Así podría la IA ayudar a evitar tragedias por huracanes en el futuro: cómo está cambiando la forma de predecirlos
La IA irrumpe en la meteorología con nuevas redes neuronales que prometen anticipar huracanes con más precisión.
En 2025, la forma de predecir huracanes está viviendo un salto tecnológico gracias a la incorporación de inteligencia artificial y, los resultados, hasta ahora, invitan al optimismo. Durante la reciente temporada de huracanes del Atlántico, que oficialmente abarcó del 1 de junio al 30 de noviembre, los pronósticos más certeros provinieron de modelos basados en IA, según reporta CNN en Español.
Tradicionalmente, los meteorólogos han confiado en modelos numéricos que simulan la física atmosférica a partir de ecuaciones y supercomputación. Pero esos sistemas requieren muchas horas de cálculo y aún conservan margen de error, sobre todo a la hora de anticipar cambios bruscos en la intensidad de tormentas.
Ahora, con la IA, se usan redes neuronales que digieren enormes cantidades de datos históricos, como imágenes satelitales, reportes meteorológicos, información oceánica, presión, humedad, viento, etc. Esa “memoria climática”, acompañada por algoritmos de aprendizaje automático, permite detectar patrones invisibles al ojo humano o a los modelos clásicos. Así se puede anticipar no solo la trayectoria de un huracán, sino cuándo y con qué fuerza podría intensificarse.
Por ejemplo, el modelo de la división de IA de Google DeepMind ayudó este año a los expertos del Centro Nacional de Huracanes (NHC, por sus siglas en inglés) a acercarse al “santo grial” de la meteorología, como predecir intensificaciones repentinas de huracanes.
Los mejores pronósticos de huracanes de 2025 surgieron de un modelo de IA https://t.co/6lFUWhxUnh
— CNN en Español (@CNNEE) December 3, 2025
¿Por qué importa?
Porque una predicción más precisa y temprana puede salvar vidas y evitar tragedias. Con alertas más confiables, autoridades de protección civil podrían ordenar evacuaciones con el tiempo suficiente, preparar zonas costeras, desocupar infraestructura crítica, y alertar comunidades vulnerables. Además, una previsión de intensidad confiable reduce el riesgo de subestimaciones, cuando una tormenta parece débil pero luego se vuelve devastadora en pocas horas.
También, la IA reduce los tiempos de cálculo y puede combinar múltiples escenarios; diferentes trayectorias, intensidades, estructuras y efectos costeros (como marejadas), lo que ayuda a planear desde estrategias de evacuación hasta planes de infraestructura resistente.
Sin embargo, los científicos advierten que la IA no es infalible. El propio NHC aclara que estos modelos no reemplazan los métodos tradicionales basados en física —ni mucho menos a los meteorólogos humanos—, sino que deben sumar a ellos. “La IA es una herramienta increíble. Pero comete errores. Tiene errores, como cualquier otro enfoque”, admitió el meteorólogo sénior del NHC citado por CNN.
Además, un estudio reciente (2025) advierte que los modelos de IA actuales pueden tener dificultades para anticipar eventos extremosos aún no vistos, como huracanes fuera de los patrones históricos podrían escapar de predicción precisa.
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Este avance no es exclusivo de Estados Unidos. En países como México, instituciones como Instituto Politécnico Nacional (IPN) ya planean sumar IA a sus modelos de predicción meteorológica con la intención de mejorar alertas de huracanes, tornados, lluvias intensas o sequías, y así fortalecer los protocolos de protección civil.
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