GeoIA, inteligencia artificial geoespacial para la gestión del riesgo
El aumento en la frecuencia e intensidad de los desastres exige fortalecer el conocimiento del riesgo y mejorar la toma de decisiones en contextos de emergencia y recuperación. En este contexto, el modelo GeoIA, desarrollado por el Bureau de Crisis del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD), propone el uso de inteligencia artificial y análisis geoespacial para integrar datos multifuente y generar evidencia territorial oportuna.
El objetivo de este trabajo es presentar una herramienta que permite analizar daños, monitorear procesos de recuperación y apoyar la planificación territorial mediante el uso de imágenes satelitales, datos de drones e información poblacional e infraestructura. El enfoque combina modelos de inteligencia artificial con análisis multitemporal para identificar cambios en el entorno construido y evaluar condiciones de acceso a servicios esenciales.
Como aplicación, se presenta el caso de Sabana de la Mar (República Dominicana), donde se analizaron más de 4.600 estructuras tras el huracán Fiona, identificando patrones diferenciados de reconstrucción, deterioro y remoción. Adicionalmente, se integraron datos de accesibilidad a servicios esenciales para evidenciar brechas persistentes en el proceso de recuperación.
Los resultados demuestran que el uso de inteligencia artificial geoespacial permite generar información clave para orientar intervenciones en vivienda, infraestructura y servicios, así como priorizar acciones en contextos de recuperación post-desastre. En conclusión, GeoIA constituye una herramienta innovadora para fortalecer la toma de decisiones basada en datos, alineada con el Marco de Sendai, y con alto potencial de aplicación en el Sistema Nacional de Gestión del Riesgo de Desastres en Colombia.
Inteligencia artificial, Análisis geoespacial, Gestión del riesgo de desastres, Recuperación post-desastre, Toma de decisiones
Perfil quién presenta el trabajo: Jenny Beltrán Pérez es ingeniera geóloga y profesional del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) en Colombia, con experiencia en gestión del riesgo de desastres, análisis geoespacial y uso de tecnologías emergentes para la toma de decisiones. Ha trabajado en el desarrollo e implementación de herramientas basadas en datos para el análisis de amenazas, evaluación de impactos y fortalecimiento de capacidades institucionales. Su trabajo se enfoca en la integración de inteligencia artificial y análisis territorial para apoyar procesos de preparación, respuesta y recuperación resiliente.