Las supercapacidades de la IA se asientan en la velocidad con la que procesa y cruza enormes volúmenes de datos que, transformados en información, apoyan la toma de decisiones en momentos críticos. De anticipar una inundación a localizar los daños de un terremoto en cuestión de horas, la IA empieza a incorporarse a todas las fases de una catástrofe: prevención, respuesta y reconstrucción.
Conocer el punto dónde se desbordará un río, qué poblaciones se encuentran en la trayectoria de un incendio, las carreteras que permanecen transitables tras un terremoto o los edificios que pueden volver a ocuparse sin riesgo determina decisiones de las que dependen vidas.
Durante décadas, la tecnología ha ido ampliando capacidades de anticipación mediante satélites, radares, sensores, drones o sistemas de información geográfica a los que la inteligencia artificial añade ahora la habilidad de encontrar relaciones entre grandes cantidades de datos, transformándolos rápidamente en predicciones. Como explica el físico Gustau Camps-Valls, los modelos, una vez entrenados, pueden generar en milisegundos mapas de probabilidad de riesgo de incendios o inundaciones.
El cambio climático agrava las condiciones que favorecen los grandes incendios y puede intensificar las lluvias torrenciales
No es un asunto menor para América Latina y Caribe, la segunda geografía del mundo más expuesta a sufrir fenómenos sísmicos, eruptivos y climáticos que entre 2000 y 2022 vivió más de 1.500 desastres con más de 190 millones de personas afectadas. La Península Ibérica tampoco está al margen: el cambio climático agrava las condiciones que favorecen los grandes incendios forestales y puede intensificar las lluvias torrenciales que desencadenan inundaciones, como ocurrió con la dana de Valencia de 2024.
La Oficina de Naciones Unidas para la Reducción del Riesgo de Desastres (UNDRR) considera que la inteligencia artificial refuerza los grandes pilares de los sistemas de alerta temprana: conocimiento del riesgo, detección y predicción, comunicación de las alertas y preparación para responder.
Un paso más allá, el análisis conjunto de las aplicaciones de IA de la UNDRR, la Organización Meteorológica Mundial, la Unión Internacional de Telecomunicaciones y la Federación Internacional de la Cruz Roja arrojó la conclusión de que la inteligencia artificial es una tecnología habilitadora que aumenta velocidad, escala y capacidad de análisis y que puesta al servicio del conocimiento humano apoya a los organismos de prevención, rescate y reconstrucción.
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La primera revolución se produce antes de que llegue el desastre. Según el informe mundial de UNDRR sobre sistemas de alerta temprana , la mortalidad relacionada con estos eventos es casi seis veces menor en los países que cuentan con sistemas multirriesgo más completos que en aquellos con capacidades limitadas.
En la predicción de inundaciones, por ejemplo, los modelos de inteligencia artificial pueden combinar registros históricos con datos meteorológicos, imágenes de satélite, niveles de los ríos y características del terreno para estimar cuánta agua circulará, las zonas inundables y la altura que podrían alcanzar las aguas.
En Brasil, durante las inundaciones de Rio Grande do Sul de 2024 la nubosidad impedía obtener una imagen satelital suficientemente precisa. Los responsables de la emergencia necesitaban además resolver una cuestión crítica: saber si las aguas alcanzarían un aeropuerto que se estaba utilizando como centro logístico para alimentos, medicamentos, agua y otros suministros. El Servicio Geológico de Brasil y Airbus trabajaron juntos combinando imágenes de radar obtenidas casi en tiempo real y modelos digitales del terreno, permitiendo observar hasta dónde había llegado el agua y modelizar hacia dónde podía avanzar. Esa información ayudó a evaluar si el aeropuerto y sus accesos seguirían siendo seguros para las operaciones de ayuda.
En Curanilahue, en la región chilena del Biobío, donde el 93 % del territorio es área forestal, la detección temprana del fuego es una prioridad. En un ejemplo de cómo la preocupación por preservar las masas verdes acelera la innovación, desde 2024 un sistema de cámaras térmicas e inteligencia artificial emite alertas por puntos de calor, humo y conatos de incendio, dando a los equipos de emergencia más tiempo para activar una respuesta coordinada.
Intervenir donde más se necesita
Cuando llega el desastre cambia la pregunta. La urgencia pasa por evaluar daños y dedicir dónde es más urgente intervenir.
En las primeras horas de los terremotos que golpearon Venezuela en junio pasado, el Programa de Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) activó RAPIDA, su sistema de evaluación digital.
El representante residente de la organización en Venezuela, Luis Francisco Thais, relata, cómo en cuestión de horas, RAPIDA produjo una primera evaluación combinando imágenes satelitales, detección de daños mediante inteligencia artificial, modelos de intensidad sísmica, bases de datos sobre población e infraestructuras y modelos de ingeniería.
La información resultante se combinó posteriormente con drones, inspecciones e información sobre el terreno, permitiendo identificar áreas prioritarias, orientar la retirada de escombros y distinguir los edificios que podían ocuparse de los que necesitaban reparaciones.
Una ciudad destruida no es una página en blanco
Tras la emergencia, existe una tercera vida de la inteligencia artificial aplicada a la gestión de desastres.
Philiep Decorte, director de emergencias en ONU-Habitat (Programa de las Naciones Unidas para los Asentamientos Humanos) con una larga trayectoria en gestión de crisis, reconstrucción urbana y desplazamientos, lo resume desde la experiencia de la organización en diferentes emergencias: “Reconstruir no consiste únicamente en recuperar edificios, sino en aplicar esa reconstrucción a la vida de las personas y los barrios. Esa distinción es fundamental”.
Para Decorte, el objetivo último debería ser evitar que tras el paso de un desastre natural “se reconstruya reproduciendo las mismas condiciones de vulnerabilidad que existían previamente”, señalando que las mismas herramientas que permiten identificar edificios dañados pueden cruzarse después con información sobre infraestructuras, población, vulnerabilidad social, propiedad del suelo o riesgos climáticos para decidir “dónde y cómo reconstruir”.
Un sistema no evacúa un territorio
Un algoritmo puede predecir el desborde de un río o que el riesgo de incendio es extremo e indicar las áreas expuestas a mayor peligro, pero siempre será necesario que alguien convierta esa predicción en una alerta comprensible que llegue hasta la última comunidad y lograr que la población confíe suficientemente en las instituciones como para abandonar su casa.
El informe Tech4DRR, elaborado por UNDRR para América Latina y el Caribe junto con NASA y otras organizaciones, insiste en esta idea: la inteligencia artificial y el aprendizaje automático están acelerando extraordinariamente el análisis de amenazas y los sistemas de alerta, pero la tecnología por sí sola no resuelve el riesgo de desastres. Su eficacia depende de cómo se integre con las realidades sociales, culturales y de infraestructura de cada territorio.
En Iberoamérica, la gestión de emergencias cuenta con un nuevo espacio común al que concurren 16 países: la Red Iberoamericana de Reducción del Riesgo de Desastres y Protección Civil (RIRRDPC)
Un sistema de alerta extraordinariamente sofisticado sirve de poco para una comunidad aislada sin conectividad; un mapa perfecto no salva a una persona que no dispone de transporte para evacuar y un algoritmo entrenado con información insuficiente sobre asentamientos informales puede convertir a sus habitantes en invisibles.
El estudio insiste en que la verdadera innovación reside en combinar la inteligencia sintética capaz de analizar situaciones que una persona tardaría días en procesar y la inteligencia humana que conoce un territorio, escucha a una comunidad, decide qué riesgo es aceptable y asume la responsabilidad de actuar.
Una red para la coordinación iberoamericana
En Iberoamérica, la gestión de emergencias cuenta con un nuevo espacio común al que concurren 16 países: la Red Iberoamericana de Reducción del Riesgo de Desastres y Protección Civil (RIRRDPC). Sus bases se acordaron en marzo de 2026, en un encuentro de autoridades celebrado en Antigua, Guatemala, impulsado con apoyo de España, AECID, FIAP, CAF y la SEGIB. La red ya se ha incorporado a la Plataforma Iberoamericana de Redes y busca conectar a las autoridades nacionales para compartir conocimientos, movilizar recursos y mejorar la anticipación, la respuesta y la recuperación ante desastres. En ella, el uso de IA para atender las emergencias podría marcar la diferencia.
Su primera reunión constitutiva está prevista en Madrid, en el programa de la XXX Cumbre Iberoamericana del 4 y 5 de noviembre, donde deberá aprobarse su primer Plan de Acción, preparado por los grupos de trabajo sobre gobernanza y prioridades estratégicas.
