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Meter inteligencia artificial en un buque o en un submarino no consiste solo en tener un modelo que acierte en una pantalla. El verdadero problema aparece cuando ese sistema debe funcionar dentro de plataformas con recursos limitados, aguantar el ritmo operativo y seguir siendo útil durante años.
Ahí se sitúa el acuerdo que han firmado Navantia y Multiverse Computing. El documento lo suscribieron Enrique Lizaso, consejero delegado de Multiverse Computing, y Gonzalo Mateo-Guerrero, director de Operaciones y Negocios de Navantia.
Navantia quiere que la IA quepa donde el espacio y la potencia sobran poco
La colaboración se moverá en cuatro ámbitos, desde la inteligencia artificial eficiente para sistemas embarcados hasta el procesamiento de señales y la conciencia situacional.
También entran en ese trabajo la planificación de misión y la optimización logística, junto con los sistemas C4I. Dicho de forma sencilla, hablamos de llevar algoritmos a entornos donde cada equipo compite por espacio, energía y capacidad de cálculo.
Multiverse aportará CompactifAI, una tecnología de compresión de modelos basada en técnicas de inspiración cuántica para equipos con recursos restringidos. Ese detalle técnico importa porque comprimir un modelo no equivale solo a hacerlo más pequeño, también determina si puede operar a bordo sin depender de infraestructuras más holgadas en tierra.
El movimiento no llega aislado.
Octubre y noviembre ya habían dibujado una misma línea en defensa
El 30 de octubre de 2025, Indra Group y Multiverse Computing firmaron un acuerdo de intenciones para desarrollar modelos de inteligencia artificial optimizados para defensa en entornos con restricciones de tamaño, peso y potencia, conocidas como SWaP.
Cuatro días después, el 4 de noviembre de 2025, Multiverse anunció una alianza con Navantia Australia para aplicar CompactifAI al sector de la defensa australiano. Aquella colaboración incluía modelos de lenguaje comprimidos y mantenimiento predictivo, dos pistas bastante claras de por dónde quiere crecer este tipo de despliegue.
Ese encadenamiento ayuda a leer el nuevo acuerdo español como parte de una misma obsesión industrial, conseguir que la IA no se quede en el laboratorio y llegue a sistemas reales con límites físicos muy concretos, algo que ya asomaba en modelos un 95% más pequeños.
La integración pesa más que la demostración
Enrique Lizaso, consejero delegado de Multiverse Computing, sitúa el foco en esa distancia entre la prueba y el uso continuado.
"En inteligencia artificial aplicada a la defensa, el salto difícil no es la demostración, sino la integración: pasar de un modelo que funciona en laboratorio a una capacidad que un sistema naval pueda mantener durante todo su ciclo de vida". - Enrique Lizaso, consejero delegado de Multiverse Computing
La frase apunta a una tensión muy concreta. En defensa, un prototipo vistoso sirve de poco si luego no cabe en el hardware disponible, si consume demasiado o si obliga a rehacer medio sistema para mantenerlo operativo.
Gonzalo Mateo-Guerrero, director de Operaciones y Negocios de Navantia, vincula esa idea a la evolución de producto.
"El acuerdo permitirá aplicar la inteligencia artificial sobre productos de Navantia y acelerar su evolución hacia soluciones navales más eficientes y avanzadas". - Gonzalo Mateo-Guerrero, director de Operaciones y Negocios de Navantia
La clave está en la palabra productos. No habla de un experimento acotado, sino de incorporar estas capacidades a sistemas navales concretos, en una lógica que encaja con infraestructura militar para IA pensada para trabajar con datos sensibles y requisitos operativos exigentes.
Al final, el acuerdo gira sobre una pregunta muy terrenal. Si un modelo necesita demasiada potencia, demasiado espacio o demasiado mantenimiento, deja de ser una ventaja embarcada y pasa a ser otra carga más dentro del barco.