La temporada de huracanes del Atlántico de 2025, que concluyó el 30 de noviembre, demostró el poder transformador de la inteligencia artificial en la predicción meteorológica, pero también dejó al descubierto vulnerabilidades de seguridad que podrían afectar la confianza pública en estos sistemas. A lo largo de estos meses, los avances en modelos de IA convivieron con alertas sobre posibles manipulaciones de datos.
IA y el “santo grial” de la predicción de huracanes
Un modelo de IA desarrollado por Google DeepMind superó este año a todas las herramientas de pronóstico tradicionales, según el Centro Nacional de Huracanes, con un desempeño sobresaliente al anticipar la devastadora intensificación del huracán Melissa. La herramienta predijo tres días antes que la tormenta azotaría Jamaica como huracán de categoría 5 el 28 de octubre, algo que los pronosticadores describen como el “santo grial” de la predicción de ciclones: pronosticar con precisión cambios rápidos de intensidad.
El modelo de DeepMind proporcionó a los meteorólogos una confianza “inusualmente alta” de que el huracán Melissa experimentaría una intensificación rápida, y marcó la primera ocasión en que el Centro Nacional de Huracanes pronosticó la evolución de una tormenta desde Categoría 1 hasta Categoría 5 desde su inicio. La tormenta finalmente tocó tierra con vientos de 185 mph y causó la muerte de más de 90 personas en Jamaica y Haití, lo que confirmó la gravedad del escenario anticipado.
James Franklin, jefe de división en el Centro Nacional de Huracanes que analizó el rendimiento del modelo durante toda la temporada, encontró que el conjunto de DeepMind superó a todas las demás orientaciones informáticas en pronósticos de trayectoria e intensidad. A su vez, el especialista senior en huracanes John Cangialosi afirmó que el pronóstico de huracanes atraviesa la transformación más rápida que ha presenciado en sus dos décadas de carrera.
Amenazas de seguridad y manipulación de datos
Sin embargo, mientras estos modelos de IA ganan prominencia, investigadores advierten sobre amenazas emergentes que podrían comprometer su uso. Un estudio galardonado con el Premio al Artículo Distinguido en la Conferencia ACM sobre Seguridad Informática y de Comunicaciones, celebrada en octubre, demostró que hackers pueden manipular los sistemas de pronóstico meteorológico basados en IA alterando menos del 0.1% de los datos satelitales.
Ese ajuste mínimo resulta suficiente para fabricar huracanes en los mapas o ocultar tormentas reales, lo que abre la puerta a riesgos serios para la gestión de emergencias. De esta forma, la investigación sugiere que actores maliciosos podrían distorsionar los pronósticos y, en consecuencia, influir en decisiones sobre evacuaciones, cierres de puertos o despliegues de recursos, mientras erosionan la confianza pública en la inteligencia artificial aplicada al clima.
Llamado global a regular y complementar la IA
La Organización Meteorológica Mundial (OMM) informó en octubre que más de la mitad de los servicios meteorológicos nacionales del mundo ya utilizan herramientas de IA o aprendizaje automático para diferentes etapas del pronóstico. Además, en una sesión extraordinaria realizada en octubre de 2025, la organización hizo un llamado a la colaboración global en el desarrollo de IA para aplicaciones meteorológicas.
En ese encuentro, la OMM enfatizó que las nuevas herramientas de IA “deben complementar, no reemplazar, los métodos científicos de pronóstico bien perfeccionados existentes”. La postura oficial subraya que la combinación de modelos físicos tradicionales, experiencia humana y algoritmos avanzados ofrece el enfoque más robusto para enfrentar temporadas de huracanes cada vez más intensas en un contexto de cambio climático.
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Así, la temporada de 2025 no solo consolidó a la inteligencia artificial en la predicción de huracanes, sino que también abrió un debate urgente sobre la seguridad, la transparencia y la gobernanza de estos modelos, en un momento en que la precisión de los pronósticos resulta crucial para salvar vidas y reducir daños.