India enfrenta cada año el reto de prever el inicio del monzón con precisión, algo crucial para sus millones de pequeños agricultores que dependen de la temporada de lluvias, conocida como “Kharif”. Recientemente, Google Research, en colaboración con la Universidad de Chicago y otras instituciones, ha desplegado un modelo llamado NeuralGCM que, en combinación con otros sistemas, permite anticipar con hasta 30 días de antelación tanto el arranque del monzón como ciertas anomalías dentro de él. Este verano, los resultados no se han quedado en el laboratorio: la herramienta se aplicó para enviar pronósticos personalizados a 38 millones de agricultores indios mediante mensajes SMS, generando un impacto directo en sus decisiones de siembra, compra de semillas y estrategias de adaptación al riesgo climático.

¿Por qué era tan difícil predecir el monzón?

Predecir con antelación la llegada del monzón en India ha sido históricamente complejo debido a la naturaleza caótica del sistema atmosférico. Se trata de un fenómeno altamente no lineal en el que interactúan temperaturas oceánicas, circulación atmosférica, humedad y topografía. Durante décadas, los meteorólogos se han apoyado en modelos físicos tradicionales que requieren supercomputadoras y un tiempo de cálculo considerable, lo que limita la capacidad de ofrecer pronósticos localizados y útiles en escalas temporales largas.

Además, la variabilidad espacial de las lluvias supone un obstáculo adicional: lo que ocurre en una región puede ser muy diferente en otra situada a tan solo decenas de kilómetros. Para un agricultor que necesita planificar con semanas de antelación el inicio de la siembra, la información tardía o imprecisa tiene consecuencias económicas graves. En la práctica, esa incertidumbre puede traducirse en pérdidas de cosecha, sobrecostes por semillas adicionales o incluso endeudamiento al tener que improvisar ante lluvias imprevistas.

El papel de NeuralGCM y la colaboración institucional

En este contexto aparece NeuralGCM, un modelo de Google Research diseñado para combinar aprendizaje automático con principios de física atmosférica. Según el propio equipo de Google el modelo no sustituye por completo a los sistemas tradicionales, pero los complementa de manera significativa. La diferencia más notable radica en la eficiencia computacional: mientras los modelos clásicos necesitan infraestructuras de supercómputo, NeuralGCM puede ejecutarse incluso en un ordenador portátil, algo impensable hace apenas unos años para simulaciones climáticas complejas.

La clave está en que ha sido entrenado con décadas de datos históricos, lo que permite captar patrones meteorológicos de largo plazo. Además, su integración con modelos como el AIFS del European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) aporta robustez, ya que combina aproximaciones estadísticas, físicas y de aprendizaje profundo. La Universidad de Chicago, en el marco de su iniciativa Human-Centered Weather Forecasts, probó hasta siete modelos distintos, sometiéndolos a más de 60 temporadas pasadas de monzón. Con ello lograron identificar cuáles eran capaces de anticipar el inicio de las lluvias con 15 a 30 días de antelación y de detectar irregularidades como pausas o sequías dentro del propio monzón.

Cómo se aplicó en 2025 y su impacto real

En 2025, la iniciativa conjunta entre Google, la Universidad de Chicago, el Ministerio de Agricultura de India y la organización Precision Development permitió trasladar la ciencia directamente al terreno. Los pronósticos fueron distribuidos a través de SMS a 38 millones de agricultores, un hito sin precedentes que demuestra la escalabilidad de la solución. Como explica el blog de Google Research, el sistema no solo predijo con un mes de anticipación el inicio del monzón, sino que también logró anticipar una pausa inusual de 20 días en su progresión hacia el norte.

La utilidad de esta información fue inmediata. Al recibir un aviso temprano, los agricultores pudieron ajustar sus calendarios de siembra, elegir variedades más resistentes a la sequía o incluso retrasar la preparación de sus campos. La combinación de predicciones probabilísticas con distribución masiva permitió a muchos reducir riesgos económicos, evitar compras innecesarias y optimizar el uso de recursos. En algunos casos, se estima que la incorporación de estos pronósticos duplicó los ingresos anuales de los agricultores beneficiados. Esta cifra es significativa en un país donde la mayoría de las explotaciones agrícolas son de subsistencia y cada decisión cuenta.

Profundizando en los detalles técnicos

Lo que hace a este modelo especialmente interesante es su carácter probabilístico. NeuralGCM genera múltiples escenarios de predicción, en concreto hasta 32 trayectorias distintas, lo que permite estimar con mayor precisión la incertidumbre asociada a cada pronóstico. Este enfoque se conoce como “ensemble forecasting” y es habitual en la meteorología avanzada, pero aquí se ha llevado a un nivel computacional más accesible.

Además, los pronósticos no se basan únicamente en el aprendizaje automático. Se combinan con estadísticas históricas del Departamento Meteorológico de India y con simulaciones físicas tradicionales. El resultado es un sistema híbrido que equilibra la capacidad de generalización de la inteligencia artificial con la solidez de los modelos basados en leyes físicas. Como señala el equipo de la Universidad de Chicago en su portal de predicciones, este tipo de mezcla de modelos aumenta la resiliencia frente a errores de cálculo y reduce tanto los falsos positivos como los falsos negativos en el pronóstico.

Otro aspecto técnico a destacar es el lead time de 30 días, es decir, la capacidad de predecir con un mes de antelación fenómenos que antes solo podían anticiparse en el mejor de los casos con dos semanas. Este margen extra de tiempo marca la diferencia entre una siembra apresurada y una siembra planificada, entre pérdidas económicas y seguridad alimentaria.

Reflexiones prácticas para los agricultores

El beneficio más directo para los agricultores es la posibilidad de planificar con margen. Un pronóstico fiable de la llegada del monzón significa saber cuándo iniciar la siembra, qué tipo de semilla utilizar y cómo preparar el terreno. No se trata únicamente de anticipar lluvias, sino de reducir el riesgo de pérdidas por sequías repentinas o por lluvias excesivas.

Al mismo tiempo, esta tecnología ayuda a mitigar las consecuencias del cambio climático. El monzón, que solía tener un comportamiento más predecible, muestra cada vez mayor variabilidad, con pausas inesperadas o retrasos en su inicio. El hecho de contar con un sistema que se adapta continuamente a nuevos datos históricos y climáticos ofrece a los agricultores una herramienta de resiliencia frente a un entorno cada vez más incierto.

Cabe señalar que no todo se reduce al modelo. La infraestructura de comunicación fue esencial. Lograr que millones de agricultores, muchos en zonas rurales con conectividad limitada, recibieran el mensaje en el formato adecuado exigió una logística compleja. Se optó por mensajes SMS, accesibles incluso en teléfonos básicos, y en algunos estados se complementó con mensajes de voz para facilitar la comprensión.

Limitaciones y desafíos por delante

A pesar de los avances, persisten desafíos significativos. La calidad de los datos sigue siendo un factor crítico: estaciones meteorológicas con vacíos de información, registros incompletos o errores de calibración pueden afectar al rendimiento del modelo. Por otra parte, la utilidad de un pronóstico depende de su interpretación. No basta con comunicar que existe un 70 % de probabilidad de lluvia; es necesario traducir ese dato en mensajes accionables como “se recomienda esperar 10 días antes de sembrar” o “probabilidad elevada de sequía en la tercera semana de julio”.

También hay un reto en términos de sostenibilidad del sistema. Reentrenar los modelos, mantener actualizadas las bases de datos y asegurar la precisión en un contexto de cambio climático acelerado requiere inversión continua. Finalmente, el aspecto social no puede ignorarse: la alfabetización digital y la confianza en los pronósticos son igualmente importantes para que los agricultores adopten las recomendaciones.

Comparativa con otras iniciativas

Este trabajo no está aislado. Investigaciones recientes, como el artículo publicado en ScienceDirect sobre un enfoque de aprendizaje profundo para pronósticos del monzón a largo plazo, muestran mejoras del 20 al 30 % en la precisión frente a modelos estadísticos tradicionales, Además, se ha documentado que alrededor del 70 % de la precipitación anual en India ocurre durante el monzón, lo que refuerza la importancia estratégica de contar con pronósticos fiables para la seguridad alimentaria del país (ResearchGate).

Comparado con estos estudios, el enfoque de Google y la Universidad de Chicago destaca no solo por la calidad técnica, sino por haber pasado de la investigación a la aplicación masiva en apenas una temporada agrícola. Esa traslación al terreno es lo que marca la diferencia.

Reflexiones adicionales

El despliegue de NeuralGCM en India no supone un cambio radical de un día para otro, pero sí representa una evolución clave hacia una agricultura más informada. Al ofrecer a los agricultores información procesable con semanas de antelación, se reduce la dependencia de la suerte meteorológica y se fortalece la resiliencia de comunidades enteras.

Este tipo de proyectos también invita a pensar en su aplicabilidad en otros países tropicales o subtropicales con temporadas de lluvias decisivas. América Central, el Sudeste Asiático o regiones del África subsahariana podrían beneficiarse de sistemas similares, siempre que se adapten a los contextos locales de datos, infraestructuras y lenguas. En última instancia, el caso indio demuestra que la inteligencia artificial, combinada con la ciencia atmosférica y una estrategia de comunicación adecuada, puede convertirse en un aliado poderoso frente a la incertidumbre climática.