El terremoto de magnitud 7.4 que golpeó el occidente de Colombia el 10 de agosto dejó una enorme tarea para los equipos de emergencia: encontrar a las personas afectadas y llevar ayuda a comunidades que, en algunos casos, enfrentaban serios problemas de acceso. El epicentro se ubicó cerca de San José del Palmar, en el departamento del Chocó.
En medio de esa emergencia, la tecnología adquirió un papel importante. La organización Humanitarian OpenStreetMap Team (HOT) puso en marcha una respuesta de mapeo para reunir información geográfica que pudiera servir a quienes trabajaban sobre el terreno. Su plataforma también identifica otras iniciativas comunitarias creadas para localizar necesidades y zonas afectadas.
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Mapas para saber dónde hace falta ayuda
Después de un desastre, los mapas habituales pueden quedar rápidamente desactualizados. Una carretera puede aparecer como transitable aunque un derrumbe, un edificio colapsado o los daños en un puente impidan utilizarla.
Por eso, los equipos humanitarios recurren a mapas actualizados y datos recopilados por voluntarios. En la respuesta colombiana aparecieron iniciativas como Ayuda Colombia, Colombia Te Busca y Mapa de emergencia, mientras HOT coordinaba tareas de información geográfica para los equipos de respuesta.
La inteligencia artificial también puede acelerar este trabajo al ayudar a analizar imágenes y detectar posibles daños. Sin embargo, los datos necesitan revisión humana antes de convertirse en información útil para una emergencia. La tecnología no sustituye a los rescatistas: les permite contar con una imagen más clara del territorio que deben atender.
La tecnología enfrenta un problema real
El terremoto afectó una región con importantes dificultades de acceso. Organizaciones humanitarias reportaron daños en infraestructura, hospitales y viviendas, además de problemas para llegar a algunas comunidades remotas.
En ese escenario, contar con información actualizada puede marcar una diferencia. Saber qué zonas presentan daños, dónde existen necesidades urgentes o qué rutas siguen disponibles ayuda a que los recursos lleguen de forma más organizada.
El caso colombiano muestra así una de las aplicaciones más concretas de la inteligencia artificial y los datos durante una emergencia: no se trata de que una máquina realice un rescate, sino de utilizar tecnología para entender más rápido dónde está el problema y apoyar a quienes sí pueden solucionarlo.
