
El 60% de la población mundial vive en zonas de alto riesgo, expuesta a terremotos, ciclones o inundaciones. Frente a esta realidad, la innovación no es un lujo, es una necesidad. Un dron con IA puede mapear una zona de 10 km² en apenas dos horas, tarea que a un equipo humano le tomaría tres días. En emergencias, esa diferencia de tiempo puede traducirse en vidas salvadas.
Predicción. El arte de ganar tiempo
La IA no solo analiza el presente: descifra patrones invisibles para el ojo humano. Está marcando un antes y un después en la prevención de desastres, no como posibilidad, sino como práctica vigente. Un estudio publicado en Nature Communications demostró que los modelos de machine learning pueden predecir eventos como inundaciones o sequías con hasta 40% más de precisión que los métodos tradicionales, al analizar patrones climáticos históricos y datos en tiempo real de satélites y sensores.
Y no solo se trata de ser más precisos, sino también más rápidos. La plataforma Kamiwaza AI, está ayudando a meteorólogos a procesar mil millones de datos históricos en minutos —una tarea que antes tomaba días— gracias tecnologías como a los aceleradores Gaudi 3 y procesadores Intel Xeon 6. Este sistema no solo automatiza el análisis de más de 90 años de datos climáticos, sino que también identifica patrones que conectan el pasado con eventos extremos como huracanes y tornados. ¿El resultado? Equipos de emergencia que ahora ganan horas vitales para planear evacuaciones. Porque en emergencias, cada minuto cuenta, y predecir con velocidad ya no es un lujo: es cuestión de supervivencia.
¿Sabías que en 2024, la Organización de las Naciones Unidas lanzó una iniciativa para reducir el riesgo de desastres naturales con la ayuda de la IA? Como parte de este esfuerzo, la UNESCO (Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura) desarrolló un chatbot basado en inteligencia artificial para asistir a personas afectadas por ciclones, inundaciones y otros fenómenos extremos. Esta herramienta envía alertas tempranas, permite reportar daños en tiempo real y traduce la información a lenguas locales, facilitando la coordinación entre gobiernos y poblaciones vulnerables.
Por su parte, la Organización Mundial de la Salud (OMS) utiliza algoritmos que cruzan datos de calidad del agua, movimientos poblacionales y condiciones sanitarias para anticipar brotes de cólera tras inundaciones. Estos avances no son teóricos: en Nepal, drones con IA redujeron en 40% el tiempo de mapeo post-inundaciones en 2023, y así se pudo priorizar la entrega de ayuda. La clave está en la capacidad de la IA para procesar cantidades masivas de información —desde vibraciones sísmicas hasta imágenes térmicas— y convertirlos en decisiones que salvan vidas.
Respuesta en tiempo real. Salvar vidas en minutos
¿De qué sirve ganar tiempo si no lo usamos bien? La IA no solo nos ayuda a predecir desastres, sino que también nos da la oportunidad de usar el tiempo ganado de forma más eficiente, cambiando por completo la forma en que respondemos a las emergencias.
Tomemos el caso del ciclón Freddy en Mozambique (2023), donde drones autónomos mapearon más de 500 km² de áreas afectadas en menos de 48 horas, 40% más rápido que las técnicas tradicionales. Este tipo de rapidez es esencial cuando el tiempo es un recurso limitado. En Filipinas, el chatbot REACH de la Cruz Roja, guió a las personas durante las inundaciones, proporcionando instrucciones en 8 idiomas locales y beneficiando a más de 200,000 personas.
También existen ejemplos como el algoritmo AIDR en el terremoto de México de 2017, que procesó 300,000 tuits en solo 72 horas, ayudando a identificar 1,200 puntos críticos donde los rescatistas debían concentrar esfuerzos.
Estas herramientas no reemplazan a los equipos de rescate, pero les dan la información que necesitan de forma más rápida y precisa, ayudándoles a salvar más vidas. Al final, la diferencia está en cómo usamos el tiempo que la IA nos da. ¿Nos quedamos quietos o lo aprovechamos para actuar mejor?
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