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Tres días antes del impacto, los grandes modelos físicos empujaban a Isaias hacia Luisiana o Misisipi. El modelo WeatherNext Cyclones de Google DeepMind, en cambio, apuntó a Florida desde el primer boletín, y esa diferencia acabó entrando en la sala donde el Centro Nacional de Huracanes decide qué avisos lanza cuando la costa empieza a mirar al cielo con otra cara.
Isaias tocó tierra cerca de Destin, Florida, en la noche del 9 de octubre como categoría 2, con vientos sostenidos de 169 km/h.
Antes de llegar a costa, el ciclón alcanzó la categoría 3 con vientos de 193 km/h y luego perdió fuerza cerca del litoral. El balance dejó al menos cuatro muertos y más de 670.000 usuarios sin electricidad en Florida, Alabama y Georgia.
Google acertó la ruta cuando los modelos clásicos miraban más al oeste
Ahí está el dato que explica el interés por esta herramienta. Google DeepMind mantuvo la ubicación prevista del desembarco dentro de un margen de 60 kilómetros hasta tres días antes del impacto, mientras ECMWF y GFS colocaban la entrada del huracán más cerca de la costa de Luisiana o Misisipi.
Desde 2025, el Centro Nacional de Huracanes incorporó este sistema a sus pronósticos oficiales. No lo hizo como sustituto de los modelos físicos, sino como una pieza adicional en una tarea donde unas decenas de kilómetros pueden cambiar evacuaciones, cierres y la manera en que una comunidad se prepara para pasar la noche.
En toda la temporada de 2025, el error medio de trayectoria a 72 horas del modelo de Google fue de 123 km. El pronóstico oficial del propio centro registró 151 km y el ECMWF llegó a 190 km.
Michael Brennan, director del Centro Nacional de Huracanes, resume ese reto con una frase que parece sencilla y no lo es tanto.
"Cada tormenta tiene sus propios desafíos de pronóstico" - Michael Brennan, director del Centro Nacional de Huracanes
La observación importa porque evita una lectura demasiado limpia del caso Isaias. Un acierto claro en una tormenta no convierte ninguna herramienta en infalible, y menos en un fenómeno atmosférico donde la trayectoria y la intensidad no siempre obedecen a las mismas pistas.
La intensidad siguió siendo el terreno donde mandó el pronóstico oficial
El sistema de Google anticipó con varios días de margen que Isaias llegaría a huracán mayor. Eso significa que vio antes que otros modelos una escalada por encima de la categoría 2, aunque el pronóstico oficial del Centro Nacional de Huracanes conservó ventaja al calcular cuánta fuerza tendría realmente la tormenta.
El pronóstico oficial fue entre un 20% y un 40% más preciso que el modelo de Google al estimar la intensidad de Isaias. Dicho de otro modo, la inteligencia artificial leyó mejor el camino, pero no clavó igual de bien el puñetazo.
También hay antecedentes que enfrían cualquier entusiasmo automático, como ya ocurrió en predicciones previas de WeatherNext. El mismo modelo no ofreció un buen rendimiento al pronosticar la trayectoria del huracán Simon en el Pacífico oriental.
Michael Lowry, meteorólogo, lleva la discusión al punto más incómodo.
"Los modelos de inteligencia artificial son una caja negra. No sabemos por qué aciertan ni por qué fallan" - Michael Lowry, meteorólogo
Esa caja negra no ha quedado al margen del trabajo diario entre instituciones. El Centro Nacional de Huracanes comparte observaciones con Google de forma regular para corregir errores, una relación que suena menos a relevo que a aprendizaje mutuo entre métodos muy distintos.
Un día de ventaja puede valer más que una discusión teórica
Un estudio que revisó más de doscientos ciclones tropicales concluyó que este sistema de inteligencia artificial aporta un día adicional de antelación frente a los modelos tradicionales. En meteorología operativa, 24 horas no son una abstracción, sino tiempo para mover barcos, asegurar viviendas o decidir si una carretera debe vaciarse antes del anochecer.
Además, la comparación con los modelos clásicos encaja con una conversación más amplia sobre el papel de Google DeepMind en sistemas que ya no solo generan texto o imágenes. Aquí la apuesta entra en un terreno mucho más áspero, porque una desviación de trayectoria no se mide en clics, sino en barrios enteros que pueden quedarse sin luz o fuera del mapa de riesgo.
La temporada de huracanes del Atlántico dura hasta el 30 de noviembre.