El Pacífico ecuatorial enfrenta una aceleración térmica sin precedentes que amenaza la estabilidad económica y la productividad de Latinoamérica. Ante esta situación, expertos de Bluetab, compañía partner de IBM, explican que la analítica de datos e inteligencia artificial surgen como herramientas indispensables, no para evitar los fenómenos climáticos sino para anticipar sus consecuencias y mitigar daños socioeconómicos masivos.
Con pronósticos de la Organización Meteorológica Mundial, OMM, y entidades nacionales como el IDEAM de Colombia y la Comisión Nacional del Agua, Conagua, de México, que prevén un Fenómeno de El Niño de intensidad «muy fuerte» persistiendo hasta inicios de 2027, es necesario aprovechar los datos para pasar de una gestión centrada en reaccionar ante las emergencias a una basada en la anticipación y la prevención.
“La inteligencia artificial no puede detener un huaico ni evitar que ocurra El Niño. Lo que sí puede hacer es ayudarnos a identificar dónde existe un mayor nivel de riesgo y, sobre todo, ganar tiempo para actuar”, dijo Oscar Hernández, CEO Bluetab Latam.
El contexto: una amenaza climática de magnitud histórica
De acuerdo con el más reciente reporte de la Organización Meteorológica Mundial, OMM, existe una probabilidad cercana al 100% de que las condiciones de El Niño persistan hasta febrero de 2027. A nivel global, este fenómeno modifica los patrones de temperatura y precipitaciones, incrementando el riesgo de olas de calor, sequías e inundaciones.
«El Niño se está ‘hipertrofiando’ ante nuestros ojos. La ciencia no deja lugar a dudas: el planeta está en aguas desconocidas y esas aguas se están calentando. La carrera ahora es entre el aumento de los riesgos y nuestro compromiso de actuar por el clima», destacó António Guterres, Secretario General de las Naciones Unidas en un comunicado oficial de la OMM.
Impactos Regionales: Efectos en Colombia, México y Perú
Los impactos del fenómeno no son uniformes y presentan particularidades en los países de la región.
Según el IDEAM, en Colombia existe una probabilidad superior al 97 % de que El Niño se mantenga hasta inicios de 2027, con un 81 % de probabilidad de alcanzar categoría «muy fuerte» entre octubre y diciembre de 2026. Las lluvias podrían reducirse entre un 40 % y 80 %. Estudios presentados en el 59 Congreso de Seguridad, Salud y Ambiente estiman que El Niño le costaría al país más de $10,6 billones de pesos en productividad laboral (0,57 % del PIB), afectando gravemente a sectores como agricultura, comercio, construcción y transporte. Se proyecta que los trabajadores informales asumirían cerca del 84 % de estas pérdidas económicas, sufriendo una disminución de hasta un 4,5 % en horas laboradas y una caída del 6,4 % en sus ingresos mensuales.
En México, el Servicio Meteorológico Nacional, SMN, de la Conagua reportó un 63 % de probabilidad de que el fenómeno alcance una intensidad «muy fuerte» entre noviembre de 2026 y enero de 2027. Durante el invierno, provocará temperaturas por debajo del promedio en el centro y norte del país, mientras que en primavera y verano generará anomalías cálidas y déficit de humedad. Además, se proyecta una extensión de la «Canícula» (sequía prolongada) y un cambio en los patrones ciclónicos del Pacífico y el Caribe.
Por su parte, Perú, bajo el monitoreo permanente del ENFEN y SENAMHI, se enfrenta a la amenaza de precipitaciones intensas, huaicos e inundaciones que ponen en riesgo directo la infraestructura vial, centros educativos, establecimientos de salud y comunidades vulnerables en diversas cuencas hidrográficas.
De la predicción a la acción: el rol de la analítica y la IA
Frente a este desafío, la gestión estratégica de los datos se convierte en el puente clave entre la información meteorológica y las acciones concretas de mitigación.
«Muchos creen que la inteligencia artificial les dará certeza absoluta, pero lo que debemos buscar con la IA es anticipación, priorización y suficiente información analítica y predictiva para actuar de manera diferente. Los datos son el combustible: si ingresas la gasolina correcta a tu auto, funcionará correctamente. Es lo mismo con la IA», destacó Hernández.
Para construir plataformas capaces de predecir e informar oportunamente, Bluetab propone la integración de cuatro categorías esenciales de datos:
1.Datos de Peligro: Lluvias, temperatura, humedad, condiciones oceánicas y pronósticos meteorológicos proporcionados por entidades especializadas.
2.Datos Hidrológicos y Territoriales: Niveles de ríos, caudales, comportamiento de cuencas y humedad del suelo.
3.Imágenes Satelitales: Información en tiempo real sobre cambios y transformaciones del territorio.
4.Inventarios de Infraestructura y Población Vulnerable (Capa de Impacto): Mapeo de carreteras, centros de salud, escuelas y localización de comunidades en riesgo.
«Este cuarto tipo de dato es el que hoy en día no se está integrando de manera correcta. Se dice mucho que vendrán lluvias o huaicos, pero nadie mide el nivel de impacto real. Para medir el impacto necesitas cruzar por dónde pasará el fenómeno con las carreteras, escuelas y hospitales afectados. Integrar esta información para crear modelos predictivos antes tomaba de 3 a 6 meses; hoy con IA se puede lograr en una semana», destacó el directivo.
Recomendaciones para Evitar Errores en la Implementación Tecnológica
El especialista de Bluetab destaca que Latinoamérica cuenta con el talento local y las bases de datos históricas necesarias para implementar estas soluciones, pero advierte sobre los errores más recurrentes:
●Falta de perfilamiento de datos: Intentar implementar modelos de IA sin evaluar previamente la calidad y consistencia de las fuentes de datos existentes.
●Aguardar a una solución perfecta antes de actuar: No se debe esperar a integrar el 100 % de la información para poner en marcha los sistemas. Se debe trabajar bajo esquemas iterativos de evolución continua.
●Deficiencia en el Gobierno de IA: Es necesario garantizar el rastreo o linaje de los modelos para entender claramente bajo qué criterios la IA genera sus recomendaciones.
●Brecha en la capacidad de actuación: La información analítica no debe quedarse en reportes o dashboards decorativos; debe desencadenar decisiones de prevención inmediatas por parte de las autoridades.
