La estrategia Crisis Resilience reúne sistemas para anticipar inundaciones, incendios, terremotos y fenómenos meteorológicos extremos, distribuir alertas y evaluar daños después de una emergencia. El proyecto también coloca a una empresa privada en una posición cada vez más importante dentro de la infraestructura mundial de prevención de desastres.
Google reunió bajo una misma estrategia sus sistemas de inteligencia artificial para pronosticar desastres, distribuir alertas y asistir a gobiernos y organizaciones humanitarias antes y después de una emergencia.
La iniciativa, denominada Crisis Resilience, combina modelos de IA, imágenes satelitales, teléfonos Android y productos de uso masivo como Search y Maps. Su objetivo declarado es construir un escenario en el que ninguna comunidad sea sorprendida por un desastre natural.
La plataforma no corresponde a una sola herramienta nueva. Funciona como un punto de integración para proyectos que Google desarrolló durante más de una década en áreas como inundaciones, incendios forestales, terremotos, huracanes, calor extremo, calidad del aire y evaluación de daños.
La compañía sostiene que sus pronósticos de inundaciones ya cubren a 2 mil millones de personas en más de 150 países, mientras que su sistema sísmico de Android distribuye advertencias en más de 95 naciones. Durante 2025, Google conectó a sus usuarios con información relacionada con crisis un promedio de más de 10 millones de veces al día.
De informar sobre desastres a intentar anticiparlos
Durante años, Google mostró información oficial sobre emergencias en sus resultados de búsqueda y mapas. La nueva estrategia amplía esa función: la empresa ya no se limita a distribuir alertas emitidas por otras instituciones, sino que desarrolla modelos capaces de producir sus propios pronósticos y análisis.
Flood Hub, por ejemplo, ofrece previsiones de inundaciones fluviales con hasta siete días de anticipación. Google añadió también un modelo para inundaciones repentinas en zonas urbanas que puede emitir pronósticos hasta 24 horas antes del evento.
Para desarrollar este segundo sistema, la empresa tuvo que resolver un problema frecuente en la investigación de desastres: la ausencia de registros históricos suficientemente detallados en ciudades que carecen de sensores, estaciones meteorológicas o bases de datos sistemáticas.
Google creó para ello Groundsource, una metodología que utilizó Gemini para analizar décadas de reportes públicos. El sistema identificó más de 2.6 millones de inundaciones históricas en más de 150 países y empleó Google Maps para delimitar geográficamente cada evento. Con esa información, la compañía construyó el conjunto de datos utilizado para entrenar su nuevo modelo de inundaciones urbanas.
El caso muestra que el periodismo y los reportes públicos también están comenzando a funcionar como infraestructura científica. Noticias locales escritas para documentar lluvias, daños y evacuaciones pueden transformarse después en registros estructurados para entrenar sistemas mundiales de predicción.
Google liberó el conjunto de datos de inundaciones urbanas y parte de su marco de modelado hidrológico para que investigadores, empresas y servicios nacionales desarrollen herramientas propias. No obstante, la capacidad de reunir los reportes, procesarlos con Gemini, asociarlos con Google Maps y distribuir los resultados mediante productos de alcance mundial permanece concentrada en la compañía.
Teléfonos Android convertidos en sensores sísmicos
La infraestructura de Crisis Resilience también aprovecha los dispositivos que Google ya tiene distribuidos entre la población. El sistema Android Earthquake Alerts utiliza los acelerómetros de teléfonos móviles para detectar vibraciones compatibles con un terremoto.
Los dispositivos funcionan como pequeños sismómetros conectados. Cuando varios teléfonos detectan movimientos similares, los datos se envían a los servidores de Google, que estiman la localización y magnitud del evento y pueden emitir advertencias a usuarios ubicados fuera del epicentro antes de que llegue la fase más intensa del movimiento.
Google informó que este sistema alertó a millones de usuarios durante los terremotos registrados en Venezuela en junio de 2026. La advertencia sólo puede ofrecer unos segundos de anticipación y no sustituye a una red sísmica especializada, pero muestra cómo una plataforma tecnológica puede convertir teléfonos de consumo en una red global de detección.
Este modelo resulta particularmente relevante para países que no cuentan con infraestructura sísmica suficiente. También genera una dependencia: la capacidad de recibir una advertencia puede quedar condicionada al sistema operativo del teléfono, la conectividad, la configuración del dispositivo y las decisiones técnicas de una compañía privada.
Satélites para localizar incendios pequeños
En materia de incendios forestales, Google utiliza imágenes satelitales e inteligencia artificial para identificar los límites de las zonas afectadas y mostrar esa información en Search y Maps. La cobertura se encuentra disponible en 34 países, de acuerdo con la empresa.
El proyecto más ambicioso es FireSat, una constelación desarrollada con Earth Fire Alliance y Muon Space. Google calcula que una red completa de más de 50 satélites podría detectar incendios de apenas cinco por cinco metros en cualquier parte del planeta y actualizar la información cada 20 minutos.
Los primeros satélites ya comenzaron a colocarse en órbita. El 7 de julio de 2026 fueron lanzadas tres unidades adicionales desde la Base de la Fuerza Espacial Vandenberg, en California, aunque la constelación completa todavía es un proyecto en desarrollo.
La posibilidad de identificar un incendio cuando todavía ocupa una superficie reducida puede ayudar a las autoridades a intervenir antes de que se propague. El valor del sistema dependerá, sin embargo, de que los datos lleguen rápidamente a servicios de emergencia con recursos, personal y protocolos para actuar.
Pronósticos, alertas y ayuda antes de la emergencia
Google también está probando un cambio en la lógica de la asistencia humanitaria. En lugar de esperar a que ocurra un desastre para distribuir recursos, algunas organizaciones utilizan sus pronósticos para activar medidas anticipadas.
En Nigeria, la Oficina de Naciones Unidas para la Coordinación de Asuntos Humanitarios puso en marcha un programa que prepara refugios cuando los modelos indican un riesgo elevado de inundación. La organización GiveDirectly utilizó previsiones similares para entregar dinero a familias antes de la llegada del agua, permitiéndoles evacuar o comprar materiales para proteger sus viviendas.
La empresa también ofrece WeatherNext, un modelo meteorológico desarrollado por Google DeepMind que produce pronósticos globales detallados en minutos. Durante la temporada de huracanes de 2025, el Centro Nacional de Huracanes de Estados Unidos utilizó el sistema, que anticipó con cinco días la llegada a Jamaica del huracán Melissa, según Google.
Después de un desastre, la inteligencia artificial puede emplearse para evaluar daños mediante imágenes satelitales. Una herramienta desarrollada con organismos de Naciones Unidas ha sido desplegada en 11 emergencias y permite analizar cientos de miles de edificios en periodos mucho menores que una revisión manual.
Tras el huracán Melissa, el sistema asignó evaluaciones preliminares a más de 385 mil edificios en Jamaica. También fue utilizado después de las inundaciones ocurridas en Colombia en febrero de 2026.
Google como intermediario de las alertas públicas
Crisis Resilience no reemplaza formalmente a los sistemas nacionales de protección civil. Google afirma que colabora con gobiernos, organismos científicos, agencias de Naciones Unidas, servicios meteorológicos y equipos de primera respuesta.
Las alertas públicas mostradas en Search, Maps y Android pueden proceder de autoridades conectadas mediante el Protocolo Común de Alerta, un estándar utilizado para distribuir advertencias oficiales. Google mantiene acuerdos con emisores y distribuidores autorizados en más de 90 países.
La diferencia es que la compañía ya no funciona únicamente como canal. También proporciona modelos, datos, sensores, mapas, pronósticos y herramientas de evaluación, por lo que interviene en distintas etapas del proceso: identificar el riesgo, interpretar el fenómeno, comunicarlo a la población y medir sus consecuencias.
Esta acumulación de capacidades puede reducir las brechas de países con pocos recursos tecnológicos, pero también convierte a Google en un intermediario cada vez más difícil de evitar. La población puede recibir una alerta pública a través de una plataforma privada, generada o enriquecida por modelos privados y distribuida mediante dispositivos cuyo sistema operativo pertenece a la misma empresa.
La eficacia de esta infraestructura tendrá que evaluarse no sólo por la precisión de sus modelos, sino también por sus errores, cobertura desigual, mecanismos de supervisión y capacidad para coordinarse con las instituciones responsables. Una predicción técnicamente correcta carece de utilidad cuando no existe una autoridad capaz de traducirla en evacuaciones, refugios, asistencia o información comprensible para la población.
Google presenta Crisis Resilience como una misión compartida para que nadie sea sorprendido por un desastre. El proyecto revela también una transformación más amplia: teléfonos, buscadores, mapas, satélites y modelos de inteligencia artificial están comenzando a integrarse como una nueva capa de la infraestructura mundial de protección civil.
