La IA predice con precisión la trayectoria del huracán Isaías, superando a los modelos tradicionales

La inteligencia artificial está cambiando la forma de predecir el tiempo, tal y como demostró el huracán Isaías. Un modelo de DeepMind, el FNV3 de Weather Labs, anticipó la trayectoria del huracán con un margen de error de pocas horas a más de tres días vista, y fue el que más se acercó al punto real de impacto en Florida. Mientras tanto, los sistemas tradicionales, tanto europeos como americanos, se desviaron demasiado al oeste.

Precisión en la trayectoria, pero no en la intensidad

El director del Centro Nacional de Huracanes (NHC) matizó que el pronóstico oficial del NHC tuvo entre un 20 y un 40 % más de habilidad que la IA a la hora de predecir la fuerza del huracán. Los modelos clásicos, como HWRF y HMON, siguieron siendo los mejores en pronósticos de intensidad a largo plazo.

Avances científicos y operativos

Un artículo publicado en Nature este año sobre el modelo WeatherNext Cyclones demostró que, tras evaluarse con ciclones entre 2023 y 2025, se consiguió ofrecer de media un día o más de ventaja de anticipación frente a los principales modelos operativos. En el informe de 2025 del NHC, el primer año en que incorporaron modelos de IA en sus operaciones en tiempo real, el modelo de DeepMind superó el pronóstico del NHC en trayectoria entre 12 y 72 horas, logrando una habilidad comparable en intensidad.

Reconfiguración institucional

Durante Isaías, los meteorólogos estadounidenses ajustaron sus pronósticos oficiales para que se parecieran a los del modelo de DeepMind, relegando a un segundo plano a colosos históricos como el modelo europeo o el GFS estadounidense. Este nivel de confianza explica también lo ocurrido con el huracán Melissa, donde el NHC anticipó su intensificación rápida casi tres días antes de que llegara a Jamaica, apoyándose en la IA.

El Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio ya tiene la IA plenamente operativa con su modelo AIFS, listo desde el 25 de febrero del año pasado junto al modelo físico IFS. La principal diferencia radica en su eficiencia, puesto que la IA consume unas 1.000 veces menos energía por pronóstico.

Perspectiva española y futuro de la IA

En España, la AEMET mantiene un enfoque pragmático con sus avances dentro del marco europeo con el modelo ANEMOI‑ML. La agencia pública señala que, a día de hoy, los resultados con IA son peores que los de los modelos tradicionales, siendo el principal problema la suavización de los extremos meteorológicos, un factor de riesgo importante cuando se tienen que emitir alertas por precipitaciones torrenciales.

Los meteorólogos siguen siendo necesarios y, a priori, no van a ser sustituidos por la IA. La mayoría de los modelos necesitan la meteorología tradicional para arrancar y tomar toda la información con complejos cálculos físicos, siendo de momento un sistema de apoyo. No obstante, cuando la IA logre comerse todo el proceso, desde el sensor hasta el mapa del tiempo, los modelos físicos tradicionales podrían quedar obsoletos.