Vivimos una era en la que el cambio climático, los fenómenos meteorológicos extremos y el envejecimiento de las redes urbanas ponen a prueba la capacidad de resistencia de nuestras infraestructuras: carreteras, puentes, redes eléctricas y sistemas hídricos. En ese contexto, el informe de Deloitte “AI for Infrastructure Resilience” plantea una visión ambiciosa: la inteligencia artificial (IA), bien aplicada, podría evitar hasta un 15% de las pérdidas directas provocadas por desastres naturales en infraestructura para 2050, lo que equivale a unos 70 mil millones de dólares anuales.
Ese dato es poderosamente sugestivo. Pero más allá del entusiasmo tecnológico, merece un examen detenido: ¿puede la IA convertirse en el pilar de la resiliencia? ¿Cuáles son sus límites y condicionamientos?
Puntos fuertes del planteamiento
El informe articula la aplicación de la IA en tres fases clave del ciclo de riesgo:
Planificación: los digital twins (gemelos digitales) permiten simular escenarios de inundación o sismo, anticipar vulnerabilidades y optimizar decisiones de diseño.
Durante el evento: la IA puede activar alertas tempranas, detectar anomalías en tiempo real (rupturas en tuberías, fallas estructurales) y sugerir rutas alternativas.
Recuperación: algoritmos analizan imágenes satelitales para estimar daños y priorizar reparaciones, acelerando el retorno a la normalidad.
Estas capacidades —si funcionan correctamente— reducen los tiempos de interrupción y evitan pérdidas mayores. Y si cada dólar invertido en resiliencia rinde entre 4 y 11 dólares en daños evitados, el argumento económico es sólido.
Además, el informe advierte que las pérdidas promedio anuales por desastres naturales podrían alcanzar los 460 mil millones de dólares para 2050, más del doble del promedio reciente.
Las sombras detrás del optimismo
Como toda gran apuesta tecnológica, la aplicación de la IA en infraestructura enfrenta obstáculos importantes:
Datos insuficientes o sesgados: muchas redes carecen de sensores, plataformas de monitoreo y registros históricos confiables.
Costos iniciales elevados: gobiernos con presupuestos ajustados dudan en invertir en soluciones cuyo retorno es de largo plazo.
Resistencia institucional: la adopción tropieza con burocracias rígidas, falta de talento interno y marcos regulatorios desactualizados.
Impacto ambiental: la propia IA consume energía y recursos; si no se vincula a energías limpias, puede convertirse en parte del problema.
Brecha tecnológica: los países ricos pueden desplegar estas soluciones con rapidez; los más vulnerables, que paradójicamente más las necesitan, tienen menos recursos para hacerlo.
El espejo latinoamericano
América Latina ofrece ejemplos claros de cómo la IA podría marcar la diferencia:
México: las inundaciones en Tabasco y Veracruz han causado millones en pérdidas. Sistemas de predicción basados en IA, integrados con sensores de nivel de agua, podrían anticipar desbordamientos y reducir evacuaciones tardías.
Chile: en este país sísmico, los gemelos digitales aplicados a puentes y hospitales podrían detectar microfisuras antes de que se transformen en colapsos.
El Caribe: donde los huracanes devastan infraestructuras críticas, algoritmos de análisis satelital ya se utilizan para estimar daños y acelerar pagos de seguros.
Sin embargo, también se evidencian limitaciones: falta de inversión sostenida, fragmentación institucional y, en muchos casos, ausencia de marcos de cooperación regional.
Más que IA: estrategia y equidad
Para que la visión del informe no quede en promesa, se necesita un enfoque riguroso:
Pilotajes bien diseñados, que permitan aprender del terreno antes de escalar.
Alianzas público–privadas, que compartan riesgos y datos.
Regulación clara, que garantice la rendición de cuentas en decisiones automatizadas.
Sostenibilidad energética, para evitar que la IA multiplique la huella de carbono.
Inclusión social, para que las comunidades vulnerables no queden excluidas del acceso a estas soluciones.
Conclusión
La IA puede convertirse en un escudo real para nuestras infraestructuras, pero no bastan algoritmos sofisticados ni reportes optimistas. Se requiere voluntad política, cooperación regional y un compromiso firme con la equidad.
En Latinoamérica, donde las brechas tecnológicas y sociales se entrelazan con la vulnerabilidad climática, apostar por la IA sin estrategia sería ingenuo; ignorar su potencial, en cambio, sería irresponsable.
La resiliencia no vendrá solo porque la programemos: vendrá porque decidamos, como sociedad, invertir en tecnología con criterio, transparencia y un objetivo claro: proteger vidas y garantizar el futuro.
El autor es socio de Deloitte Panamá.
