Estudios previos han sugerido que los cefalópodos podrían beneficiarse del cambio climático. En este estudio, utilizamos redes neuronales artificiales, análisis de árboles de clasificación, análisis discriminante flexible, modelos aditivos generalizados, modelos de aumento generalizado, modelos lineales generalizados, splines de regresión adaptativa múltiple, bosques aleatorios, envoltura de rango superficial y algoritmos de entrenamiento de aumento extremo para desarrollar modelos de conjunto que pronostiquen las variaciones en la distribución del hábitat del calamar bajo diferentes escenarios climáticos (SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0 y SSP5-8.5) y estaciones. Los resultados de este estudio pueden aplicarse a acciones de gestión pesquera para mitigar los efectos negativos del cambio climático.