Cada vez más zonas del planeta se ven expuestas a fenómenos naturales de alto impacto: lluvias torrenciales, terremotos, nevadas históricas, erupciones volcánicas y más. Única y exclusivamente en Europa, los desastres naturales dejaron en 2024 más de 18.000 millones de euros en pérdidas, afectando a más de 400.000 personas [1]. Estos fenómenos no son evitables, pero estamos convencidos de que su impacto puede reducirse. En Entelgy trabajamos para que la tecnología se ponga al servicio de las personas, como un instrumento de anticipación, respuesta y reconstrucción. Te mostramos cómo aplicar nuestras capacidades en minería de procesos, desarrollo cloud, IoT y metodologías ágiles para integrar datos, generar alertas inteligentes, dar visibilidad operativa en tiempo real y coordinar mejor los recursos durante una catástrofe. Esto es tecnología aplicada a desastres naturales.
¿Cómo transformamos los datos dispersos en modelos predictivos útiles?
Los datos para anticipar un desastre natural ya existen. Están en estaciones meteorológicas, sensores de caudal, registros sísmicos, imágenes satelitales, redes de sensores IoT, mapas geológicos o bases históricas. El problema es que suelen estar fragmentados, sin conexión ni explotación avanzada.
En Entelgy utilizamos tecnología de datos, como minería de procesos (Process Mining), para estructurar esos datos en flujos lógicos y trazables. Este modelado permite no solo visualizar y aprender de eventos pasados, sino detectar patrones de riesgo en tiempo real. En paralelo, desarrollamos plataformas cloud que integran fuentes heterogéneas, limpian inconsistencias y facilitan su explotación analítica.
Por ejemplo, ante el riesgo de una erupción volcánica [5] o un terremoto, el sistema puede detectar aumentos de actividad sísmica, cambios topográficos o liberación de gases, generando escenarios probabilísticos y mapas de impacto inmediato. Ante fenómenos meteorológicos extremos, como una DANA, una nevada prolongada o una avenida fluvial, podemos simular acumulaciones críticas de agua o nieve por zona. Este análisis permite activar antes los protocolos de emergencia, con decisiones fundamentadas y no reactivas.
¿Se puede mejorar la calidad y segmentación de las alertas?
Muchos sistemas de alerta actuales emiten mensajes generalistas. No distinguen entre áreas de alto y bajo riesgo, ni adaptan el contenido al receptor (ciudadano, ayuntamiento, operador de emergencias). Esto podría reducir su eficacia y credibilidad.
En Entelgy desarrollamos sistemas de alerta inteligente con arquitectura cloud escalable. Integrando datos de contexto (orografía, densidad de población, estado de infraestructuras), se podrían utilizar para, por ejemplo, emitir avisos segmentados, priorizando zonas críticas y ajustando el canal de comunicación al perfil del receptor.
Esta personalización se traduciría en:
- Alertas específicas para servicios de emergencia con información operativa.
- Notificaciones a ciudadanos con instrucciones adaptadas a su ubicación.
- Avisos preventivos automatizados en infraestructuras sensibles (plantas energéticas, presas, hospitales).
Gracias a nuestra Oficina de Productividad, estas soluciones podrían desplegarse en tiempo récord, incluso en entornos de alta urgencia o con requisitos complejos de interoperabilidad. La eficiencia de nuestros equipos ágiles permite lanzar versiones funcionales mínimas (MVPs) en cuestión de días.
¿Cómo puede darse visibilidad total durante una catástrofe activa?
En medio de un desastre natural, disponer de información operativa fiable es clave. ¿Qué rutas están cortadas? ¿Qué centros logísticos siguen operativos? ¿Qué equipos están desplegados y dónde? ¿Cuáles son los cuellos de botella?
Entelgy es capaz de crear cuadros de mando en la nube, que podrían estar conectados con múltiples fuentes: sensores IoT, GIS, ERPs públicos, CRMs de organismos, apps móviles de terreno. Todo el sistema está orquestado desde la nube, permitiendo acceso simultáneo, seguro y escalable desde distintos dispositivos y perfiles.
La minería de procesos sería capaz de seguir en tiempo real la cadena de decisiones, anticipando saturaciones logísticas o detectando bloqueos en procesos críticos: desde la solicitud de recursos hasta su entrega o activación.
Ejemplos concretos:
- En una nevada intensa, podemos visualizar qué rutas están transitables y reconfigurar entregas logísticas.
- Durante una erupción, analizamos en tiempo real la evolución de coladas o cenizas y ajustamos evacuaciones.
- Tras un terremoto, detectamos qué infraestructuras han perdido conectividad y priorizamos intervención.
Esta visibilidad permitiría a los gestores tomar decisiones basadas en datos, no en intuición.
¿Se puede optimizar la logística y distribución de ayuda?
Una de las fases más críticas es la distribución de recursos: agua, alimentos, medicamentos, combustible. Si los procesos logísticos no están bien estructurados, surgen retrasos, desperdicio de recursos o duplicidades.
Gracias a nuestra experiencia en minería de procesos, Entelgy podría ser capaz de ofrecer visibilidad completa sobre la cadena logística de emergencia, ya que nuestras capacidades permitirían analizar en tiempo real:
- Qué rutas están bloqueadas.
- Qué centros logísticos están activos.
- Qué zonas tienen mayor densidad de demanda.
- Dónde se producen cuellos de botella en la entrega.
Además, se podría aplicar simulación de escenarios y reingeniería de procesos para reorganizar los flujos y adaptarlos al contexto. Nuestra Oficina de Productividad tendría la capacidad de intervenir directamente en la reorganización de equipos humanos y tecnológicos, con metodologías ágiles que aceleran la toma de decisiones. Esta capacidad de optimización es aplicable tanto en eventos meteorológicos como en desastres sísmicos, volcánicos o humanitarios.
¿Se puede acompañar la fase de reconstrucción desde el dato?
La reconstrucción debe ser planificada con precisión. Se trata de reparar lo dañado y, sobre todo, de entender el impacto, documentarlo y reconstruir mejor.
Las soluciones de Entelgy podrían adaptarse a las necesidades de cualquier acontecimiento en tareas como:
- Capturar daños con apps móviles, sensores o drones.
- Geolocalizar y priorizar intervenciones.
- Coordinar equipos técnicos y contratistas desde la nube.
- Trazar todo el ciclo de reconstrucción con minería de procesos.
- Aplicar analítica para detectar oportunidades de mejora estructural.
Además, somos conscientes de que, en un caso así, la reconstrucción debería incorporar tecnología preventiva: sensores en infraestructuras críticas, sistemas de drenaje automatizados, sistemas sísmicos pasivos, gemelos digitales de zonas urbanas vulnerables. Cada paso debería restituir y prevenir futuras catástrofes.
Referencias
[1] The Guardian (2025). Storms, floods and wildfires in Europe affected over 400,000 people in 2024. https://www.theguardian.com/environment/2025/apr/15/europe-storms-floods-and-wildfires-in-2024-affected-more-than-400000
[2] EEA. Economic losses from climate-related extremes. https://www.eea.europa.eu/en/analysis/indicators/economic-losses-from-climate-related
[3] Joint Research Centre. Around 87 million Europeans are exposed to multiple natural hazards. https://joint-research-centre.ec.europa.eu/jrc-news-and-updates/around-87-million-europeans-are-exposed-multiple-natural-hazards-2025-02-21_en
[4] Fundación Aon España. Barómetro de Catástrofes 2021. https://fundacionaon.es/wp-content/uploads/2022/12/BAROMETRO-DE-CATASTROFES-2021-EN-comprimido.pdf
[5] Wikipedia. Erupción volcánica en La Palma (2021). https://en.wikipedia.org/wiki/2021_Cumbre_Vieja_volcanic_eruption
