Venezuela, Colombia, Perú, tres países que han sufrido el impacto de terremotos de gran magnitud. Entre todos los videos que le han dado la vuelta al mundo, aquellos que muestran personas poniéndose a salvo gracias a las alertas de Google han generado una gran discusión sobre cómo funcionan y la importancia de las tecnologías predictivas.
La inteligencia artificial es una de las herramientas más poderosas para optimizar la gestión de emergencias gracias a la enorme cantidad y diversidad de mediciones disponibles en tiempo real, desde sismógrafos y satélites hasta sensores térmicos y dispositivos móviles.
Pero no siempre el tiempo está a favor de la predicción. Si bien otros fenómenos naturales como los huracanes pueden ser alertados con días de antelación, un terremoto solo puede ser captado segundos antes, pues, técnicamente, los sistemas no hacen “predicciones”. Así lo aclara Raul Reyero Diez Coordinador de la Maestría en Big Data y Ciencia de Datos de la Universidad Internacional de Valencia – VIU, perteneciente a la red de educación superior Planeta Formación y Universidades.
“El término ‘predicción’ se utiliza en los medios e incluso en algunos artículos científicos porque es una forma sencilla de comunicarlo, pero técnicamente casi siempre hablamos de modelos probabilísticos que estiman riesgos y posibles escenarios, no de oráculos”, explica. “Presentar como seguro algo que únicamente es probable y luego no ocurre puede hacer que la siguiente alerta se tome menos en serio”.
Un ejemplo claro de detección rápida y no de predicción previa es el Sistema de Alertas de Terremotos de Android de Google. Según explica el docente, este mecanismo convierte los acelerómetros de los teléfonos en una red distribuida de pequeños sismógrafos que, al registrar movimientos simultáneos en una misma zona, confirman un sismo y envían una alerta masiva. Esta notificación viaja más rápido que las propias ondas sísmicas, otorgando a las personas segundos fundamentales para ponerse a cubierto o activar protocolos automáticos.
“En este caso, la IA no predice el terremoto antes de que comience sino que lo detecta con rapidez y aprovecha que la información transmitida por las redes de telecomunicaciones puede llegar antes incluso que las ondas sísmicas más dañinas”, detalla. “El margen puede ser muy pequeño, especialmente cerca del epicentro, pero unos segundos permiten alejarse de una ventana, ponerse a cubierto o, en instalaciones preparadas para ello, activar protocolos automáticos de emergencia”.
No obstante, si la población y entidades gubernamentales no tienen trazados planes de preparación ante estas emergencias, la tecnología es en vano. Esos segundos de ventaja al recibir una alerta se pierden si las personas no saben cómo reaccionar o si los mensajes emitidos por las plataformas digitales son ambiguos o difíciles de interpretar.
“Los ciudadanos forman parte del sistema, pero no deberían cargar con toda la responsabilidad.”, advierte. “Sus teléfonos pueden aportar señales y recibir avisos, pero una alerta eficaz exige protocolos públicos claros, coordinación, accesibilidad y educación. La tecnología puede ganar segundos; para que esos segundos salven vidas, alguien debe haber pensado de antemano qué hacemos con ellos”.
La integración de la Inteligencia Artificial dentro de las políticas públicas de gestión de riesgo debe ser tan inminente como las campañas pedagógicas y planes de contingencia que se tienen en los países. De nuevo, el criterio y accionar humano es el soporte para que la implementación tecnológica sea exitosa.
