Google Flood Hub combinó pronósticos de inundaciones con IA y ayuda en efectivo antes del desastre en Bangladés

Los agricultores de la isla de Jamira, en Bangladés, enfrentan inundaciones impredecibles impulsadas por el cambio climático, y las alertas tradicionales solo ofrecen tres días de aviso. Google Flood Hub utiliza IA para aprender patrones a partir de datos hidrológicos y meteorológicos, emitiendo pronósticos a cinco días para cuencas fluviales en más de 80 países, con un desempeño comparable al del modelo GloFAS basado en física.

GiveDirectly se asoció con Google para contrastar los pronósticos de IA con datos de las estaciones fluviales y entregar transferencias de efectivo incondicionales a los aldeanos cuatro días antes de una inundación. La organización sin ánimo de lucro cartografió las zonas propensas a inundaciones utilizando datos históricos de Google combinados con indicadores socioeconómicos, dirigiendo la ayuda a aldeas donde se prevé que se inunde más de la mitad de su superficie.

Un ensayo anterior en el estado de Kogi, Nigeria, en agosto de 2024, proporcionó efectivo anticipado a 4.463 personas antes de las inundaciones, y muchas lo invirtieron en mejoras agrícolas y semillas. Un piloto separado del IRC encontró que los agricultores nigerianos que recibieron efectivo anticipado compraron más insumos y animales que quienes recibieron ayuda más tarde, y diversificaron sus ingresos.

Para 2026, GiveDirectly planea un ensayo controlado aleatorizado en Gaibandha y las regiones circundantes del norte de Bangladés, que abarcará a más de 100.000 familias. Los hogares recibirían 10.375 takas bangladesíes (85 dólares), con cuatro grupos que probarían diferentes momentos de intervención para medir qué enfoque protege mejor los medios de vida.

GiveDirectly enviará efectivo antes de las inundaciones a más de 100.000 familias bangladesíes mediante pronósticos de IA, basándose en pilotos africanos en los que los receptores invirtieron en ganado y activos.

Google Flood Hub proporciona alertas de inundaciones a cinco días utilizando patrones de IA en lugar de modelos basados en física, llegando a cuencas fluviales que carecen de estaciones de medición de caudal.

GiveDirectly invierte el modelo humanitario tradicional al entregar la ayuda antes de que ocurra el desastre en lugar de después, utilizando IA para identificar las aldeas en riesgo.

Los datos de los pilotos africanos mostraron que los agricultores que recibieron efectivo anticipado invirtieron en ganado, herramientas y semillas, mejorando de forma medible sus medios de vida en comparación con los receptores de ayuda posterior al desastre.

El diseño del ensayo aleatorizado en más de 100.000 familias producirá evidencia científica sobre si el efectivo antes del desastre supera a la ayuda tradicional, lo que podría reconfigurar las prácticas humanitarias a nivel mundial.

La predicción con IA combinada con fondos preposicionados permite a las comunidades proteger sus medios de vida antes de que ocurra el desastre, superando la entrega tradicional de ayuda posterior al desastre.

El ensayo controlado aleatorizado en el norte de Bangladés está previsto para 2026, financiado en parte por Google.org. Si los resultados confirman que el efectivo antes del desastre supera a la ayuda posterior al desastre, el modelo podría ampliarse a la cobertura de más de 80 países de Flood Hub. GiveDirectly ya ha demostrado que el enfoque funciona en Nigeria, donde los receptores de efectivo anticipado invirtieron en mejoras agrícolas antes de la temporada de inundaciones.