La inteligencia artificial comienza a desempeñar un papel cada vez más relevante en la respuesta humanitaria frente a las consecuencias de la crisis climática y los conflictos. En Somalia, uno de los países más afectados por el hambre en el mundo, el Programa Mundial de Alimentos (PMA) recurre a herramientas de análisis predictivo para identificar con mayor rapidez las zonas donde la inseguridad alimentaria puede agravarse y dirigir allí los recursos disponibles, según informa Naciones Unidas.
El país africano atraviesa una compleja combinación de factores que alimentan la emergencia. A las prolongadas sequías vinculadas al cambio climático se suman inundaciones repentinas, un conflicto armado que se prolonga desde hace más de tres décadas y una elevada dependencia de las importaciones de alimentos, lo que incrementa la vulnerabilidad frente a las fluctuaciones de los precios internacionales.
Esta situación llevó al PMA y a la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO) a incluir en junio a Somalia entre los principales focos mundiales de hambre, junto con el noreste de Nigeria, Sudán, Sudán del Sur, Yemen y Palestina.
La herramienta utilizada por el PMA es HungerMap Live, una plataforma pública que integra información sobre seguridad alimentaria, condiciones climáticas, producción agrícola, inflación, economía y otros indicadores para detectar tanto las zonas que ya sufren hambre como aquellas donde el riesgo puede aumentar en los próximos meses.
Su versión más reciente, presentada por el PMA en abril, incorpora nuevas capacidades predictivas basadas en inteligencia artificial. Estas permiten analizar tendencias y ofrecer proyecciones sobre la evolución de la inseguridad alimentaria, facilitando que gobiernos y organizaciones humanitarias puedan actuar antes de que la situación alcance niveles críticos.
Además de localizar los territorios con mayor riesgo, la plataforma ayuda a determinar qué tipo de respuesta resulta más adecuada en cada caso, ya sea asistencia económica directa, distribución de alimentos o apoyo nutricional especializado para los grupos más vulnerables.
Uno de los ejemplos de esta aplicación se produjo en el distrito de Burhakaba, situado al noroeste de Mogadiscio. Allí, el análisis realizado mediante HungerMap Live permitió detectar un rápido deterioro de la situación nutricional antes de que aumentaran los desplazamientos de población o la mortalidad infantil.
Con esa información, el PMA pudo distribuir ayuda alimentaria a 48.000 personas y proporcionar apoyo nutricional específico a 3.000 mujeres y niños, adelantándose al empeoramiento de la emergencia.
Según explicó Simon Renk, responsable de vulnerabilidad, análisis y cartografía del PMA en Somalia, la nueva tecnología permite comprender no solo dónde existe hambre, sino también qué factores están impulsando su agravamiento y cuáles son las áreas donde previsiblemente se producirán las próximas crisis.
Pese al potencial de estas herramientas, la inteligencia artificial no resuelve uno de los principales desafíos de la respuesta humanitaria: la falta de recursos.
Actualmente, alrededor de seis millones de personas sufren niveles críticos de inseguridad alimentaria en Somalia, pero el PMA únicamente dispone de medios para atender aproximadamente a una de cada diez.
La agencia de Naciones Unidas estima que necesita 192 millones de dólares adicionales entre ahora y enero de 2027 para cubrir las necesidades de toda la población afectada.
En este contexto, el uso de inteligencia artificial permite optimizar la asignación de unos recursos limitados, reduciendo el tiempo entre la detección temprana de una crisis y la llegada efectiva de la ayuda. Sin embargo, desde el PMA insisten en que ninguna innovación tecnológica puede sustituir el compromiso financiero necesario para responder a una emergencia humanitaria de esta magnitud.
Como recuerda Simon Renk, estas herramientas ofrecen una base más sólida para establecer prioridades, pero no eliminan la realidad de que millones de personas seguirán sin recibir la asistencia que necesitan mientras persista el déficit de financiación.
