IA y el Fenómeno del Niño, ¿estamos preparados?
En las últimas semanas, además de sentir que la temporada calurosa se ha extendido, muchos peruanos hemos escuchado frases como 'se viene otra vez El Niño', 'será un Niño fuerte' o incluso 'podría ser uno de los más grandes en muchos años'. En nuestro país, no es desconocida la relación entre clima, infraestructura, agricultura, salud pública y economía. Dada esa cuasi tradición climática que nos regala el ser un país costero, no deberíamos tomar estas alertas a la ligera, pero tampoco deberían abordarse desde el miedo o el desinterés.
La pregunta no solo debe ser si tendremos o no un evento intenso. Así como en los eventos sísmicos, lo importante es ¿qué tan preparados estamos para anticiparlo, entenderlo y reducir sus impactos?
El fenómeno de El Niño ocurre cuando se produce un calentamiento anómalo de ciertas zonas del océano Pacífico, lo que puede alterar los patrones de lluvia, temperatura y circulación atmosférica. En el caso peruano, es clave diferenciar entre El Niño costero, más asociado al calentamiento del mar frente a la costa norte y centro del país, y El Niño en el Pacífico central, que responde a una dinámica más amplia del sistema climático global. Esta diferencia importa porque no todo 'El Niño' impacta de la misma manera ni con la misma intensidad en cada región.
Cuando se dice que 'viene un Niño grande', generalmente se hace referencia a la posibilidad de que el calentamiento del océano sea más intenso, más prolongado o con mayor capacidad de alterar lluvias y temperaturas. Sin embargo, conviene ser cuidadosos con el lenguaje. Términos como 'súper Niño' pueden llamar la atención, pero no siempre corresponden a categorías técnicas oficiales. Un evento fuerte no significa automáticamente un desastre; significa mayor probabilidad de impactos si no hay preparación suficiente.
Y ahí es donde la inteligencia artificial (IA) puede convertirse en una herramienta poderosa. La IA no reemplaza a los meteorólogos, hidrólogos, ingenieros, autoridades locales ni equipos de gestión del riesgo. Pero sí puede ayudar a procesar enormes volúmenes de información en menos tiempo: imágenes satelitales, temperaturas del mar, niveles de ríos, reportes históricos de lluvias, mapas de vulnerabilidad, infraestructura crítica, datos de salud, tránsito, agricultura y alertas ciudadanas. Bien utilizada, puede ayudarnos a pasar de una reacción tardía a una prevención más inteligente.
Por ejemplo, los modelos de IA pueden apoyar en la identificación temprana de zonas con mayor riesgo de inundación, huaicos o deslizamientos. También pueden cruzar información sobre lluvias proyectadas, calidad de infraestructura, ubicación de colegios, hospitales, carreteras y viviendas vulnerables para ayudar a priorizar intervenciones. En agricultura, pueden anticipar riesgos para cultivos específicos y orientar decisiones sobre riego, siembra, cosecha o almacenamiento. En salud pública, pueden ayudar a prever brotes de enfermedades asociadas a lluvias, calor, agua estancada o problemas de saneamiento.
Pero quizás uno de los aportes más importantes de la IA está en algo menos sofisticado, pero igual de urgente: comunicar mejor. En situaciones de incertidumbre climática, la desinformación también puede convertirse en un riesgo. La inteligencia artificial puede ayudar a traducir reportes técnicos en mensajes simples para la ciudadanía, generar alertas segmentadas por zona, explicar qué significa una probabilidad climática y adaptar recomendaciones para distintos públicos: familias, agricultores, transportistas, alcaldes, colegios, negocios o comunidades expuestas.
Como ciudadanos, hay información que deberíamos monitorear con más atención: los comunicados oficiales del ENFEN, SENAMHI, INDECI y autoridades locales; las condiciones del mar; los pronósticos de lluvias; los niveles de ríos y quebradas; las alertas de activación de quebradas; el estado de vías; y las recomendaciones de preparación familiar. La IA (ChatGPT, Claude, Gemini, entre otras herramientas) puede ayudarnos a organizar y entender esa información, pero la fuente debe seguir siendo oficial y verificable.
Haciendo una pausa, más que entendible en un momento electoral complejo, en el que la ciudadanía está atenta al desenlace político del país y a la espera de definiciones institucionales, queríamos tomar unos minutos para hablar de prevención. Por lo general, mucha gestión se paraliza por procesos electorales y cambios de gobierno, pero la gestión del riesgo por parte de nuestras instituciones no puede depender del ánimo electoral ni de la incertidumbre política. Al contrario, cuanto más complejo es el contexto, más necesitamos instituciones que comuniquen con claridad, ciudadanos informados y decisiones públicas basadas en evidencia.
El próximo gobierno tiene aquí una oportunidad: incorporar la inteligencia artificial a su servicio y al del ciudadano para el análisis avanzado de datos como parte estructural de la política nacional de prevención y gestión del riesgo de desastres. No como una iniciativa aislada ni como un discurso tecnológico, sino como una herramienta práctica para anticipar, priorizar y responder mejor.
Esto implica fortalecer la interoperabilidad entre entidades como SENAMHI, INDECI, ANA, gobiernos regionales, municipalidades, ministerios y centros de investigación; integrar datos climáticos, territoriales, sociales e infraestructura crítica; y convertir esa información en alertas tempranas, mapas de riesgo dinámicos y planes de acción concretos para cada región.
El Perú no solo enfrenta el riesgo de El Niño. Enfrenta de forma recurrente huaicos, inundaciones, heladas, friajes, sequías y sismos. Cada uno de estos eventos requiere capacidades distintas, pero todos tienen algo en común: causan más daño cuando nos encuentran desinformados, descoordinados y reaccionando tarde.
La inteligencia artificial puede ayudar a identificar quebradas con mayor probabilidad de activarse durante lluvias intensas, anticipar zonas agrícolas expuestas a heladas, detectar comunidades vulnerables ante friajes, modelar escenarios de inundación, priorizar mantenimiento de infraestructura crítica y mejorar la comunicación de alertas a la ciudadanía. En el caso de los sismos, si bien no es posible predecir exactamente cuándo ocurrirán, la IA sí puede contribuir a mapear vulnerabilidades, simular impactos, optimizar rutas de evacuación, priorizar reforzamiento de infraestructura y mejorar la respuesta postemergencia.
El Perú ya conoce el costo de actuar tarde frente a fenómenos climáticos y desastres naturales. Por eso, la conversación sobre El Niño no debería limitarse a preguntar si será fuerte o no. Deberíamos preguntarnos si nuestras ciudades están listas, si nuestras autoridades locales tienen planes actualizados, si la infraestructura crítica ha sido revisada, si las familias conocen sus rutas de evacuación y si estamos usando la tecnología disponible para anticiparnos mejor.