La inteligencia artificial (IA) se perfila como una herramienta clave para prevenir incendios forestales en México mediante sistemas de monitoreo en tiempo real, análisis predictivo y detección temprana, en un contexto en el que el país ya acumula 5 mil 122 siniestros durante 2026.

De acuerdo con datos de la Comisión Nacional Forestal (Conafor), en 2025 se registraron 7 mil 16 incendios forestales. Al 16 de julio de 2026, la cifra ya alcanzaba el 73 por ciento del total reportado el año anterior, lo que refleja la magnitud del problema antes de concluir la temporada de incendios.

A diferencia de los métodos tradicionales, que dependen de reportes ciudadanos o de la observación directa, los sistemas basados en inteligencia artificial procesan información obtenida por satélites, sensores, cámaras y estaciones meteorológicas para detectar anomalías térmicas y emitir alertas antes de que el fuego se propague.

En Estados Unidos, el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) desarrolla modelos de IA que permiten simular el comportamiento del fuego, generar pronósticos en tiempo real y apoyar la definición de rutas de evacuación durante emergencias.

En México, empresas como Satellites on Fire, OroraTech, Pano AI y Dryad Networks, junto con instituciones públicas y centros de investigación, exploran el uso de estas tecnologías para fortalecer el monitoreo forestal e identificar zonas de riesgo.

Armando Hernández, Lead Sales & Growth de Satellites on Fire, explicó que la plataforma combina imágenes satelitales de la Agencia Espacial Europea (ESA) y la NASA con algoritmos de aprendizaje automático para detectar incendios en sus primeras etapas.

El sistema analiza variables como temperatura, humedad, viento, vegetación y topografía para estimar la posible propagación del fuego y facilitar la planeación de la respuesta operativa.

De acuerdo con la empresa, esta tecnología puede detectar incendios entre 30 y 40 minutos antes que algunos sistemas convencionales. Cuando el monitoreo se complementa con cámaras terrestres para identificar columnas de humo, el tiempo de detección puede reducirse a entre tres y cinco minutos después del inicio del incendio.

Además del sector privado, instituciones como el Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP) y el Instituto Politécnico Nacional (IPN) desarrollan proyectos que emplean inteligencia artificial para generar mapas de riesgo, mejorar el monitoreo ambiental y fortalecer las estrategias de prevención.

Uno de estos proyectos, impulsado por estudiantes de Ingeniería en Inteligencia Artificial del IPN, busca prevenir incendios en el Parque Nacional El Tepozteco mediante una plataforma que permite la participación de autoridades y ciudadanos para reportar posibles zonas de riesgo.

Especialistas coinciden en que la integración de inteligencia artificial, visión por computadora, sensores ambientales, drones e Internet de las Cosas (IoT) permitirá mejorar la detección de humo y llamas, reducir falsas alarmas y agilizar la respuesta de las brigadas encargadas de combatir los incendios forestales.