Inteligencia artificial y sensores remotos como guardianes de los humedales: predicción y alerta temprana para la gestión ambiental preventiva

Los humedales constituyen ecosistemas estratégicos para la regulación hídrica, la captura de carbono y el soporte de la biodiversidad. En Argentina representan aproximadamente el 21 % de la superficie nacional y enfrentan una acelerada degradación por presiones antrópicas y climáticas. Este artículo presenta una revisión crítica de la convergencia entre la inteligencia artificial (IA) y la teledetección satelital como herramienta de predicción temprana del estado y la dinámica de los humedales, con especial atención a su potencial aporte a la gestión ambiental preventiva. Se revisan algoritmos de aprendizaje automático —Random Forest, redes neuronales convolucionales y XGBoost— aplicados en la literatura al procesamiento de imágenes Sentinel-1, Sentinel-2 y Landsat, junto con índices espectrales NDWI y NDVI, y se propone un marco metodológico preliminar para el monitoreo continuo, la predicción de cambios y la activación de alertas tempranas, adaptado al contexto del Litoral argentino. La literatura revisada reporta que estos sistemas pueden alcanzar precisiones superiores al 90 % en la detección de variaciones hidrológicas; no obstante, el presente trabajo no incluye una validación empírica propia, por lo que su aporte debe entenderse como una síntesis bibliográfica y una propuesta metodológica a desarrollar y contrastar en el terreno.