Los incendios forestales podrían gestionarse de manera más eficaz si los modelos de inteligencia artificial (IA) incorporaran de forma más significativa el conocimiento indígena para el manejo del paisaje en todo el mundo, según un estudio reciente.

Los marcos cuantitativos basados en IA que se utilizan para ayudar a predecir y mapear la ocurrencia de incendios deberían diseñarse para complementar —y no reemplazar— el conocimiento tradicional e indígena (TIK, por sus siglas en inglés) adquirido a través de generaciones de observación, práctica y transmisión cultural.

Estas son algunas de las conclusiones del documento publicado por el Centro para la Investigación Forestal Internacional y Centro Internacional de Investigación Agroforestal (CIFOR-ICRAF), con el apoyo del Consejo de Investigación en Ciencias Sociales y Humanidades de Canadá.

Tomando a Canadá como un estudio de caso relevante, el documento examina el creciente interés académico en integrar el TIK con enfoques tecnológicos basados en IA para la gestión de incendios forestales.

“El manejo integral del fuego (MIF) es hoy más importante que nunca para una población cada vez más amplia, incluidos Pueblos Indígenas y comunidades locales”, afirma Isaac Rutenberg, autor del estudio. “Es probable que mejores sistemas de MIF basados en análisis de IA de grandes y diversos conjuntos de datos beneficien a las personas, las propiedades y los ecosistemas”.

Cambio climático e incendios

La importancia de una gestión más eficaz del fuego es cada vez más evidente a medida que el cambio climático agrava la frecuencia, intensidad y severidad de los incendios forestales, aumentando los riesgos ecológicos, económicos y para la seguridad pública.

Rutenberg, quien participa en un programa de investigación de CIFOR-ICRAF sobre la intersección entre inteligencia artificial, agricultura y cambio climático, sostiene que los sistemas basados en IA podrían apoyar el manejo integral del fuego, siempre y cuando se desarrollen respetando la gobernanza indígena, la participación y la soberanía de los datos.

El año pasado, los incendios forestales arrasaron casi 390 millones de hectáreas en todo el mundo —un área casi tan grande como la Unión Europea—, y más de la mitad de esa superficie se encontraba en África, según la Oficina de las Naciones Unidas para la Reducción del Riesgo de Desastres (UNDRR).

Los incendios forestales se encuentran entre los desastres más destructivos económicamente a nivel global, y sus costos siguen aumentando. Entre 2014 y 2023 causaron pérdidas económicas estimadas en 106 mil millones de dólares y pérdidas aseguradas por 74 mil millones de dólares a nivel mundial, superando ampliamente las pérdidas de la década anterior, de acuerdo con un informe de la UNDRR.

Aunque cientos de personas mueren cada año por los efectos directos de los incendios, científicos han estimado que el humo de los incendios forestales causa más de 1,5 millones de muertes anuales en el mundo.

IA versus TIK

La inteligencia artificial —que realiza tareas mediante razonamiento simbólico, optimización, robótica y aprendizaje automático— se utiliza con frecuencia para predecir la propagación del fuego, identificar zonas de alto riesgo, mapear áreas quemadas o programar quemas prescritas. Sin embargo, según Rutenberg, puede pasar por alto las normas culturales, el contexto espiritual y los marcos de gobernanza comunitaria que otorgan pleno significado a este conocimiento.

El TIK se considera dinámico y específico de un lugar o contexto determinado. A menudo está codificado en rituales, relatos y prácticas culturales. Sin embargo, los protocolos occidentales de investigación y manejo de datos suelen tratar este conocimiento como información que puede extraerse selectivamente con fines científicos, una práctica que puede negar a las comunidades indígenas la soberanía y el control sobre sus propios datos.

“Existe una larga historia de involucrar el conocimiento tradicional e indígena mediante enfoques extractivos, despojando al TIK de su contexto cultural”, señala Rutenberg.

El documento cita el marco de  delimitaciones operativas potenciales (PODs, por sus siglas en inglés) como el enfoque técnico más participativo para el manejo integral del fuego. Desarrollado inicialmente por el Servicio Forestal del Departamento de Agricultura de Estados Unidos (USDA), los PODs funcionan a través de talleres inclusivos con participación de miembros tribales, gestores de tierras y brigadas contra incendios para crear marcos compartidos de predicción del comportamiento del fuego y estrategias de contención.

¿Reformar o transformar?

Existen dos grandes enfoques de gobernanza para integrar el TIK con las tecnologías de IA. Los enfoques orientados a la reforma buscan influir en los procesos existentes de desarrollo de IA dentro de universidades, corporaciones y agencias gubernamentales. Los enfoques transformadores, en cambio, promueven iniciativas de IA lideradas por Pueblos Indígenas que operen de manera independiente de las instituciones convencionales, según el estudio.

En el documento, Rutenberg recomienda una gobernanza indígena inclusiva desde el inicio de los proyectos; acuerdos formales que establezcan la propiedad comunitaria y la autoridad sobre los datos y sistemas de IA; y un fortalecimiento sostenido de capacidades que genere experiencia técnica comunitaria en lugar de dependencia de socios externos.

Estas medidas implicarían un enfoque híbrido basado en los principios CARE (beneficio colectivo, autoridad para controlar, responsabilidad y ética) o en los principios OCAP® (propiedad, control, acceso y posesión) del Centro de Gobernanza de la Información de las Primeras Naciones, que afirman que las Primeras Naciones tienen propiedad colectiva y autoridad sobre los datos relacionados con sus comunidades.

De cara al futuro

En consecuencia, existe una necesidad urgente de desarrollar marcos legales e institucionales que apoyen genuinamente los intereses indígenas en materia de soberanía de datos y consentimiento libre, previo e informado (CLPI) en contextos de IA. También deben desarrollarse sistemas de IA que operen de acuerdo con valores indígenas —como reciprocidad, relación y responsabilidad— para reemplazar aquellos basados en supuestos que no responden a los contextos indígenas.

Además, se requieren cambios estructurales en la financiación de la investigación, la publicación académica y los procesos de desarrollo tecnológico para corregir la subrepresentación de las voces indígenas en la literatura científica. Estos cambios deben apuntar a un verdadero reparto de poder y liderazgo indígena, escribe Rutenberg.

Según el documento, una integración significativa podría lograrse mediante modelos participativos de gobernanza de IA liderados por las comunidades, que consideren los sistemas de conocimiento indígena como fuentes de innovación en igualdad de condiciones. Esto permitiría un desarrollo tecnológico no solo eficiente, sino también culturalmente arraigado, éticamente responsable y socialmente inclusivo.

“Si el involucramiento se hace correctamente, quizá el TIK y los sistemas emergentes de IA puedan beneficiarse mutuamente”, afirma Rutenberg.

Los sistemas de IA necesitan una mejor contextualización —o comprensión basada en el territorio— para producir mejores resultados, algo que el TIK suele proporcionar. Mientras tanto, los sistemas de IA también podrían beneficiar al TIK mediante el archivo y la traducción de este conocimiento, siempre que las comunidades estén interesadas en participar en estas iniciativas, añade Rutenberg.

La investigación para este documento de trabajo se realizó en el marco del programa Abundant Intelligences de la Universidad Concordia, con el apoyo del Consejo de Investigación en Ciencias Sociales y Humanidades de Canadá (SSHRC).