En la temporada de huracanes del Atlántico de 2025 ha pasado algo que marca época. Por primera vez, el Centro Nacional de Huracanes de Estados Unidos (NHC) incorporó modelos de inteligencia artificial en sus operaciones en tiempo real y varios de los mejores pronósticos salieron de un modelo desarrollado por Google DeepMind. Según los análisis internos del propio NHC y el reportaje original de CNN, esta herramienta ayudó a anticipar la rápida intensificación del huracán Melissa hasta categoría 5 antes de su impacto devastador en Jamaica.
Cómo “piensa” la nueva IA de huracanes
A diferencia de los modelos clásicos, que resuelven ecuaciones físicas durante horas en superordenadores, los modelos de IA se alimentan de una enorme “memoria climática”. Imágenes satelitales, reanálisis globales, presión, humedad, vientos y una base histórica de casi 5000 ciclones tropicales sirven para entrenar la red neuronal experimental de DeepMind, capaz de generar decenas de trayectorias posibles de un ciclón hasta 15 días antes. En las primeras pruebas, sus pronósticos de trayectoria a cinco días resultaron de media más precisos que el principal modelo físico europeo y con errores de intensidad comparables o mejores que sistemas regionales de alta resolución de NOAA.
En la práctica esto se traduce en algo muy concreto para quien vive en la costa. Avisos más tempranos, menos “sorpresas al amanecer” y más tiempo para organizar evacuaciones, cerrar puertos, proteger viviendas frágiles o reforzar diques en zonas litorales. El propio informe de verificación del NHC destaca que en 2025 sus pronósticos de intensidad fueron de los más certeros de las últimas décadas en casos de intensificación rápida, con Melissa como ejemplo emblemático.
Un martillo nuevo, no magia
Ahora bien, que la IA funcione tan bien la mayor parte del tiempo no significa que sea infalible. Un estudio reciente liderado por la Universidad de Chicago probó qué pasa cuando se pide a una red neuronal que pronostique huracanes extremos que no aparecen en sus datos de entrenamiento. Al retirar de las series históricas los ciclones más violentos y forzar al modelo a enfrentarse a un caso equivalente a un categoría 5, la red sistemáticamente lo “rebajaba” a algo parecido a un categoría 2.
Los autores lo resumen con una idea sencilla. Los modelos de tiempo basados en IA son “notables, pero no mágicos”. Funcionan muy bien para el tiempo del día a día, pero pueden subestimar esos eventos raros que el cambio climático está volviendo más frecuentes, los llamados sucesos “cisne gris”. Por eso los centros meteorológicos insisten en que la IA es solo una herramienta más en la caja, un martillo potente que debe ir siempre acompañado de modelos físicos y de la experiencia de los pronosticadores humanos.
México se prepara con IA propia
Este giro tecnológico no se queda en Estados Unidos. En México, el Instituto Politécnico Nacional ha anunciado que utilizará IA para fortalecer sus modelos de predicción de fenómenos meteorológicos extremos, desde huracanes y lluvias torrenciales hasta olas de calor. El plan pasa por formar a una nueva generación de ingenieros en Meteorología capaces de usar algoritmos para reducir drásticamente los tiempos de cálculo, buscar patrones entre índices atmosféricos y datos de radar y satélite y emitir alertas tempranas más fiables para protección civil.
En el fondo, todo esto va de ganar tiempo. Tiempo para evacuar barrios costeros vulnerables, para asegurar infraestructuras críticas y para que los servicios de emergencia no vayan siempre a remolque de la atmósfera. La inteligencia artificial puede ayudar mucho, sobre todo en un clima que se calienta y favorece huracanes más intensos, pero solo si se usa con prudencia y sin bajar la guardia ante sus limitaciones.
El comunicado oficial del Centro Nacional de Huracanes en el que se resume el uso de modelos de IA en la temporada de 2025 ha sido publicado en la web del NHC.
