La inteligencia artificial está transformando los pronósticos meteorológicos al superar la precisión de varios modelos tradicionales utilizados para predecir el tiempo. Su avance abre nuevas posibilidades para la agricultura, la gestión del riesgo y otros sectores que dependen del clima.
Así lo afirmó el meteorólogo estadounidense Dan Leonard, quien aseguró que la incorporación de inteligencia artificial representa la mayor transformación tecnológica observada durante su carrera profesional y está modificando la forma en que se elaboran los pronósticos climáticos en diferentes regiones del mundo.
Según el director para América de MetDesk, hace apenas dos años la mayoría de meteorólogos observaba con escepticismo los primeros modelos basados en inteligencia artificial porque presentaban resultados inconsistentes. Sin embargo, el aprendizaje continuo permitió mejorar su desempeño hasta convertirlos en herramientas de referencia.
Leonard explicó que inicia sus análisis diarios utilizando modelos de inteligencia artificial, una decisión que habría considerado impensable pocos años atrás debido al predominio histórico de los sistemas numéricos convencionales desarrollados mediante complejos cálculos matemáticos y grandes capacidades de procesamiento computacional.
“Los modelos tradicionales resuelven millones de ecuaciones físicas para estimar la evolución de la atmósfera, proceso que requiere supercomputadores, elevado consumo energético y varias horas de cálculo antes de generar cada pronóstico, especialmente cuando se proyectan escenarios meteorológicos de mediano y largo plazo”, manifestó durante su participación en el 54º Congreso Nacional de Cultivadores de Palma de Aceite 2026, organizado por Fedepalma en Barranquilla.
La IA cambia la meteorología
La inteligencia artificial emplea un enfoque diferente. Analiza grandes volúmenes de información provenientes de satélites, radares, estaciones meteorológicas, globos atmosféricos y registros históricos para identificar patrones similares a situaciones observadas anteriormente y proyectar su evolución con mayor rapidez y eficiencia.
Leonard explicó que los sistemas actuales realizan procesos de aprendizaje continuo mediante millones de observaciones, permitiendo reconocer configuraciones atmosféricas cada vez más complejas. Como resultado, producen pronósticos comparables o superiores a los obtenidos mediante los modelos físicos desarrollados durante las últimas ocho décadas.
Además de mejorar la precisión, dijo que los nuevos sistemas reducen los recursos computacionales necesarios para elaborar pronósticos. Esa capacidad permitirá ampliar el acceso a herramientas meteorológicas avanzadas y desarrollar aplicaciones especializadas para sectores económicos altamente dependientes del comportamiento del clima.
Entre esos sectores figura la agricultura, donde conocer con mayor anticipación la ocurrencia de lluvias, sequías, olas de calor o tormentas facilita decisiones relacionadas con siembras, cosechas, riego, fertilización y manejo fitosanitario, reduciendo riesgos económicos para los productores rurales.
El meteorólogo estadounidense sostuvo que la inteligencia artificial no solo mejora la calidad de los pronósticos diarios, sino también la anticipación de eventos extremos, aspecto determinante para fortalecer los sistemas de gestión del riesgo, la planificación territorial y las estrategias de adaptación frente al cambio climático.
Uno de los avances más relevantes, según Leonard, corresponde a los pronósticos de huracanes. Explicó que el modelo desarrollado por Google DeepMind alcanzó niveles de precisión superiores a los obtenidos por los principales modelos meteorológicos utilizados tradicionalmente para estimar la trayectoria de estos fenómenos.
El especialista señaló que incluso las proyecciones oficiales del National Hurricane Center, considerado durante décadas la referencia mundial para el seguimiento de ciclones tropicales, comenzaron a incorporar estos avances debido a los resultados obtenidos durante las últimas temporadas de huracanes.
Como ejemplo mencionó un ciclón que afectó Jamaica durante 2025, cuya trayectoria fue anticipada con cuatro días por un modelo basado en inteligencia artificial, mientras otras herramientas mostraban escenarios considerablemente más dispersos sobre la posible ubicación del impacto.
Para Leonard, disponer de varios días adicionales de anticipación puede marcar diferencias sustanciales en la gestión de emergencias. Esa información facilita la evacuación de comunidades, la movilización de recursos públicos y la ubicación estratégica de equipos encargados de responder ante desastres naturales.
El impacto también alcanza el desarrollo tecnológico dentro de las empresas meteorológicas. El experto indicó que la inteligencia artificial permite diseñar nuevos productos y servicios sin depender completamente de grandes equipos de ingeniería, acelerando la creación de soluciones adaptadas a necesidades específicas de diferentes usuarios.
Añadió que ese cambio amplía las posibilidades para construir plataformas especializadas destinadas al sector agropecuario, compañías aseguradoras, operadores logísticos, empresas energéticas y organismos responsables de emitir alertas tempranas frente a fenómenos potencialmente peligrosos para la población y la economía.
“La principal consecuencia de esta revolución tecnológica será una mejor capacidad para anticipar fenómenos meteorológicos y convertir esa información en decisiones oportunas”, afirmó Leonard. En sectores como la agricultura, donde el clima condiciona la productividad, cada hora adicional de anticipación puede traducirse en menores pérdidas y mayor resiliencia frente a eventos extremos.
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