El terremoto de magnitud 7,4 registrado este 10 de agosto en San José del Palmar, Chocó, puso nuevamente en evidencia el nivel de exposición de Colombia frente a los sismos y el costo que puede tener la falta de tiempo para reaccionar. En este escenario, la inteligencia artificial aparece como una herramienta que podría ayudar a convertir los datos generados por las redes de monitoreo en alertas y acciones preventivas en cuestión de segundos.
El balance preliminar de la Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres (UNGRD), con corte a las 11:00 p. m. del 10 de agosto, da cuenta de la magnitud de la emergencia: 13 departamentos y 353 municipios afectados, 147 personas fallecidas, 2.585 heridas y 187 desaparecidas.
La evaluación también registra 475 viviendas destruidas y 6.845 averiadas, además de 48 edificaciones colapsadas. A esto se suman afectaciones en 743 centros educativos, 67 centros de salud, 56 vías, 11 acueductos, un aeropuerto y 368 centros comunitarios.
Las cifras son preliminares y permanecen en proceso de consolidación por parte de las entidades territoriales y operativas, pero muestran por qué la gestión del riesgo sísmico no puede concentrarse únicamente en la atención posterior al desastre.
Colombia registra cerca de 80 sismos al día
Colombia es un territorio sísmicamente activo. El Servicio Geológico Colombiano (SGC) señala que en el país ocurren aproximadamente 2.500 sismos al mes, equivalentes a cerca de 80 eventos diarios, aunque la mayoría tienen magnitudes bajas y no son percibidos por la población.
El SGC mantiene una red de monitoreo que permite registrar y procesar la actividad sísmica nacional. Su visor de sismos integra información de estaciones sismológicas, acelerográficas e híbridas distribuidas por el territorio, con datos que permiten determinar características como localización, profundidad y magnitud de los eventos.
El terremoto de San José del Palmar vuelve relevante una pregunta para autoridades, empresas y operadores de infraestructura crítica: ¿qué se puede hacer durante los pocos segundos que existen entre la detección de un sismo y la llegada de las ondas más fuertes?
La respuesta no está en predecir terremotos, sino en detectar rápidamente los que ya comenzaron.
La inteligencia artificial no puede predecir un terremoto
Uno de los principales riesgos al hablar de inteligencia artificial aplicada a sismos es confundir detección temprana con predicción. Actualmente no existe un método científicamente comprobado que permita saber con anticipación el día, la hora, el lugar y la magnitud exacta de un terremoto. La IA tampoco puede «adivinar» cuándo ocurrirá el próximo gran sismo.
Lo que sí puede hacer es procesar grandes cantidades de información a gran velocidad una vez que el evento comienza. Los sistemas de alerta temprana aprovechan una característica física de los terremotos: las ondas P, que son más rápidas, llegan antes que las ondas S y las ondas superficiales, generalmente asociadas con movimientos más fuertes.
Los sensores detectan las primeras señales y transmiten la información a sistemas de procesamiento que pueden estimar rápidamente parámetros del evento y emitir una alerta.
Eso significa que una persona ubicada a cierta distancia del epicentro podría recibir una alerta antes de experimentar el movimiento más intenso. La ventana depende de factores como la distancia al origen, la ubicación de los sensores, las telecomunicaciones y la capacidad de procesamiento.
En términos prácticos, no se trata de ganar horas ni minutos, sino segundos y esos segundos pueden tener un valor económico y humano considerable. Para una persona, una alerta puede permitir adoptar una posición de protección antes de que llegue el movimiento más fuerte.
Pero el potencial aumenta cuando la alerta está conectada con sistemas automáticos.
En una planta industrial, por ejemplo, una señal sísmica podría activar protocolos previamente configurados para detener determinados procesos. En otras instalaciones puede permitir cerrar válvulas, aislar equipos o ejecutar procedimientos diseñados para reducir riesgos.
El Servicio Geológico de Estados Unidos (USGS) explica que los sistemas de alerta temprana pueden utilizarse para activar acciones automatizadas como reducir la velocidad de trenes, cerrar válvulas o emitir avisos públicos.
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La diferencia es importante para el sector empresarial: la tecnología deja de ser solamente una herramienta de observación y se convierte en parte de la continuidad operativa y la gestión del riesgo.
«Colombia ha construido capacidades importantes de monitoreo y conocimiento de la amenaza. El siguiente desafío es lograr que esa información pueda convertirse cada vez más rápido en decisiones y acciones de protección», señala Jocelyn Vargas, CEO de Vase Sísmica, plataforma especializada en monitoreo sísmico y análisis de información mediante inteligencia artificial.
Colombia ya utiliza IA para analizar actividad sísmica
El uso de inteligencia artificial para procesar señales sísmicas no es completamente nuevo en Colombia.
El SGC utiliza Lakiy, una herramienta que emplea inteligencia artificial para detectar, clasificar y procesar en tiempo real sismos asociados con actividad volcánica. La plataforma surgió precisamente ante la necesidad de procesar grandes volúmenes de señales que serían difíciles de analizar manualmente.
El sistema permite automatizar tareas como la detección y clasificación de eventos, aunque el análisis científico y la supervisión especializada continúan siendo fundamentales.
La experiencia muestra el valor que puede tener el aprendizaje automático cuando existe una gran cantidad de información que debe procesarse rápidamente.
A nivel internacional, la investigación también avanza hacia sistemas capaces de mejorar la caracterización de terremotos durante los primeros segundos. En 2026, investigadores vinculados al USGS estudiaron métodos de machine learning para clasificar rápidamente la magnitud de eventos a partir de señales obtenidas mediante sensores de deformación y sistemas de fibra óptica. El objetivo es aportar información útil para sistemas de alerta temprana.
Otro frente de investigación incorpora datos GNSS en tiempo real para mejorar la estimación de terremotos grandes, particularmente aquellos en los que algunos algoritmos pueden tener dificultades para calcular rápidamente la magnitud.
El siguiente desafío: saber qué está pasando con los edificios tras un terremoto
La prevención no termina cuando se emite una alerta. Otra aplicación tecnológica está en el monitoreo estructural, mediante sensores capaces de registrar cómo responde una edificación ante un movimiento sísmico.
Hospitales, colegios, puentes, plantas industriales, edificios corporativos, presas y otras infraestructuras críticas pueden incorporar instrumentación para obtener información sobre las aceleraciones y el comportamiento de sus estructuras.
En Bogotá, el Instituto Distrital de Gestión de Riesgos y Cambio Climático (IDIGER) administra una red de acelerógrafos que registra la actividad sísmica y permite identificar las zonas expuestas a mayores aceleraciones, además de mejorar el conocimiento sobre la respuesta sísmica de los suelos.
Esta información también puede ser relevante después de un terremoto.
Cuando una ciudad registra daños en miles de inmuebles, uno de los problemas más complejos es determinar rápidamente dónde deben concentrarse las inspecciones y los recursos de emergencia. Los datos instrumentales pueden complementar las evaluaciones visuales y ayudar a establecer prioridades.
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Para las empresas, esto puede traducirse en una mejor capacidad para decidir si una instalación puede continuar operando, si requiere una inspección especializada o si debe ser evacuada.
«Una alerta es verdaderamente útil cuando existe un sistema completo detrás de ella. Eso implica detectar, procesar, comunicar y saber qué hacer con la información», explica Vargas.
El reto está precisamente en conectar esas capacidades. Una red de sensores puede detectar un terremoto, un algoritmo puede procesar las señales y una plataforma puede distribuir una alerta. Pero si no existen protocolos previamente definidos para actuar ante esa información, el beneficio de ganar segundos se reduce.
