Descubre cómo la IA está transformando los inventarios, el análisis de datos y la programación forestal, y cuáles son las responsabilidades de los profesionales.

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La inteligencia artificial (IA) está transformando la manera en que trabajamos, analizamos información y tomamos decisiones. El sector forestal no es la excepción. Desde los inventarios y el monitoreo de incendios hasta la programación y el análisis de datos espaciales, estas tecnologías están abriendo nuevas oportunidades para mejorar la eficiencia y el conocimiento de nuestros bosques.

Pero ¿qué tan preparados estamos los profesionales forestales para utilizarlas?

Recientemente asistí a la charla “Everyday Use of AI in Forestry and Natural Resources”, presentada por Craig Robinson, RPF, el 4 de noviembre de 2026. La sesión abordó aplicaciones prácticas de inteligencia artificial y, especialmente, la importancia de utilizar estas herramientas de manera responsable.

¿Cómo se está utilizando la IA en el sector forestal?

Una de sus aplicaciones más interesantes es el análisis de grandes volúmenes de información geoespacial.

Al combinar inteligencia artificial con imágenes satelitales, datos LiDAR y mediciones de campo, es posible desarrollar modelos para identificar árboles individuales, estimar atributos forestales y detectar cambios en la vegetación.

Durante la charla se presentó TreeID, una tecnología de inventarios forestales basada en datos LiDAR que permite identificar árboles individuales y estimar características como especie, altura, diámetro y volumen.

Este tipo de herramientas representa una evolución importante de los inventarios tradicionales, aunque sus resultados necesitan calibración y validación con información de campo.

Otra aplicación es la detección automática de objetos en imágenes. Se presentó RF-DETR, un modelo de visión artificial que puede entrenarse para reconocer objetos específicos. En el contexto forestal, este enfoque podría utilizarse para identificar árboles, infraestructura, elementos de interés o características presentes en imágenes aéreas.

Estas tecnologías también pueden contribuir al monitoreo de incendios, la evaluación de la salud forestal y el seguimiento de proyectos de restauración.

De escribir código a trabajar con agentes de IA

Uno de los temas que más llamó mi atención fue la evolución de las herramientas de programación.

Durante años, automatizar procesos forestales ha requerido conocimientos de lenguajes como Python, especialmente para trabajar con ArcGIS, bases de datos y análisis espacial.

Hoy, los asistentes y agentes de programación basados en IA pueden ayudar a escribir, revisar, explicar y depurar código.

En la presentación se mostró un ejemplo utilizando un agente de programación integrado en un entorno de desarrollo para trabajar con scripts de Python relacionados con modelos forestales y datos climáticos.

Esto abre posibilidades interesantes para profesionales que necesitan automatizar tareas repetitivas, procesar grandes bases de datos o desarrollar herramientas de análisis sin dedicar tanto tiempo a resolver problemas de programación.

Sin embargo, generar código no significa que ese código sea correcto. Un agente puede proponer una solución que funcione técnicamente, pero produzca resultados incorrectos desde el punto de vista forestal.

La IA puede acelerar nuestro trabajo, pero no reemplaza nuestra capacidad para interpretar y validar los resultados.

¿Estamos incorporando estas herramientas a nuestro trabajo?

Durante la sesión se realizó una encuesta sobre la frecuencia de uso de inteligencia artificial entre los asistentes.

De las 53 respuestas registradas:

  • 24 personas indicaron utilizar IA diariamente.
  • 14 la utilizan semanalmente.
  • 7 la utilizan cada hora.
  • 8 señalaron que prácticamente no la utilizan.

En otras palabras, aproximadamente el 85% de quienes respondieron utilizaba IA al menos una vez por semana.

Aunque esta encuesta no representa a todo el sector forestal, ofrece una perspectiva interesante sobre la adopción de estas herramientas entre los participantes de la charla.

Cuatro principios para utilizar IA responsablemente

Uno de los mensajes más importantes de la presentación fue que la inteligencia artificial no elimina nuestras responsabilidades profesionales.

Craig Robinson destacó cuatro principios que considero fundamentales:

  1. La responsabilidad sigue siendo nuestra. Si firmamos o entregamos un trabajo profesional, somos responsables de su contenido, aunque hayamos utilizado inteligencia artificial para desarrollarlo.
  2. Verificar antes de confiar. Los resultados deben contrastarse con datos de campo, fuentes confiables y conocimientos técnicos. Una respuesta convincente no necesariamente es correcta.
  3. Proteger la información. Debemos conocer cómo se almacenan y utilizan los datos que compartimos con estas plataformas, especialmente cuando trabajamos con información de clientes, organizaciones o comunidades. Las herramientas empresariales aprobadas pueden ofrecer controles adicionales, pero sus condiciones de protección deben verificarse.
  4. Ser transparentes. Es importante comunicar cuándo y cómo se ha utilizado inteligencia artificial en el desarrollo de un trabajo, de acuerdo con las políticas y obligaciones profesionales aplicables.

Estos principios son especialmente relevantes en una profesión cuyas decisiones pueden tener consecuencias ambientales, económicas y sociales a largo plazo.

El futuro forestal necesita tecnología y criterio profesional

La inteligencia artificial tiene un enorme potencial para mejorar los inventarios, automatizar procesos, analizar información y apoyar el manejo sostenible de los bosques.

Pero su verdadero valor no está en producir respuestas más rápido, sino en ayudarnos a formular mejores preguntas y tomar decisiones mejor fundamentadas.

Como ingeniera forestal y analista de datos, considero que una de las mayores oportunidades está en conectar nuestro conocimiento de los ecosistemas con las nuevas capacidades de análisis y automatización.

Para lograrlo, necesitamos mantenernos actualizados, aprender a utilizar estas herramientas y, sobre todo, desarrollar una mirada crítica sobre sus resultados.

La inteligencia artificial puede convertirse en una gran aliada de los profesionales forestales, siempre que recordemos que la tecnología es una herramienta y que el criterio, la ética y la responsabilidad siguen siendo humanos.

Referencias y recursos

  • Robinson, Craig, RPF. (4 de noviembre de 2026). Everyday Use of AI in Forestry and Natural Resources. E-Lecture. Presentación y apuntes de la sesión.
  • Natural Resources Canada. (2024). Revolutionizing emergency preparedness with on-demand mapping.
  • FAO. (2026). Artificial intelligence in forest monitoring: uses, applications, adoption and precautions.
  • FPInnovations. (2025). Annual Report 2024–2025.

Nota: Los ejemplos TreeID y RF-DETR se mencionan como tecnologías presentadas durante la charla, no como herramientas cuya precisión o desempeño haya sido verificado independientemente para todos los ecosistemas forestales.