Pocos días atrás, la periodista mexicana Alexa Robles-Gil contaba en The New York Times cómo, en abril de 2025, la administración de Donald Trump, congeló miles de millones de dólares en subvenciones de investigación en todo el país, incluidos los recursos del laboratorio de Peter Frazier en la Universidad de Cornell, quien no trabajaba en un proyecto cualquiera; el investigador estaba desarrollando herramientas de inteligencia artificial para optimizar el transporte de sangre a los marines heridos en combate, un desafío logístico que puede significar la diferencia entre la vida y la muerte en el campo de batalla.
El software, financiado con 1.2 millones de dólares de la Oficina de Investigación Naval, permitía a los planificadores militares decidir cuántas unidades de sangre almacenar y dónde colocarlas para garantizar que llegaran a los heridos en la llamada “hora dorada”, el periodo crítico tras una lesión traumática.
El problema de la sangre es especialmente complejo porque es un recurso perecedero, con una demanda impredecible. “La mayor parte del tiempo no la necesitas, pero de vez en cuando la necesitas mucho y la necesitas lo más rápido posible”, explicaba Frazier. Su equipo había desarrollado modelos matemáticos y de inteligencia artificial para resolver esa ecuación, y en abril de 2025 estaban en medio de un ejercicio militar en Okinawa probando el sistema cuando recibieron la orden del Departamento de Defensa de congelar todos los fondos.
El proyecto, que involucraba a unas 100 personas entre investigadores de varias universidades, contratistas de defensa y especialistas del Tercer Cuerpo de Marines, quedó en pausa en el momento más crítico. Se necesitaba el dinero para financiar el pago de salarios durante un cierre parcial del gobierno, por lo que el Pentágono tomó 8,000 millones de dólares de los fondos de Investigación, Desarrollo, Pruebas y Evaluación (RDT&E), dinero que estaba destinado a proyectos críticos como la propulsión hipersónica, la logística asistida por IA y la defensa cibernética.
En la práctica, esto significó la interrupción abrupta de investigaciones que ya estaban en marcha. Para la oficina de gestión de proyectos de defensa, la sangre no era diferente de cualquier otro suministro: una variable más en la ecuación logística. Para los marines en el terreno, era el único eslabón que podía mantenerlos con vida mientras esperaban la evacuación.

Un rompecabezas logístico global
El transporte de sangre en entornos de combate es uno de los desafíos logísticos más complejos de cualquier sistema de defensa. La sangre debe mantenerse refrigerada a temperaturas específicas, pero los escenarios de guerra suelen carecer de la infraestructura necesaria. Los suministros deben preposicionarse en puntos estratégicos, pero la demanda es altamente impredecible.
En el océano Pacífico y el sudeste asiático, donde las operaciones navales pueden mantener a los buques de guerra en el mar durante semanas, el problema se agrava. La sangre debe obtenerse de donaciones del propio personal, almacenarse en condiciones controladas y transportarse a través de distancias oceánicas. El software que desarrollaba Frazier estaba diseñado precisamente para esos entornos, y la interrupción de su trabajo no solo afectó a los estudiantes de posgrado que perdieron meses de investigación, sino que dejó a los planificadores militares sin una herramienta que ya había demostrado su utilidad en ejercicios de campo.
El problema de la sangre en el campo de batalla es tan crítico que la hemorragia sigue siendo la principal causa de muerte evitable en combate, según la Defense Health Agency. En un entorno donde un soldado puede desangrarse en minutos, la capacidad de preposicionar productos sanguíneos en el lugar correcto es tan importante como la munición o el agua.
Los investigadores han explorado alternativas como las plaquetas criopreservadas, que pueden almacenarse congeladas hasta cinco años, o el plasma liofilizado, que no requiere cadena de frío y puede ser rehidratado en el punto de lesión. Pero ninguna de esas innovaciones resuelve el problema central de la optimización: cuánto almacenar, dónde y cuándo moverlo. Esa era la pregunta que la IA de Frazier estaba diseñada para responder, y que quedó en suspenso durante meses.
Un desafío compartido
El problema de la logística de sangre en combate no es exclusivo de Estados Unidos. En todo el mundo, las fuerzas armadas enfrentan el mismo dilema que es cómo garantizar que los productos sanguíneos lleguen al herido antes de que la hemorragia sea irreversible. Las respuestas varían, pero todas apuntan a una convergencia tecnológica notable.
Reino Unido ha invertido 50 millones de libras en un centro de investigación para el desarrollo de productos sanguíneos que reduzcan la dependencia de la cadena de frío y puedan administrarse universalmente, sin necesidad de tipificación de grupo sanguíneo. Su programa Blood Far Forward busca entregar sangre y plasma en menos de 30 minutos en zonas de guerra activas, utilizando plasma liofilizado que puede almacenarse a temperatura ambiente.
Australia, por su parte, firmó un acuerdo formal con la Cruz Roja para el suministro de componentes sanguíneos congelados, y durante el ejercicio Talisman Sabre 2025 logró transportar sangre a través de 8,200 kilómetros de océano y aire, demostrando la viabilidad de la cadena de frío en distancias extremas.
Canadá, que enfrenta el desafío adicional de las operaciones en el Ártico a temperaturas de hasta -35°C, ha tenido que desarrollar tecnologías de refrigeración específicas para evitar la congelación de los productos sanguíneos, mientras que las Fuerzas Armadas Indias están investigando el uso de helicópteros y drones para el transporte de sangre en zonas de alta montaña, con estudios que han demostrado que el vuelo en helicóptero no compromete la calidad de los glóbulos rojos si se mantiene la cadena de frío adecuada.
Incluso en el ámbito civil, los sistemas de emergencia están adoptando tecnologías similares: en Reino Unido, los servicios de ambulancias aéreas están probando el plasma liofilizado desarrollado para el ejército.
El precio de la interrupción
La paradoja del caso de Frazier es que, mientras su equipo estaba desarrollando una herramienta para salvar vidas, el propio Departamento de Defensa que lo financiaba le ordenó detenerse. La explicación oficial fue fiscal: el dinero debía redirigirse para pagar salarios en medio de un cierre presupuestario. Pero la consecuencia fue que un proyecto que costaba a los contribuyentes 1.2 millones de dólares –una fracción de lo que habría costado en manos de un contratista privado– quedó en suspenso justo cuando estaba demostrando su valor en el campo.
La Oficina de Investigación Naval encontró una solución temporal, contratando a Frazier y sus estudiantes como consultores externos para mantener el proyecto a flote durante el verano, pero la incertidumbre sobre el financiamiento a largo plazo ya había causado daños.
Los estudiantes de maestría se graduaron y se perdieron; los de doctorado tuvieron que buscar otras áreas de investigación; y el código base que habían desarrollado quedó sin el mantenimiento que solo un equipo pequeño y especializado podía proporcionar.
Frazier lo resumió con una honestidad que duele: “Cuando la financiación se detiene para la parte de Cornell, el resto del proyecto intenta arreglárselas para que las cosas no se desmoronen por completo. Pero esos equipos también están haciendo otras cosas, y no están preparados para mantener y mejorar el código base que desarrollamos”.
La herramienta de IA que podría haber salvado vidas en el próximo conflicto quedó, al menos por un tiempo, en el limbo. No por falta de mérito científico, sino por una decisión presupuestaria que priorizó la contabilidad sobre la logística de la supervivencia.
La optimización de cadenas de suministro perecederas –ya sea sangre, alimentos o productos farmacéuticos– requiere modelos predictivos que solo la inteligencia artificial puede proporcionar; hoy la logística no es un área de apoyo, sino una función central en la que la demora o la interrupción pueden tener consecuencias letales. Y es que, a veces, lo que se mueve no es solo equipo, sino la diferencia entre volver a casa o no. Y esa diferencia puede depender de una línea de código que alguien decidió no terminar de escribir.













