La predicción del clima ha sido, desde sus orígenes, una tarea compleja que combina observación empírica, modelación matemática y tecnologías de procesamiento de datos. En la actualidad, la irrupción de la inteligencia artificial (IA) representa un cambio de paradigma en la meteorología y en la anticipación de fenómenos naturales extremos. Gracias a modelos como GraphCast, MetNet-3 y Pangu-Weather, se ha demostrado que los sistemas basados en IA pueden ofrecer predicciones más precisas, rápidas y detalladas que los métodos tradicionales. No obstante, estos avances también generan debates científicos, éticos y técnicos sobre la confiabilidad, la transparencia y las implicaciones sociales del reemplazo parcial de la meteorología clásica.

La meteorología tradicional frente a los nuevos modelos de IA

Hasta hace poco, las predicciones meteorológicas dependían de supercomputadoras que procesaban complejos modelos numéricos, como el ECMWF (Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Plazo Medio), con tiempos de cómputo que podían superar varias horas para emitir pronósticos de alta resolución. Estos sistemas, aunque eficaces, presentaban limitaciones en cuanto a velocidad, requerimientos computacionales y adaptabilidad ante eventos inéditos.

Los modelos recientes basados en IA, como el desarrollado por Google DeepMind (GraphCast), revolucionan este panorama al generar predicciones meteorológicas globales en segundos, con igual o superior precisión que los modelos numéricos. Por ejemplo, GraphCast puede anticipar fenómenos como huracanes, frentes fríos y olas de calor con hasta 10 días de antelación, usando redes neuronales entrenadas con datos históricos climáticos. Asimismo, modelos como MetNet-3, de Google Research, o el chino Pangu-Weather, han mostrado rendimientos notables en tareas específicas como la predicción de lluvias intensas o la localización precisa de tormentas.

Aplicaciones en la gestión de riesgos y la sostenibilidad

Uno de los campos más prometedores de aplicación de la IA meteorológica es la gestión de desastres naturales. Gracias a su capacidad para detectar patrones ocultos y aprender de grandes volúmenes de datos históricos, la IA puede identificar señales tempranas de eventos extremos como ciclones, incendios forestales, inundaciones o sequías. Esto permite a las autoridades activar sistemas de alerta temprana con mayor precisión, lo que a su vez mejora la capacidad de respuesta y reduce la pérdida de vidas humanas.

En el contexto del cambio climático, la IA también permite simular escenarios futuros y evaluar el impacto de distintas políticas de mitigación. Compañías energéticas, por ejemplo, utilizan modelos IA para anticipar la generación eólica o solar y así optimizar el comercio energético. Esta integración entre meteorología e inteligencia artificial no solo mejora la eficiencia económica, sino que contribuye al desarrollo de sistemas más resilientes y sostenibles.

Desafíos técnicos y científicos

A pesar de sus avances, los modelos de predicción climática basados en IA enfrentan importantes desafíos. Uno de los principales es la dificultad para prever fenómenos inéditos, es decir, aquellos que no se encuentran representados en los datos históricos con los que se entrenó el sistema. Esto representa un límite estructural de los modelos estadísticos: su capacidad predictiva se basa en la repetición de patrones, lo que los hace menos fiables ante condiciones excepcionales como el cambio climático acelerado.

Otro dilema es la interpretación de las decisiones tomadas por los algoritmos. Los modelos de aprendizaje profundo operan como “cajas negras”, en las que los procesos de decisión no siempre son transparentes para los meteorólogos. Esta falta de explicabilidad genera tensiones con la comunidad científica, que valora la trazabilidad y fundamentación física de los modelos clásicos. Aunque se están desarrollando enfoques de IA explicable (XAI), aún existe una brecha considerable entre precisión y comprensibilidad.

Controversias y perspectivas éticas

La implementación de IA en meteorología también plantea preguntas éticas relevantes. Una de ellas es la dependencia tecnológica de plataformas desarrolladas por grandes corporaciones privadas, lo cual podría concentrar el control de información crítica en pocas manos. Asimismo, el uso desigual de estas tecnologías entre países desarrollados y en desarrollo puede profundizar las brechas en la capacidad de respuesta ante fenómenos extremos.

La Organización Meteorológica Mundial (OMM) ha manifestado la necesidad de establecer marcos de gobernanza globales que regulen el uso responsable de la IA en meteorología, garantizando la calidad de los datos, la inclusión de países menos industrializados y la protección de la privacidad. En junio de 2024, la OMM aprobó un plan de acción para fomentar el uso ético y colaborativo de la IA en los sistemas de observación, modelación y predicción del clima.

Por otra parte, existe un debate sobre el rol del conocimiento humano frente a los sistemas automatizados. Mientras que algunos científicos celebran la eficiencia de la IA como una aliada del trabajo meteorológico, otros advierten sobre el riesgo de desplazar el juicio experto, especialmente en decisiones que implican vidas humanas y políticas públicas.

La inteligencia artificial ha irrumpido con fuerza en el campo de la meteorología, ofreciendo herramientas que mejoran la velocidad, precisión y alcance de las predicciones climáticas y de fenómenos naturales. Su aplicación tiene un enorme potencial para la gestión de riesgos, la adaptación al cambio climático y la transición hacia modelos energéticos sostenibles. Sin embargo, estos avances también exigen una reflexión crítica sobre los límites técnicos, los dilemas éticos y las implicaciones sociales que conlleva su uso. En lugar de reemplazar al meteorólogo, la IA debe concebirse como una herramienta que potencia su capacidad de análisis y decisión, siempre dentro de un marco regulado, equitativo y transparente.

Para saber más…

Si desea ampliar sus conocimientos sobre inteligencia artificial, puede consultar las ediciones 266, 267 y 283 de la Revista Virtualpro, donde encontrará discusiones sobre la IA en el análisis de datos y toma de decisiones, la IA en el diseño y la optimización de sistemas o las políticas y regulaciones en torno a la IA, entre otros temas de interés.

Referencias

Deutsche Welle. (2025, 22 de mayo). IA predice clima en segundos y supera meteorología clásica.
​https://www.dw.com/es/nueva-herramienta-de-ia-predice-el-clima-en-segundos-y-supera-la-meteorolog%C3%ADa-tradicional/a-72635604​

Fontanetto, R. (2024). La inteligencia artificial puede mejorar el pronóstico del tiempo. Pesquisa Fapesp, 335.
​https://revistapesquisa.fapesp.br/es/la-inteligencia-artificial-puede-mejorar-el-pronostico-del-tiempo/​

NASA/Goddard Space Flight Center. (2018). Dramatic Views of Hurricane Florence from the International Space Station From 9 12 (42828603210) (cropped).jpg. [Imagen]. Wikimedia Commons.
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Putman, W. (2024). A Portrait of Global Winds.png. [Imagen]. Wikimedia Commons.
​https://commons.wikimedia.org/w/index.php?title=File:A_Portrait_of_Global_Winds.png&oldid=910703560​

World Meteorological Organization. (2025, 20 de junio). La Organización Meteorológica Mundial aprueba un plan de acción sobre inteligencia artificial para encarar el futuro.
​https://wmo.int/es/news/media-centre/la-organizacion-meteorologica-mundial-aprueba-un-plan-de-accion-sobre-inteligencia-artificial-para​

Yanes, J. (2024). Inteligencia artificial contra las catástrofes naturales: así va a revolucionar la meteorología. BBVA.
​https://www.bbva.com/es/sostenibilidad/inteligencia-artificial-contra-las-catastrofes-naturales-asi-va-a-revolucionar-la-meteorologia/​

Felipe Chavarro
Copy editor
Virtual Pro
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