Así es cómo la inteligencia artificial está acortando la distancia entre los datos y la acción en la atención de emergencias

La inteligencia artificial, el análisis de información y la infraestructura en la nube están ayudando a convertir grandes volúmenes de datos dispersos en información útil para orientar decisiones durante una emergencia.

Colombia, octubre de 2026 — Cuando ocurre una emergencia, una de las primeras necesidades es entender qué está pasando: qué zonas fueron afectadas, cuáles vías siguen habilitadas, dónde hay personas que necesitan ayuda y qué recursos están disponibles. Sin embargo, esa información rara vez se encuentra concentrada en un solo lugar pues está distribuida entre autoridades, organismos de socorro, organizaciones humanitarias, centros de atención, redes sociales y diferentes bases de datos. En medio de una crisis, cuando el tiempo es crítico, encontrar, organizar y verificar esa información puede convertirse en un desafío tan importante como generarla.

En este contexto, la IA, el análisis de información y  computación en la nube están ayudando a convertir grandes volúmenes de datos dispersos en información útil para orientar decisiones en contextos de emergencia. Así lo muestran algunas de las iniciativas desarrolladas para responder al terremoto del pasado 10 de agosto en Colombia, que van desde facilitar el acceso de las personas damnificadas a información sobre la ayuda disponible, hasta permitir que los ciudadanos hagan seguimiento y auditoria al manejo de los recursos y donaciones recibidos para atender la crisis.

Daniel Saldarriaga, Country Manager de Amazon Web Services (AWS) Colombia, señaló que “en AWS creemos que el verdadero valor de la inteligencia artificial y la nube no está únicamente en procesar grandes volúmenes de datos, sino en convertir información dispersa en herramientas concretas para quienes necesitan tomar decisiones o acceder a ayuda cuando cada minuto cuenta. Las soluciones que hemos desarrollado junto con nuestros partners demuestran el impacto que puede lograrse cuando la tecnología se pone al servicio de las comunidades. Ese es nuestro propósito: ampliar la capacidad de las instituciones, los equipos de respuesta y los ciudadanos para actuar con mejor información en los momentos más críticos”.

La información confiable también es parte de la respuesta a una emergencia

Tras el terremoto en Colombia, una de las necesidades más recurrentes fue conectar a las personas afectadas con información confiable sobre la atención dispuesta para responder a sus necesidades. Por eso JumpCube, con respaldo tecnológico de AWS, puso en marcha Colombia Pa’ Lante, un asistente conversacional disponible a través de WhatsApp que reunió información oficial de entidades públicas, organismos de socorro y organizaciones humanitarias, para orientar a los usuarios sobre ayudas, alojamiento, atención psicológica, donaciones y mecanismos de búsqueda de familiares.

En esta herramienta, la IA hace posible procesar y organizar grandes volúmenes de información para responder consultas en lenguaje natural, mientras que la infraestructura en la nube facilita ponerla a disposición de los usuarios de manera ágil. De esta forma, en una emergencia, cuando las personas no necesariamente necesitan más información, sino encontrar rápidamente aquella que sea pertinente y confiable, acceden a un mecanismo sencillo y cotidiano para gestionar estos requerimientos. Una solución que deja en evidencia el impacto que generan estas tecnologías al reducir la distancia entre quien necesita información y las fuentes que pueden proporcionársela en un momento crítico.

La transparencia también es clave para gestionar los recursos de la emergencia

La necesidad de información durante una emergencia no se limita a quienes buscan ayuda. También existe entre quienes entregan recursos, coordinan su distribución o necesitan conocer qué ocurre con ellos. Como parte de la hoja de ruta para la atención de la emergencia, la Alcaldía de Cali habilitó el aplicativo Transparencia en la Emergencia, una plataforma que permite a la ciudadanía consultar el origen, la recepción, la distribución y el destino de las donaciones recibidas para atender a los damnificados. Gracias a esta herramienta, es posible conocer qué recursos han llegado a la ciudad y hacia qué comunas, corregimientos y municipios han sido dirigidos, además de identificar aportes provenientes del exterior, inventarios disponibles en los centros de acopio y elementos que todavía hacen falta.

La plataforma fue desarrollada con apoyo de AWS y Blend, en el marco de sus programas de apoyo humanitario y respuesta ante emergencias, mientras que la Oficina Asesora de Transparencia de la Secretaría de Gobierno actualiza periódicamente la información a partir de los reportes de las entidades distritales. Esta solución evidencia otra dimensión del uso de la tecnología en la atención de una crisis: facilitar que la información sobre los recursos movilizados sea más visible, accesible y verificable. Cuando una emergencia involucra a múltiples entidades, territorios, organizaciones y tipos de ayuda, contar con una fuente que permita entender qué llegó, dónde está y hacia dónde fue distribuido también hace parte de la capacidad de respuesta.

La IA está acelerando el mapeo de territorios que estaban fuera del mapa

A nivel mundial existe, además, un problema que suele pasar desapercibido hasta que ocurre un desastre: qué sucede cuando una comunidad, una carretera o una infraestructura crítica no está adecuadamente representada en los mapas disponibles. La falta de información geográfica actualizada puede dificultar la evaluación de daños, la identificación de comunidades afectadas, la definición de rutas de acceso y la coordinación de recursos. El terremoto de Haití de 2010 evidenció algunas de estas limitaciones y contribuyó al surgimiento de Humanitarian OpenStreetMap Team (HOT), organización que desde entonces ha participado en más de 170 respuestas ante desastres. Esa experiencia mostró que, antes de decidir cómo llegar a un territorio, muchas veces es necesario contar con información suficientemente precisa sobre él.

En este tipo de escenarios, la inteligencia artificial está modificando la velocidad con la que puede generarse esa información. Las herramientas de mapeo pueden analizar imágenes obtenidas por drones y satélites para identificar edificaciones, carreteras e infraestructura, reduciendo el tiempo necesario para convertir imágenes en información geoespacial útil. Organizaciones como Help.NGO utilizan tecnologías de AWS para procesar grandes volúmenes de imágenes incluso en contextos de conectividad limitada, y han logrado reducir de días a horas el tiempo necesario para generar información que pueda ser utilizada por equipos de respuesta. Al mismo tiempo, iniciativas de Humanitarian OpenStreetMap Team incorporan IA en procesos de mapeo de territorios que históricamente han contado con información geográfica limitada, combinando estas capacidades con conocimiento local para representar mejor las condiciones de las comunidades.

En conjunto, estos ejemplos demuestran que el valor de tecnologías como la IA y la nube no está solamente en procesar más información, sino en ayudar a organizarla, conectarla y ponerla a disposición de quienes la necesitan. A medida que aumentan la escala y la complejidad de las emergencias, esta capacidad adquiere mayor relevancia. La tecnología no reemplaza a las autoridades, a los equipos de primera respuesta ni al conocimiento de las comunidades, pero puede ampliar su capacidad para procesar información y actuar sobre ella. Así, la pregunta ya no es únicamente cuántos datos pueden recopilarse durante una crisis, sino qué tan rápido pueden convertirse en información que permita orientar una decisión, encontrar a una persona, movilizar un recurso o llegar a un territorio. En escenarios donde cada minuto cuenta, reducir esa distancia entre los datos y la acción será cada vez más importante para fortalecer la respuesta ante una emergencia.