A raíz de la catástrofe ocurrida en Colombia, muchas personas me han hecho prácticamente la misma pregunta: ¿qué ha desarrollado la inteligencia artificial para ayudarnos en una situación como esta?
La respuesta no es tan sencilla como uno quisiera.
Existen tecnologías capaces de detectar rápidamente un terremoto, sistemas que analizan imágenes satelitales para identificar daños, drones que pueden explorar zonas peligrosas y sensores capaces de buscar señales humanas entre obstáculos. Algunas ya se utilizan en diferentes partes del mundo.
Pero todavía no existe, al menos de manera generalizada, algo que uno imaginaría que deberíamos tener a estas alturas: un gran sistema inteligente capaz de recibir toda la información que genera una catástrofe, entender rápidamente dónde ocurrió el mayor daño, buscar indicios de personas atrapadas y ayudar a decidir dónde deben concentrarse primero los recursos de rescate.
Por eso esta semana quiero hacer algo diferente.
En lugar de contarles únicamente lo que ya existe, quiero plantear lo que deberíamos construir.
El terremoto de magnitud 7,4 que tuvo su epicentro en San José del Palmar, Chocó, nos recordó de la peor manera que Colombia es un país sísmicamente activo. El Servicio Geológico Colombiano cuenta con más de 200 estaciones monitoreando permanentemente el territorio, pero también ha sido claro en algo que debemos entender: hoy la ciencia no puede predecir exactamente cuándo va a ocurrir un terremoto. Le puede interesar ChatGPT Work: cuando la IA comienza a hacer la vuelta
Eso significa que la inteligencia artificial no puede prometernos lo imposible.
No necesitamos otra aplicación que diga que puede adivinar cuándo va a temblar.
Necesitamos algo mucho más útil.
Necesitamos construir un sistema capaz de reaccionar inteligentemente desde el segundo en que el terremoto comienza.
Primera capa: ganar segundos
Cuando ocurre un terremoto se producen diferentes tipos de ondas sísmicas. Algunas viajan más rápido que aquellas que generan buena parte del movimiento destructivo.
Ahí aparece una primera oportunidad.
Los sistemas de alerta temprana no predicen terremotos. Detectan que uno ya comenzó y tratan de enviar una advertencia antes de que las ondas más fuertes lleguen a lugares que se encuentran más alejados del epicentro.
Pueden ser apenas unos segundos.
Parece poco.
Pero pensemos qué significa realmente.
En unos segundos podría detenerse un ascensor en el piso más cercano, cerrarse automáticamente una válvula de gas, interrumpirse una operación industrial peligrosa, detenerse un tren o simplemente llegar al celular de una persona una advertencia para que se aleje de una ventana y busque protección.
Estados Unidos utiliza ShakeAlert en la costa oeste. Google ha ido un paso más allá convirtiendo los acelerómetros de millones de teléfonos Android en una gigantesca red distribuida capaz de ayudar a detectar terremotos y enviar advertencias.
Colombia ya tiene una infraestructura sismológica importante.
La primera pieza de nuestra hoja de ruta sería entonces conectar esa capacidad científica con nuevas capas de inteligencia: estaciones sísmicas, teléfonos, sensores urbanos e infraestructura crítica analizados simultáneamente para estimar rápidamente dónde se espera la mayor sacudida y enviar alertas automáticas.
La IA no reemplazaría al Servicio Geológico Colombiano.
Trabajaría sobre la información producida por esa extraordinaria red.
Segunda capa: mirar desde el cielo
Después vienen los minutos posteriores al terremoto.
Y ahí aparece uno de los problemas más difíciles.
Nadie conoce todavía el mapa completo de la tragedia.
Una carretera puede estar bloqueada. Un puente puede haber colapsado. Un barrio completo puede tener daños severos mientras otro, a pocos kilómetros, permanece relativamente intacto. En zonas rurales puede pasar mucho tiempo antes de que alguien siquiera consiga reportar lo ocurrido.
Mientras tanto, las autoridades reciben miles de llamadas, fotografías, videos y mensajes que intentan describir situaciones individuales.
Aquí la inteligencia artificial podría convertirse en nuestros ojos.
Satélites, aviones y drones pueden producir rápidamente imágenes de grandes extensiones. La IA puede comparar esas imágenes con fotografías anteriores al terremoto e identificar cambios: edificios destruidos, vías interrumpidas, movimientos de tierra o concentraciones de daños.
Esto no es ciencia ficción.
NASA lleva años utilizando imágenes de radar satelital para producir mapas rápidos de posibles daños después de terremotos. Y el Programa Mundial de Alimentos desarrolló junto con Google Research una herramienta llamada SKAI, que utiliza aprendizaje automático para analizar imágenes antes y después de una catástrofe e identificar edificios posiblemente afectados.
Imaginemos llevar eso mucho más lejos.
Treinta minutos después del terremoto comienza a llegar información satelital.
Drones enviados desde diferentes puntos sobrevuelan las ciudades más afectadas.
Cámaras de tránsito, fotografías ciudadanas y sensores complementan la información.
La inteligencia artificial comienza a construir un mapa.
Rojo: posible colapso estructural.
Naranja: daños severos.
Amarillo: vías obstruidas.
Azul: hospitales operativos.
Negro: zonas todavía sin información.
De repente, la emergencia deja de ser miles de reportes aislados y comienza a convertirse en una imagen comprensible.
Tercera capa: buscar vida
Después aparece la parte más dolorosa.
Los escombros.
En las horas posteriores a un terremoto, una de las tareas más difíciles para los organismos de rescate es determinar dónde puede haber una persona con vida.
Los perros entrenados siguen siendo extraordinariamente efectivos. Los rescatistas experimentados también.
La tecnología no debe pretender sustituirlos.
Debe darles nuevas herramientas.
Ya existen radares capaces de detectar pequeños movimientos asociados con la respiración y sistemas experimentales que combinan cámaras térmicas, micrófonos, sensores y robots para localizar posibles sobrevivientes.
Aquí la inteligencia artificial podría cumplir una función especialmente poderosa: combinar señales.
Tal vez un micrófono detecte algo que podría ser un golpe.
Un sensor térmico registra una pequeña diferencia de temperatura.
Un radar identifica un movimiento periódico muy débil.
Individualmente ninguna señal es suficiente.
Pero un sistema de IA puede analizarlas simultáneamente y decirle al rescatista:
Hay una probabilidad elevada de presencia humana en este punto. Revise aquí primero.
No estaríamos entregándole la decisión a una máquina.
Estaríamos dándole al equipo humano una capacidad adicional para encontrar aquello que a simple vista resulta imposible observar.
Y en una operación de búsqueda y rescate, unos minutos pueden significar una vida.
Cuarta capa: el cerebro de la emergencia
Pero posiblemente la pieza más importante sería la última.
Durante una catástrofe como la que vivimos en Colombia, el problema no es únicamente falta de información.
También existe demasiada información al mismo tiempo.
Miles de llamadas.
Mensajes de WhatsApp.
Videos.
Reportes de bomberos.
Hospitales informando disponibilidad.
Policía.
Ejército.
Defensa Civil.
Cruz Roja.
Alcaldías.
Gobernaciones.
Carreteras.
Empresas de energía.
Acueductos.
Redes sociales.
Satélites.
Drones.
Sensores.
Todo ocurre simultáneamente.
Ningún ser humano puede observar por sí solo semejante cantidad de información.
Ahí es donde deberíamos construir el verdadero cerebro de la respuesta.
Una plataforma nacional de inteligencia artificial para emergencias que reciba los datos, elimine duplicados, identifique contradicciones, geolocalice los incidentes y los vaya convirtiendo en prioridades operativas.
Un edificio posiblemente colapsado y con señales de personas atrapadas debe tener prioridad sobre veinte reportes repetidos de vidrios rotos.
Un hospital que perdió energía necesita un generador antes que una zona donde el suministro puede esperar unas horas.
Una comunidad aislada por un derrumbe requiere maquinaria y posiblemente apoyo aéreo.
Una ambulancia no debería ser enviada por una carretera que un dron acaba de identificar como bloqueada.
La IA no decidiría quién vive o quién muere.
Esa responsabilidad tiene que seguir en manos humanas.
Pero podría hacer algo extraordinariamente valioso: entregarle al comandante de la emergencia una visión que hoy resulta casi imposible construir en tiempo real.
Una sola arquitectura
Ahora unamos las cuatro piezas.
Ocurre el terremoto.
La red sismológica lo detecta inmediatamente y los modelos calculan dónde puede sentirse con mayor intensidad.
Las alertas llegan a la población y a la infraestructura crítica.
Minutos después, satélites y drones comienzan a construir el mapa de daños.
Sensores y equipos de búsqueda alimentan el sistema con posibles señales de sobrevivientes.
Hospitales, rescatistas, ciudadanos y autoridades reportan lo que ocurre.
Y sobre toda esa información funciona una plataforma de inteligencia artificial que actualiza permanentemente las prioridades.
No sería un chatbot para terremotos.
Sería algo mucho más importante.
Una infraestructura nacional de inteligencia para desastres.
Además tendría que diseñarse para el mundo real, no para una demostración tecnológica.
Eso significa funcionar cuando fallen partes de las telecomunicaciones, operar también con redes satelitales y sistemas de radio, mantener procesamiento local cuando no haya internet, proteger información sensible y, sobre todo, garantizar que siempre exista supervisión humana.
También significa entrenarla antes de necesitarla.
Colombia debería realizar simulacros digitales utilizando terremotos históricos y escenarios construidos por especialistas. El sistema tendría que aprender qué ocurre cuando colapsa una vía, cuándo se satura un hospital, cuánto tarda determinada maquinaria en llegar y cómo cambian las prioridades cuando aparecen nuevas víctimas.
La tragedia no puede ser el momento de estrenar el software.
Lo que deberíamos hacer ahora
La gran enseñanza del terremoto no debería ser simplemente preguntarnos por qué la inteligencia artificial todavía no resolvió estos problemas.
Debería ser preguntarnos por qué no comenzamos a construir las herramientas que sí podría resolver.
Colombia tiene científicos, universidades, empresas tecnológicas, Fuerzas Militares, organismos de socorro, infraestructura de telecomunicaciones y una de las redes de monitoreo sísmico más importantes de la región.
Tenemos además algo que nunca quisiéramos tener, pero que debemos aprovechar responsablemente: datos reales de una enorme catástrofe.
Podemos aprender de ellos.
La inteligencia artificial no va a impedir que las placas tectónicas se muevan.
No puede decirnos con certeza qué día llegará el próximo terremoto.
Tampoco reemplazará al bombero que entra entre los escombros, al médico que recibe a los heridos o al voluntario que pasa horas buscando a una persona desaparecida.
Pero sí puede ayudarlos a llegar antes.
Puede indicarles dónde mirar.
Puede ordenar el caos.
Puede convertir millones de datos en unas pocas decisiones importantes.
Y quizás esa sea una de las formas más valiosas de utilizar esta tecnología.
No construir una inteligencia artificial que pretenda adivinar cuándo volverá a temblar la tierra.
Construir una que, cuando vuelva a hacerlo, nos ayude a perder menos tiempo.
Y, sobre todo, menos vidas.