Anticipar lluvias, temperaturas o vientos ha sido durante mucho tiempo una tarea reservada a sofisticados modelos matemáticos. Al fin y al cabo, era necesario simular la atmósfera aplicando leyes de la física sobre millones de datos meteorológicos. Esto no estaba al alcance de cualquiera: exigía inmensos recursos, superordenadores como el MareNostrum y equipos científicos altamente especializados.
Durante años, mejorar el pronóstico del tiempo ha dependido de la fuerza bruta: más datos y más potencia de cálculo. Y ha funcionado. Pero con el tiempo, este método ha empezado a mostrar señales de agotamiento. Las mejoras se han encarecido. Los avances se han ralentizado. Y el margen de error seguía allí.
Con los modelos tradicionales, predecir si lloverá en una ciudad era suficiente. Trabajar con márgenes de 25 o 50 kilómetros era lo habitual. Hoy, eso suena impreciso. La inteligencia artificial ha dinamitado esa barrera. Los modelos ya alcanzan resoluciones mucho más altas, permitiendo predicciones hiperlocales que se miden en metros. Ya no se predice si lloverá en una ciudad, sino en qué barrio, a qué hora y con qué intensidad.
Hasta hace poco, la predicción meteorológica tenía un horizonte temporal definido. Más allá de cinco o seis días, el margen de error se disparaba. Y por debajo, en los próximos minutos, las estimaciones resultaban prácticamente inútiles.
La IA ha ampliado ese margen en ambas direcciones. Mejora el nowcasting (predicciones a muy corto plazo, de minutos u horas) y extiende el pronóstico semanas adelante gracias a modelos con mayor horizonte temporal (entre el corto y el medio plazo). Este salto no es menor: transforma decisiones en agricultura, energía, logística o urbanismo. Poder anticipar lo que ocurrirá dentro de 10 minutos o dentro de 30 días con más fiabilidad reduce incertidumbres y permite actuar antes.
El salto tecnológico no solo mejora la precisión espacial y amplía el horizonte temporal. Esta precisión es la que se necesita para anticipar inundaciones urbanas, cambios de viento en parques eólicos o heladas en cultivos específicos. Entramos en una era de meteorología de precisión, y con ella se abre la puerta a nuevas aplicaciones. Las estimaciones ya no buscan servir a todos por igual, sino responder a casos concretos. Esta personalización ha permitido que surjan multitud de empresas especializadas. Cada una con su metodología, fuente de datos y aplicación concreta. Algunos ejemplos:
En Cantabria, Predictia trabaja en la construcción de un gemelo digital del planeta con alta resolución regional. En Barcelona, Mitiga Solutions combina IA y vulcanología para evaluar riesgos climáticos con herramientas como EarthScan. En Madrid, empresas como Ravenwits aplican pronóstico a escala de barrio para optimizar parques eólicos y solares. Iberdrola, con su sistema MeteoFlow, gestiona predicciones meteorológicas personalizadas en numerosas instalaciones renovables. Y desde el espacio, EarthPulse anticipa sequías e inundaciones con semanas de ventaja.
Todas estas compañías comparten algo: utilizan inteligencia artificial, que aplican a nuevas fuentes de datos, procedentes de satélites o sensores IoT, para lograr pronósticos más precisos, rápidos y baratos. Mientras los modelos tradicionales operaban con resoluciones limitadas y actualizaciones cada varias horas, estos nuevos sistemas ajustan sus predicciones cada pocos minutos y a escala de barrio, planta solar o tramo de autopista.
La meteorología ya no sirve solo para saber si va a llover mañana. Se ha convertido en un sistema inteligente que impulsa decisiones críticas: optimiza la producción de energía renovable, protege ciudades ante desastres y guía políticas frente al cambio climático. Esta transformación ha captado la atención de gigantes tecnológicos como Google DeepMind, Nvidia, Microsoft o IBM, y ha movilizado a startups y centros de investigación en todo el mundo. El clima, más que un fenómeno, se ha convertido en una nueva frontera de la computación avanzada. El Instituto Alan Turing, por ejemplo, ha desarrollado Aardvark, un modelo tan eficiente que puede ejecutarse en un ordenador de sobremesa, sin necesidad de supercomputadores.
Pero no todo es avance. El acceso a los datos meteorológicos, clave para entrenar y validar modelos de IA, se ha convertido en un nuevo frente de tensión internacional. Lo que antes era cooperación científica se convierte, poco a poco, en silos nacionales.
A esto se suman recortes presupuestarios impulsados por la administración Trump, que afectaron a agencias clave como la NOAA y la NASA. Estas reducciones limitan la capacidad de recolectar, procesar y compartir datos meteorológicos críticos, lo que repercute directamente en la calidad y disponibilidad de la información necesaria para entrenar modelos de inteligencia artificial y realizar predicciones precisas.
Las tensiones políticas no son el único desafío. También lo es el propio cambio climático. Los modelos aprenden del pasado, pero ese pasado ya no basta. El cambio climático se acelera. Los patrones se rompen. El riesgo es que los modelos, por muy sofisticados que sean, generen errores sistémicos cuando más se los necesita. Lo más emocionante de esta nueva era no es solo que la inteligencia artificial prediga mejor el clima. Es que abre la puerta a una nueva forma de pensar, una que permite descubrir casos de uso que antes eran impensables. No se trata de reemplazar lo que ya funciona, sino de expandir sus posibilidades. Nuevas empresas, con nuevos métodos, ideas y datos, están impulsando una infinidad de usos aún por explorar.
