En una conferencia Sobre los desafíos futuros de las organizaciones de inteligencia celebradas en 2018, el ex Director de Inteligencia Nacional Dan Coats argumentó que la transformación de la comunidad de inteligencia estadounidense debe ser una revolución más que una evolución. La comunidad debe ser innovadora y flexible, capaz de adoptar rápidamente tecnologías innovadoras donde sea que surjan.

Las comunidades de inteligencia en todo el mundo occidental se encuentran ahora en una encrucijada: la creciente proliferación de tecnologías, que incluyen inteligencia artificial, Big Data, robótica, Internet de las cosas y blockchain, cambia las reglas del juego. La proliferación de estas tecnologías, la mayoría de las cuales son civiles, podría crear violaciones de datos y conducir a amenazas de puerta trasera para las agencias de inteligencia. Además, dado que son asequibles y ubicuos, podrían usarse con fines maliciosos.

Los avances tecnológicos de los últimos años han llevado a las organizaciones de inteligencia a desafiar las verdades aceptadas que históricamente han dado forma a sus esfuerzos. La estructura industrial jerárquica, compartimentada, de estas organizaciones ahora está cambiando, girando principalmente en torno a la integración de nuevas tecnologías con el trabajo de inteligencia tradicional y la redefinición del papel de los humanos en el proceso de inteligencia.

Tomemos, por ejemplo, la Inteligencia de código abierto (OSINT), un concepto creado por la comunidad de inteligencia para describir información que no está clasificada y que es accesible al público en general. Tradicionalmente, este tipo de información era inferior en comparación con la información clasificada; y como resultado, las inversiones en tecnologías OSINT fueron sustancialmente menores en comparación con otros tipos de tecnologías y fuentes. Esto está cambiando ahora; Las agencias ahora se están dando cuenta de que OSINT es fácil de adquirir y más beneficioso, en comparación con otros tipos de información más desafiantes.

Sin embargo, esta comprensión se filtra únicamente, ya que el uso de OSINT por parte de las organizaciones de inteligencia aún involucra procesos engorrosos, incluida la integración lenta y compleja de entornos de TI clasificados y no clasificados. Por lo tanto, no es sorprendente que los ejecutivos de inteligencia, por ejemplo, el Jefe de Inteligencia del Departamento de Estado o el nominado para convertirse en Director de la Oficina Nacional de Reconocimiento, hayan argumentado recientemente que uno de los desafíos más grandes de la comunidad es la integración rápida y eficiente de OSINT en sus operaciones

De hecho, las innovaciones tecnológicas siempre han sido fundamentales para la profesión de inteligencia. Pero cuando se trata de procesar, analizar, interpretar y actuar sobre la inteligencia, sin embargo, la capacidad humana, con todas sus limitaciones, siempre se ha considerado indiscutiblemente superior. Que la proliferación de datos y fuentes de datos requieren un mejor sistema de priorización y análisis, no es cuestionable. ¿Pero quién debería tener una supremacía? ¿Humanos o máquinas?

Big data llega para el negocio de espías

El discurso es tempestuoso. Los veteranos de inteligencia afirman que no hay sustituto para el juicio humano. Argumentan que la inteligencia artificial nunca será capaz de comprender el espectro completo de consideraciones en la toma de decisiones estratégicas, y que no puede evaluar cuestiones abstractas en la interpretación del comportamiento humano. Las máquinas pueden recopilar datos y tal vez identificar patrones, pero nunca lograrán interpretar la realidad como lo hacen los humanos. Otros también advierten sobre las implicaciones éticas de confiar en las máquinas para situaciones de vida o muerte, como la decisión de ir a la guerra.

En contraste, los tecno-optimistas afirman que la superioridad humana, que definió las actividades de inteligencia durante el siglo pasado, ya se inclina ante la superioridad tecnológica. Si bien los humanos siguen siendo significativos, su papel ya no es exclusivo, y tal vez ni siquiera sea el más importante en el proceso. ¿Cómo puede el oficial de inteligencia promedio hacer frente a los incesantes volúmenes de información que produce el mundo moderno?

De 1995 a 2016, la cantidad de lectura requerida por un investigador de inteligencia estadounidense promedio, que cubre un país de baja prioridad, aumentó de 20,000 a 200,000 palabras por día. Y eso es sólo el comienzo. Según las previsiones, el volumen de datos digitales que producirá la humanidad en 2025 será diez veces mayor que el que se produce hoy. Algunos sostienen que este volumen solo puede ser procesado, e incluso analizado, por computadoras.

Por supuesto, los defensores más ardientes de la integración de máquinas en el trabajo de inteligencia no están eliminando por completo la participación humana; Incluso los más escépticos no dudan de la necesidad de integrar la inteligencia artificial en las actividades de inteligencia. El debate se centra en la cuestión de quién ayudará a quién: máquinas en ayuda de humanos o humanos en ayuda de máquinas.

La mayoría de los expertos coinciden en que la clave para trasladar las comunidades de inteligencia al siglo XXI radica en derribar los muros inter e intraorganizacionales, incluso entre
los servicios dentro del establecimiento de seguridad nacional; entre el sector público, el sector privado y la academia; y entre servicios de inteligencia de diferentes países.

Por lo tanto, no es sorprendente que el impulso hacia la innovación tecnológica sea parte de la revolución actual de inteligencia. El establecimiento de seguridad nacional ya reconoce que el sector privado y la academia son los principales impulsores de la innovación tecnológica.

Alexander Karp, director ejecutivo y cofundador de Palantir Technologies Inc., recorre los terrenos después de las sesiones matutinas durante la Conferencia de Medios y Tecnología de Allen & Co. en Sun Valley, Idaho, EE. UU., El jueves 7 de julio de 2016. Multimillonarios , directores ejecutivos y líderes de las industrias de tecnología, medios y finanzas se reúnen esta semana en la conferencia de resort de montaña de Idaho organizada por la firma de banca de inversión Allen & Co. Fotógrafo: David Paul Morris / Bloomberg a través de Getty Images

Servicios privados e inteligencia nacional.

En los Estados Unidos existe una cooperación dinámica entre estos organismos y la comunidad de seguridad, incluidos los fondos de capital de riesgo de propiedad conjunta del gobierno y las empresas privadas.

Take In-Q-Tel: un fondo de capital de riesgo establecido hace 20 años para identificar e invertir en empresas que desarrollan tecnología innovadora que sirve a la seguridad nacional de los Estados Unidos, posicionando así a la comunidad de inteligencia estadounidense a la vanguardia del desarrollo tecnológico. El fondo es una corporación independiente, que no está subordinada a ninguna agencia gubernamental, pero mantiene una coordinación constante con la CIA, y el gobierno de los Estados Unidos es el principal inversor.

El esfuerzo más exitoso, que ha crecido hasta convertirse en una empresa multimillonaria, aunque algo controvertido, es Palantir, un proveedor de integración de datos y gestión del conocimiento. Pero hay muchas otras empresas nuevas y más establecidas, que van desde la detección de químicos sofisticados (p. Ej., Dispositivos 908), traducciones automáticas de idiomas (p. Ej., Lilt) e imágenes digitales (p. Ej., Sabiduría inmersiva) hasta tecnología de sensores (p. Ej., Echodyne), análisis predictivo (p. Ej., Tamr ) y ciberseguridad (por ejemplo, Interset).

En realidad, una parte importante del trabajo de inteligencia ya está siendo realizada por tales compañías, pequeñas y grandes. Compañías como Hexagon, Nice, Splunk, Cisco y NEC ofrecen a las agencias de inteligencia y aplicación de la ley un conjunto completo de plataformas y servicios, que incluyen varias soluciones analíticas como análisis de video, análisis de identidad y análisis de redes sociales. Estas plataformas ayudan a las agencias a obtener información y hacer predicciones a partir de los datos recopilados e históricos, utilizando análisis de flujo de datos en tiempo real y aprendizaje automático. Una ventanilla única de inteligencia, por así decirlo.

Otro ejemplo de colaboración gubernamental y no gubernamental es la Actividad de Proyectos de Investigación Avanzada de Inteligencia (IARPA), una organización sin fines de lucro que informa al Director de Inteligencia Nacional (DNI). Establecida en 2006, IARPA financia investigaciones avanzadas relevantes para la comunidad de inteligencia estadounidense, con un enfoque en la cooperación entre instituciones académicas y el sector privado, en una amplia gama de campos de las ciencias tecnológicas y sociales. Con un presupuesto operativo anual relativamente pequeño de alrededor de $ 3 mil millones, el fondo da prioridad a proyectos de desarrollo de varios años que satisfagan las necesidades concretas de la comunidad de inteligencia. La mayoría de los estudios respaldados por el fondo no están clasificados y están abiertos al escrutinio público, al menos hasta la etapa de implementación por parte de las agencias de inteligencia.

Imagen cortesía de Bryce Durbin / TechCrunch

Desafiando la hegemonía del gobierno en la industria de inteligencia

Estas son todas oportunidades emocionantes; Sin embargo, el futuro presenta varios desafíos para las agencias de inteligencia:

Primero, las comunidades de inteligencia pierden su primacía sobre la recopilación, el procesamiento y la difusión de datos. Hasta hace poco, las organizaciones Raison D’etre eran, ante todo, para obtener información sobre el enemigo, antes de que dicho enemigo pudiera disfrazar esa información.

Hoy, sin embargo, hay mucha información disponible y una gran cantidad de herramientas disponibles (algunas de las cuales son gratuitas) permiten a todas las partes, incluidas las personas, recopilar, procesar y analizar grandes cantidades de datos. Basta con mirar el i2 Analyst’s Notebook de IBM, que ofrece a los analistas, por solo unos miles de dólares, capacidades de análisis visual multidimensional para que puedan descubrir rápidamente conexiones y patrones ocultos en los datos. Dichas capacidades pertenecían, hasta hace poco, solo a organizaciones gubernamentales.

Un segundo desafío para las organizaciones de inteligencia radica en la naturaleza de la información en sí misma y sus diferentes formatos, así como en los sistemas de recopilación y procesamiento, que generalmente están separados y carecen de estandarización. Como resultado, es difícil fusionar toda la información disponible en un solo producto. Por esta razón, las organizaciones de inteligencia están desarrollando conceptos y estructuras que enfatizan la cooperación y la descentralización.

El mercado privado ofrece una variedad de herramientas para fusionar información; que van desde simples soluciones estándar hasta herramientas sofisticadas que permiten procesos organizacionales complejos. Algunas de las herramientas se pueden comprar e implementar rápidamente, por ejemplo, plataformas de intercambio y gestión de datos y conocimientos, mientras que otras son desarrolladas por las propias organizaciones para satisfacer sus necesidades específicas.

El tercer desafío se relaciona con el cambio en el principio de priorización de inteligencia. En el pasado, la recopilación de información sobre un objetivo dado requería una decisión específica para hacerlo y recursos específicos que se asignarían para ese propósito, generalmente a expensas de la asignación de recursos a un objetivo diferente. Pero en esta era de cantidades infinitas de información, acceso casi ilimitado a la información, capacidades avanzadas de almacenamiento de datos y la capacidad de manipular datos, las organizaciones de inteligencia ahora pueden recopilar y almacenar información en una escala masiva, sin la necesidad de procesarla de inmediato, más bien, Se puede procesar según sea necesario.

Este desarrollo lleva a otros desafíos, que incluyen: la necesidad de identificar la información relevante cuando sea necesario; procesar la información rápidamente; para identificar patrones y sacar conclusiones de montañas de datos; y hacer que el conocimiento producido sea accesible al consumidor. Por lo tanto, no es sorprendente que la mayoría de los avances tecnológicos en el campo de la inteligencia respondan a estos desafíos, combinando tecnologías como big data con inteligencia artificial, capacidades avanzadas de almacenamiento de información y presentación gráfica avanzada de información, generalmente en tiempo real.

Por último, las organizaciones de inteligencia se construyen y operan de acuerdo con conceptos desarrollados en la cima de la era industrial, que defendió el principio de la línea de ensamblaje, que son tanto lineales como cíclicos. El modelo lineal del ciclo de inteligencia (recolección, procesamiento, investigación, distribución y retroalimentación del consumidor) se ha vuelto menos relevante. En esta nueva era, los límites entre las diversas funciones de inteligencia y entre las organizaciones de inteligencia y su ecosistema son cada vez más borrosos.

El valiente nuevo mundo de inteligencia

Por lo tanto, se requiere un nuevo orden de trabajo de inteligencia y, por lo tanto, las organizaciones de inteligencia se encuentran actualmente en medio de un proceso de redefinición. Divisiones tradicionales, p. Ej. entre colección e investigación; organizaciones de seguridad interna e inteligencia positiva; y los sectores público y privado, todos se vuelven obsoletos. Este no es otro intento de llevar a cabo reformas estructurales: hay una sensación de ruptura epistemológica que requiere una redefinición de la disciplina, las relaciones que las organizaciones de inteligencia tienen con sus entornos, desde los tomadores de decisiones hasta el público en general, y el desarrollo de nuevas estructuras. y concepciones.

Y, por supuesto, hay preocupaciones aún más amplias; Los legisladores necesitan crear un marco legal que incorpore con precisión las evaluaciones basadas en datos de una manera que tenga en cuenta los aspectos predictivos de estas tecnologías y aún proteja los derechos de privacidad y seguridad de los ciudadanos individuales en los estados nacionales que respetan esos conceptos.

A pesar del reconocimiento de los profundos cambios que tienen lugar a su alrededor, las instituciones de inteligencia de hoy en día todavía se construyen y operan en el espíritu de las concepciones de la Guerra Fría. En cierto sentido, las organizaciones de inteligencia no han internalizado la complejidad que caracteriza el tiempo presente, una complejidad que requiere abandonar la percepción dicotómica (dentro y fuera) del establecimiento de inteligencia, así como la comprensión de la empresa de inteligencia y los organismos gubernamentales que tienen un monopolio del conocimiento; conceptos que se han vuelto obsoletos en una era de descentralización, creación de redes y prosperidad creciente.

Aunque algunos dudan de la capacidad de las organizaciones de inteligencia para transformarse y adaptarse a los desafíos del futuro, no hay duda de que deben hacerlo en esta era en la que la velocidad y la relevancia determinarán quién prevalece.