Espacio de Experimentación Multisectorial para la Innovación

Hallazgo clave: Al involucrar explícitamente a las industrias del sector privado en los entornos de pruebas de innovación en defensa, el MND se convierte tanto en beneficiario como en motor de la innovación empresarial en Canadá, mitigando el riesgo de nuevas tecnologías a pequeña escala antes de una inversión importante y abriendo caminos para comercializar soluciones que ayudó a desarrollar.

La innovación a menudo florece en entornos de pruebas (sandboxes), configuraciones controladas donde las nuevas ideas pueden probarse de forma segura e iterativa. El Ministro de Defensa Nacional (MND) ha reconocido esto a través de su programa IDEaS (Innovación para la Excelencia y la Seguridad en Defensa), que ya alberga entornos de pruebas y concursos para desafíos específicos (por ejemplo, sistemas antidrones). Este plan estratégico propone expandir el concepto de entorno de pruebas a innovaciones operativas y de procesos más amplias, y diseñar explícitamente algunos proyectos de entorno de pruebas para su aplicabilidad de doble uso en sectores civiles como finanzas, seguros, manufactura, atención médica, gestión de datos y más allá. Al hacerlo, el MND puede acelerar su propia transformación digital al mismo tiempo que impulsa la innovación que beneficia a la economía de Canadá y a otras agencias públicas.

Establecer un Campo de Pruebas de IA y Automatización

Haciéndose eco de una recomendación de la estrategia de IA de defensa de EE. UU., el MND establecerá un "Campo de Pruebas de IA y Sistemas Autónomos" virtual. Este sería un entorno de pruebas (tanto una plataforma técnica como un marco de gobernanza) donde desarrolladores, unidades del MND y socios de la industria pueden experimentar con soluciones impulsadas por IA en datos y flujos de trabajo reales del MND, sin afectar las operaciones en vivo. Por ejemplo, el MND podría proporcionar un conjunto de datos anonimizados de registros de mantenimiento o transacciones de suministro a nuevas empresas y permitirles implementar modelos de IA en el entorno de pruebas para optimizar esos procesos. Los casos de uso podrían incluir un agente de IA que programa reparaciones de vehículos en una flota, o un modelo de aprendizaje automático que predice cuellos de botella en la cadena de suministro. El entorno de pruebas contaría con recursos de computación en la nube, sistemas simulados del MND y casos de prueba definidos por expertos del MND.

Es importante destacar que las empresas del sector privado (desde un banco que desea probar una IA para la detección de fraudes hasta un fabricante que ajusta una IA de producción) podrían ser invitadas a utilizar la infraestructura del entorno de pruebas e incluso las lecciones aprendidas. Al polinizar cruzadamente los casos de uso (por ejemplo, una IA que funciona para la logística del MND podría traducirse en logística comercial), el entorno de pruebas impulsa la eficiencia tanto para el MND como para la industria. También permite al MND fallar rápido y barato, probando primero ideas audaces de forma aislada. Los premios o la financiación (a través de IDEaS o similar) pueden incentivar la participación, con el MND actuando como beneficiario e incubador de nuevas tecnologías. Este entorno se diseñará con la seguridad adecuada (separando la información clasificada) y la supervisión ética para la IA.

Proyectos Piloto Intersectoriales en Dominios Clave

Recomendamos lanzar una serie de entornos de pruebas/proyectos piloto de innovación temáticos durante los próximos tres años, cada uno centrado en un dominio que sea prioritario para el MND y tenga alta relevancia para otros sectores. Posibles ejemplos incluyen:

• Entorno de Pruebas de Mantenimiento Predictivo. Reunir a las unidades de mantenimiento del MND, empresas de IA y, por ejemplo, una compañía ferroviaria o aérea para pilotar conjuntamente herramientas de mantenimiento predictivo. Cada participante puede aplicar la herramienta a su equipo (por ejemplo, motores CF-18, motores de aviones de Air Canada, locomotoras de VIA Rail) en un entorno de pruebas, compartir datos (según sea factible) y discutir las mejores prácticas. Todas las partes se benefician de algoritmos y técnicas mejoradas.

• Entorno de Pruebas de Eficiencia Operativa (Flujo de Trabajo). Colaborar con un banco o compañía de seguros importante en la automatización de procesos de documentos de gran volumen. Por ejemplo, el proceso de nómina o reclamaciones del MND podría ser análogo a un proceso de reclamaciones de seguros; un proyecto de entorno de pruebas podría desarrollar un procesador de documentos de IA que maneje formularios para ambos, aprendiendo de ambos contextos. Esto rompe los silos entre la resolución de problemas del sector público y privado.

• Entorno de Pruebas de Infraestructura Inteligente. Asociarse con una ciudad o empresa tecnológica para pilotar tecnologías de bases inteligentes (IoT para energía, seguridad) que también se apliquen a edificios inteligentes en ciudades. Una base podría servir como un mini banco de pruebas de ciudad inteligente, evaluando sensores y análisis que un municipio o una red hospitalaria también podrían usar para reducir costos y mejorar la resiliencia.

• Entorno de Pruebas de Capacitación y Educación Digital. Involucrar a la academia y a las empresas de EdTech para probar la capacitación basada en IA para habilidades militares y civiles (por ejemplo, una plataforma de simulación para la respuesta a desastres que podría capacitar tanto a soldados como a socorristas).

Al involucrar explícitamente a las industrias del sector privado en estos entornos de pruebas, el MND garantiza que las soluciones sean interoperables con y estén informadas por las mejores prácticas civiles, y abre caminos para comercializar soluciones que el MND ayudó a desarrollar (lo que podría reducir los costos futuros para el MND a medida que las soluciones maduran y se vuelven disponibles comercialmente). Esto también se alinea con el impulso del Gobierno de Canadá para los ecosistemas de innovación: el MND puede ser un centro que reúna a empresas, universidades y otras agencias para abordar problemas complejos en un entorno de bajo riesgo.

Apoyo Político y Cultural a la Innovación

Para que los entornos de pruebas prosperen, el MND debe fomentar una cultura que fomente la experimentación y tolere la posibilidad de fracaso en entornos controlados. El liderazgo debe respaldar formalmente estas iniciativas, y las políticas se ajustarán según sea necesario; por ejemplo, simplificando la adquisición de tecnología experimental (quizás utilizando contratos flexibles u otras autoridades de transacción para que los proyectos de entorno de pruebas no se estanquen) y proporcionando marcos legales para el intercambio de datos con socios privados bajo acuerdos apropiados. También institucionalizaremos la práctica de tomar los resultados del entorno de pruebas y escalarlos: si un piloto demuestra claros beneficios en el entorno de pruebas, se acelerará su implementación en el mundo real (con las evaluaciones necesarias). El objetivo es que para el Año 3, el MND tenga un proceso repetible desde la "idea innovadora probada en el entorno de pruebas" hasta la "implementación en producción". Este proceso mitiga el riesgo de la innovación: las nuevas tecnologías pueden ser evaluadas a pequeña escala, demostrando su valor y resolviendo problemas, antes de que se realicen inversiones importantes.

Resultados Esperados

Los entornos de pruebas de innovación son una estrategia habilitadora, por lo que sus resultados se miden en innovaciones exitosas adoptadas y los efectos dominó de esas innovaciones. A corto plazo (3 años), esperamos que al menos 5 proyectos piloto importantes se ejecuten a través de los entornos de pruebas, de los cuales la mayoría produzcan soluciones implementables que el MND integre. Estos podrían incluir, por ejemplo, un nuevo sistema de programación de IA, una herramienta de análisis de datos de dominio cruzado o una novedosa solución de ciberseguridad (ya que la ciberresiliencia también es una forma de resiliencia operativa). Cada innovación exitosa podría generar ahorros de costos continuos o mejoras de rendimiento; acumulativamente, contribuyen a los objetivos generales de eficiencia del plan.

Además, al involucrar a industrias externas, el MND ayuda a propagar las mejores prácticas entre los sectores de defensa y civil. Las empresas privadas podrían adoptar una solución probada por primera vez con el MND, mejorando su productividad, mientras que el MND podría aprender de los enfoques del sector comercial para los problemas (por ejemplo, el análisis avanzado de riesgos de la industria financiera podría informar la logística militar). En esencia, el MND se convierte tanto en un beneficiario como en un impulsor de la innovación empresarial en Canadá. Esto eleva el perfil del MND como una organización con visión de futuro y puede atraer talento interesado en proyectos de vanguardia. Finalmente, estos esfuerzos posicionan al MND para responder mejor a los desafíos futuros: haber probado tecnologías emergentes (como nuevos modelos de IA o aplicaciones de computación cuántica) significa que el MND puede operacionalizarlas más rápido que si se limitara solo a la adquisición tradicional.

Evaluación de Iniciativas: Impacto, Escalabilidad y Viabilidad

La siguiente tabla resume cómo se califica cada iniciativa principal de este plan en términos de impacto, escalabilidad y viabilidad, reafirmando que nuestras acciones recomendadas son ambiciosas y alcanzables dentro de un entorno del sector público canadiense:

Iniciativa	Impacto en Costo y Eficiencia (Qué)	Escalabilidad (Dónde/Qué Tan Amplio)	Viabilidad (Horizonte de 3 Años)
Mantenimiento Predictivo (mantenimiento de equipos impulsado por IA)	Alto: Reduce los costos de mantenimiento hasta en un ~25%; previene hasta el 70% de las averías, mejorando la preparación. Extiende la vida útil de los activos, reduciendo las necesidades de reemplazo de capital.	A nivel empresarial en flotas de vehículos, aeronaves, barcos, servicios básicos de bases. Escalable a medida que más activos se equipan con sensores; comenzar con proyectos piloto (por ejemplo, la Armada) y expandir a todos los servicios.	Viable: Probado en proyectos piloto del MND y la industria; requiere inversión inicial en sensores y equipo de análisis. Puede implementarse por fases (comenzar con sistemas críticos). ROI positivo dentro de 1 a 2 años de implementación.
Adquisición Digital (contratación electrónica, análisis de IA)	Alto: Agiliza las compras — se reporta hasta un 30% de reducción de costos y un 40% de aumento de eficiencia. Reduce los gastos generales administrativos y los precios unitarios mediante compras más inteligentes.	Aplicable a todas las categorías de adquisición (excepto los principales sistemas de armas). Puede escalarse en todo el MND e incluso a la adquisición gubernamental más amplia si tiene éxito.	Viable: Existen soluciones comerciales de contratación electrónica; esfuerzo de integración moderado. Se alinea con los estándares digitales de la Junta del Tesoro. Se requiere capacitación y gestión del cambio, pero se han realizado proyectos similares en otros departamentos.
Optimización de Bienes Raíces (consolidación, mejoras energéticas)	Medio-Alto: Reduce directamente los costos de O&M de las instalaciones (servicios públicos, mantenimiento). Una reducción del 20% en el espacio de oficinas puede generar ahorros sustanciales en alquiler y energía. La infraestructura más ecológica reduce los costos a largo plazo.	A nivel nacional en toda la cartera de propiedades del MND. Escalar centrándose primero en los sitios con mayores costos (por ejemplo, grandes bases, oficinas centrales). La consolidación impacta múltiples regiones.	Viable: El MND tiene una hoja de ruta (DRPPS); requiere coordinación intergrupal y algo de capital inicial para las mejoras. La disposición de activos puede ser lenta (se necesitan aprobaciones), por lo que debe comenzar temprano. El apoyo de alto nivel (Viceministro, JEMD) ya está en marcha.
Automatización de Flujos de Trabajo y Agentes de IA (RPA, IA para administración)	Alto: Puede eliminar una gran parte de la carga de trabajo manual. Muchos procesos son >50% más rápidos, con menos errores. Libera personal para tareas de mayor valor, reduciendo efectivamente los costos laborales.	Escalable a numerosas funciones: finanzas, RRHH, logística, servicio al cliente. Una vez que la plataforma está en su lugar, agregar nuevos bots/agentes es relativamente rápido. Impacto en todo el departamento.	Viable: La tecnología es madura (RPA) o está madurando rápidamente (agentes de IA). Comenzar con RPA simple en el Año 1, incorporar IA avanzada para el Año 2-3 a medida que los modelos mejoran. Necesita gobernanza de TI y controles cibernéticos, pero es manejable.
Seguimiento de Activos (RFID/IoT) (gestión de inventario)	Alto: Mejora enormemente la visibilidad y utilización de los activos. Previene pérdidas/robos y evita compras redundantes, lo que se traduce en ahorros de costos. Se observan hasta un 90% de ahorro de tiempo en tareas de inventario.	Puede implementarse en todos los depósitos de suministro, almacenes de equipos e incluso a nivel de unidad para equipos críticos. Aprovecha tecnología estándar (RFID) que es fácilmente replicable a escala.	Viable: La tecnología RFID está disponible comercialmente. Se necesita un esfuerzo de etiquetado inicial, pero se puede hacer por etapas. Varios ejércitos e industrias han hecho esto, reduciendo el riesgo del enfoque. Se requiere integración con los sistemas de inventario existentes, pero es técnicamente sencilla.
Entornos de Pruebas de Innovación (proyectos piloto de tecnología intersectorial)	Indirecto/Largo Plazo: Proporciona una cartera de soluciones futuras de alto impacto (por ejemplo, nuevas herramientas de IA podrían generar importantes ganancias de eficiencia). A corto plazo, costos modestos para posibles enormes beneficios a largo plazo.	Escalable en alcance (múltiples temas de entornos de pruebas) y participantes (involucrando a más industrias, academia, socios internacionales con el tiempo). Podría convertirse en un centro de innovación permanente para el MND.	Viable: El MND ya gestiona IDEaS con elementos de entornos de pruebas; esto amplía el alcance. Necesita un equipo dedicado y financiación modesta. Se beneficia del fuerte compromiso del sector tecnológico de Canadá. Manejable bajo los presupuestos de I+D existentes.

Hoja de Ruta de Implementación (2025–2028)

La ejecución de este plan estratégico requerirá un enfoque por fases a lo largo de tres años, con hitos claros para garantizar la rendición de cuentas y el impulso.

Área de Enfoque	Año 1 (2025–26): Inicio y Victorias Rápidas	Año 2 (2026–27): Escalado	Año 3 (2027–28): Integración Completa
Entornos de Pruebas de Innovación	Diseñar el Marco del Entorno de Pruebas: identificar la gobernanza, las fuentes de financiación y los temas iniciales. Lanzar el Entorno de Pruebas #1 (por ejemplo, un desafío de entorno de pruebas de "IA para Mantenimiento") y el Entorno de Pruebas #2 (desafío de "Bot de Administración Digital") con convocatorias a la industria y la academia.	Múltiples proyectos de entornos de pruebas en marcha: por ejemplo, el entorno de pruebas de IA para Mantenimiento produce una herramienta predictiva prototipo utilizada por el personal de mantenimiento del MND a modo de prueba; un proyecto de entorno de pruebas de adquisiciones entrega una herramienta beta de análisis de contratos con IA. Evaluar y trasladar los pilotos exitosos a entornos operativos (con adquisición acelerada si es necesario). Al menos 3 nuevas soluciones de los entornos de pruebas totalmente adoptadas dentro del MND. Organizar al menos un evento de entorno de pruebas donde los innovadores prueben tecnología en un sitio del MND (podría estar vinculado a IDEaS). Aumentar la colaboración intersectorial — quizás coorganizar un entorno de pruebas con otro departamento (por ejemplo, conjuntamente con Transport Canada en un escenario de resiliencia logística).	Institucionalizar la innovación: el MND convierte el programa de entornos de pruebas en un esfuerzo continuo y recurrente con ciclos de desafíos anuales. Documentar y compartir resultados: publicar estudios de caso de éxitos de los entornos de pruebas que otras industrias o departamentos también hayan adoptado, consolidando el papel del MND como líder en innovación. Establecer asociaciones/memorandos de entendimiento con algunas empresas privadas para unirse a los esfuerzos de los entornos de pruebas (quizás un banco para la automatización de procesos con IA, una empresa tecnológica para la IA logística). Asegurar financiación continua para el programa de innovación más allá del Año 3, demostrando su valor en dólares ahorrados o capacidad adquirida.