Justo a tiempo para la temporada de huracanes y lo que promete ser un verano de calor récord, la administración Trump ha decidido que la mejor manera de mejorar la predicción meteorológica es reducir los datos que hacen posible la predicción. Los expertos califican esto como una estrategia audaz, y posiblemente catastrófica.

La Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (Noaa) lanzó a finales del año pasado un conjunto de modelos globales de predicción meteorológica impulsados por IA, presumiendo mejoras en "velocidad, eficiencia y precisión". Para marzo, esos modelos se estaban entrenando con siglos de datos meteorológicos. ¿El problema? La IA solo es tan buena como los datos que recibe, y bajo Trump, la recopilación de datos climáticos y meteorológicos se ha desplomado. Monica Medina, ex subsecretaria principal adjunta de comercio para océanos y atmósfera de la Noaa, señala que la agencia enfrenta un recorte propuesto del 40% en general, a pesar de un modesto aumento presupuestario para el Servicio Meteorológico Nacional. "Definitivamente necesitamos IA para ayudarnos a procesar los datos más rápido", dice. "Pero ahora mismo, lo que estamos haciendo es reducir la recopilación de datos... vamos en la dirección equivocada".

La portavoz de Noaa, Erica Grow Cei, insiste en que "hay una gran cantidad de datos meteorológicos recopilados cada día", pero informes generalizados cuentan una historia diferente: los recortes de personal han obligado a la agencia a reducir los lanzamientos de satélites, globos y boyas oceánicas. Craig McLean, ex científico jefe interino de Noaa, lo resume sucintamente: "El clima por el tiempo es igual al clima. Recortar la investigación climática afecta la habilidad de nuestros pronósticos meteorológicos y detiene el avance de nuestras predicciones". Todo esto mientras un "súper El Niño" amenaza con aumentar las temperaturas y potenciar la actividad de huracanes.

Para hacer las cosas más interesantes, los modelos de IA en los que se apoya Noaa tienen una debilidad conocida: rinden mal durante eventos climáticos extremos, según un estudio publicado en Science Advances. Como se entrenan con datos históricos, les cuesta predecir los eventos récord que son cada vez más comunes en un mundo que se calienta. Los modelos tradicionales basados en física no tienen este problema, porque no les importa lo que pasó antes: solo siguen las reglas. "Los modelos meteorológicos de IA fueron entrenados en un clima que ya no existe", dice el meteorólogo forense Chris Gloninger, quien recibió amenazas de muerte por hablar del cambio climático en televisión. Señala que los modelos convencionales superaron a los basados en IA durante una tormenta de nieve histórica en febrero de 2026.

El administrador de Noaa, Neil Jacobs, designado por Trump, defendió los recortes en una audiencia del subcomité de la Cámara en abril. El ex colega John Sokich cree que Jacobs no se apresuraría a implementar IA no probada, pero McLean teme que "el hombre ha demostrado su disposición a ser obediente al presidente que lo nombró [y que está] destruyendo la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica". Pronósticos menos precisos podrían significar resultados más peligrosos para los estadounidenses. "Los pronósticos meteorológicos son vitales para nuestra economía, nuestra salud y la seguridad pública", advierte Medina. Así que, mientras se acerca la temporada de huracanes, el país podría estar a punto de aprender cuánto dependemos de los datos que ahora estamos eligiendo no recopilar.