La búsqueda de personas desaparecidas en montaña presenta retos extremos, pero la tecnología está cambiando estos operativos. En julio de 2025, la inteligencia artificial ayudó a un equipo de rescate en Piamonte (Italia) a localizar el cuerpo del médico y montañista Nicola Ivaldo, desaparecido meses antes.
El avance clave fue el análisis automatizado de miles de fotografías tomadas por drones, lo que aceleró la identificación de pistas en un terreno difícil.
La desaparición y búsqueda de Ivaldo
El caso movilizó a más de 50 rescatistas en el valle de Varaita. Ivaldo, de 66 años, cirujano ortopédico y montañista experimentado, salió solo en septiembre de 2024 sin detallar su ruta; su vehículo apareció en Castello di Pontechianale y la última señal de su teléfono se registró cerca de los picos Monviso y Visolotto.
La búsqueda tradicional con helicópteros y patrullas a pie duró casi una semana antes de suspenderse por las primeras nevadas. Al reanudarse en verano de 2025, el Servicio de Socorro Alpino y Espeleológico de Piemonte (CNSAS) empleó IA para procesar más de 2.600 imágenes de alta resolución tomadas por dos drones en cinco horas de vuelo.
“La clave fue un casco rojo identificado como un punto de interés por el software”, explicó Simone Bobbio, portavoz del CNSAS, en declaraciones recogidas por la BBC.
El sistema analizó las fotografías pixel por pixel, detectando anomalías de color y textura y proponiendo ubicaciones a revisar. En cuestión de horas marcó decenas de puntos sospechosos, una tarea que antes requería días de revisión manual.
Los rescatistas redujeron la lista a tres zonas prioritarias, una de ellas con un objeto rojo parcialmente cubierto por nieve. La imagen del casco permitió hallar el cuerpo en un barranco a unos 3.250 metros de altitud.
Evolución de los sistemas de IA para operaciones de búsqueda
La experiencia italiana no es única. En 2021, el software SARUAV, desarrollado con la Universidad de Breslavia (Polonia), localizó a un hombre de 65 años desaparecido en Beskid Niski tras analizar 782 imágenes en cuatro horas; luego ayudó a encontrar el cuerpo de otra persona en los Alpes austríacos.
Algoritmos similares han sido utilizados por el equipo de búsqueda y rescate en montaña del Distrito de los Lagos en el Reino Unido.
Los drones aportan otra ventaja importante: su tamaño y maniobrabilidad permiten cubrir rápidamente grandes extensiones y acceder a zonas inaccesibles para helicópteros o equipos terrestres.
Saverio Isola, piloto de dron y jefe de la estación de rescate en Turín, destacó la importancia de combinar el trabajo de campo y el análisis de rutas con la tecnología de vuelo autónomo.
Pese a sus beneficios, la tecnología tiene límites. Los drones son menos eficaces en zonas boscosas, con vegetación densa o baja visibilidad, y los algoritmos pueden generar falsos positivos al confundir objetos naturales con pistas relevantes.
“El software podía reaccionar a cosas diferentes, como un pedazo de basura plástica o una piedra de color inusual”, confirmó Isola, por lo que la intervención humana sigue siendo esencial para interpretar los resultados.
Expertos como Tomasz Niedzielski, director del equipo SARUAV en la Universidad de Breslavia, señalan que la efectividad aumenta en terrenos abiertos, donde hay menos elementos que confundan al algoritmo.
Daniele Giordan, jefe del Grupo de Monitoreo de Riesgos Geológicos del Instituto de Investigación para la Protección Hidrogeológica de Italia (IRPI), subraya los desafíos legales y éticos al identificar formas humanas en imágenes aéreas: “Una vez que adquirís las imágenes aéreas, tenés una responsabilidad de cómo usarlas”, advirtió.
El futuro de la IA en la búsqueda de desaparecidos apunta a integrar análisis en tiempo real y mayor precisión georreferenciada. Equipos del Politécnico de Turín y de la Universidad de Glasgow trabajan en algoritmos predictivos y sistemas para coordinar operaciones en el terreno, con la esperanza de que estas herramientas se conviertan en un recurso estándar para los servicios de rescate en situaciones críticas.
