Navantia integrará el sistema de exploración y reconocimiento SERT 2.0 en los 100 vehículos VAMTAC ST5 que fabricará Urovesa para el Ejército de Tierra. Sensores electroópticos, radar, inteligencia artificial y un dron cautivo formarán parte de su equipamiento.
El nuevo Vehículo de Exploración y Reconocimiento Terrestre (VERT) del Ejército de Tierra podrá detectar personas a distancias de hasta 20 kilómetros y utilizará inteligencia artificial para localizar, reconocer y clasificar posibles objetivos. Estas capacidades formarán parte del SERT 2.0, el sistema desarrollado por Navantia que actuará como núcleo de sensores y gestión de información de los 100 nuevos VAMTAC ST5 encargados a Urovesa.
El programa supone una inversión de 321,4 millones de euros y tiene a la compañía gallega Urovesa como contratista principal. Navantia, por su parte, ha formalizado con la empresa un contrato de 120 millones para integrar un centenar de sistemas SERT en los vehículos. Las dos compañías ya colaboraron en una primera fase del programa, que permitió entregar 16 VERT al Ejército de Tierra a partir del contrato firmado en 2014.
La nueva generación supone un salto tecnológico respecto a aquellos vehículos. Uno de los cambios más significativos está precisamente en el alcance de sus sensores. Según los datos facilitados por Navantia, el nuevo sistema podrá detectar personas a una distancia de hasta 20 kilómetros, frente a los aproximadamente diez kilómetros de la primera versión.
El objetivo es coherente con la función del VERT dentro de los grupos de Caballería: observar y reconocer el terreno, localizar posibles amenazas y transmitir esa información al resto de unidades manteniendo al propio vehículo lo más alejado posible de la exposición directa. La filosofía operativa se resume en una idea que acompaña al programa desde sus primeras fases: «ver sin ser visto».
Sensores e inteligencia artificial sobre un mástil
El elemento más visible del SERT 2.0 será un pedestal giroestabilizado instalado sobre un mástil telescópico. Al elevar los sensores por encima del vehículo, los operadores pueden observar el terreno manteniendo la plataforma protegida detrás de obstáculos o aprovechando la propia orografía.
En ese conjunto se integrarán cámaras electroópticas para observación diurna y nocturna, telémetro láser, sistemas de navegación inercial y GPS. El vehículo dispondrá además de radar de vigilancia terrestre, estación meteorológica, comunicaciones seguras y un sistema encargado de gestionar y distribuir la información obtenida.
La inteligencia artificial tendrá un papel creciente en ese proceso. El SERT incorporará herramientas destinadas a acelerar la detección de posibles objetivos y ayudar posteriormente a reconocerlos y clasificarlos. La finalidad es reducir la carga de trabajo de los operadores ante el volumen de información generado por los distintos sensores.
La española GTD participa en esta parte del programa con BOX-AI, un procesador de vídeo basado en inteligencia artificial concebido para detectar, identificar y seguir amenazas en tiempo real. La compañía presentó esta tecnología en la feria Eurosatory 2026 de París como parte de su participación en el futuro VERT.
Los puestos destinados al observador, al tirador y al control del sistema de misión serán además intercambiables, una configuración que busca proporcionar mayor flexibilidad a la tripulación.
Un dron para ampliar el campo de vigilancia
El nuevo VERT no dependerá únicamente de los sensores instalados sobre el vehículo. La configuración prevista por Navantia incorpora también un dron cautivo, uno de los requisitos establecidos por el Ejército de Tierra para esta segunda fase.
Este tipo de aeronave permanece conectada físicamente a la plataforma, lo que permite mantenerla durante periodos prolongados sobre el vehículo y elevar sensores a una altura considerable. Su incorporación permitirá ampliar el horizonte de vigilancia más allá de lo que ofrecen los equipos montados directamente en el mástil.
El vehículo contará asimismo con una estación de armas de control remoto suministrada por la empresa española Escribano Mechanical & Engineering (EM&E), destinada principalmente a su autoprotección. GTD aportará el procesador de vídeo, mientras que otros proveedores participarán en diferentes componentes que Navantia deberá integrar dentro del sistema completo.
La combinación de sensores terrestres, cámaras, radar, inteligencia artificial y medios aéreos refleja cómo está cambiando el reconocimiento militar. La capacidad ya no depende exclusivamente de observar a mayor distancia, sino de reunir información procedente de diferentes fuentes, procesarla con rapidez y distribuirla a otras unidades para facilitar la toma de decisiones.
Cien vehículos hasta 2030
Navantia realizará la integración de los sistemas en sus instalaciones de San Fernando, en Cádiz. Los VAMTAC ST5 llegarán desde Urovesa con determinados elementos ya instalados, incluida la estación de armas remota, y allí se incorporará el SERT antes de que los vehículos regresen a la planta del fabricante para completar el proceso previo a su entrega al Ministerio de Defensa.
El calendario contempla dos prototipos del SERT en 2026 y dos unidades de preserie en 2027. El grueso de las entregas se concentrará posteriormente entre 2028 y 2030.
Los 100 nuevos vehículos permitirán extender esta capacidad entre los grupos de Caballería del Ejército de Tierra. El VERT está concebido para misiones de reconocimiento de combate y en profundidad, vigilancia y seguridad táctica, proporcionando información a las brigadas a las que presta apoyo.
La relevancia del programa reside, por tanto, menos en la plataforma VAMTAC por sí sola que en los sistemas que transportará. El vehículo se convierte en un nodo móvil de obtención y transmisión de información capaz de combinar sensores situados en tierra y en el aire, procesar sus datos y compartirlos con otras unidades. En un campo de batalla donde drones y sensores hacen cada vez más difícil ocultar los movimientos, detectar antes y transmitir esa información con rapidez se convierte en una capacidad esencial.
