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Inteligencia artificial para anticipar huaicos e inundaciones
Datos históricos, imágenes satelitales, sensores y modelos predictivos pueden ayudar a identificar zonas vulnerables y construir escenarios de riesgo antes de una emergencia.
28 Sep 2026 | 18:44 h
Redacción Perú Conectado
En un país expuesto a lluvias intensas, inundaciones, huaicos y desbordes de ríos, la inteligencia artificial (IA) puede convertirse en una herramienta para analizar grandes cantidades de información y ayudar a anticipar escenarios de riesgo. Su utilidad no consiste en predecir con certeza cuándo ocurrirá un desastre, sino en procesar datos con mayor rapidez para apoyar decisiones de prevención.
Información meteorológica, registros históricos, mapas, imágenes satelitales, niveles de los ríos, precipitaciones y otras variables pueden analizarse conjuntamente mediante inteligencia artificial y machine learning. Al relacionar estos datos, es posible construir modelos que permitan evaluar qué podría ocurrir ante determinadas condiciones.
Jaime Mourão, Country Manager de Bluetab, an IBM Company, para Perú y Colombia, explica que el principal aporte de estas tecnologías está precisamente en acelerar ese proceso.
¿Cómo puede la IA ayudar a anticipar una inundación?
Los modelos predictivos pueden utilizar información histórica para simular distintos escenarios. Por ejemplo, evaluar qué zonas podrían inundarse ante un incremento determinado del caudal de un río, qué carreteras o puentes podrían resultar afectados o qué comunidades podrían quedar incomunicadas.
La tecnología también podría ayudar a identificar infraestructura ubicada en zonas vulnerables y proporcionar información para determinar dónde deberían concentrarse determinadas acciones preventivas.
"Podemos construir un modelo que nos permita visualizar qué podría ocurrir en una cuenca o en el cauce de un río. La tecnología puede ayudarnos a identificar las zonas de mayor riesgo y determinar dónde sería necesario reforzar infraestructura antes de que ocurra una emergencia", sostiene Mourão.
El potencial aumenta cuando a los registros históricos se incorpora información actualizada. Sensores, drones, imágenes satelitales y sistemas meteorológicos pueden generar datos que alimenten continuamente los modelos.
Un sistema de estas características podría detectar condiciones asociadas con lluvias intensas o incrementos del caudal y generar información para que las autoridades evalúen posibles medidas preventivas.
El gran desafío: conectar información dispersa
Pero disponer de inteligencia artificial no es suficiente. Uno de los principales desafíos está en lograr que información procedente de diferentes instituciones pueda integrarse y utilizarse conjuntamente.
Para analizar fenómenos como El Niño, por ejemplo, pueden resultar relevantes variables relacionadas con temperatura del mar, ondas Kelvin oceánicas, precipitaciones, humedad, vientos y antecedentes de eventos similares.
"El reto es cómo hacemos para que toda esa información, que está en diferentes instituciones, pueda integrarse en una misma plataforma y utilizarse de manera conjunta", señala el especialista.
Aquí aparece un concepto fundamental: la interoperabilidad de los datos. Si cada institución almacena información mediante sistemas diferentes y estos no pueden comunicarse entre sí, disminuye la capacidad de construir análisis integrados.
El desafío no se limita al Estado. Dentro de una organización, áreas como Operaciones, Logística, Finanzas o Riesgos también pueden disponer de información diferente sobre un mismo fenómeno.
Por ello, antes de incorporar soluciones de IA, resulta necesario desarrollar una adecuada arquitectura y gobierno de datos que determine cómo se almacena, actualiza, comparte y utiliza la información.
Sin datos de calidad, la IA pierde capacidad
La calidad de la información es otra condición fundamental. Los modelos necesitan datos accesibles, organizados y actualizados para producir resultados que puedan ser útiles para la toma de decisiones.
Contar con datos estructurados permitiría construir mejores modelos y facilitar su actualización conforme aparece nueva información.
Por eso, la discusión sobre inteligencia artificial no debería concentrarse únicamente en incorporar algoritmos. La infraestructura de datos que alimenta esos sistemas resulta igualmente importante.
IA para proteger carreteras, puentes y servicios esenciales
Las aplicaciones potenciales también pueden extenderse hacia la protección de infraestructura crítica.
Al combinar cartografía, imágenes satelitales e información histórica, los modelos podrían ayudar a identificar lugares que anteriormente han mostrado vulnerabilidad y evaluar posibles impactos sobre carreteras, puentes, defensas ribereñas, colegios o establecimientos de salud.
"Si sabemos que una zona podría verse afectada por el incremento del caudal de un río, debemos actuar antes de que ocurra el desastre. La tecnología permite hacer ese análisis; lo importante es que la información esté disponible y que las autoridades puedan utilizarla para tomar decisiones", afirma Mourão.
La información también podría contribuir a analizar efectos indirectos de determinados eventos climáticos. Variables como temperatura, humedad y ubicación geográfica pueden utilizarse para estudiar condiciones relacionadas con la proliferación de vectores.
En casos como el dengue, por ejemplo, analizar conjuntamente patrones climáticos y geográficos podría proporcionar información para identificar zonas donde existan condiciones favorables para la proliferación de mosquitos y apoyar acciones preventivas.
Predecir no basta: la información debe convertirse en decisiones
La inteligencia artificial puede acelerar el procesamiento de datos, detectar patrones y construir escenarios. Sin embargo, la decisión final continúa dependiendo de las personas y de las instituciones responsables de ejecutar las medidas correspondientes.
"La inteligencia artificial puede ayudarnos a anticiparnos, pero las autoridades deben tomar las decisiones y ejecutar las medidas necesarias. No basta con predecir lo que podría ocurrir; tenemos que utilizar esa información para proteger a la población", concluye Mourão.
El desafío para el Perú, por tanto, no consiste únicamente en incorporar más herramientas de inteligencia artificial. También requiere mejorar la calidad e integración de los datos y desarrollar mecanismos que permitan convertir esa información en acciones.
En un territorio expuesto a fenómenos naturales que pueden afectar viviendas, infraestructura, transporte, salud y actividades económicas, IA, datos y modelos predictivos pueden convertirse en aliados de la prevención, siempre que sus resultados estén acompañados por información confiable y capacidad para actuar oportunamente.
En un territorio expuesto a huaicos e inundaciones, la inteligencia artificial puede ser una aliada de la prevención si se combina con datos confiables y decisiones oportunas. Revisa más informes sobre tecnología, datos y gestión del riesgo para entender cómo estas herramientas pueden aplicarse en el Perú.