Sistema de alerta temprana reforzado con IA — proyecto piloto del INGD/INAM de Mozambique para la previsión de ciclones e inundaciones

El ciclón Idai azotó el centro de Mozambique en marzo de 2019, matando a 603 personas y causando daños estimados en 3.000 millones de dólares. En respuesta, el Instituto Nacional de Gestión y Reducción del Riesgo de Desastres (INGD) y el Instituto Nacional de Meteorología (INAM) de Mozambique desarrollaron un sistema de alerta temprana multirriesgo con el apoyo del Banco Mundial (el Programa de Gestión y Resiliencia ante el Riesgo de Desastres, de 265 millones de dólares): las previsiones del INAM, basadas en satélite y radar, se difunden a través de 70 emisoras de radio comunitarias y brigadas comunitarias capacitadas que evacúan a los hogares en riesgo antes de una tormenta.

El ciclón Freddy —el ciclón tropical más duradero registrado— azotó el centro de Mozambique dos veces en 2023, con vientos de hasta 230 km/h, más fuerte que Idai. Según la Organización Meteorológica Mundial, Freddy causó 183 muertes y 176 millones de dólares en pérdidas económicas, una reducción considerable respecto a Idai pese a la mayor intensidad de la tormenta, que los informes de la OMM y la UNDRR atribuyen en parte a la inversión realizada entretanto en alerta temprana.

Desde aproximadamente 2023-2025, el INGD y el INAM han añadido a este sistema un proyecto piloto de previsión basado en aprendizaje automático y análisis de datos satelitales, en colaboración con el PNUD, el Banco Mundial, el Instituto Meteorológico de Noruega y el Fondo Verde para el Clima, con el objetivo de acortar el tiempo entre la detección del riesgo y la alerta pública para inundaciones, ciclones y sequías. Reportajes independientes de FurtherAfrica afirman claramente que "el uso de la IA sigue siendo a nivel piloto", con avances prometedores pero aún no plenamente probados en la precisión de la previsión de inundaciones, y que las mejoras de previsión financiadas por donantes "no siempre se han traducido en una difusión de alertas consistente", dadas las limitaciones de coordinación institucional y continuidad de financiación.

Esta práctica se incluye como un caso honesto y aún en desarrollo: un sistema de alerta temprana probado y en gran medida sin IA, con un historial sólido, está siendo reforzado gradualmente con IA, pero la contribución específica de la IA todavía no cuenta con una medición independiente de antes/después, y el país se ha comprometido con una meta para 2027 de cobertura total de "Alertas Tempranas para Todos".