemplo, el comandante—, puede adoptar la solución que propone la IA o modificarla, pero lo que también podrá hacer «es entender por qué la IA ha propuesto esa decisión. Hemos descompuesto esa caja negra en trocitos que sí puedo explicar, y que si no puedo explicar al menos puedo verificar de forma sencilla».
«El gran proyecto del siglo XXI»
Para él todo eso redunda en lo mismo: «la IA es una herramienta que ayuda al decisor a tomar la decisión, reduce el tiempo y nos hace más eficientes». Pero para el Cmte. Lobaco este proyecto es algo más, porque, como dice, «hay muchas formas de motivar a las personas, pero una de las más importantes es la capacidad de desarrollo personal».
Poder formar parte de un proyecto así en la que los participantes son las manos y el motor de todo, «creo que contribuye a la retención de talento». Al no externalizar un proyecto así, logran esa misión que también es clave: «tener talento local accesible».
Ahora queda por ver cómo evoluciona este proyecto. Para el Cmte. Lobaco «España está haciendo los deberes y avanzando poco a poco». Parece que lo está haciendo, desde luego, y como poco esto es algo importante: la semilla de algo que puede acabar siendo un elemento clave en la operativa del Ejército de Tierra a medio y largo plazo.
