El Pentágono solicita 30,3 millones para el programa de detección de mentiras con IA Polygraph+

La solicitud de presupuesto del Departamento de Defensa, presentada para el año fiscal 2027, pide 30,3 millones de dólares para financiar el desarrollo de Polygraph+, también conocido como Polygraph Next, durante un período de cinco años. La propuesta aún está pendiente de la aprobación del Congreso.

El programa sería gestionado por la Agencia de Contrainteligencia y Seguridad de la Defensa (DCSA), que ya se encarga de la selección de personal y la detección de amenazas internas en la fuerza laboral civil y militar del Pentágono, que ronda los 2,8 millones de personas.

Cómo se supone que funciona Polygraph+

Según el documento presupuestario, Polygraph+ combinará puntuaciones de credibilidad generadas por aprendizaje automático con “sensado a distancia” que recoge señales fisiológicas sin colocar sensores en el sujeto. La suite exacta de sensores y la arquitectura del sistema no se revelan en la presentación.

Los prototipos anteriores del Pentágono se basaban en análisis mediante cámaras para estimar la frecuencia cardíaca y respiratoria, rastrear el movimiento de la cabeza, la temperatura facial e incluso la actividad de los poros. No se ha confirmado que esos diseños formen parte del nuevo sistema.

Escepticismo científico

Una revisión del Consejo Nacional de Investigación de 2003 ya calificó la evidencia científica sobre la efectividad del polígrafo tradicional como “débil en el mejor de los casos”. Investigadores modernos añaden que el estrés no tiene una relación universal uno a uno con el engaño, y que los datos de entrenamiento de los modelos de IA a menudo carecen de etiquetas de referencia fiables.

Incluso si el programa lograra el rango de precisión proclamado del 80 % al 94 %, aplicarlo a una fuerza laboral de 2,8 millones aún generaría un número considerable de falsos positivos, potencialmente señalando a empleados inocentes como riesgos de seguridad.

Preguntas clave sin resolver

• ¿Los sensores adicionales realmente mejoran la precisión de detección, o solo añaden capas de confianza algorítmica a una señal fundamentalmente poco fiable?
• ¿Pueden entrenarse los modelos de IA con datos que distingan de forma fiable el engaño de otros factores de estrés?
• ¿Qué salvaguardas se implementarán para evitar el uso indebido de resultados falsos positivos?
• ¿Cómo validará la DCSA el sistema antes de desplegarlo en toda la fuerza laboral de defensa?

El debate técnico central se centra en si una detección más sofisticada y la IA pueden superar las limitaciones inherentes identificadas por décadas de investigación sobre polígrafo, o si simplemente ocultan la incertidumbre con métricas de mayor resolución.

Tanto MIT Technology Review como Superpower Daily informaron sobre la solicitud el 25 de septiembre de 2026, señalando que el Congreso aún no había aprobado los fondos y que los fundamentos científicos del programa siguen siendo objeto de controversia.

De aprobarse, el programa representaría una inversión significativa en herramientas automatizadas de evaluación de credibilidad, con el potencial de transformar la forma en que el Pentágono lleva a cabo verificaciones de antecedentes, monitoreo continuo y mitigación de amenazas internas.

Para una organización de habla hispana, el impacto práctico sería un giro hacia procesos de selección mediados por IA que prometen evaluaciones más rápidas y sin contacto, pero que también introducen nuevos desafíos legales y éticos relacionados con la privacidad, el debido proceso y la fiabilidad de la detección automática de mentiras.

Implicaciones presupuestarias

El desembolso de 30,3 millones de dólares en cinco años equivale a aproximadamente 6 millones anuales, una cifra que competirá con otros programas de ciberseguridad y modernización de armas. Los legisladores deberán sopesar si esos recursos podrían destinarse a iniciativas con evidencia más robusta de efectividad.

En caso de que el Congreso autorice los fondos, la DCSA tendría que establecer métricas de rendimiento claras, auditorías independientes y mecanismos de revisión periódica para asegurar que el gasto público se traduzca en mejoras tangibles en la seguridad interna.

En el contexto de América Latina, la noticia ha despertado un debate sobre la adopción de tecnologías similares en fuerzas armadas regionales, donde los marcos regulatorios y la capacidad de supervisión son a menudo más limitados.