Revista Cientíca de la Escuela
Superior de Guerra del Ejército
Volúmen V, Número I, Julio 2026
ISNN: 2520 - 7628 (Impreso), 2789-2514 (En Línea)
https://doi.org/10.60029/rcesge
ESGE
REVISTA CIENTÍFICA
Iván Arturo Mendoza Ramos*
https://orcid.org/0000-0002-7468-9635
Centro de Altos Estudios Nacionales, Lima, Perú
Enviado: 15 de Febrero 2026 • Evaluado: 16 de Abril 2026 • Aprobado: 14 de Mayo 2026
Citar como:
Mendoza Ramos, I. A. (2026). Obstáculos en la implementación de la Inteligencia Articial en la
Formación Militar: Una revisión sistemática. Revista Cientíca de la Escuela Superior de Guerra del
Ejército, 5(1). 88-99 https://doi.org/10.60029/v5n1art5
Resumen
El avance de la inteligencia articial (IA) ha permitido optimizar diversas funciones en múltiples
sectores, especialmente en el ámbito educativo, lo que ha generado interés en su incorporación
en los programas de formación de las Fuerzas Armadas (FFAA). El presente artículo tiene como
objetivo identicar los principales obstáculos que limitan su implementación en la capacitación y
formación militar, mediante una revisión sistemática de la literatura basada en el método PRISMA,
considerando estudios publicados en los últimos cinco años. Los resultados evidenciaron la
existencia de barreras técnicas, como limitaciones de formación, brechas tecnológicas en las
capacidades institucionales, desafíos éticos y de seguridad en su uso. De esta manera el estudio
contribuye a la comprensión de los desafíos asociados a la adopción de la IA en el ámbito militar
y propone orientaciones para futuras investigaciones dirigidas a superar estas limitaciones y
fortalecer la formación militar acorde a las nuevas exigencias.
Palabras clave: Inteligencia Articial, Obstáculos, Ética, Organización Militar, Programas de Ca-
pacitación.
Obstáculos en la implementación de la Inteligencia Articial en la
Formación Militar: Una revisión sistemática
*Master en Desarrollo y Defensa Nacional
Correo: 70123356@caen.edu.pe
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https://doi.org/10.60029/rcesge
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REVISTA CIENTÍFICA
Barriers to the Implementation of Articial Intelligence in Military
Training: A Systematic Review
Iván Arturo Mendoza Ramos*
https://orcid.org/0000-0002-7468-9635
Centro de Altos Estudios Nacionales, Lima, Perú
Sent: 15 February 2026 • Reviewed: 16 April 2026 • Approved: 14 May 2026
Cite as:
Mendoza Ramos, I. A. (2026). Obstáculos en la implementación de la Inteligencia Articial en la
Formación Militar: Una revisión sistemática. Revista Cientíca de la Escuela Superior de Guerra del
Ejército, 5(1). 88-99 https://doi.org/10.60029/v5n1art5
Abstract
e advancement of articial intelligence (AI) has enabled the optimization of various functions
across multiple sectors, particularly in the eld of education, generating growing interest in its
incorporation into training programs within the Armed Forces (FFAA). e aim of this article
is to identify the main obstacles that limit its implementation in military education and training
through a systematic literature review based on the PRISMA method, considering studies
published over the last ve years. e results revealed the existence of technical barriers, including
limitations in training processes, technological gaps in institutional capacities, and ethical and
security challenges associated with its use. us, this study contributes to a better understanding
of the challenges related to the adoption of AI in the military context and provides guidelines for
future research aimed at overcoming these limitations and strengthening military training in line
with current demands.
Keywords: Articial Intelligence, Obstacles, Ethics, Military Organization, Training Programs.
*Master in National Defense and Development
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INTRODUCCIÓN
La educación representa un pilar fundamental en el desarrollo social y crecimiento
económico de la sociedad, de tal forma, la inteligencia articial (IA) surge como una herramienta
innovadora que está transformando la educación y su aplicación mejora la eciencia de los
programas de capacitación y formación educativa militar que son fundamentales para la
preparación de los futuros ociales.
La inteligencia articial permite que el docente ajuste los procedimientos de enseñanza en
función de las necesidades del personal en formación, utilizando tecnologías que imitan procesos
cognitivos humanos y simplican la automatización de tareas difíciles. No obstante, es crucial
aclarar que estos sistemas no reemplazan el trabajo del instructor militar, sino que funcionan como
instrumentos de soporte en el proceso educativo (Cotrina et al., 2021).
El avance de la IA en el aprendizaje automático permite su integración en los programas
educativos. Esta personalización del aprendizaje adapta la enseñanza para satisfacer las
necesidades de los alumnos. De tal forma que, la IA ha impactado positivamente en el aprendizaje
y presenta una visión prometedora, sin embargo, también desaante debido a los requerimientos
que demandan estas tecnologías, a los cuales denominaremos obstáculos.
La incorporación de la IA en programas formativos presenta obstáculos signicativos que
preocupan a los responsables de la planicación curricular, entre estos se identican limitaciones
técnicas, como la insuciente preparación del personal docente en el manejo de estas tecnologías
emergentes, así como la necesidad de contar con una infraestructura tecnológica adecuada que
soporte su implementación (Del Campo et al., 2023). En la preparación militar, estos desafíos
adquieren mayor relevancia, debido a la exigencia de operar en entornos seguros, controlados y
con altos estándares de conabilidad. (Jimbo et al., 2023).
Diversas investigaciones explican cómo el uso de la IA en la educación mejora la eciencia
en los programas de capacitación, Mora y Rizzo (2023) señalaron a la IA, como una herramienta
tecnológica puede mejorar signicativamente el rendimiento académico en instituciones
educativas, y en ello maniesta que su aplicación podría ser igual de beneciosa en la formación
militar. Asimismo, San Martín et al. (2023) analizaron la estrategia en la aplicación de la IA en
la educación para el desarrollo sostenible, y destacan su potencial en el aprendizaje y evidente
mejora en la efectividad de los programas de capacitación. Estas investigaciones enriquecen el
conocimiento mostrando evidencia sobre los desafíos actuales de la IA en la educación, como la
necesidad de abordar los obstáculos existentes que puedan limitar su implementación.
De esta forma la integración de la inteligencia articial en el ámbito educativo militar
constituye una oportunidad para mejorar los procedimientos de instrucción, capacitación y
decisión, no obstante, su implementación se encuentra con numerosos obstáculos que restringen su
uso real en los programas de formación. Las restricciones éticas y de seguridad de la información,
la resistencia organizacional al empleo de tecnologías nuevas, las limitaciones tecnológicas y la
capacitación insuciente del personal militar y docente son algunos de los principales problemas
detectados (Gómez et al., 2023).
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Pese al aumento del interés en la inteligencia articial dentro del sector educativo, el
enfoque de la mayor parte de los estudios ha sido sobre las ventajas y benecios que ofrecen
estas herramientas, lo que ha dejado poca evidencia sistemática acerca de las barreras para su
implementación en la formación militar. Por lo tanto, hay una falta de investigación en cuanto a la
identicación y el análisis exhaustivo de las barreras técnicas, éticas y organizacionales que están
presentes en este ámbito especializado. Es por ello, que el objetivo de este artículo es examinar
los obstáculos fundamentales para aplicar la inteligencia articial en la formación militar a través
de una revisión sistemática de la literatura cientíca.
MÉTODO
Para el estudio se empleó el método de revisión sistemática de la literatura, siguiendo
los lineamientos del protocolo PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and
Meta-Analyses), el cual proporcionó una estructura rigurosa para la identicación, selección y
análisis de estudios cientícos.
La revision bibliográca se llevó a cabo en las bases de datos académicas Scopus, Dialnet
y Scielo durante los meses de enero a marzo del 2026. Estas bases de datos fueron escogidas
por ser pertinentes y por tener investigaciones relacionadas con la educación, la tecnología, la
inteligencia articial y las ciencias sociales. Para la recuperación de información, se emplearon
ecuaciones de búsqueda que fueron creadas usando operadores booleanos OR y AND, fusionando
términos en inglés y español. Algunas de las ecuaciones más importantes que se usan son:
• (“inteligencia articial” AND “formación militar” AND obstáculos)
• (“articial intelligence” AND “military education” AND barriers)
• (“articial intelligence” AND “military training” AND ethical considerations)
• (“IA” AND “programas de capacitación militar” AND implementación)
En la fase de identicación se obtuvieron inicialmente 58 artículos cientícos: 24
procedentes de Scopus, 18 de Scielo y 16 de Dialnet. Posteriormente, se eliminaron 8 registros
duplicados, quedando 50 estudios para el proceso de cribado.
Durante la etapa de selección se examinaron los títulos y resúmenes de los artículos, utilizando
criterios previamente denidos de inclusión y exclusión. Los criterios para incluir artículos cientícos
y revisiones sistemáticas abarcaban las publicaciones entre 2020 y 2025, las investigaciones vinculadas
a la aplicación de inteligencia articial en contextos militares o educativos y los estudios que tratan
sobre barreras organizacionales, éticas, pedagógicas o técnicas relacionadas con el empleo de la IA. Por
otra parte, los criterios de exclusión incluyeron: a) artículos que no ofrecían acceso al texto completo;
b) investigaciones que no estaban directamente vinculadas con la educación o la formación militar; c)
documentos repetidos; y d) estudios sin una metodología clara o cuya temática era irrelevante.
Durante la fase de elegibilidad, se llevó a cabo una revisión integral de 46 artículos
escogidos de manera preliminar, con el n de examinar su calidad en cuanto a metodología,
pertinencia del tema y contribución cientíca al propósito del estudio. Se incorporaron 20 artículos
que satisfacían todos los requisitos establecidos para el análisis cualitativo.
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El estudio presento algunas limitaciones, como lo fueron la limitada búsqueda en bases de
datos, así como escasez de estudios del tema sobre la formación militar, debido a que la literatura
se enfocó más en el ámbito académico universitario, otro limitante fue la delimitación temporal
con un rango de los últimos 5 años.
Figura 1
Diagrama de Flujo PRISMA
Nota: Elaboración Propia.
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RESULTADOS
Aplicada la estrategia del protocolo PRISMA, se seleccionaron 20 estudios como se muestra en
la tabla 1.
Tabla 1
Artículos consultados sobre IA en la capacitación militar.
N° AUTOR Aporte
1
2
3
4
5
(Guaña et al.,
2023)
(Del Campo
et al., 2023)
(Tomalá
et al., 2023)
(Alfaro et al.,
2023)
(Val, 2023)
Se observó que, a pesar de sus ventajas en la optimización educativa
y la personalización del aprendizaje, la aplicación de inteligencia
articial en los procesos educativos enfrentó varios inconvenientes. Se
demostró que la interacción entre seres humanos disminuyó y que el
desarrollo socioemocional de los alumnos se vio perjudicado por el uso
excesivo de herramientas de IA. Igualmente, se concluyó que la falta
de acceso equitativo a estas tecnologías amplió las brechas en cuanto a
educación. Se detectó que los peligros relacionados con la seguridad y
la privacidad de los datos, la existencia de sesgos algorítmicos y la falta
de marcos legales y éticos apropiados fueron obstáculos cruciales para
su implementación.
Resulta importante mejorar la formación del profesorado para el uso
y aplicación de hábitos digitales con el n de poder implementar
correctamente tecnologías innovadoras en los procesos de enseñanza
aprendizaje.
En los últimos diez años, la inteligencia articial ha tenido avances
importantes y ahora se usa en muchas partes de la educación, desde
cómo se enseña y se aprende hasta en la administración. Se cree que
la inteligencia articial es clave para crear formas de enseñanza que
se adaptan a cada persona, usando redes y sistemas que cambian para
ajustarse a lo que pasa en las escuelas.
Los estudiantes actualmente hacen uso extenso de la inteligencia
articial y sobre el uso de ChatGPT con nes pedagógicos. Utilizan
ChatGPT para la investigación, la exploración autodidacta y académica,
generando información, pero en gran escala no verican la autenticidad
ni que las fuentes generadas sean auténticas, creando un vacío referencial
que puede afectar al peso nal de la información.
La privacidad de datos, así como las discrepancias en el acceso son
los principales obstáculos de la implementación y acceso de la IA en
entornos educativos.
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N° AUTOR Aporte
6
7
8
11
13
9
10
12
(Tinoco,
2023)
(Forero y
Negre, 2023)
(Pin et al.,
2020)
(Escamilla,
2023)
(Parra, 2022)
(Gangotena
et al., 2023)
(Albarracín,
2023)
(Gómez
et al., 2023)
En el entorno educativo la adaptación de la inteligencia articial aun
es limitada, debido a la protección y seguridad de los datos generados,
sin embargo, el uso de esta tecnología mejora el aprendizaje a pesar de
que es necesario que tanto las normas como las políticas aseguren las
formas éticas en su uso y aplicación.
Las tecnologías emergentes mejoran en gran manera el proceso
educativo sin embargo su uso debe estar limitado a una fuente secundaria
de la información, ya que es pertinente que los estudiantes veriquen y
corroboren que la información es real.
Es necesario que, según el tipo de datos, se deba aplicar una determinada
IA, ya que hoy en día los estudiantes usan un mismo chatbot para todo
tipo de información limitando el potencial de la IA.
La IA aún tiene muchas restricciones en su aplicación, como lo es el
pensamiento crítico, la redundancia en la información y la originalidad
de los conceptos, el conarse al 100% de lo que se genera conlleva
un problema ético por parte de los estudiantes, es por eso que se debe
analizar la escritura, la búsqueda y la clasicación de la información.
La IA se descubrió como planteamiento centrado en elementos técnicos
mas no a una evaluación crítica de la información. La validación fue
realizada, en general, con las intervenciones y, la aplicación se limitó
a pequeños grupos y en contextos en los que no fueron utilizadas como
políticas institucionales. Además, la no existencia de estandarización en los
métodos y la concentración de aplicaciones en áreas cercanas a la ingeniería
y la computación. Los descubrimientos, tomados juntos, reejan estrategias
especícas y exibles para la inteligencia articial en el aprendizaje.
La implementación de la inteligencia articial mejora la comprensión
de la información y es complementario para los recursos educativos,
logrando una experiencia de aprendizaje más profunda, sin embargo, el
uso de esta tecnología debe ser una guía no una base de información,
ya que al día de hoy la información no se puede corroborar como 100%
original.
En el profesorado la formación y desarrollo de políticas es un obstáculo
que impide la correcta aplicación de estas tecnologías, mucho más en
temas de ética y protección de la información.
Los sistemas basados en IA aun se limitan a solo responder lo que las
personas buscan, teniendo como principal problema el pensamiento crítico,
lo que limita una comunicación interpersonal, esto en el campo educativo
es un obstáculo para su implementación, mucho más cuando los estudiantes
solo se limitan a copiar la información y hacerla pasar como valida.
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N° AUTOR Aporte
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16
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(Harris et al.,
2022)
(González
y Martínez,
2020)
(Balladares,
2023)
(Suconota
et al., 2023)
Se demostró que aunque las tecnologías emergentes, especialmente
la inteligencia articial, brindaron ventajas importantes al campo
didáctico, tuvieron un impacto perjudicial sobre el diseño, desarrollo
e implementación de proyectos académicos basados en la tecnología.
En general, los resultados armaron la tesis del requerimiento de una
educación integral que contenga saberes interdisciplinarios y una
comprensión exhaustiva de la circular convivencia de seres humanos
y computadoras como medios falsamente concurrentes en los procesos
educativos para la implementación efectiva de la inteligencia articial.
El progreso de las tecnologías emergentes requirió una adaptación de
los marcos morales, legales y de otro tipo para proteger los intereses
humanos con tecnología utilizada principalmente con nes comerciales.
Por otro lado, los hallazgos muestran que el riesgo al que conllevan las
tecnologías no se deriva de la tecnología per se, sino del décit ético
y la pobre articulación entre la ciencia y el ser humano, lo que en su
conjunto mostró la necesidad de reforzar las competencias sociales, así
como la responsabilidad personal y colectiva en nuestro estudio. El uso
no ético de las tecnologías en la creación y gestión de un ecosistema
digital también conrmó la necesidad real de políticas públicas y
respuestas institucionales humanistas basadas para una implementación
responsable.
La ética digital se constituye como referente para responder a los
desafíos planteados por la inteligencia articial en la sociedad actual.
En vistas a reducir la brecha de conectividad y garantizar la equidad
de acceso a la tecnología, este marco se basa en los fundamentos de
la transparencia, inclusión y comunidad. Por otro lado, fomenta la
responsabilidad digital, lo cual exhorta a los ciudadanos a ser activos en
línea y presionen a que la información sea real. Estos principios éticos
permiten a usuarios y organizaciones tomar decisiones más informadas
a enfrentar dilemas de herramientas digitales e IA bajo un marco común
de valores universales.
La insuciencia en el saber y en la práctica por parte de los alumnos
sobre estas herramientas es uno de los limitantes más importantes para
la llegada de la inteligencia articial. La insuciencia de recursos y la
escasísima formación, así como las exigencias para que la educación de
los estudiantes de grado se complemente con la docencia por parte del
profesorado, hacen que la implementación de la IA en la educación sea
muy escasa.
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N° AUTOR Aporte
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19
20
(Montaño
y Montaño,
2023)
(Mera, 2023)
(Almeida
et al., 2023)
La puesta en marcha de la inteligencia articial se encuentra con
barreras éticas y legales, como la protección de la información y la
responsabilidad de este tipo de sistemas. Ya el hecho en si de que muchos
sistemas sean “cajas negras” provoca desconanza y resistencia a la
adaptación en la información que generan. De esta forma la barrera ética
digital, el aprendizaje responsable y la transparencia de la información
son obstáculos que aún se deben vencer a n de hacer un buen uso de
la misma.
En el campo educativo es comprobable que el uso de sistemas IA
mejoran considerablemente el aprendizaje, a pesar de ello, existen
obstáculos como la poca aceptación de los profesores al uso de estas
herramientas, la seguridad de datos y el acceso total de esta tecnológica.
Además, el uso de la inteligencia articial requiere de políticas claras
y protocolos éticos responsables para que la implementación total sea
considerada en su mayoría.
Es de suma importancia que las personas que hacen uso de este tipo de
sistema actúen de forma ética y responsable, al tener en cuenta que el
uso de la información esta limitado aun a la veracidad total. Se debe
considerar una actitud activa frente a estas fuentes de información,
viendo a estas herramientas digitales como una mejora en la calidad de
los servicios, en lugar de limitarse a un enfoque neutral.
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DISCUSIÓN
Limitaciones en la formación
El principal impedimento para incorporar la inteligencia articial en el entrenamiento
militar es la falta de formación en habilidades digitales especializadas. Aunque esta problemática
ha sido ampliamente reconocida en contextos educativos generales (Tinoco, 2023; Suconota et
al., 2023), se vuelve más complicada en el entorno militar, ya que es necesario incorporar la IA en
procesos muy organizados, jerárquicos y enfocados a la toma de decisiones cruciales.
La carencia de capacitación no solo restringe el uso ecaz de estas herramientas, sino que
además origina una dependencia excesiva con respecto a instructores o sistemas automatizados.
Esto puede tener un efecto perjudicial sobre el desarrollo del juicio táctico y la independencia
en las operaciones. En la toma de decisiones, el empleo incorrecto de la IA podría generar fallos
estratégicos, por esa razón, la capacitación en inteligencia articial en el campo militar debe ir
más allá de lo técnico y añadir formación en análisis de riesgos, pensamiento crítico y vericación
de información producida por sistemas automatizados.
Brecha tecnológica y desigualdad en capacidades institucionales
Una segunda barrera es la disparidad en el acceso a tecnologías avanzadas entre diferentes
unidades o instituciones militares. Como mencionan Mera (2023) y Guaña et al. (2023), la brecha
digital restringe el uso de la IA; sin embargo, en el campo militar esta disparidad puede resultar en
diferencias importantes en las habilidades estratégicas y operativas.
Desafíos éticos, legales y de seguridad en el uso de la IA
El tercer eje trata sobre las barreras legales y éticas, las cuales tienen un carácter
especialmente crítico en la formación militar. La ciberseguridad, la responsabilidad en decisiones
apoyadas por inteligencia articial, la condencialidad de los datos y la falta de transparencia de
los algoritmos (Montaño y Montaño, 2023; Almeida et al., 2023) son algunas de las cuestiones
que generan resistencia a su implementación.
El manejo de información sensible y las posibles consecuencias para las operaciones
de defensa y seguridad hacen que estos retos se vuelvan más difíciles. La opacidad de los
sistemas de inteligencia articial puede hacer difícil el seguimiento de las decisiones, lo que es un
inconveniente en situaciones en las que rendir cuentas es clave. Además, el empleo de IA plantea
preguntas relacionadas con la delegación a sistemas automatizados de decisiones importantes.
En este sentido, la ética digital (Balladares, 2023) no solo debe ser considerada como un
marco teórico, sino como un componente operativo dentro de la formación militar, acompañado
de normativas claras, protocolos de uso y mecanismos de supervisión que garanticen un empleo
responsable, seguro y alineado con principios institucionales.
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CONCLUSIONES
Se concluye que los obstáculos más signicativos para aplicar la inteligencia articial en
la formación militar son los limitantes tecnológicos, la capacitación deciente de los instructores
militares y docentes, los desafíos vinculados con la infraestructura digital, los riesgos éticos de la
información, además de la oposición institucional a incorporar tecnologías nuevas.
Estos elementos obstaculizan la incorporación ecaz de la inteligencia articial en los
programas de formación y perjudican la habilidad de actualizar las prácticas formativas dentro de
las instituciones militares. Igualmente, se determinó que para implementar la inteligencia articial
no es suciente con contar con recursos tecnológicos, sino que también se necesitan tácticas de
actualización constante, adaptación del currículo y potenciación de habilidades digitales que
faciliten un empleo crítico y apropiado de estas herramientas en entornos operativos.
Por lo tanto, la capacitación militar se enfrenta al reto de crear ambientes organizacionales
dinámicos e innovadores que permitan la integración ecaz y responsable de la inteligencia
articial en los procesos de formación y educación.
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Obstáculos en la implementación de la Inteligencia Articial en
la Formación Militar: Una revisión sistemática
