España afronta este verano la que ya se considera la peor temporada de incendios forestales de las últimas tres décadas. El fuego ha devastado más de 340.000 hectáreas, principalmente en el noroeste peninsular, según los datos del programa europeo de vigilancia Copernicus y del Sistema Europeo de Información sobre Incendios Forestales (EFFIS). Las imágenes de satélite de la NASA confirman que los focos activos son visibles desde el espacio.
Mientras bomberos y brigadas forestales trabajan en la extinción, el debate público gira en torno a la prevención y a los mecanismos que podrían ayudar a anticipar situaciones similares en el futuro. La pregunta central es si la tecnología puede predecir el riesgo de incendio y orientar la respuesta de las autoridades antes de que se produzca la emergencia.
Inteligencia artificial aplicada a la predicción de riesgos
Los modelos predictivos basados en inteligencia artificial (IA) se presentan como una de las herramientas más prometedoras. Estos sistemas integran datos meteorológicos, históricos y del terreno para calcular la probabilidad de incendio y simular la propagación del fuego en función de variables como la dirección del viento, la humedad del suelo o la densidad de vegetación.
En España, las fuentes principales de datos son la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET), el programa Copernicus, EFFIS y sensores remotos de alta resolución. Con ellos, se elaboran mapas dinámicos de riesgo que pueden actualizarse cada pocas horas. Esta información permite a los servicios de emergencia decidir dónde concentrar brigadas y recursos aéreos, así como planificar medidas preventivas como la creación de cortafuegos o la limpieza de vegetación acumulada.
De la reacción a la prevención proactiva
“La analítica avanzada y la inteligencia artificial nos permiten pasar de una reacción tardía a una prevención proactiva. Al combinar datos históricos, información en tiempo real y modelos predictivos, podemos identificar con antelación las áreas más vulnerables y actuar antes de que el fuego se inicie”, señaló Amaya Cerezo, experta en IA y analítica avanzada en SAS. La especialista subrayó que el cambio climático y la intensificación de las olas de calor aumentan la necesidad de contar con sistemas de predicción que refuercen la planificación forestal.
La aplicación de estos sistemas no solo se limita a identificar zonas de riesgo, sino también a simular escenarios de propagación del fuego. De este modo, se pueden priorizar acciones de prevención en los territorios más expuestos, lo que contribuye a una asignación más eficiente de recursos.
Experiencias internacionales de referencia
En otros contextos, estas tecnologías ya se han probado con resultados medibles. En la selva amazónica, SAS desarrolló un proyecto que combinaba analítica avanzada, machine learning e imágenes satelitales de alta resolución. El modelo permitió detectar con antelación áreas de alto riesgo y simular la evolución de incendios bajo diferentes condiciones climáticas. Las autoridades locales pudieron ajustar su estrategia de intervención y reducir los tiempos de respuesta en áreas críticas de biodiversidad.
La experiencia internacional indica que el uso de analítica avanzada puede marcar una diferencia en la gestión de emergencias, siempre que vaya acompañado de coordinación institucional y recursos suficientes para ejecutar medidas sobre el terreno.
Un reto de integración tecnológica e institucional
La implantación de un sistema nacional de alerta temprana basado en IA y analítica avanzada en España requeriría la coordinación entre distintas administraciones, cuerpos de emergencia y centros de investigación. Además, sería necesario disponer de información precisa sobre las intervenciones preventivas realizadas —fechas, ubicación y alcance de desbroces o cortafuegos— para que los modelos puedan incorporar estos factores y ofrecer predicciones más fiables.
Más allá de la tecnología, la efectividad de estos sistemas depende de su integración en la estrategia de gestión forestal y de la capacidad de ejecutar acciones concretas derivadas de los análisis. La ciencia de datos y la observación satelital ofrecen una base sólida, pero su impacto real dependerá de la forma en que las autoridades prioricen la prevención frente a la reacción.
