Cada año, México pierde miles de hectáreas de bosques y selvas a causa de los incendios forestales. En 2024, la Comisión Nacional Forestal (CONAFOR) reportó más de 6,000 siniestros, con impactos que van desde la pérdida de biodiversidad hasta afectaciones económicas y sociales en comunidades rurales. Frente a este desafío, la analítica predictiva y la inteligencia artificial (IA) están cambiando la forma en que se detectan y combaten estos eventos.
La analítica predictiva utiliza datos de sensores en campo, imágenes satelitales y modelos de IA para identificar zonas con alto riesgo de incendio antes de que el fuego comience. Sistemas como FireAId o las plataformas de Global Forest Watch Fire combinan información sobre temperatura, humedad, velocidad del viento, vegetación y antecedentes históricos de incendios para generar mapas de riesgo en tiempo real.
En México, proyectos piloto en estados como Jalisco, Chihuahua y Oaxaca ya emplean drones con cámaras térmicas capaces de detectar puntos de calor, enviando alertas automáticas a brigadas y autoridades para acelerar la respuesta.
Durante décadas, la estrategia principal contra incendios ha sido reactiva: combatir el fuego una vez iniciado. La analítica predictiva rompe este paradigma al permitir la planificación anticipada: ubicar cortafuegos, priorizar patrullajes, reforzar la vigilancia en temporadas críticas y destinar recursos humanos y materiales con mayor precisión.
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Además, los datos obtenidos no solo sirven para el combate directo, sino también para políticas públicas preventivas, programas de reforestación y campañas de educación ambiental que reducen las probabilidades de ignición.
La adopción de estas tecnologías enfrenta barreras como la falta de conectividad en zonas rurales, el costo de equipos avanzados y la necesidad de capacitar brigadas comunitarias en el uso e interpretación de datos. Expertos señalan que la clave está en modelos colaborativos que integren gobierno, academia, empresas tecnológicas y comunidades locales.
Con un enfoque integral, la analítica predictiva no solo puede salvar bosques y selvas, sino también proteger vidas humanas y economías regionales, marcando un antes y un después en la lucha contra los incendios forestales en México.
