Modelos predictivos, aprendizaje automático y simulaciones espaciales marcan una nueva era en la prevención de incendios y abren oportunidades inéditas para el ecosistema insurtech.

En las últimas décadas, los incendios forestales han dejado de ser fenómenos estacionales esporádicos para convertirse en amenazas recurrentes de escala global. En un escenario marcado por el cambio climático, el aumento de las temperaturas y el avance urbano sobre ecosistemas naturales, surge una necesidad urgente: anticiparse al fuego. Ya no basta con reaccionar; hoy, la clave está en prever, proyectar y mitigar el riesgo antes de que las llamas aparezcan.

Esa urgencia ha dado lugar a una revolución en el uso de tecnologías predictivas: inteligencia artificial (IA), machine learning y múltiples fuentes de datos para evaluar el riesgo de incendios forestales con una precisión nunca antes vista. A lo largo del mundo, centros de investigación, universidades y organismos técnicos están desarrollando herramientas predictivas que permiten conocer con meses de anticipación dónde es más probable que ocurra un incendio, cómo se propagará y qué zonas humanas o productivas podrían verse más amenazadas.

Una iniciativa relevante es la del grupo de Modelización Atmosférica Regional (GMAR) de la Universidad de Murcia, en España. Publicada recientemente en la revista npj Natural Hazards, su investigación ha logrado crear un modelo híbrido que integra datos climáticos históricos, pronósticos estacionales y algoritmos de aprendizaje automático. El sistema anticipa anomalías en áreas quemadas hasta cuatro meses antes del inicio de la temporada de incendios, con una efectividad que supera el 70% en zonas críticas como Australia, América del Sur y las sabanas africanas. Se trata de una herramienta con potencial de uso global para la gestión estratégica de recursos, la planificación territorial y la protección de vidas humanas.

Chile y el desarrollo de una solución global

Desde Chile, un equipo multidisciplinario del Instituto de Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI) y la Universidad de Chile ha desarrollado Cell2Fire, un innovador sistema de simulación de incendios forestales basado en autómatas celulares. Esta herramienta, ahora en su versión mejorada Cell2Fire-World (C2F-W), es capaz de anticipar con hasta un 90% de certeza dónde podrían iniciarse futuros incendios y cómo se propagarían, en función de variables como vegetación, topografía, clima, vientos y cercanía a caminos.

A diferencia de otros simuladores tradicionales, Cell2Fire permite modelar el comportamiento del fuego en terrenos complejos y con alta resolución, dividiendo el paisaje en celdas de 100×100 metros. Esto facilita decisiones estratégicas como la ubicación óptima de cortafuegos, la priorización de zonas de vigilancia y el diseño de planes de contingencia en áreas críticas. Además, su carácter de código abierto y su nueva interfaz intuitiva han permitido su expansión a ecosistemas de Canadá, Europa y Estados Unidos.

Validado en incendios reales en Chile y Canadá, el modelo ha demostrado una alta concordancia con los eventos observados y con otros sistemas reconocidos internacionalmente. Su aplicación en regiones como Biobío y La Araucanía, donde el riesgo es cada vez mayor, podría marcar un antes y un después en la prevención basada en datos.

Cell2Fire trabaja en conjunto con comunidades locales organizadas en redes de prevención, integrando inteligencia artificial, imágenes satelitales, machine learning y experiencia territorial para anticipar escenarios de riesgo y reducir impactos humanos y ambientales.

Con el respaldo de más de una década de investigación, este sistema representa una respuesta concreta frente al desafío creciente de los incendios forestales, y un ejemplo de cómo la ciencia de datos y la colaboración internacional pueden generar soluciones aplicables y escalables. Su enfoque preventivo, estratégico y basado en analítica avanzada es ya una referencia para la gestión moderna del fuego en el mundo.

La inteligencia artificial al servicio de la gestión del riesgo

Lo que hasta hace poco eran tareas reservadas a expertos en meteorología, silvicultura y protección civil, hoy se ve potenciado por sistemas capaces de analizar millones de datos en segundos. Algoritmos de clasificación, redes neuronales convolucionales (CNN), sistemas de visión artificial e incluso gemelos digitales, como el desarrollado por la NASA para simular incendios en tiempo real, ya son parte de la nueva generación de herramientas para la prevención proactiva de incendios forestales.

A ello se suman redes de sensores IoT, imágenes satelitales hiperespectrales, análisis térmico en drones y modelos de IA capaces de actualizarse en tiempo real con nuevas fuentes de información. Iniciativas como NOBURN, que permite a ciudadanos subir imágenes desde sus teléfonos para alimentar los sistemas de monitoreo, muestran cómo la colaboración colectiva y la automatización pueden convivir para crear ecosistemas de detección temprana más robustos y democráticos.

¿Qué tiene que ver todo esto con el insurtech?

En un contexto donde el riesgo climático se ha vuelto transversal y el costo de los desastres naturales impacta fuertemente en la industria aseguradora, contar con modelos precisos de predicción y análisis espacial permite a las compañías de seguros mejorar la evaluación de riesgos, diseñar pólizas más justas y anticipar zonas de alta exposición. En otras palabras, permite pasar de una lógica reactiva a una lógica predictiva.

La posibilidad de integrar mapas de ocurrencia y propagación de incendios en tiempo real con sistemas de gestión de siniestros o plataformas digitales de seguros, permite una asignación de primas basada en datos, reducción de fraudes, optimización de reservas técnicas y una respuesta más rápida ante eventos críticos. A su vez, facilita el desarrollo de productos paramétricos, donde el pago del seguro se activa automáticamente ante ciertos umbrales predefinidos (por ejemplo, si un incendio alcanza determinada área o cercanía a zonas urbanas).

Así, el insurtech no solo se beneficia de estas tecnologías, sino que también puede ser un actor clave en su adopción y escalamiento. Al integrar modelos predictivos en sus procesos, las insurtechs pueden ofrecer soluciones más ágiles, personalizadas y sostenibles frente a los desafíos que impone el cambio climático.

Los incendios forestales seguirán siendo parte del panorama de riesgo en muchas regiones del mundo. Pero hoy, gracias a la convergencia entre ciencia de datos, inteligencia artificial y sistemas de simulación, tenemos una oportunidad inédita para adelantarnos a ellos.

La clave está en integrar conocimiento técnico, voluntad política, herramientas tecnológicas y cooperación público-privada. Y, en ese esfuerzo, el sector asegurador, y en particular el insurtech, puede desempeñar un papel fundamental como catalizador de soluciones innovadoras que no solo gestionen el riesgo, sino que ayuden a construir un futuro más resiliente frente al fuego.

Fuentes:
https://flypix.ai/es/
https://cadenaser.com/
https://uchile.cl/
https://www.emol.com/