La inteligencia geoespacial se consolida como una aliada para anticipar desastres naturales y ordenar la respuesta ante emergencias. La técnica cruza mapas digitales con datos sobre clima, suelo, infraestructura y población para detectar qué zonas corren más riesgo, simular escenarios posibles y poner esa información en manos de quienes deben decidir antes de que el evento ocurra.

El avance de la inteligencia artificial (IA) potenció estas capacidades: permite procesar grandes volúmenes de datos, reconocer patrones y agilizar la creación de herramientas de simulación. Deiro González, gerente de Tecnología de Esri Colombia y Ecuador, explicó en diálogo con Infobae Tecno cómo estas tecnologías impulsan prototipos como los gemelos digitales, que replican entornos reales en un modelo virtual para estudiar qué pasaría bajo determinadas condiciones.

Qué aporta frente a un mapa común

La inteligencia geoespacial analiza información asociada a una ubicación para entender qué ocurre en un territorio y cómo pueden cambiar sus condiciones. La diferencia con un mapa tradicional es que no se limita a mostrar dónde está cada cosa: cruza distintas capas de datos y encuentra relaciones que a simple vista no aparecen.

Al combinar registros de lluvias, tipo de suelo, altura del terreno, ubicación de viviendas y estado de los caminos, por ejemplo, se pueden identificar sectores expuestos a inundaciones o deslizamientos. Esa lectura permite fijar prioridades, trazar rutas de evacuación y definir dónde harán falta recursos de emergencia.

La herramienta también sirve para monitorear cambios en el territorio y actualizar las evaluaciones de riesgo a medida que llegan datos nuevos. El límite es claro: no permite predecir con certeza cuándo ocurrirá un desastre. Su aporte es reducir la incertidumbre y preparar una respuesta.

Gemelos digitales: simular antes de decidir

Uno de los desarrollos más vinculados a la inteligencia geoespacial son los gemelos digitales, representaciones virtuales de ciudades, infraestructuras o regiones que se alimentan con información actualizada para estudiar su comportamiento bajo distintas condiciones.

Un modelo de este tipo puede evaluar cómo reaccionaría una ciudad ante lluvias intensas, qué zonas quedarían aisladas por el agua o qué infraestructuras estarían más expuestas. Las simulaciones permiten explorar alternativas antes de tomar decisiones en el mundo real.

La IA acelera varias etapas del proceso: facilita el procesamiento de información, la detección de patrones y la automatización de tareas técnicas. Así, los equipos pueden construir prototipos más rápido y comparar opciones antes de implementar una solución.

"La precisión de los resultados depende de la calidad y actualización de los datos, así como de los supuestos utilizados en cada simulación", advirtió González.

El especialista remarcó que un gemelo digital no elimina el riesgo ni garantiza que un escenario se desarrolle tal como fue modelado.

De la visualización a la planificación

La prevención exige que la información geoespacial no quede solo en pantallas que muestran problemas, sino que se integre en los procesos de planificación y respuesta. Para las autoridades, puede servir para identificar zonas de evacuación, ubicar refugios y organizar la distribución de ayuda. En el sector privado, permite anticipar el impacto sobre infraestructura y operaciones.

El contexto empuja esa necesidad: fenómenos como inundaciones, terremotos y lluvias torrenciales agravan sus efectos cuando falta información para identificar riesgos o coordinar una respuesta a tiempo. La inteligencia geoespacial apunta justamente a cubrir ese vacío antes de que la emergencia ocurra.