Durante muchos años, la aviación ha tratado el cambio climático y la seguridad operacional como si fueran asuntos diferentes. El primero suele aparecer en conversaciones sobre emisiones, sostenibilidad y compromisos ambientales; el segundo, en reportes de peligros, evaluaciones de riesgo y acciones preventivas. Sin embargo, esa separación comienza a perder sentido. El cambio climático no solamente plantea el problema de cuánto contribuye la aviación al calentamiento global. También está modificando el entorno en el que vuelan las aeronaves, trabajan las tripulaciones y funcionan los aeropuertos.
Temperaturas extremas, tormentas más intensas, incendios forestales, humo, inundaciones y variaciones en los patrones atmosféricos pueden afectar el rendimiento de las aeronaves, la infraestructura aeroportuaria y la continuidad de las operaciones. Incluso la turbulencia en aire claro merece atención: una investigación encontró que, en un punto representativo del Atlántico Norte, la categoría más intensa fue un 55 % más frecuente en 2020 que en 1979. Organismos como la OACI y EASA ya reconocen que la aviación está aumentando su exposición a peligros meteorológicos y climáticos como calor extremo, vientos fuertes, inundaciones, incendios, granizo y turbulencia severa.
Aquí aparece una pregunta que debería interesar a cualquier responsable de un Sistema de Gestión de la Seguridad Operacional: si el SMS debe identificar peligros, vigilar cambios en el entorno operativo y actuar antes de que ocurran accidentes, ¿por qué seguimos tratando estos fenómenos únicamente como condiciones meteorológicas aisladas? No se trata de afirmar que cada tormenta o cada día caluroso sea causado directamente por el cambio climático. Se trata de observar si la frecuencia, la intensidad o la ubicación de determinados peligros están cambiando y si las defensas actuales continúan siendo suficientes. La propia orientación de la OACI establece que una organización debe vigilar su entorno para detectar cambios capaces de introducir riesgos emergentes o debilitar controles existentes.
Pensemos en una ola de calor. Para una aerolínea puede significar restricciones de peso, cambios en la planificación del combustible o reducción del margen de rendimiento durante el despegue. Para un aeropuerto puede representar deterioro de superficies, mayor consumo energético o condiciones más exigentes para el personal que trabaja en plataforma. Un incendio forestal puede reducir la visibilidad, contaminar el aire, alterar rutas y aumentar la carga de trabajo de pilotos y controladores. Una inundación puede afectar pistas, ayudas visuales, sistemas eléctricos o accesos al aeropuerto. Cada situación parece pertenecer a un área diferente, pero todas pueden terminar produciendo consecuencias que el SMS debería identificar, evaluar y controlar.
El problema es que la información necesaria para reconocer esas transformaciones normalmente se encuentra dispersa. Los datos meteorológicos están en un sistema; los reportes voluntarios, en otro; los parámetros de vuelo, en los programas de monitoreo; los retrasos y desvíos, en las áreas operacionales; y los hallazgos de mantenimiento, en plataformas independientes. Cuando cada fuente se revisa por separado, es posible atender el evento inmediato, pero resulta mucho más difícil descubrir que detrás de varios sucesos aparentemente inconexos existe un patrón que está cambiando lentamente.
Es en ese punto donde la inteligencia artificial puede aportar valor sin reemplazar el criterio del especialista. Al analizar conjuntamente reportes SMS, información meteorológica, datos de vuelo, mantenimiento y resultados operacionales, puede ayudar a identificar correlaciones, clasificar grandes volúmenes de información y señalar condiciones que merecen una investigación humana. Podría mostrar, por ejemplo, que ciertos tipos de aproximaciones inestables aumentan durante combinaciones específicas de calor y viento, o que determinados aeropuertos presentan una mayor concentración de eventos después de períodos prolongados de humo o precipitación extrema. EASA ya contempla la IA como una herramienta para detectar riesgos emergentes, clasificar sucesos y descubrir vulnerabilidades dentro de la gestión de la seguridad.
Tal vez no necesitemos crear un sistema completamente nuevo, sino ampliar la forma en que usamos el que ya tenemos. Incorporar el riesgo climático al SMS no significa convertir al gerente de seguridad operacional en climatólogo ni atribuir automáticamente cada evento al calentamiento global. Significa reconocer que el entorno operativo está cambiando, integrar nuevas fuentes de información y revisar periódicamente si los peligros, las probabilidades y las medidas de mitigación siguen siendo los mismos. La inteligencia artificial puede ayudarnos a descubrir esas señales con mayor anticipación, pero la decisión final continuará dependiendo de profesionales capaces de comprender la operación. En una industria que aprendió a prevenir accidentes estudiando pequeños indicios, ignorar los cambios del clima podría significar pasar por alto una nueva generación de precursores.
“Los artículos firmados son responsabilidad exclusiva de sus autores y pueden o no reflejar el criterio de A21”
