Nel video, viene presentata una demo di Palantir Gotham in uso nel 2010, durante le operazioni in Afghanistan. Viene mostrato come il software permetta di raccogliere ed elaborare una vasta gamma di dati provenienti da fonti aperte e militari, fornendo una visione chiara della situazione sul campo.
La demo mira a dimostrare come le informazioni ottenute da fonti aperte possano aiutare i comandanti militari nelle loro missioni in Afghanistan, integrando dati su attacchi, checkpoint, rapporti di pattuglia e operazioni di sicurezza civile.
Palantir è in grado di mostrare una mappa interattiva che evidenzia gli attacchi subiti dalle forze di polizia afghane. Utilizzando un histogramma temporale e una mappa di calore geospaziale, si osservano i modelli di attacco e come questi si concentrino in specifiche aree geografiche, con il 30% degli attacchi legati a ordigni esplosivi improvvisati (IED). La polizia afghana risulta essere l’obiettivo principale, secondo i dati aggregati dal software.
I comandi possono utilizzare dati temporali per seguire gli attacchi nel tempo e verificare la variazione della situazione sul campo. Questa visualizzazione rende chiaro il deterioramento della sicurezza in determinate aree nel corso di settimane o mesi, offrendo strumenti utili per prendere decisioni strategiche.
Il software non si limita a visualizzare dati, ma permette agli analisti di interagire direttamente con le informazioni, rendendo possibile la manipolazione dei dati in tempo reale. Questo, unito alla capacità di intelligenza artificiale (AI), facilita l’identificazione di schemi e anomalie che possono predire il comportamento dell’insurrezione e supportare le decisioni sul campo.
Il video dimostra come già nel 2010 Palantir fosse in grado di supportare missioni complesse e di fornire analisi in tempo reale, con strumenti capaci di migliorare le capacità decisionali dei comandanti sul terreno, anticipando le mosse degli insorti e ottimizzando le operazioni di controinsurrezione.
Questa tecnologia, se utilizzata al massimo delle sue potenzialità, avrebbe potuto prevedere e mitigare la rapida caduta del governo afghano nel 2021, come suggerito dai sistemi attuali di Palantir che oggi sono ancora più avanzati.
Nel 2010, Palantir Gotham aveva già dimostrato la capacità di gestire enormi volumi di dati e di supportare operazioni militari complesse come quelle in Afghanistan, evidenziando modelli di attacco e anticipando minacce. Durante la demo del 2010, il software era in grado di analizzare in tempo reale dati provenienti da diverse fonti, come rapporti di pattugliamento e attacchi, fornendo ai comandanti sul campo una visione integrata e predittiva.
Capacità predittive nel contesto afghano:
Le capacità predittive di Palantir si basano su una combinazione di intelligenza artificiale (AI) e analisi umana. Il sistema poteva analizzare enormi quantità di dati storici e attuali per identificare schemi che suggerivano future minacce, come l’incremento di attacchi tramite IED o l’evoluzione di movimenti insurrezionali.
Nella demo del 2010, ad esempio, il sistema ha mostrato chiaramente la concentrazione di attacchi contro la polizia afghana e la loro evoluzione temporale, fornendo indizi su come si sarebbe evoluta l’insurrezione.
Se avesse operato con i dati disponibili nel 2021, Palantir avrebbe potuto identificare segnali di allarme per il collasso del governo afghano, come la rapida espansione dei Talebani dopo l’annuncio del ritiro americano.
Le informazioni chiave (attacchi in aumento, diserzione delle forze di sicurezza afghane, la capacità di controllo territoriale dei Talebani) sarebbero state aggregate dal sistema e avrebbero permesso di prevedere il deterioramento della sicurezza. Tuttavia, la previsione esatta del crollo immediato e drammatico di Kabul sarebbe dipeso dall’uso efficace del sistema e dalla disponibilità di dati accurati e aggiornati.
Palantir oggi ha strumenti più avanzati che potenziano la capacità predittiva.
L’introduzione di modelli di machine learning più sofisticati e l’accesso a flussi di dati sempre più vasti e in tempo reale, come quelli derivati dai social media, dalle comunicazioni sul campo e dalle immagini satellitari, rendono possibile prevedere con maggiore precisione eventi come il collasso delle forze afghane. Questi strumenti permettono di creare scenari e simulazioni che aiutano i decisori a prepararsi a sviluppi come il rapido deterioramento della sicurezza avvenuto nell’agosto 2021.
Nell’agosto 2021, la rapida disintegrazione delle Forze Nazionali di Difesa e Sicurezza afghane (ANDSF) e la successiva caduta di Kabul nelle mani dei talebani sono stati eventi significativi che hanno colto molti di sorpresa, nonostante le precedenti avvertenze della comunità di intelligence riguardo alla possibilità di una presa di potere talebana. Un rapporto critico dell’Ispettore Generale Speciale per la Ricostruzione dell’Afghanistan (SIGAR) delinea vari fattori che hanno contribuito a questo crollo.
Consapevolezza della Comunità d’Intelligence
La comunità d’intelligence aveva previsto una ripresa dei Talebani, ma non aveva previsto il rapido crollo delle forze di sicurezza afghane. Questa mancanza di previsione era in parte dovuta a una carenza di programmi efficaci di supervisione e valutazione interagenzia, che hanno ostacolato una chiara comprensione delle realtà sul terreno in Afghanistan.