Cómo la analítica de datos previene pérdidas millonarias por El Niño

Detrás de cada pronóstico de El Niño hay millones de datos que hoy sabemos anticipar con meses de ventaja. El verdadero desafío ya no es generarlos, sino analizarlos a tiempo para tomar mejores decisiones.

Se viene el Niño más fuerte en décadas y, como casi siempre, lo veníamos anunciando hace meses, cuando todavía no había caído una sola gota. Ya sabíamos que la primavera y el verano llegarían cargados de agua, con crecidas en el Paraná y el Uruguay. La explicación está a más de 10 mil kilómetros y tiene algo de magia: alcanza con tomarle la temperatura a una franja del Pacífico, sobre el ecuador. Cuando esas aguas se calientan de más es El Niño; cuando se enfrían, es La Niña, y suele traer sequía.

Cómo funciona la red tecnológica que detecta El Niño con meses de anticipación

Verlo venir exige una red de vigilancia que parece de ciencia ficción: boyas ancladas en medio del Pacífico, casi cuatro mil robots que se hunden dos kilómetros, y satélites que detectan que el agua, al calentarse, se abulta unos centímetros. Y asombra lo que ven: en condiciones normales, los vientos amontonan el agua cálida contra el lado asiático del Pacífico, donde el mar queda hasta medio metro más alto que frente a Sudamérica.

El Niño es esa masa gigante de agua tibia soltándose y volviendo hacia nosotros. Todo se resume en un número, la temperatura de la zona Niño 3.4, que nos dice a los meteorólogos en qué fase estamos: medio grado por encima de lo normal, es Niño; por debajo, La Niña.

A comienzos de la década del 60, el meteorólogo Edward Lorenz repetía un pronóstico en su computadora y, para ganar tiempo, cargó los datos con menos decimales: tecleó 0,506 en vez del 0,506127 original. Esperaba el mismo resultado; obtuvo, dos meses después, un clima completamente distinto. Esa diferencia mínima es el famoso "efecto mariposa", y por eso el pronóstico de una tormenta puntual no pasa de una o dos semanas.

La atmósfera es pura sorpresa; el mar, lento y con memoria, avisa con meses de ventaja si una estación vendrá seca o húmeda. Por eso la Universidad de Columbia ya promedia más de veinte modelos y adelanta un Niño entre los más intensos desde 1950.

Ahora bien, saber que el Niño viene es apenas la mitad del trabajo. Un pronóstico solo sirve si llega a tiempo a quien decide: al productor que elige qué sembrar, al intendente que planifica obras y evacuaciones, al vecino expuesto. Si se queda en el boletín técnico, sirve para la estadística, pero no evita el daño.

El costo económico de no convertir las predicciones climáticas en decisiones a tiempo

Y la factura de no hacerlo está documentada. En 1997 sabíamos que venía un Niño extraordinario y el Litoral igual pasó 14 meses bajo el agua: en Corrientes se anegó cerca del 58% del territorio. La sequía de 2022-2023 le costó al país unos 20.000 millones de dólares —más del 3% del PBI— con 6,4 millones de hectáreas sin cosechar.

Un estudio en Science calculó que el Niño de 1997-98 le costó al mundo unos 5,7 billones de dólares en cinco años, siempre golpeando más fuerte a los países peor preparados. La preparación, casi siempre, es la diferencia entre un mal año y una catástrofe.

El rol de la inteligencia artificial y la red de radares frente a tormentas extremas

Nada de esto pasa porque la ciencia se haya frenado. Los modelos numéricos mejoran año a año, y la Argentina construyó algo enorme: el SINARAME, la red de radares de INVAP que permite ver dentro de las tormentas y anticipar granizo o crecidas. Además irrumpió la inteligencia artificial (IA): modelos como GraphCast, de Google, producen en un minuto lo que antes tardaba horas de supercomputadora, y el Centro Europeo ya los usa a diario. Pero esa IA todavía falla con los extremos; hoy no viene a jubilar a los modelos físicos, los necesita.

El desafío de llevar la información técnica a quienes deben tomar decisiones

En cualquier empresa, un dato vale cuando alguien lo usa para decidir a tiempo. Con el clima pasa igual, y ahí seguimos en falta. Tenemos el diagnóstico, el pronóstico y hasta la simulación de escenarios. Falta lo más barato y lo más difícil a la vez: que todo eso llegue, a tiempo y en criollo, a manos del que siembra, del que gobierna y del que invierte. De eso se trata todo. Que la certeza llegue a la decisión antes que la tormenta.

(*) Director de la Licenciatura en Analítica (Data Science) del ITBA.