IA para que nadie se sorprenda por un desastre natural

Por qué importa hoy

El aumento de fenómenos climáticos extremos y desastres naturales está golpeando con mayor frecuencia y severidad a comunidades en todo el mundo. Contar con información precisa y oportuna puede marcar la diferencia entre evacuaciones exitosas y pérdidas humanas y económicas. Durante la última década, Google ha trabajado en llevar información accionable en momentos críticos: no solo mostrar datos, sino anticipar eventos y facilitar respuestas.

Su objetivo central es claro: nadie debería sorprenderse por un desastre natural. Para lograrlo se combinan modelos de inteligencia artificial, sensores satelitales y coordinación con autoridades y organizaciones locales.

Avances en predicción y detección

Inundaciones

Hace algunos años, la predicción de inundaciones a escala global parecía inalcanzable. Un piloto en la región de Patna (India) en 2018 marcó el inicio de una apuesta por el aprendizaje automático para ampliar la predicción de inundaciones. Desde entonces, se han logrado pasos importantes: un modelo global publicado en Nature permitió extender la cobertura a regiones con pocos datos locales, y la metodología Groundsource generó un conjunto de datos de calidad sobre inundaciones basado en 20 años de reportes públicos, el cual sirvió para entrenar un modelo de flash floods.

Hoy, Flood Hub ofrece pronósticos que cubren a 2 mil millones de personas en más de 150 países. Los modelos de inundaciones de ríos entregan predicciones con hasta siete días de anticipación, y las predicciones de flash floods en zonas urbanas dan hasta 24 horas de aviso para eventos de rápido inicio. Además, Google ha liberado tanto el conjunto de datos de flash floods como su marco hidrológico para que investigadores, empresas y expertos locales puedan desarrollar soluciones propias.

Ciclones y eventos extremos

WeatherNext 2 representa un avance en predicción de fenómenos meteorológicos intensos. Puede generar pronósticos horarios muy detallados para todo el planeta en cuestión de minutos, incluyendo variables críticas como velocidad y dirección del viento, precipitación y presión. Durante la temporada de huracanes de 2025, este modelo predijo la trayectoria e intensidad de ciclones con alta confianza varios días antes.

Incendios forestales

La detección y seguimiento de incendios mediante imágenes satelitales se ha integrado en Search y Maps para mostrar límites en tiempo cercano al real. La cobertura actual alcanza 34 países, con siete países añadidos en el último año. Para mejorar todavía más la detección temprana se co-desarrolló FireSat junto a Earth Fire Alliance y Muon Space, con apoyo financiero de Google.org, la Moore Foundation y el Bezos Earth Fund. El primer protoflight fue lanzado al espacio el año pasado y una constelación completa de más de 50 satélites permitiría detectar incendios con resolución de 5 x 5 metros y actualizaciones cada 20 minutos.

Olas de calor y ciudades

La inteligencia artificial aplicada a imágenes satelitales y aéreas sirve también para mapear la reflectividad de las cubiertas y fachadas urbanas. Esa información ayuda a las ciudades a identificar cómo reducir temperaturas superficiales, por ejemplo mediante techos fríos, y a diseñar estrategias locales de mitigación y adaptación.

Modelos integrados para preguntas complejas

Muchos desafíos requieren un enfoque holístico: saber dónde tocará tierra un huracán, qué comunidades son más vulnerables y cómo deberían prepararse exige razonar sobre imágenes, población y entorno. Para eso se unieron modelos climáticos y geoespaciales en la colección Google Earth AI, que facilita inteligencia planetaria y apoya a organizaciones en respuesta a desastres y monitoreo a gran escala.

Alertas en tiempo real y fuentes autorizadas

Tener pronósticos no basta si la información no llega rápidamente a la población y a los responsables de la respuesta. Google despliega actualizaciones de emergencia en Search y Maps con SOS alerts, que agrupan información de autoridades y medios confiables. También colabora con originadores y distribuidores autorizados en más de 90 países para ampliar el alcance de Public Alerts.

La escala del uso es notable: la información de crisis de Google ha tenido miles de millones de visualizaciones, y el año pasado ayudó a conectar a las personas con información crítica en promedio más de 10 millones de veces por día.

Para que los avisos sean realmente útiles, además incluyen recomendaciones prácticas. Por ejemplo, las alertas de calor extremo en Search, disponibles en más de 100 países, incorporan consejos de la Global Heat Health Information Network. El Android Earthquake Alerts System detecta sismos y advierte a usuarios de Android antes de que llegue el movimiento fuerte, dando segundos o minutos para buscar un lugar seguro. Google Maps ofrece datos actualizados de calidad del aire en más de 30 países para ayudar a reducir la exposición a la contaminación.

Colaboración y casos de uso

La construcción de resiliencia es un esfuerzo colectivo. Gobiernos, agencias de la ONU, organizaciones civiles, científicos y equipos de respuesta temprana son aliados clave.

En Nigeria y Bangladesh, organizaciones como GiveDirectly y la International Rescue Committee han usado los pronósticos de inundaciones para tomar acciones anticipatorias: distribuir efectivo de emergencia antes de la subida de aguas para que las familias puedan evacuar y proteger bienes. En un caso reciente, el uso del modelo WeatherNext por parte del U.S. National Hurricane Center permitió predecir cinco días antes el impacto en Jamaica durante el huracán Melissa, lo que ayudó al Met Service de Jamaica a notificar a la población con antelación.

Además, Google.org apoya a organizaciones locales y financia esfuerzos de recuperación tras desastres, reforzando la capacidad de respuesta a nivel comunitario.

¿Qué significa esto para América Latina?

La región latinoamericana es particularmente vulnerable a inundaciones, huracanes en el Caribe, incendios en zonas forestales y olas de calor en áreas urbanas. Las herramientas descritas pueden aportar ventajas concretas:

• Mejorar sistemas nacionales de alerta temprana integrando pronósticos hidrológicos y meteorológicos con datos locales de vulnerabilidad.
• Detectar incendios con mayor rapidez gracias a satélites, lo que es crucial para la Amazonía, el Pantanal y bosques locales.
• Identificar zonas urbanas con altas temperaturas superficiales para priorizar intervenciones de infraestructura y salud pública.
• Utilizar datos abiertos y modelos disponibles para que universidades, empresas y ONGs locales desarrollen soluciones adaptadas a contextos nacionales.

Sin embargo, el impacto real depende de la colaboración: transferencia de tecnología, capacitación de equipos técnicos, interoperabilidad de datos y canales de comunicación confiables con comunidades vulnerables.

Retos y próximos pasos

Quedan desafíos por resolver: integrar datos locales de vulnerabilidad, asegurar que la información llegue en formatos y idiomas apropiados, y garantizar acceso equitativo a las herramientas. La apertura de datasets y marcos de trabajo facilita la investigación y el despliegue de soluciones, pero también es necesaria inversión en capacidades locales.

La visión de no sorprenderse ante un desastre natural requiere no solo mejores modelos, sino sistemas completos de preparación y respuesta que incluyan a gobiernos, sector privado y sociedad civil.

Conclusión

Los avances en IA, satélites y alertas en tiempo real están transformando la forma en que anticipamos y respondemos a desastres naturales. Coberturas globales de inundaciones, predicciones más finas de ciclones, detección satelital de incendios y herramientas para enfrentar olas de calor ya están en funcionamiento y disponibles para socios. Para América Latina, aprovechar estas tecnologías implica coordinar capacidades, abrir datos y adaptar herramientas a realidades locales. El objetivo es ambicioso y claro: reducir sorpresas, salvar vidas y proteger medios de subsistencia cuando la naturaleza se vuelve extrema.