A diciembre de 2024, el Sistema de Información sobre Biodiversidad de Colombia registraba 80.346 especies. La cifra cambia con nuevas observaciones y revisiones taxonómicas; además, el 63 % de los registros disponibles corresponde a aves, lo que evidencia fortalezas de participación y vacíos en otros grupos [1]. La inteligencia artificial (IA) puede acelerar el procesamiento de imágenes, sonidos y datos satelitales, pero su calidad depende del diseño de muestreo, los datos locales y la validación humana.
El problema: demasiados datos, muy poco tiempo
Las cámaras trampa se han convertido en una herramienta fundamental para el monitoreo de fauna silvestre. Estos dispositivos autónomos capturan imágenes o videos cuando detectan movimiento, operando 24/7 en condiciones ambientales extremas. El resultado son millones de fotografías que deben ser revisadas manualmente por investigadores para identificar especies, contar individuos y analizar comportamientos.
📊 El desafío en números
El estudio Snapshot Serengeti utilizó 3,2 millones de imágenes y estimó que su etiquetado representaba más de 17.000 horas de trabajo humano. Es una cifra documentada para ese conjunto de datos, no una regla aplicable a cualquier proyecto [2].
Este cuello de botella limita severamente la capacidad de los conservacionistas para tomar decisiones basadas en datos en tiempo real. Aquí es donde la inteligencia artificial ofrece una solución transformadora.
La revolución del deep learning en cámaras trampa
En 2018, Norouzzadeh y colaboradores publicaron en PNAS un estudio con 3,2 millones de imágenes de 48 especies de Snapshot Serengeti [2]. Las redes superaron 93,8 % de exactitud en identificación; al procesar solo predicciones de alta confianza, el sistema podía automatizar el 99,3 % de los datos con una exactitud de 96,6 %, comparable a la clasificación colectiva usada como referencia.
El estudio demostró que una red puede identificar especies, contar individuos y clasificar algunos atributos dentro de las condiciones evaluadas. No prueba una precisión universal: el desempeño puede caer al cambiar de región, fondo, cámara o composición de especies, fenómeno conocido como desplazamiento de dominio [6].
De la investigación a la aplicación global
Wildlife Insights ayuda a organizar datos, filtrar imágenes vacías y proponer identificaciones [3]. Su documentación informa que el modelo fue entrenado con más de 35 millones de imágenes de 1.295 especies y publica precisión, sensibilidad y proporción de resultados desconocidos por taxón. Cuando la confianza no alcanza para identificar una especie, puede devolver una categoría superior o solicitar revisión manual.
🌎 Cómo interpretar su desempeño
Wildlife Insights indica que detecta algún animal en el 97 % de las imágenes que lo contienen y que, en el 91 % de esos casos, acierta en algún nivel taxonómico. Estas métricas agregadas no sustituyen la revisión por especie ni la validación con imágenes locales [3].
Bioacústica: escuchando la biodiversidad con IA
Mientras las cámaras trampa capturan lo visible, la bioacústica nos permite "escuchar" la biodiversidad. Grabadoras autónomas desplegadas en el campo registran continuamente los sonidos del ecosistema, incluyendo cantos de aves, llamadas de anfibios y vocalizaciones de mamíferos. El desafío es similar al de las imágenes: separar la señal del ruido en terabytes de audio.
En 2021, Kahl y colaboradores presentaron BirdNET [4], una red capaz de identificar 984 especies de Norteamérica y Europa. Obtuvo una precisión media promedio de 0,791 en grabaciones de una sola especie, pero un F0,5 de 0,414 en paisajes sonoros completamente anotados, donde hay ruido y vocalizaciones superpuestas. La diferencia muestra por qué es necesario reportar la métrica y el conjunto de evaluación.
Una detección de BirdNET es evidencia de presencia acústica probable, no una estimación automática de abundancia. Inferir ocupación, actividad o tendencias exige un protocolo de muestreo y modelos ecológicos que consideren esfuerzo y probabilidad imperfecta de detección. La herramienta y sus flujos abiertos sí permiten procesar grandes colecciones de audio de manera reproducible.
Caso Colombia: Project Guacamaya en la Amazonía
Project Guacamaya es una colaboración entre CinfonIA de la Universidad de los Andes, los institutos SINCHI y Humboldt, Planet Labs y Microsoft AI for Good [5]. Integra imágenes satelitales, cámaras trampa y bioacústica para apoyar el monitoreo de la Amazonía colombiana.
El sistema integra múltiples fuentes de datos:
- Imágenes satelitales diarias de Planet Labs para detectar cambios y generar alertas
- Cámaras trampa desplegadas en el campo para monitorear fauna terrestre
- Sensores bioacústicos que registran continuamente los sonidos del bosque
El proyecto documentó modelos regionales para fauna y la publicación de Pytorch-Wildlife como plataforma abierta [5, 7]. Su valor está en combinar datos regionales, diferentes sensores y conocimiento institucional; sus cifras de desempeño deben interpretarse dentro de las condiciones en que fueron evaluadas.
El Observatorio de Econetsos: nuestra visión
En la Fundación Econetsos, el Observatorio de Conservación y Biodiversidad es una iniciativa en desarrollo. Proponemos avanzar mediante pilotos delimitados en Tolima y Huila, con datos abiertos, protocolos reproducibles, métricas por especie y revisión de especialistas. Los registros de ocurrencia de GBIF o SiB documentan observaciones; por sí solos no demuestran abundancia ni tendencias poblacionales.
La Guía de Anfibios y Reptiles del Huila ofrece un contexto potencial para evaluar herramientas de apoyo a la identificación, siempre con validación taxonómica humana. Cualquier piloto deberá documentar clases, tamaño de muestra, precisión, sensibilidad, errores e incertidumbre antes de usarse en decisiones.
Desafíos y oportunidades
A pesar del enorme potencial de la IA para la conservación, persisten desafíos importantes:
1. Sesgo geográfico y taxonómico
La mayoría de los modelos de IA han sido entrenados con datos de Norteamérica, Europa y África. Las especies neotropicales, particularmente las de Colombia, están subrepresentadas en los conjuntos de datos de entrenamiento. Necesitamos generar datos locales de alta calidad para desarrollar modelos específicos para nuestra biodiversidad.
2. Acceso a tecnología y capacitación
Las herramientas de IA requieren infraestructura computacional y expertise técnico que no siempre están disponibles en instituciones de países en desarrollo. Es crucial democratizar el acceso a estas tecnologías mediante plataformas en la nube, software de código abierto y programas de capacitación para investigadores locales.
3. Integración con conocimiento tradicional
La IA no reemplaza el conocimiento ecológico tradicional de las comunidades locales e indígenas. Por el contrario, debe complementarlo. Los sistemas más efectivos combinan la capacidad de procesamiento de la IA con la validación y el contexto proporcionado por expertos humanos y guardianes del territorio.
El futuro: monitoreo continuo y conservación predictiva
La convergencia de sensores remotos, inteligencia artificial y ciencia ciudadana está creando las condiciones para un nuevo paradigma en conservación: el monitoreo continuo de ecosistemas. Imagina una red de sensores desplegados en áreas protegidas, enviando datos en tiempo real a plataformas en la nube donde modelos de IA detectan automáticamente cambios en la biodiversidad, alertan sobre amenazas emergentes y sugieren intervenciones prioritarias.
Herramientas como Wildlife Insights, BirdNET y Project Guacamaya muestran avances importantes, pero no constituyen por sí solas un sistema completo de monitoreo. Escalarlas exige interoperabilidad, financiación, capacidades locales, control de calidad y reglas de gobernanza de datos [8].
En Econetsos, estamos comprometidos con una implementación gradual y transparente. Antes de publicar resultados, cada flujo deberá declarar origen de datos, cobertura, licencias, supuestos, desempeño, incertidumbre y límites de interpretación.
🔬 Lo que viene
El Observatorio de Econetsos es un proyecto en desarrollo que avanzará por fases. Entre nuestros planes está la publicación periódica de boletines informativos sobre biodiversidad, avances tecnológicos en conservación, y hallazgos relevantes para la región Tolima-Huila. También exploraremos pilotos de identificación automática de especies como parte del proyecto de la Guía de Anfibios y Reptiles del Huila. Suscríbete a nuestro boletín para mantenerte informado sobre estos temas y recibir las novedades directamente en tu correo.
Referencias
- SiB Colombia (2025). Biodiversidad en cifras 2025: Colombia y su ventana a la Amazonía. Consultar fuente
- Norouzzadeh, M. S., et al. (2018). Automatically identifying, counting, and describing wild animals in camera-trap images with deep learning. PNAS, 115(25), E5716-E5725. https://doi.org/10.1073/pnas.1719367115
- Wildlife Insights. About Wildlife Insights AI: datos de entrenamiento y desempeño de los modelos. Consultar documentación
- Kahl, S., Wood, C. M., Eibl, M., & Klinck, H. (2021). BirdNET: A deep learning solution for avian diversity monitoring. Ecological Informatics, 61, 101236. https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2021.101236
- Microsoft Source Latinoamérica (2024). Project Guacamaya uses daily satellite images, Amazon-specific AI models in battle against deforestation. Consultar fuente
- Koh, P. W., et al. (2021). WILDS: A Benchmark of in-the-Wild Distribution Shifts. Proceedings of Machine Learning Research, 139, 5637-5664. Consultar artículo
- Hernandez, A., et al. (2024). Pytorch-Wildlife: A Collaborative Deep Learning Framework for Conservation. Prepublicación. Consultar manuscrito
- Tuia, D., et al. (2022). Perspectives in machine learning for wildlife conservation. Nature Communications, 13, 792. https://doi.org/10.1038/s41467-022-27980-y