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O Project Maven e a Palantir são dois importantes nomes no contexto bélico internacional há anos e ganharam evidência ainda maior com a popularização de ferramentas de inteligência artificial. A plataforma, que inicialmente foi projetada para apoiar a análise de imagens captadas por drones, passou a compor um sistema robusto que provavelmente acelerou o processo de seleção de alvos dos Estados Unidos.
A maior evidência do Project Maven e a Palantir reforçam como tecnologias avançadas passaram a mudar o contexto de conflitos armados. Além disso, mostram como tecnologias cotidianas oferecem múltiplas utilidades, inclusive para guerras.
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O que é o Project Maven?
Como surgiu o projeto do Departamento de Defesa dos EUA
O Project Maven nasceu em 2017 e conhecido oficialmente como Algorithmic Warfare Cross-Functional Team, o projeto empregava aprendizado de máquina para enriquecer a inteligência militar. Inicialmente, o propósito da ferramenta era específico: ajudar militares a analisar imagens geradas por drones, mas ele evoluiu ao ponto de ser um sistema completo baseado em IA.
As análises do Maven acontecem em redes neurais treinadas para reconhecer imagens. Essa característica permite analisar grandes volumes de dados de satélites, drones, radares e relatórios de inteligência e apresentar os resultados em uma única tela, filtrando informações, sugerindo alvos e estratégias de ataque.
O uso da IA na análise de imagens e vídeos
A função original do sistema continua sendo uma de suas bases. Modelos de visão computacional processam transmissões de vídeo de drones e imagens de satélite em tempo real, localizam objetos de interesse e os apresentam ao operador destacados na tela. Veículos, edificações, concentrações de pessoas e depósitos de material são identificados e rotulados automaticamente, e cabe ao analista humano validar ou descartar cada marcação.
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A contribuição da IA nesse estágio é de triagem, não de decisão. O ganho está em direcionar a atenção humana para os pontos relevantes de um volume de dados que seria impossível revisar integralmente, e não em substituir o julgamento sobre o que fazer com cada identificação.
Investimento do Google
Quando inaugurado, o Project Maven era mantido pelo Google – e a partir daí surgiram os primeiros conflitos dentro da empresa. Em 2018, mais de 3 mil funcionários assinaram uma carta aberta pedindo pelo encerramento da colaboração. Na época, alguns funcionários chegaram a pedir demissão. A pressão interna fez com que o Google abandonasse o projeto em 2019. Depois que a empresa saiu da empreitada, a Palantir ocupou seu lugar.
O que é a Palantir e qual é sua relação com o programa?
Fundada em 2003 por um grupo que incluía Peter Thiel, a Palantir se especializou em integração e análise de grandes volumes de dados heterogêneos. A empresa nasceu com apoio inicial da In-Q-Tel, braço de investimento da CIA, e construiu sua reputação justamente em contratos com agências de inteligência e defesa antes de expandir para o setor privado.
Como a empresa atua em inteligência e defesa
A Palantir não é conhecida por desenvolver e manter modelos de AI próprios como a OpenAI, o Google ou a Anthropic, e sim a camada de software que organiza dados de origens distintas em um ambiente unificado e permite construir fluxos de trabalho sobre eles. No caso do Maven Smart System, isso significa reunir informações provenientes de mais de 150 fontes diferentes, entre imagens de satélite, vídeo de drones, radar, sensores infravermelhos e inteligência de sinais, em uma única interface baseada em mapa.
Um contrato inicial de US$ 480 milhões assinado em maio de 2024 recebeu ampliações posteriores que elevaram seu valor potencial para cerca de US$ 1,3 bilhão em 2025. Um acordo separado com o Exército norte-americano, firmado em julho de 2025, consolidou 75 contratos existentes em uma estrutura que pode alcançar até US$ 10 bilhões em compras ao longo de uma década.
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O sistema também ultrapassou as fronteiras norte-americanas. A OTAN adquiriu uma versão da plataforma em 2025, e a Palantir afirma que a base de usuários vem dobrando a cada seis meses há mais de dois anos.
Em abril deste ano, a Palantir ganhou as manchetes após publicar um manifesto que defendia o poder militar, o uso de inteligência artificial em armas e até sugerir hierarquias culturais. A publicação teve repercussão internacional.
Como funciona o Maven Smart System?
Drones, sensores e integração de dados
Antes da plataforma, um analista precisava consultar sistemas desconectados entre si, muitos deles com formatos proprietários que não se comunicavam. Era perdido tempo considerável para analisar os dados disponíveis e ainda conferir os dados dispersos.
O sistema atual concentra todas essas fontes em uma interface única. O operador visualiza a situação em um mapa sincronizado em tempo real, seleciona um alvo detectado pelos modelos de visão computacional, avalia os meios disponíveis para atacá-lo na região, compara alternativas segundo critérios operacionais como distância, tempo até o alvo e consumo de combustível, autoriza a ação e acompanha seus efeitos sem sair da mesma tela.
O efeito sobre a produtividade foi documentado em exercícios militares. Uma avaliação do 18º Corpo Aerotransportado, realizada entre 2023 e 2024, apontou que a unidade igualou o desempenho da célula de alvos considerada a mais eficiente da história militar norte-americana, empregada na Operação Iraqi Freedom, utilizando cerca de 20 pessoas contra mais de dois mil integrantes da estrutura original.
O papel dos modelos de linguagem
A incorporação de modelos de linguagem ao sistema representa a camada mais recente e menos compreendida da plataforma. Enquanto a visão computacional identifica objetos em imagens, os modelos de linguagem permitem interação em linguagem natural, cruzam milhares de detecções para identificar padrões ao longo do tempo e auxiliam na formulação de possíveis cursos de ação. Segundo relato atribuído a um funcionário da agência de inteligência geoespacial norte-americana, essa camada acrescentaria um ganho adicional de velocidade ao já obtido com a visão computacional.
Há também aplicações administrativas menos noticiadas, como a automação parcial dos processos burocráticos de compartilhamento de inteligência com países aliados, historicamente lentos.
Quais são as preocupações envolvendo IA na guerra?
Os riscos de erros e decisões automatizadas
A principal objeção não diz respeito a máquinas decidindo sozinhas sobre o uso da força, cenário que os operadores do sistema afirmam não existir na configuração atual, e sim ao efeito da velocidade sobre a qualidade da supervisão humana. Quando um processo que antes levava horas passa a levar minutos, o espaço disponível para questionar uma identificação incorreta encolhe na mesma proporção.
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Pesquisadores da área descrevem esse risco como viés de automação, a tendência de operadores humanos aceitarem recomendações geradas por sistemas automatizados com menos escrutínio do que aplicariam a uma informação de origem humana. Em um contexto no qual a validação é formalmente exigida, mas o volume de itens a validar cresce continuamente, a supervisão pode se tornar mais formal do que substantiva.
Modelos de visão computacional também erram, e os erros tendem a se concentrar em situações ambíguas, exatamente aquelas em que as consequências de uma identificação equivocada são mais graves. A questão da atribuição de responsabilidade permanece aberta: quando uma cadeia envolve um modelo que sinaliza, um algoritmo que recomenda e um operador que aprova sob pressão de tempo, definir quem responde por uma decisão errada deixa de ser trivial.
A disputa sobre quem controla os modelos
Um episódio recente ilustra a dimensão política do assunto. A Anthropic, empresa desenvolvedora do modelo Claude, foi a primeira companhia de IA de fronteira a disponibilizar seus modelos em redes classificadas, por meio de uma parceria com a Palantir anunciada em novembro de 2024, e passou a fornecer as capacidades de linguagem do Maven Smart System.
A relação se deteriorou em 2026. Durante a renegociação do contrato, a Anthropic recusou a exigência do Pentágono de permitir qualquer uso legal do modelo e de remover restrições contratuais anteriores que vedavam o emprego do Claude em vigilância doméstica em massa e em armas letais totalmente autônomas. Em resposta, o Departamento de Defesa classificou a empresa como risco de cadeia de suprimentos, designação que obriga todos os fornecedores do Pentágono a remover o modelo dos produtos utilizados em trabalhos para o órgão.
Independentemente do desfecho, o caso expõe uma característica estrutural: capacidades militares centrais passaram a depender de tecnologias desenvolvidas por empresas privadas que mantêm suas próprias políticas de uso, e a negociação desses limites ocorre em contratos comerciais, não em tratados ou legislação. O Pentágono declarou desde então que pretende evitar dependência de um único fornecedor de IA, e outras companhias firmaram acordos para operar em redes classificadas.õe de segundos para aprovar ocupa uma posição desconfortável nesse espectro, ainda que formalmente mantenha um ser humano no circuito.
Para acompanhar os desdobramentos do uso de inteligência artificial em defesa e as disputas regulatórias em torno do tema, vale acompanhar o TecMundo.