Imagínese que viaja a un centro turístico situado a varios estados de distancia para disfrutar de un merecido descanso y relajación. Te instalas en la habitación del hotel, enciendes la televisión y, para tu sorpresa, ves a... ¡TÚ!

No grabaste la actualización meteorológica. En realidad, es la primera vez que visitas la zona. Pero alguien -oalgo- utilizó tu identidad, puso palabras en tu boca, lanzó algunos gráficos detrás de ti y creó una oportunidad de hacer dinero.

Pero, ¿lo apruebas? ¿Recibiste una compensación justa? ¿Y la previsión meteorológica era exacta?

Si esto parece descabellado, la inteligencia artificial (IA) ya está sustituyendo al talento en varias industrias. Avatares de estrellas del pop como Miquela consiguen millones de visitas en sus vídeos musicales generados por IA. Incluso el difunto fundador de KFC, el Coronel Sanders, se hace viral estos días con un nuevo look.

Si eres un meteorólogo agobiado por la preocupación de que un avatar te sustituya pronto, Baron te cubre las espaldas. Si eres un responsable corporativo abrumado por una tecnología meteorológica que parece demasiado complicada, Baron también te cubre las espaldas.

La clave para seguir siendo relevante y valorado como meteorólogo en el mundo de la IA es aprovechar su tecnología para mejorar la eficiencia y eficacia de tu trabajo, demostrando así continuamente tu valía a tu público y a tu empleador.

Equilibrio en un mundo de IA descarada

La IA es una palabra de moda que parece estar en todas partes, desde los asistentes de voz de nuestros salones hasta los complejos algoritmos que impulsan las decisiones empresariales. Aunque la decisión de adoptarla o rechazarla puede haber pasado, todavía podemos encontrar un equilibrio que beneficie al meteorólogo y minimice las vulnerabilidades tecnológicas.

La industria meteorológica es una vasta comunidad de científicos, investigadores, comunicadores consumados y los ordenadores más potentes del mundo. A pesar de la escalada en los avances de la IA, la meteorología sigue sin ser una ciencia exacta. Y probablemente pasarán muchos años -si no décadas- antes de que se establezca una confianza unilateral en una máquina para cada situación o solución meteorológica.

Recientemente, el bombo de la IA ha girado principalmente en torno al tipo generativo, que ahora se utiliza para escribir correos electrónicos, componer imágenes y crear vídeos. Aunque este subconjunto de la IA es nuevo y atractivo para un comunicador, hay mucho más que podemos aprovechar de la IA en apoyo de toda la empresa meteorológica.

Varias empresas meteorológicas y organismos gubernamentales han centrado sus esfuerzos de IA en las previsiones a largo plazo o la modelización del clima. Se han logrado avances impresionantes en la precisión de las características a gran escala, como las previsiones de conjunto de ciclones tropicales. Los avances también han sido revolucionarios en la capacidad de cálculo de big data, lo que ha permitido mejorar la resolución espacial y temporal.

La misión de Baron en IA es aprovechar el aprendizaje automático (ML) y los grandes modelos de lenguaje (LLM) para reducir la carga cognitiva de un meteorólogo durante situaciones meteorológicas críticas a corto plazo, cuando identificar, pronosticar y comunicar amenazas es lo más urgente. Podemos lograrlo proporcionando datos más inteligentes, creando mejores herramientas y cultivando alianzas significativas que mantengan a los humanos al timón mientras aprovechamos la IA para salvar vidas y proteger activos. Esta ha sido la misión de la empresa durante 35 años.

Lo que el aprendizaje automático facilita

Pequeños cambios en procesos meteorológicos complejos pueden hacer que el tiempo sea menos predecible. Esto se conoce a menudo como "efecto mariposa" o caos. Los meteorólogos experimentados pueden paliar esta deficiencia recordando cómo se comportaron patrones similares. Pero su memoria y su ancho de banda no son infinitos.

Ahora se puede enseñar a una máquina a realizar una tarea aprendiendo y adaptándose a su entorno sin seguir instrucciones explícitas. El aprendizaje automático impregna nuestra vida cotidiana, como cuando se nos sugieren programas en Netflix o cuando nuestro banco nos alerta de posibles fraudes. Baron utiliza el aprendizaje automático para mejorar la detección meteorológica en tiempo real, ofrecer previsiones a corto plazo más fiables y mejorar la presentación de un meteorólogo.

Baron ClearScanTM se ha desarrollado en los últimos cinco años para ofrecer imágenes de radar más limpias a sus clientes. Aprovecha la tecnología de aprendizaje automático para eliminar automáticamente los retornos de radar no precipitados, adaptándose a los cambios en el paisaje por nuevas interferencias u otros fenómenos anómalos.

Baron Flash Flood Risk es un ejemplo de cómo el aprendizaje automático puede mejorar la detección a corto plazo de inundaciones repentinas. Un conjunto de datos históricos sobre la evolución de la humedad del suelo y la escorrentía se coteja con los índices de precipitaciones recientes y la modelización a corto plazo para determinar dónde es probable que se produzca un fenómeno extremo. La IA y el ML también se utilizan para aumentar la velocidad y la precisión de la reflectividad del radar a corto plazo y las previsiones de tiempo severo.

Hand Tracking de Baron lleva el seguimiento de la tormenta a un nivel completamente nuevo. Utiliza tecnologías de aprendizaje automático y visión por ordenador para mejorar la precisión y la capacidad de respuesta en el croma. Cuando se combina con las alertas y seguimientos de tormentas automatizados de Baron, dota a los locutores de más confianza cuando su experiencia es lo más importante.

Estos son sólo algunos ejemplos de cómo los avances en IA pueden aprovecharse entre bastidores para mejorar el trabajo diario de los meteorólogos y los responsables de la toma de decisiones meteorológicas.

El futuro de una detección y difusión más rápidas

La presión a la que se ve sometido un meteorólogo cuando hay vidas en juego es intensa. La IA puede reducir la carga de las tareas más complicadas entre bastidores y permitir al comunicador centrarse más en su actuación. Una buena actuación no sirve de nada si el contenido que hay detrás es inexacto, llega tarde o incluso es engañoso.

El conocimiento de la situación es fundamental para tomar la mejor decisión meteorológica para su público cuando los segundos son lo más importante. La IA y los LLM pueden detectar amenazas potenciales más rápidamente, simular lo que podría ocurrir antes y sugerir palabras o frases para comunicar el riesgo de forma más eficaz. Esto reduciría el trabajo pesado de la tecnología y devolvería parte del tiempo del meteorólogo para centrarse más en comunicar.

Los LLM también pueden reducir simultáneamente el "tiempo de comercialización" de información meteorológica crítica a través de múltiples plataformas. Por ejemplo, las publicaciones en redes sociales sobre alertas meteorológicas pueden generarse automáticamente con palabras cuidadosamente redactadas que comuniquen al usuario los impactos, no sólo la semántica. El contenido también puede traducirse automáticamente a varios idiomas para llegar a un público más amplio en tiempo real.

Aunque puede que la IA aún no sea esencial para la vida en directo de un meteorólogo, es innegable que ocupa un lugar fundamental en el futuro de la predicción. Como ocurre con cualquier herramienta potente, para aprovechar su potencial es fundamental comprender sus riesgos y beneficios. Baron colaborará con industrias, gobiernos y empleadores para establecer marcos éticos y soluciones sólidas de IA. De este modo, podremos orientar el desarrollo futuro de forma que los meteorólogos se sientan más honrados que perjudicados.