La búsqueda de personas desaparecidas en zonas de montaña enfrenta desafíos extremos, pero la tecnología está transformando estos operativos. En julio de 2025, el uso de inteligencia artificial permitió a un equipo de rescate en el Piamonte, Italia, localizar el cuerpo del médico y montañista Nicola Ivaldo, desaparecido meses atrás.
La clave de la operación fue el análisis automatizado de miles de fotografías aéreas tomadas por drones, que aceleró la identificación de pistas en un terreno inhóspito.
La desaparición y búsqueda de Ivaldo
El caso de Ivaldo, de 66 años, cirujano ortopédico y experto montañista, movilizó a más de 50 socorristas en el valle de Varaita. El hombre había salido solo en septiembre de 2024 y no dejó detalles de su ruta, lo que obligó a los equipos a rastrear una vasta extensión de los Alpes cocios. El único indicio concreto era su vehículo, hallado en Castello di Pontechianale y la última señal de su teléfono, ubicada cerca de los picos Monviso y Visolotto.
El rastreo tradicional, apoyado por helicópteros y recorridos a pie, se extendió durante casi una semana antes de ser suspendido por las primeras nevadas. Al reactivarse la búsqueda en el verano de 2025, el Servicio de Socorro Alpino y Espeleológico de Piemonte (CNSAS) recurrió a la IA para procesar más de 2.600 imágenes de alta resolución, obtenidas por dos drones en cinco horas de vuelo.
“La clave fue un casco rojo identificado como un punto de interés por el software”, explicó Simone Bobbio, portavoz del CNSAS, en declaraciones recogidas por la BBC.
La IA analizó las fotografías pixel por pixel, localizando anomalías cromáticas o de textura y sugiriendo ubicaciones para examinar. El algoritmo marcó decenas de puntos sospechosos en cuestión de horas, tarea que antes requería días de revisión manual por parte de los rescatistas.
El equipo humano redujo la lista a tres zonas prioritarias, incluida una con un objeto rojo parcialmente cubierto de nieve. El hallazgo del casco de Ivaldo en esa imagen permitió encontrar su cuerpo en un barranco a unos 3.250 metros de altitud.
Evolución de los sistemas de IA para operaciones de búsqueda
La experiencia italiana no es un caso aislado. En 2021, el software SARUAV, desarrollado en colaboración con la Universidad de Breslavia (Polonia), permitió ubicar a un hombre de 65 años desaparecido en Beskid Niski tras analizar 782 imágenes aéreas en solo cuatro horas. Posteriormente, el mismo sistema ayudó a encontrar el cuerpo de otra persona desaparecida en los Alpes austríacos.
Asimismo, algoritmos similares han sido utilizados por la Asociación de Búsqueda y Socorro en Montañas del Distrito de los Lagos en Reino Unido.
El uso de drones representa otra ventaja clave en estos operativos. Su tamaño y maniobrabilidad permiten cubrir rápidamente grandes extensiones y acceder a zonas que resultan inaccesibles para helicópteros o equipos terrestres.
Saverio Isola, piloto de dron y jefe de la estación de rescate en Torino, destacó la importancia de combinar el trabajo de campo previo y el análisis de rutas con la tecnología de vuelo autónomo.
Aunque la tecnología ofrece ventajas evidentes, sus limitaciones también son notables. Los drones no resultan útiles en zonas boscosas, con vegetación densa o baja visibilidad. Además, los algoritmos actuales pueden generar falsos positivos, confundiendo objetos naturales con pistas relevantes.
“El software podía reaccionar a cosas diferentes, como un pedazo de basura plástica o una piedra de color inusual”, confirmó Isola. La intervención humana sigue siendo esencial para interpretar los resultados.
Expertos como Tomasz Niedzielski, director del equipo de SARUAV en la Universidad de Breslavia, advierten que la efectividad se incrementa en terrenos abiertos, donde hay menos elementos que confundan al algoritmo.
Por su parte, Daniele Giordan, jefe del Grupo de Monitoreo de Riesgos Geológicos del Instituto de Investigación para la Protección Hidrogeológica de Italia (IRPI), subraya los desafíos legales y éticos al identificar formas humanas en imágenes aéreas. “Una vez que adquirís las imágenes aéreas, tenés una responsabilidad de cómo usarlas”, advirtió.
El futuro de la inteligencia artificial en la búsqueda de desaparecidos apunta a integrar análisis en tiempo real y mayor precisión georreferenciada. Equipos de la Universidad Politécnica de Turín y la Universidad de Glasgow trabajan en algoritmos predictivos y sistemas para coordinar operaciones en el terreno, con la expectativa de que estas herramientas se conviertan en un recurso estándar para servicios de rescate en situaciones críticas.