Para la mayoría de la gente consultar la previsión meteorológica es una rutina diaria antes de salir de casa. Sin embargo, detrás de ese gesto cotidiano existe una industria especializada que desarrolla modelos de predicción para empresas dispuestas a pagar por conocer con la mayor precisión posible qué ocurrirá en la atmósfera durante las próximas horas, días o incluso semanas. Agricultura, energía, aviación, seguros, logística y transporte son algunos de los sectores que dependen cada vez más de esta información.
La base de este mercado son los servicios meteorológicos nacionales, que recopilan datos mediante satélites, radares, estaciones terrestres, boyas oceánicas y globos meteorológicos. Esa información se comparte a través de la Organización Meteorológica Mundial (OMM), organismo de Naciones Unidas encargado de coordinar la cooperación internacional en materia de observación y predicción del tiempo.
Sobre esa infraestructura pública se ha desarrollado un amplio ecosistema de empresas privadas que utilizan esos datos junto con modelos propios, inteligencia artificial y capacidades de computación avanzada para elaborar predicciones adaptadas a las necesidades de cada cliente.
Uno de los sectores que más demanda estos servicios es el energético. La generación eólica y solar depende directamente de las condiciones meteorológicas. Una desviación de apenas unos puntos porcentuales en la previsión del viento o de la radiación solar puede traducirse en pérdidas económicas importantes para los operadores eléctricos. Por ello, muchas empresas energéticas recurren a modelos específicos capaces de estimar con gran precisión la producción esperada de cada parque eólico o planta fotovoltaica.
La agricultura es otro de los sectores que acude a este tipo de predicciones. Las previsiones de lluvias, temperaturas, humedad o riesgo de heladas permiten decidir el momento óptimo para sembrar, regar, aplicar tratamientos fitosanitarios o recoger las cosechas. La Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO) habla de que los servicios climáticos son una herramienta esencial para aumentar la productividad agrícola y reducir el impacto de los fenómenos meteorológicos extremos.
La aviación también depende estrechamente de estas predicciones. Turbulencias, tormentas, niebla o fuertes vientos condicionan las operaciones aeroportuarias y las rutas aéreas. La Organización de Aviación Civil Internacional (OACI) establece estándares internacionales para el suministro de información meteorológica, mientras que aerolíneas y gestores aeroportuarios contratan servicios especializados para optimizar vuelos, reducir retrasos y disminuir el consumo de combustible.
Las aseguradoras representan otro cliente importante. El incremento de fenómenos meteorológicos extremos asociado al cambio climático está obligando al sector a perfeccionar sus modelos de evaluación del riesgo. Empresas especializadas combinan información meteorológica, imágenes por satélite y modelos estadísticos para estimar la probabilidad de inundaciones, granizo, sequías o incendios forestales, información que influye en el cálculo de primas y en la gestión de siniestros.
El desarrollo de la inteligencia artificial está acelerando esta transformación. En los últimos años han aparecido nuevos modelos de predicción basados en aprendizaje automático capaces de generar pronósticos con mayor rapidez que los sistemas numéricos tradicionales. Google DeepMind presentó en 2023 GraphCast, un modelo desarrollado con inteligencia artificial que, según un estudio publicado en la revista Science, superó al modelo operativo del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo (ECMWF) en una amplia mayoría de variables analizadas. Por su parte, el ECMWF trabaja en la incorporación de estas nuevas herramientas como complemento a sus sistemas de predicción.
España también participa en esta evolución. La Agencia Estatal de Meteorología (AEMET) suministra información utilizada por administraciones públicas y empresas, mientras que muchas empresas privadas desarrollan servicios especializados para agricultura, energías renovables, gestión del agua, logística o planificación de infraestructuras.
De todos modos, y a pesar del avance tecnológico, la incertidumbre sigue formando parte de cualquier previsión meteorológica. La atmósfera es un sistema extremadamente complejo y ningún modelo puede eliminar completamente el margen de error. Precisamente por ello, las empresas invierten cada vez más recursos en mejorar la calidad de sus predicciones: una previsión ligeramente más precisa puede traducirse en importantes ahorros operativos o en una mejor gestión del riesgo.
