Pero la tecnología, advierten los expertos, solo funciona si detrás existen prevención, instituciones sólidas y comunidades preparadas. La sucesión de catástrofes y fenómenos extremos que golpean distintas regiones del planeta está convirtiendo la prevención en una cuestión cada vez más urgente. El desafío ya no consiste únicamente en reaccionar cuando llega una emergencia, sino en detectar antes las señales de peligro, saber quiénes están más expuestos y conseguir que la información llegue a tiempo a quienes deben actuar.
Los terremotos registrados el pasado 24 de junio de 2026 en Venezuela son un ejemplo reciente de esta vulnerabilidad. La Oficina de las Naciones Unidas para la Reducción del Riesgo de Desastres (UNDRR) publicó posteriormente una estimación analítica de los daños físicos directos provocados por estos movimientos sísmicos, elaborada mediante modelización.
Este contexto vuelve a colocar sobre la mesa una pregunta que hace apenas unos años pertenecía más al terreno de la innovación que al de la gestión cotidiana de emergencias: ¿hasta qué punto puede ayudarnos la inteligencia artificial a reducir las consecuencias de una catástrofe?
La respuesta exige una precisión importante. La IA no puede impedir que se produzca un terremoto, una erupción volcánica o una tormenta. Tampoco puede eliminar por sí sola la vulnerabilidad de una ciudad. Lo que sí puede hacer es mejorar nuestra capacidad para analizar enormes cantidades de información, identificar patrones, anticipar determinados riesgos, acelerar pronósticos y orientar las decisiones antes y durante una emergencia.
Según informa BBVA, tecnologías como los satélites, los sensores, los drones y la inteligencia artificial se han convertido en herramientas cada vez más relevantes para prevenir riesgos y reforzar los sistemas de alerta temprana. Sin embargo, su eficacia depende de algo mucho menos tecnológico: planificación, coordinación entre servicios de emergencia, confianza en las instituciones y preparación ciudadana.
El geofísico de la Universidad Católica de Temuco Cristian Farías, citado por BBVA, plantea precisamente que los desastres no deben entenderse simplemente como naturales. Un terremoto, una tormenta o una erupción pueden producirse independientemente de la voluntad humana, pero sus consecuencias están estrechamente relacionadas con las decisiones adoptadas antes de que ocurra el fenómeno: prevención, preparación y capacidad de respuesta.
Esta perspectiva resulta especialmente relevante en un momento en el que el coste económico de los desastres continúa aumentando. El Informe de Evaluación Global sobre la Reducción del Riesgo de Desastres 2025 de Naciones Unidas calcula que las pérdidas directas superan actualmente los 200.000 millones de dólares anuales. Cuando se incorporan los impactos indirectos, en cascada y sobre los ecosistemas, el coste real supera los 2,3 billones de dólares cada año. La cuestión, por tanto, no es únicamente cuánto cuesta reconstruir después de una catástrofe, sino cuánto podría evitarse mediante una inversión adecuada en resiliencia.
Aquí es donde la inteligencia artificial empieza a mostrar algunas de sus posibilidades más interesantes. La Organización Meteorológica Mundial (OMM) explica que estos sistemas pueden procesar datos procedentes de satélites, radares, estaciones terrestres, observaciones de ríos, registros históricos y modelos meteorológicos para reconocer patrones y generar predicciones. Actualmente, la IA ya se utiliza para apoyar pronósticos meteorológicos y puede contribuir a mejorar la predicción de trayectorias de ciclones tropicales, las alertas ante lluvias intensas, rayos o fuertes vientos y las previsiones de inundaciones.
Su capacidad para combinar información procedente de distintas fuentes permite además pasar de conocer simplemente qué fenómeno puede ocurrir a comprender mejor qué consecuencias puede tener y sobre quién.
La IA puede analizar conjuntamente información meteorológica, exposición de infraestructuras, características territoriales y otros datos disponibles para ayudar a determinar qué zonas presentan mayor riesgo. También puede contribuir a decidir dónde concentrar recursos de emergencia o qué poblaciones necesitan recibir primero una advertencia.
La UNDRR señala igualmente que la inteligencia artificial puede acelerar la detección y vigilancia de amenazas mediante análisis predictivos y evaluaciones de datos en tiempo real. Otra de sus aplicaciones está en la comunicación: puede ayudar a determinar cuándo, dónde y cómo distribuir las alertas, traducir mensajes a diferentes idiomas y adaptar la información al contexto de las comunidades amenazadas.
Incluso antes de que ocurra una emergencia, estos sistemas pueden utilizarse para simular escenarios de desastre, analizar posibles consecuencias y mejorar los planes de contingencia. No se trata de una posibilidad remota. En julio de 2026, la UNDRR, la OMM, la Unión Internacional de Telecomunicaciones y la Federación Internacional de Sociedades de la Cruz Roja y de la Media Luna Roja publicaron un informe específico sobre cómo aprovechar la IA para fortalecer los sistemas de alerta temprana multirriesgo. El documento estudia su utilización desde la comprensión del riesgo y la predicción hasta la comunicación de las advertencias y la preparación de la respuesta.
La tecnología se integra además en la iniciativa internacional Early Warnings for All, que busca avanzar hacia una cobertura universal de sistemas de alerta temprana. Naciones Unidas considera que la IA puede reforzar las diferentes etapas de este proceso, aunque insiste en que debe entenderse como una tecnología facilitadora y no como una solución independiente. Y esta diferencia resulta decisiva.
Una predicción extraordinariamente precisa sirve de poco si la alerta no alcanza a una comunidad aislada. Un algoritmo capaz de identificar una inundación potencial no salvará vidas si las autoridades carecen de protocolos de evacuación. Un mapa de riesgo pierde buena parte de su utilidad cuando las viviendas, hospitales o infraestructuras esenciales continúan construyéndose en zonas altamente vulnerables.
Por eso, la revolución tecnológica de la prevención no puede separarse de la justicia social y climática.
Los países y comunidades con menos recursos suelen disponer también de menores capacidades tecnológicas, infraestructuras de observación más limitadas o problemas de conectividad. Naciones Unidas advierte de que la incorporación de IA necesita redes de observación robustas —desde estaciones terrestres hasta satélites y sensores— y debe desarrollarse con criterios de equidad, supervisión humana y mecanismos claros de responsabilidad.
También existen riesgos. Los sistemas pueden cometer errores, reproducir sesgos derivados de los datos utilizados o generar información falsa. Delegar decisiones críticas exclusivamente en modelos todavía no suficientemente probados puede tener consecuencias especialmente graves durante una emergencia. Por ello, la supervisión humana sigue siendo imprescindible.
La propia OMM insiste en que la inteligencia artificial no sustituye a la ciencia física, las observaciones meteorológicas ni los sistemas tradicionales de predicción. Su función es complementarlos, permitiendo procesar información con mayor rapidez y reforzar el conocimiento disponible para tomar decisiones.
Hay, además, motivos para pensar que una prevención mejor organizada funciona. Según recoge BBVA a partir del Atlas de mortalidad y pérdidas económicas causadas por los riesgos meteorológicos, climáticos e hídricos de la OMM, publicado en 2023, las muertes asociadas a estos fenómenos han descendido notablemente a lo largo de las últimas décadas: de cerca de 667.000 fallecimientos durante los años ochenta a 184.000 en la década de 2010.
La tecnología y los sistemas de alerta forman parte de ese avance, pero no explican todo por sí solos.
El verdadero desafío que abre la inteligencia artificial no consiste en imaginar máquinas capaces de detener terremotos, incendios o tormentas. Consiste en utilizar mejor la información disponible para que una amenaza conocida no termine convirtiéndose inevitablemente en una tragedia humana.
En un planeta expuesto a riesgos crecientes y a fenómenos meteorológicos extremos agravados por el cambio climático, invertir en prevención significa proteger vidas, infraestructuras, ecosistemas y economías. La IA puede convertirse en una herramienta poderosa para conseguirlo. Pero, como recuerdan Naciones Unidas y los especialistas, los algoritmos solo pueden llegar hasta donde llegan las políticas públicas, las instituciones y la capacidad colectiva de actuar antes de que sea demasiado tarde.
