Inteligencia artificial: del pronóstico a la prevención de desastres en el Perú

Cada vez que el Perú enfrenta la amenaza de un Fenómeno de El Niño, lluvias intensas, inundaciones o huaicos, la discusión suele concentrarse en una pregunta: ¿podemos predecir cuándo ocurrirá? Sin embargo, existe una pregunta quizá más importante: ¿qué hacemos con esa información cuando sabemos que el riesgo se aproxima?

Hoy contamos con una herramienta que puede cambiar radicalmente la manera en que respondemos a los desastres naturales: la inteligencia artificial. Pero antes de hablar de algoritmos, modelos predictivos o automatización, debemos hablar de datos.

Durante años hemos escuchado que los datos son “el nuevo petróleo”. La comparación resulta especialmente pertinente cuando hablamos de inteligencia artificial. Un automóvil no puede funcionar adecuadamente si utiliza un combustible incorrecto. De la misma manera, un modelo de inteligencia artificial difícilmente ofrecerá resultados confiables si se alimenta con información desactualizada, incompleta, fragmentada o de baja calidad.

El Perú tiene una ventaja importante: los datos existen. Tenemos información histórica de fenómenos anteriores, registros meteorológicos, información hidrológica, imágenes satelitales, información territorial y datos demográficos. Instituciones como el SENAMHI y el INEI generan información valiosa que podría contribuir a construir sistemas mucho más sofisticados de prevención.

El desafío está en integrar esas piezas.

Ese pronóstico es importante, pero todavía no responde la pregunta que realmente importa para la gestión pública: ¿qué va a pasar con las personas?

Para responderla necesitamos cruzar la información meteorológica con datos sobre ríos, cuencas y humedad del suelo, pero también con imágenes satelitales y, especialmente, con información sobre infraestructura y población.

¿Dónde están las carreteras? ¿Qué hospitales podrían quedar afectados? ¿Cuántos colegios podrían quedar aislados? ¿Qué comunidades se encuentran en zonas vulnerables? ¿Qué población necesitaría ser evacuada o atendida primero?

Ahí está una de las grandes oportunidades de la inteligencia artificial: pasar de predecir un fenómeno a anticipar su impacto.

La diferencia es enorme.

Saber qué carreteras quedarán interrumpidas, qué centros de salud podrían perder capacidad de atención y dónde se concentra la población vulnerable sí puede ayudar a priorizar acciones.

Por eso, la inteligencia artificial no debería plantearse como un reemplazo de los modelos meteorológicos, físicos o numéricos existentes, ni mucho menos del conocimiento de los especialistas. Su mayor potencial está en complementarlos, acelerar el análisis y conectar grandes volúmenes de información para generar escenarios que permitan tomar mejores decisiones.

Hace algunos años, integrar diferentes fuentes de información, realizar análisis estadísticos y desarrollar modelos predictivos podía requerir varios meses. Hoy, con las herramientas disponibles, determinados procesos pueden acelerarse significativamente. Esto abre una posibilidad que el Estado debería aprovechar: desarrollar soluciones progresivas que permitan probar, aprender, corregir y escalar.

No necesitamos esperar a construir el sistema perfecto para comenzar.

Podemos empezar con un caso concreto, integrar determinadas fuentes de información, desarrollar un modelo inicial, medir sus resultados y posteriormente incorporar nuevas variables. La tecnología permite evolucionar estos sistemas de manera mucho más rápida que en el pasado.

Pero existe un riesgo que debemos evitar: creer que tener un buen modelo equivale a estar preparados.

Si nadie utiliza esa información para tomar decisiones, seguimos teniendo únicamente información.

Este es, probablemente, uno de los principales desafíos del Perú: pasar de la información a la acción.

La inteligencia artificial puede generar una alerta, identificar una zona de riesgo o priorizar una determinada población. Pero alguien debe decidir qué hacer con esa alerta. ¿Se movilizan recursos? ¿Se habilitan refugios? ¿Se interviene una carretera? ¿Se prepara un centro de salud? ¿Se comunica a la población?

La tecnología no puede evitar que llueva. Tampoco puede impedir que ocurra un Fenómeno de El Niño. Lo que sí puede hacer es ayudarnos a reducir su impacto.

En gestión de riesgos existe una premisa fundamental: cuando un fenómeno no puede evitarse, debemos trabajar en su mitigación. Y mitigar significa anticiparnos, prepararnos y reducir las consecuencias.

Para lograrlo, el país necesita construir un verdadero ecosistema de datos. Las instituciones públicas deben poder interoperar y compartir información; las empresas tecnológicas pueden aportar conocimiento y capacidad para integrar esas fuentes; y los especialistas en meteorología, hidrología, territorio y gestión de riesgos deben continuar aportando el criterio técnico.

La trazabilidad y el gobierno de los datos serán fundamentales cuando las decisiones puedan tener consecuencias directas sobre miles de personas.

El Perú no parte de cero. Tenemos instituciones, información histórica, profesionales especializados y talento tecnológico capaz de desarrollar estas soluciones. No necesariamente necesitamos traer conocimiento desde fuera: gran parte de las capacidades ya existen en el país.

Lo que necesitamos es conectar esas capacidades.

Tenemos las piezas del rompecabezas, pero todavía están dispersas. El verdadero desafío consiste en unirlas, convertir datos en conocimiento y, finalmente, transformar ese conocimiento en decisiones.

Porque frente a un desastre natural, anticiparse no significa necesariamente saber exactamente qué ocurrirá. Significa saber dónde existe mayor riesgo, quiénes serán los más afectados, qué recursos debemos priorizar y cuánto tiempo tenemos para actuar.

La inteligencia artificial puede ayudarnos a responder esas preguntas.

Pero el verdadero salto tecnológico no estará en tener más información. Estará en nuestra capacidad de convertirla en prevención.

Y frente al próximo gran fenómeno natural, esa diferencia puede significar mucho más que eficiencia: puede significar reducir pérdidas, proteger infraestructura y, sobre todo, proteger vidas.