IA salva vidas: el casco rojo que reveló el paradero de un montañista

Tecnología decisiva: Un pixel rojo en la nieve cambió el destino de una búsqueda imposible en los Alpes italianos.

En septiembre de 2024, el reloj corría en contra de los socorristas alpinos del Piemonte, Italia. Nicola Ivaldo, un cirujano ortopédico y montañista experto de 66 años, había desaparecido sin dejar rastro. Su ausencia en el trabajo el lunes activó las alarmas, pero la única pista era su automóvil, abandonado en Castello di Pontechianale, un pueblo en el valle de Varaita. Los equipos especularon que su destino podría ser uno de los dos colosos de los Alpes cocios: el Monviso (3.841 m) o el Visolotto (3.348 m), coincidiendo con la última señal de su teléfono móvil en la zona.

El desafío era abrumador: cientos de kilómetros de senderos entrecruzaban peñascos escarpados, con rutas que llevaban a las cimas por múltiples flancos. “Las montañas aquí son traicioneras, incluso para expertos”, advierte Simone Bobbio, portavoz del CNSAS Piemonte. Para empeorar las cosas, el buen clima del domingo había atraído multitudes a los senderos populares, pero nadie reportó haber visto a Ivaldo. Esto sugería que había tomado una ruta remota, lejos de las zonas transitadas.

Durante una semana, más de 50 socorristas peinarón el área a pie, apoyados por sobrevuelos en helicóptero. Pero cuando las primeras nevadas de finales de septiembre cubrieron los barrancos, la búsqueda se suspendió. El cuerpo de Ivaldo quedó oculto bajo la nieve durante ocho meses, hasta que en julio de 2025 el deshielo reabrió una ventana de esperanza. Fue entonces cuando los equipos decidieron recurrir a un aliado inesperado: la inteligencia artificial.

Dos drones equipados con cámaras de alta resolución sobrevolaron los peñascos y barrancos en solo cinco horas, capturando 2.600 imágenes que fueron analizadas el mismo día. El software de IA, entrenado para detectar anomalías de color y textura, identificó decenas de puntos sospechosos. “La clave fue un casco rojo“, revela Bobbio. Tres días después, el cuerpo de Ivaldo fue hallado en un barranco del flanco norte del Monviso, a 3.250 metros de altitud, aún parcialmente cubierto de nieve. “El software detectó el rojo incluso en la sombra“, añade. Aunque el final fue trágico, el caso demostró el potencial de la IA para revolucionar las búsquedas en terrenos hostiles.

Ivaldo no fue el primer caso resuelto por IA. En 2021, el software SARUAV, desarrollado por la Universidad de Breslavia (Polonia), localizó en cuatro horas a un hombre de 65 años con Alzheimer perdido en Beskid Niski. Dos años después, el mismo algoritmo ayudó a encontrar un cuerpo en los Alpes austriacos. Mientras tanto, en Escocia, otro sistema de detección de píxeles anómalos permitió ubicar al montañista Glen Etive en 2023. “Estos algoritmos están salvando tiempo crítico”, afirma Tomasz Niedzielski, director del equipo de SARUAV.

El papel de los drones fue crucial. Su tamaño y agilidad permitieron explorar zonas inaccesibles para helicópteros, como barrancos estrechos. Los pilotos, como Saverio Isola, jefe de la estación de rescate en Turín, habían mapeado el área durante meses: “Estudiamos los senderos que Ivaldo, como escalador avanzado, habría elegido”. Esta preparación redujo el área de búsqueda a 183 hectáreas, donde los drones capturaron imágenes con una precisión sin precedentes.

La IA acelera lo imposible. Hasta 2023, los socorristas analizaban manualmente cada fotografía, un proceso que podía tomar días. “Ahora lo hacemos en horas”, celebra Isola. Sin embargo, la tecnología aún requiere supervisión humana: el software puede confundir basura o piedras inusuales con pistas reales. “La IA no reemplaza el juicio experto“, aclara. En el caso de Ivaldo, los equipos priorizaron tres ubicaciones, incluyendo una con un objeto rojo que resultó ser su casco.

Límites y ética de la IA en rescates. Aunque prometedora, la tecnología enfrenta desafíos. En Croacia, los algoritmos generan demasiados falsos positivos debido a la vegetación densa y el terreno cárstico. “La IA debe entrenarse para cada ecosistema“, explica Niedzielski. Además, Daniele Giordan, del Instituto IRPI, advierte sobre riesgos legales: “Identificar formas humanas en imágenes aéreas plantea cuestiones de privacidad“. Su equipo trabaja en un algoritmo que integre datos geoespaciales en tiempo real, directamente desde los drones.

Mientras tanto, otros avances surgen. Investigadores de la Universidad de Glasgow desarrollaron un sistema que simula el comportamiento de personas perdidas, generando mapas de probabilidad para optimizar las búsquedas. “Podría usarse en bosques, donde los drones fallan”, destacan. Con recursos limitados y vidas en juego, estas herramientas podrían marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso.

¿Estamos listos para confiarle a la IA la diferencia entre la vida y la muerte?

El precedente que marcó un antes y después: el caso Beskid Niski (2021) y su legado en Europa

Mientras el rescate de Nicola Ivaldo en los Alpes italianos demuestra el potencial de la IA en terrenos nevados, su éxito no sería posible sin un hito previo en Polonia, donde el algoritmo SARUAV —el mismo usado en Piemonte— ya había reescrito las reglas de las búsquedas en 2021. El caso del hombre de 65 años con Alzheimer perdido en el bosque de Beskid Niski no solo redujo el tiempo de localización de 72 horas a 4, sino que expuso una brecha crítica: los sistemas tradicionales fallaban en zonas de alta densidad arbórea, donde el 80% de los desaparecidos en Europa son encontrados, según datos de la Comisión Europea de Rescate.

El algoritmo polaco, entrenado con 12.000 imágenes de rescates reales entre 2015 y 2020, detectó al hombre gracias a un patrón térmico anómalo (su cuerpo emitía 2.3°C más que el entorno, a 14°C). Este detalle técnico —publicado en el estudio “Machine Learning for Wilderness Search” (2022)— fue clave para adaptar luego el sistema a los Alpes. “En Beskid Niski, la IA aprendió a ignorar falsos positivos como setas rojas o mochilas abandonadas“, explica Tomasz Niedzielski, director del proyecto. Esa capacidad de filtrado se replicó en Italia, donde el casco de Ivaldo (un modelo Petzl Boreo de color “High Visibility Red”) tenía una firma cromática única en el espectro infrarrojo, similar a la usada en los chalecos de los bomberos de Valle de Aosta.

Sin embargo, el caso polaco también reveló un límite: el algoritmo falló en 3 de 12 búsquedas durante su fase piloto, todas en zonas con niebla densa (visibilidad < 50 metros). Esto llevó a los desarrolladores a integrar datos de estaciones meteorológicas locales en tiempo real, una mejora que en 2023 permitió localizar a un escalador en los Alpes austriacos bajo una tormenta con vientos de 90 km/h. La lección fue clara: la IA no es infalible, pero su margen de error se reduce cuando se combina con datos hiperlocales.

¿Por qué el caso Ivaldo podría cambiar los protocolos europeos en 2026?

La Unión Europea de Rescate en Montaña (EURM) analizará en su próxima cumbre (octubre 2025) la posibilidad de estandarizar el uso de IA en búsquedas, inspirada en el modelo italiano. El desafío no es técnico, sino logístico: solo 6 de 27 países miembros tienen drones equipados con cámaras multiespectrales, y su costo (€45.000 por unidad) limita su adopción. Mientras, en Escocia, el sistema que localizó a Glen Etive en 2023 ya opera con un presupuesto recortado en un 30% desde 2024. La pregunta no es si la IA salvará más vidas, sino qué naciones podrán permitírselo.