La tecnología predictiva se posiciona como aliada frente a los desastres naturales

Softtek apuesta por la tecnología predictiva para anticiparnos a los desastres naturales que están aumentando cada vez más su frecuencia y gravedad. La compañía señala el papel de la tecnología como aliada para la preservación del medioambiente con motivo del 55º aniversario del Día Mundial de la Tierra, que se conmemora el próximo 22 de abril. 

Desastres como la Dana en Valencia, el terremoto de Myanmar (Birmania) o el volcán de La Palma (Islas Canarias) hacen necesario disponer de soluciones tecnológicas que mejoren la capacidad de respuesta inmediata y permitan una preparación más efectiva y una reducción del impacto humano, económico y social. Así, ante el aumento de fenómenos climáticos extremos, contar con tecnologías predictivas se ha convertido en una necesidad crítica. 

Estos avances están transformando la manera de gestionar riesgos asociados con desastres naturales, ya que facilitan la toma de decisiones más informadas. 

En esta línea, la compañía presenta los principales beneficios de la tecnología predictiva en la prevención de desastres naturales:

• Detección temprana y mayor precisión en pronósticos: las tecnologías avanzadas, como la inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje automático, permiten detectar con la antelación suficiente los fenómenos naturales, lo que aumenta la precisión de los pronósticos meteorológicos. Esto facilita la emisión de alertas más anticipadas, ofreciendo a las autoridades y a las comunidades el tiempo necesario para tomar medidas preventivas. La capacidad de predecir eventos climáticos con mayor exactitud es crucial para evitar daños innecesarios y salvar vidas.
• Reducción de pérdidas humanas y materiales: la predicción precisa de desastres naturales permite a las autoridades tomar decisiones clave, como la evacuación de zonas de alto riesgo, lo que reduce significativamente las víctimas y los daños materiales. Además, una planificación adecuada basada en estos pronósticos permite minimizar el impacto de los desastres en las infraestructuras y en las viviendas. 
• Optimización de recursos y gestión de emergencias: las tecnologías de gestión de datos en tiempo real, combinadas con las predicciones de fenómenos naturales, permiten una respuesta más eficiente en situaciones de emergencia. Desde la coordinación de equipos de rescate hasta la distribución de recursos, la tecnología optimiza el uso de los medios disponibles, con el fin de asegurar que los esfuerzos se concentren en las áreas más afectadas. Esto no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también acelera el proceso de recuperación.
• Mejora en la planificación y respuesta ante desastres: la tecnología predictiva facilita la creación de planes de respuesta más sólidos y adaptables ante estos desastres. A través de simulaciones y análisis de datos históricos y en tiempo real, las autoridades pueden diseñar estrategias que respondan de manera más efectiva a distintos tipos de catástrofes. Este enfoque permite realizar intervenciones más rápidas y dirigidas, y ayuda a las comunidades a prepararse mejor para enfrentar situaciones extremas.
• Minimización del impacto económico y social: además de reducir las pérdidas humanas, la tecnología predictiva ayuda a mitigar los efectos económicos y sociales de los desastres. De este modo, las empresas y los gobiernos pueden tomar medidas más efectivas y asegurar una recuperación más rápida y a un menor coste.

Marcos de Miguel, director Unidad de Negocio de Retail, CPG, Energy & Utilities de Softtek EMEA, explica: “La tecnología predictiva nos permite responder de una mejor manera a las catástrofes naturales y está sentando las bases para gestionar riesgos de un modo más eficiente, colaborativo y resiliente. En un mundo cada vez más afectado por el cambio climático, estas innovaciones tecnológicas son esenciales para proteger tanto a las personas como al planeta. Por lo tanto, es más necesario que nunca invertir en soluciones digitales que anticipen los desastres antes de que sea demasiado tarde”.