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IA Generativa Geoespacial: de los mapas a las respuestas inteligentes

Cómo usar IA generativa junto a datos geoespaciales para analizar incendios forestales, clima y agricultura. Video-blog práctico con ejemplos reales en el Parque Nacional El Turbio (Chubut).

IA Generativa Geoespacial: de los mapas a las respuestas inteligentes

IA Generativa Geoespacial: de los mapas a las respuestas inteligentes

En GIS trabajamos desde siempre con capas, mapas y datos. Descargamos imágenes satelitales, procesamos índices, armamos mapas temáticos y generamos informes.
Pero en los últimos años apareció un nuevo actor que está cambiando la forma de trabajar: la IA Generativa.

En este video-blog te muestro, con un caso real de incendio en el Parque Nacional El Turbio (Chubut), cómo combinar:

  • Google Earth Engine

  • Datos meteorológicos e índices de peligro de incendio

  • Una aplicación web propia

  • Y un modelo de IA generativa capaz de responder preguntas en lenguaje natural

para pasar de “solo ver el mapa” a “preguntarle a nuestros datos qué está pasando y qué podría pasar”.


¿Qué entendemos por IA Generativa aplicada a GIS?

Cuando hablamos de IA generativa en este contexto no nos referimos a “entrenar un modelo desde cero”, sino a:

  1. Usar un modelo de lenguaje ya entrenado (vía API).

  2. Alimentarlo con nuestros propios datos geoespaciales: pronósticos, índices, capas vectoriales, etc.

  3. Definirle un rol (meteorólogo, analista de incendios, hidrólogo, asesor agrícola).

  4. Permitir que el usuario haga preguntas en lenguaje natural y reciba respuestas claras y contextualizadas.

En lugar de que el usuario tenga que leer todos los mapas, tablas y gráficos, la IA ayuda a resumir, explicar y proyectar escenarios a partir de la información disponible.


El caso del incendio en el Parque Nacional El Turbio (Chubut)

En el video vas a ver el flujo completo:

  1. Obtención de datos en Google Earth Engine

    • Focos VIIRS y mosaicos Sentinel-2 sobre el área del incendio.

    • Rango de fechas, filtros espaciales y visualización básica del frente de fuego.

  2. Envío de esa información a una aplicación web propia

    • Carga de datos meteorológicos y cálculo de índices como el Índice Chandler (CBI) y el Índice de Peligro de Incendio (FWI).

    • Preparación de un “contexto geoespacial” que la IA va a usar para razonar.

  3. Consultas a la IA generativa
    Hacemos preguntas del tipo:

    • “¿Hacia dónde podría desplazarse el fuego en las próximas 24 horas?”

    • “¿Cómo está el tiempo en este momento en la zona del incendio?”

    La IA analiza viento, temperatura, humedad, combustible seco y responde con:

    • Dirección probable de propagación (puntos cardinales).

    • Nivel de riesgo en los próximos días.

    • Explicaciones claras sobre por qué el fuego podría estar más o menos activo.

No se trata de adivinar el futuro ni de reemplazar modelos físicos, sino de traducir la información técnica a un lenguaje útil para la toma de decisiones.


¿Por qué esto es importante para geógrafos y analistas geoespaciales?

Porque la IA generativa permite:

  • Ahorrar tiempo leyendo grandes volúmenes de datos y pronósticos.

  • Explicar mejor los escenarios a equipos que no son técnicos (defensa civil, municipios, productores).

  • Crear aplicaciones geoespaciales inteligentes, donde el mapa no solo muestra capas, sino que también responde preguntas.

Lo mismo que mostramos con incendios se puede aplicar a:

  • Riesgo de inundaciones y crecidas de ríos.

  • Sequías y monitoreo agrícola.

  • Planificación territorial y análisis de escenarios climáticos.


Mira el video completo

Aquí podés ver el video-blog completo donde explico paso a paso el flujo de trabajo y el concepto de IA generativa geoespacial:

(si tu CMS lo permite, podés reemplazar el link por un iframe de YouTube)


Próximamente: curso de IA Generativa aplicada a GIS

Este video es el punto de partida de un curso completo de IA Generativa aplicada a GIS que estoy preparando en GIS Dev Academy, donde vamos a ver, paso a paso:

  • Cómo conectar modelos de IA generativa con APIs como Open-Meteo, GloFAS, etc.

  • Cómo construir dashboards geoespaciales con HTML, CSS, JavaScript y Leaflet.

  • Cómo diseñar prompts profesionales para incendios, inundaciones, meteorología y agricultura.

  • Buenas prácticas y límites de uso responsables de la IA en contextos operativos.

Si te interesa el tema, te invito a:

  • Suscribirte al canal de YouTube de GIS Dev Academy.

  • Unirte a la lista de correo para recibir la invitación cuando el curso esté disponible.

Cualquier duda o idea que quieras ver en el curso, dejala en los comentarios del video o escribime por los canales habituales de contacto.


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