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La irrupción de la inteligencia artificial (IA) en la vida cotidiana ha generado debates intensos en torno a sus implicaciones éticas y la preocupación por el desplazamiento del trabajo humano. Sin embargo, recientes acontecimientos confirman que la IA puede desempeñar un papel fundamental al potenciar las capacidades de los profesionales y contribuir a resolver desafíos complejos que hasta hace poco parecían insuperables. Un claro ejemplo de ello ha sido documentado por la BBC, que da cuenta de cómo el uso articulado de drones, algoritmos de IA y la experiencia de especialistas permitió localizar el cuerpo de un montañista extraviado en los Alpes italianos.
La historia tiene como protagonista a Nicola Ivaldo, cirujano ortopédico y experimentado alpinista de 66 años. Según información oficial, Ivaldo fue reportado desaparecido en septiembre de 2024, después de no acudir a su trabajo un lunes. Las primeras investigaciones establecieron que había salido por su cuenta a explorar la montaña sin avisar a familiares ni amigos sobre su ruta prevista. La única pista encontrada fue su automóvil, estacionado en el pueblo de Castello di Pontechianale, en el valle de Varaita. A partir de este hallazgo y de la última ubicación registrada por el teléfono móvil del montañista, los rescatistas del Servicio de Socorro Alpino y Espeleológico de Piemonte (CNSAS) sospecharon que había intentado escalar los picos Monviso o Visolotto, ambos conocidos por las rutas exigentes y el terreno escarpado.
Las labores de búsqueda se complicaron por la extensión del área a explorar, la multiplicidad de senderos y la dificultad de acceso a muchas zonas. A pesar del buen clima y la presencia de otros excursionistas, nadie lo había visto, lo que llevó a la conclusión de que Ivaldo probablemente eligió rutas poco transitadas. Más de 50 rescatistas revisaron la región por varios días, apoyados por sobrevuelos de helicópteros, pero la nieve temprana obligó a suspender los esfuerzos tras una semana, ante la baja posibilidad de encontrarlo con vida.
El operativo cobró un nuevo impulso en julio de 2025, cuando la nieve comenzó a retirarse. En ese momento se recurrió a herramientas de inteligencia artificial para analizar imágenes aéreas tomadas por drones, dada la imposibilidad de revisar manualmente las más de 2.600 fotografías obtenidas en solo cinco horas de exploración. El software especializado buscó automáticamente irregularidades visuales, como colores o texturas ajenas al entorno rocoso.
De acuerdo con Saverio Isola, jefe de la estación de rescate en Turín, la IA redujo drásticamente el tiempo de revisión y permitió identificar puntos de interés con mayor eficacia, aunque subrayó que la decisión final dependió de la verificación experta de los rescatistas. Finalmente, uno de los puntos destacados por el algoritmo, un diminuto pixel rojo, resultó ser el casco del montañista. La localización concreta del cuerpo en un barranco a 3.250 metros de altitud, parcialmente cubierto por la nieve, permitió su recuperación con apoyo de un helicóptero.
La experiencia italiana no es aislada; tecnologías similares se han implementado recientemente en países como Polonia, Austria, Reino Unido y Escocia, tanto para buscar sobrevivientes como para hallar a quienes fallecieron. Sin embargo, especialistas insisten en que la inteligencia artificial tiene todavía limitaciones, sobre todo en condiciones de abundante vegetación o baja visibilidad, y siempre requiere de la valoración humana.
¿Cuáles son los mayores retos para el uso de inteligencia artificial en zonas de difícil acceso?
El empleo de sistemas de inteligencia artificial combinados con drones ha mostrado notables resultados en la localización de personas en áreas montañosas, tal como ocurrió en los Alpes italianos. Sin embargo, la efectividad de esta tecnología puede verse considerablemente reducida en regiones donde el terreno es especialmente denso, existe mucha vegetación o la visibilidad es mínima. En esos casos, la IA encuentra complicaciones para distinguir objetos ajenos al entorno, incrementando la posibilidad de falsas alarmas y errores.
Las fuentes destacadas por el CNSAS consideran que, pese al avance de los algoritmos y la precisión visual de los drones, hay un margen de incertidumbre inherente en ambientes complejos. Por ello, enfatizan la imperativa colaboración entre estos recursos tecnológicos y el análisis experimentado de los equipos de rescate, que sigue siendo clave para la interpretación adecuada de los hallazgos y la toma de decisiones en operativos de búsqueda.
* Este artículo fue curado con apoyo de inteligencia artificial.
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