10/01/2026
🗨️ CUATRO CONDICIONES PARA AI EN PRONÓSTICOS DEL TIEMPO PARA ENTREGAR PARA DESARROLLO.
La Inteligencia Artificial (IA) está transformando rápidamente el campo de la previsión del tiempo, prometiendo predicciones más precisas, ideas personalizadas y nuevas formas de interactuar con datos complejos. Las soluciones potenciales son infinitas. Puede ayudar a los agricultores a anticipar el mal tiempo y a aumentar la seguridad alimentaria en todo el mundo. Puede salvar vidas ayudando a la gente a anticipar tormentas extremas e inundaciones. Y puede hacer que sea más fácil y más barato que los países y las agencias meteorológicas con recursos limitados ejecuten su propio modelo.
Sin embargo, como ocurre con cualquier revolución tecnológica, la integración de la IA en la previsión meteorológica también trae riesgos y desafíos. Aquí, identifico cuatro recomendaciones clave para países, organizaciones y empresas que implementan soluciones de IA para los pronósticos del tiempo, para asegurarme de que estas innovaciones beneficien a todos.
1️⃣ Mejorar la recolección, curación y difusión de datos
La efectividad de la IA en la previsión del tiempo está fundamentalmente ligada a la cantidad y calidad de los datos que consume. Aunque los países de alta capacidad mantienen sistemas de datos sólidos, los países más pobres a menudo carecen de herramientas adecuadas de recopilación y difusión de datos. Iniciativas como el Servicio Mundial para la Reducción de Desastres y la Recuperación (GFDRR), la iniciativa CREWS o el Servicio de Financiamiento de Observaciones Sistemáticas (SOFF) tienen como objetivo cerrar esta brecha, en parte garantizar el acceso universal a las alertas tempranas. Pero la brecha de datos entre los países pobres y ricos sigue siendo inmensa. A medida que nuevos jugadores privados entran en el campo con soluciones de IA, existe el riesgo de que los organismos públicos, a menudo las únicas entidades que invierten en la infraestructura básica para la recolección de datos, se debiliten aún más y su presupuesto se desvíe.
Pero las soluciones de IA podrían ayudar a cerrar la brecha de datos, si los países implementan políticas para facilitar la recolección y el intercambio de datos y asegurar que los nuevos usuarios de datos de IA contribuyan –en especie y en efectivo – al ecosistema de datos La financiación proveniente de los usuarios locales mejorará la sostenibilidad financiera de las agencias meteorológicas y creará incentivos para construir sistemas de datos más adaptados a las necesidades locales, basándose en tecnologías de recolección de datos más baratas que puedan ser mejor adaptadas a los contextos de los países de bajos ingresos.
2️⃣ Centrarse en soluciones híbridas que combinan soluciones convencionales y de IA
Los modelos de IA han mostrado un rendimiento impresionante en la previsión del tiempo, pero hoy no pueden reemplazar los modelos y herramientas existentes. Las previsiones de observación directa acaban de surgir, y los mejores modelos de IA todavía se entrenan en datos creados por modelos basados en proceso, como el ERA5 del Centro Europeo de Predicciones Meteorológicas a Mediano Rango. Aunque los eventos extremos fuera de la muestra son una amenaza creciente, la capacidad del enfoque basado en la IA para predecirlos sigue siendo un tema de investigación. Para sacar lo mejor de las tecnologías disponibles en el futuro cercano, las soluciones híbridas –utilizando soluciones de IA para mejorar los modelos existentes – parecen la opción más prometedora.
Los niveles de habilidad de las predicciones también dependen del sector y la métrica, y en un contexto como este de alta incertidumbre y decisiones de alto riesgo, una combinación de múltiples modelos y experiencia humana sigue siendo el mejor enfoque para informar la toma de decisiones. Apoyar a las agencias meteorológicas legado y a los pronosticadores meteorológicos profesionales en la adopción de la IA, mientras que alentar a los recién llegados a compartir datos, herramientas y resultados, es el camino para maximizar los beneficios de estos sistemas de previsión híbridos.
Finalmente, los modelos de IA siguen siendo cajas negras. Incluso si superan a los modelos tradicionales en las previsiones, sólo el desarrollo de modelos basados en proceso profundiza nuestra comprensión de cómo funciona nuestro sistema climático, que es cómo conseguimos avances científicos más allá de las mejoras incrementales. Renunciar al desarrollo de modelos físicos, apostar sólo por soluciones de IA, sería a expensas del progreso a largo plazo.
3️⃣ Usa la IA para puentear la "Última Milla" entre los pronósticos y sus usuarios
El mayor desafío en la previsión del tiempo no es producir predicciones precisas, sino asegurarse de que son útiles y que los usuarios actúen en consecuencia. Esta "última milla" es donde la IA tiene más promesa. Particularmente emocionante es la posibilidad de usar modelos basados en IA para ir más allá de las predicciones meteorológicas, para predecir el impacto del clima, por ejemplo en la generación y el consumo de electricidad, los riesgos de inundaciones o los rendimientos agrícolas. Esto es lo que a menudo se conoce como "previsión basada en el impacto" y es clave para informar mejor a la toma de decisiones y satisfacer las necesidades de los usuarios.
Los modelos generativos de IA (GenAI) y grandes idiomas (LLMs) permiten a los usuarios interactuar con las previsiones de nuevas maneras: haciendo preguntas, explorando escenarios y recibiendo consejos prácticos adaptados a sus necesidades. Por ejemplo, el Banco Mundial, iniciativas como AgriLLM o AIM a escala, y docenas de startups privadas están experimentando chatbots que proporcionan a los agricultores orientación práctica basada en pronósticos meteorológicos y otras fuentes de información agraria.
Una oportunidad importante es aprovechar el impulso alrededor de las cadenas de valor integradas de la agricultura, una prioridad del Banco Mundial y su iniciativa AgriConnect. O en inversiones en acceso a la energía, por ejemplo, basándose en la iniciativa M300 del Banco Mundial y el BAfDB, que tiene como objetivo conectar 300 millones de personas a la electricidad en África. Al hacer que las predicciones meteorológicas sean un componente integrado de estas cadenas de valor, podemos asegurarnos de que estén mejor adaptadas a las necesidades de los usuarios. Y podemos crear nuevos modelos de negocio en los que las ganancias económicas de los pronósticos meteorológicos ayuden a financiar su producción, entregando financiación sostenible al sector.
4️⃣ Navegar riesgos y mantener la fiabilidad y la confianza
La IA puede ofrecer un rendimiento notable, pero los fallos de los enfoques basados en la IA pueden ser espectaculares. En dominios de alto riesgo como los sistemas de alerta temprana, los errores pueden costar vidas. Y como generar pronósticos basados en la IA es barato y fácil, ya podemos ver en algunos países cómo la multiplicación de pronósticos paralelos, advertencias y productos de asesoría puede crear confusión y una pérdida general de confianza en productos relacionados con el clima.
Este es un problema crítico: las previsiones y las alertas tempranas conducen a acciones y a la creación de valor sólo si son confiados por los usuarios, y la confianza es algo frágil. Los errores aislados de pronósticos automáticos basados en la IA podrían amenazar rápidamente la credibilidad de las instituciones y las herramientas.
Por lo tanto, es esencial avanzar rápido y lento: rápidamente en la implementación de nuevas soluciones, pero con cautela al retirar las viejas. Los sistemas superpuestos permiten el control de calidad y ayudan a atrapar errores antes de que lleguen a los usuarios finales. Y la experiencia humana debería permanecer en el círculo, proporcionando supervisión y previniendo los errores obvios que pueden matar la confianza.
La previsión del tiempo es uno de los dominios en los que las nuevas herramientas de IA se implementan rápidamente, con grandes éxitos. Sin embargo, darse cuenta de su potencial requerirá una cuidadosa atención a los datos, las instituciones, el compromiso de los usuarios y la gestión de
Como uno de los primeros adoptantes de las tecnologías de IA, el pronóstico del tiempo proporciona potentes ideas sobre las oportunidades y riesgos que las tecnologías de II nos están trayendo. La necesidad de llevar a las instituciones legado a la revolución de la IA, para desarrollar soluciones híbridas y mantener una adecuada gestión de riesgos es importante en cualquier sector donde la IA perturbe las prácticas actuales. Esperemos que las lecciones que aprendamos al implementar la IA para los pronósticos meteorológicos también informen y guíen a los responsables de la toma de decisiones a medida que navegan por la revolución de
✍️ Por Stéphane Hallegatte, Jefe de Economista del Clima, Banco Mundial
