La clave está en esa ventana de tiempo antes del desastre: “A veces, tener seis horas para actuar marca la diferencia"

En un contexto de emergencia climática creciente, una tecnología nacida en el País Vasco se presenta como aliada clave para anticipar y mitigar los efectos de catástrofes naturales. Se trata de la herramienta Fast desarrollada por Intellialert, una startup con sede en el parque tecnológico de Vizcaya, que ha sido seleccionada como una de las seis finalistas de los eAwards España 2025, cuyos ganadores se conocerán este 11 de junio en Valencia.

Jagoba Lupiola, CEO de la empresa, aterrizaba en la capital del Turia horas antes de la gala. “Acabo de llegar y la ciudad es preciosa. Siempre es un placer venir a Valencia, sobre todo para presentar un proyecto tan importante como el nuestro”, comentaba en Herrera en COPE Comunidad Valenciana, minutos antes de defender su iniciativa ante el jurado.

Fast ha creado una herramienta de inteligencia artificial para la predicción y gestión de inundaciones o incendios, con un enfoque centrado en la movilización temprana de recursos y la coordinación efectiva de emergencias. Lupiola explica que la idea “surgió hace tres o cuatro años en respuesta a una necesidad real en el País Vasco, donde algunas zonas sufrían inundaciones recurrentes”. Los ayuntamientos, sin medios suficientes para anticiparse a estas situaciones, demandaban soluciones tecnológicas capaces de prever el comportamiento de ríos y cuencas.

La respuesta fue una plataforma sencilla e intuitiva, accesible desde web o móvil, que se alimenta de datos hidrometeorológicos públicos y sensores propios colocados en zonas de riesgo. “Lo primero que hacemos es buscar información pública, pero en muchos puntos críticos no hay sensores, así que colocamos los nuestros, de bajo coste, para medir nivel de agua y precipitaciones”, detalla el CEO. Esa combinación permite generar modelos predictivos que alertan con antelación suficiente a las autoridades locales.

La clave está en esa ventana de tiempo que se abre antes del desastre. “A veces, tener seis horas para actuar marca la diferencia. Se pueden cerrar accesos, avisar a la población, proteger infraestructuras…”, relata. Además, toda la operativa se registra en la plataforma, lo que permite mejorar los protocolos con cada evento y combatir el vacío documental que, según Lupiola, “existe sobre cómo se produce y gestiona una emergencia”.

La elección de Valencia como sede de la final no es casual. La ciudad y su entorno sufrieron el año pasado una DANA devastadora que provocó inundaciones severas. “Cuando lo vimos, pensamos que nuestra herramienta podía haber sido de gran ayuda”, reconoce Lupiola, aunque puntualiza que “esto no va de oportunismo, sino de ofrecer a los municipios herramientas reales para ganar tiempo y proteger a su gente”.

El proyecto de Fast compite con otras cinco propuestas innovadoras: desde un sistema para proteger a futbolistas de daños cerebrales, hasta un dispositivo para entrenar perros detectores de explosivos. Todos ellos han sido seleccionados entre más de 470 candidaturas por la NTT DATA FOUNDATION, entidad organizadora de los eAwards, que premiará al ganador nacional con 10.000 euros, un programa de aceleración y el pase a la final internacional en Lima (Perú), con 100.000 dólares en juego.

El modelo de Fast es escalable y válido tanto para grandes eventos climáticos como para fenómenos menores pero peligrosos. “Nos vale para todo tipo de escenarios, porque al final lo que hacemos es predecir cómo evolucionará un río en función de los datos meteorológicos y de su comportamiento histórico”, explica el fundador.

Con un equipo técnico joven y multidisciplinar, Fast ha demostrado que desde el norte se puede liderar la transformación digital de la gestión de emergencias climáticas. Y ahora, su reto es convencer al jurado de Valencia de que su propuesta no solo es innovadora, sino también imprescindible. “Estamos muy ilusionados. La competencia es fuerte, pero nuestro objetivo es claro: aportar tecnología para salvar vidas”, concluye Lupiola.