Mi reino por un algoritmo: el creador de un modelo para catástrofes climáticas se hará de oro

Una nueva generación de creadores de modelos matemáticos podría ayudar a lidiar con la crisis de seguros que se avecina.

Inundaciones, tormentas eléctricas e incendios forestales, junto con la inflación de las materias primas, están disparando las primas de los llamados seguros catastróficos. Algunos estadounidenses se están marchando de los lugares más arriesgados, como Florida, mientras que otros renuncian a la cobertura. Aseguradoras como Allstate, State Farm y Farmers Insurance, propiedad de Zurich Insurance Group, se están retirando de las zonas propensas a las catástrofes.

Para las aseguradoras, las pérdidas medias anuales —una estimación conceptual a largo plazo de las pérdidas futuras— podrían alcanzar la cifra récord de 133.000 millones de dólares, según la empresa de evaluación de riesgos Verisk Analytics. Las pérdidas no aseguradas serán aún mayores. En Norteamérica, solo el 51% del riesgo de catástrofes naturales está cubierto. En Europa, el 44%, y en Asia, un mísero 12%. Se teme que haya más zonas no asegurables. La suscripción requiere la confianza de que los modelos reflejan con cierta exactitud los riesgos, que el cambio climático está amplificando de forma aterradora y desconocida.

TE PUEDE INTERESAR

Bancos y aseguradoras suben comisiones de los fondos superventas

Óscar Giménez

La mayoría de las previsiones climáticas procede de dos fuentes distintas. La primera son los modelos de circulación general utilizados por organismos como el Panel Intergubernamental del Cambio Climático, que basan las previsiones en las leyes de la física. Son buenos para trazar grandes tendencias, pero no para predecir fenómenos localizados o simular huracanes y tornados.

Por el contrario, los modelos de riesgo de catástrofe, o de riesgo CAT, por sus siglas en inglés, utilizan datos históricos para inferir la probabilidad futura de huracanes, terremotos y similares, así como la vulnerabilidad de edificios y estructuras. Se pusieron de moda tras el paso del huracán Andrew por Estados Unidos en 1992, que llevó a la quiebra a 11 aseguradoras. Verisk es el principal proveedor de modelos de riesgo CAT, con RMS —adquirida por Moody's en 2021— en segundo lugar.

Este enfoque ha tenido sus éxitos: cuando se produjo el huracán Katrina en 2005, ninguna aseguradora quebró. Pero los modelos de riesgo catastrófico no saben interpretar los fenómenos de menor escala que han causado estragos este año. El cambio climático es otro problema: utilizar datos que se remontan a la década de 1960, cuando el clima era más frío, dará lugar a subestimaciones de las precipitaciones. Sin embargo, situar el punto de corte, por ejemplo, en los años noventa limita la información disponible para las previsiones.

TE PUEDE INTERESAR

El instrumento chino que puede salvarnos del mayor desastre natural de la historia

Omar Kardoudi

Los meteorólogos están empezando a combinar ambos métodos, y algunas empresas emergentes prometen resultados transformadores. La empresa australiana Reask, por ejemplo, ha incorporado una capa de física a sus modelos estadísticos de ciclones tropicales. Sus simulaciones, basadas en la extracción de datos medioambientales en busca de patrones mediante inteligencia artificial, generan probabilidades de catástrofe ajustadas al clima para un año determinado. Los patrones estacionales que los modelos climáticos han tenido dificultades para predecir, como la oscilación entre las estaciones húmedas de El Niño y las secas de La Niña, podrían quedar así más claros.

El alcance mundial de empresas como Reask ayuda a llevar los seguros a lugares poco cubiertos. En 2021, se convirtió en socio del programa de Swiss Re para ampliar los llamados seguros paramétricos fuera de sus mercados principales de Estados Unidos y el Caribe. Estas pólizas son más fáciles de aplicar porque los pagos dependen de parámetros meteorológicos en lugar de evaluaciones de daños que requieren mucho trabajo.

Otras empresas emergentes se especializan en catástrofes demasiado imprevisibles para muchas pólizas de seguros, cuya protección depende a menudo de un apoyo gubernamental limitado. CatRisk Solutions, con sede en el Reino Unido, ofrece un modelo de pérdidas por terremotos que cubre 155 países.

TE PUEDE INTERESAR

Estos han sido los terremotos más mortíferos del mundo en los últimos 25 años

El Confidencial

Las inundaciones también son muy difíciles de modelizar, pero la mejora de los datos podría ayudar. Las imágenes por satélite y las bases de datos con la posición exacta de los edificios, los materiales utilizados en su construcción y el coste de reparaciones anteriores están sustituyendo a la información más genérica a nivel de distrito.

"Ahora sabemos que es realmente importante entender si estás a 30 o a 800 metros del mar", dijo Russell Merrett, director de Suscripción de Inigo Insurance, un sindicato de Lloyd's of London especializado en reaseguros de alto riesgo. En 2020, la First Street Foundation, con sede en Nueva York, publicó una aplicación en línea en la que cualquiera puede comprobar la exposición de su propiedad a las inundaciones. Sugirió que los mapas federales subestiman gravemente los riesgos.

El aumento del coste de las catástrofes se debe más al incremento de la población en zonas peligrosas que al propio cambio climático. La investigación de Inigo sugiere que los cambios demográficos han causado más del doble de las pérdidas anuales previstas desde 1970, en comparación con un aumento del 25% debido al cambio climático.

TE PUEDE INTERESAR

¡Ya están aquí!: España debe prepararse para la llegada de ciclones tropicales

Jose Luis Gallego

Aunque los datos están mejorando, los modelos de inundaciones de alta resolución a menudo deben suplir las carencias de información con complejos cálculos matemáticos. Fathom, con sede en Brístol, entrena los modelos con datos sobre precipitaciones, comportamiento de los ríos y mareas cuando están disponibles, para inferir cómo se comportan las inundaciones en lugares similares de todo el planeta.

Y lo que es más importante, los costes informáticos ya no son prohibitivos para las nuevas empresas. Dag Lohmann, director ejecutivo de KatRisk, con sede en California, afirma que la posibilidad de reservar tiempo en un costoso superordenador del Departamento de Energía de EEUU cambia las reglas del juego. "De repente, una empresa relativamente pequeña como la nuestra podía adelantarse a los demás", afirmó.

Otra debilidad histórica de la suscripción de riesgos catastróficos era que las aseguradoras colocaban cada tipo de catástrofe y región en su propia categoría. En realidad, los ciclones llevan a las inundaciones, y los huracanes en Estados Unidos pueden estar relacionados con los incendios forestales en Australia. El año pasado, Reask y Fathom se unieron para crear modelos que tuvieran en cuenta estas correlaciones.

TE PUEDE INTERESAR

El territorio de Europa en riesgo alto de incendios se ha duplicado en los últimos 50 años

María Álvarez del Vayo Adrián Maqueda Carmen Torrecillas

El resultado de toda esta innovación es que cada vez se recurre más a las nuevas empresas de modelización de riesgos para obtener una segunda opinión, sobre todo por parte de reaseguradoras especializadas e inversores. También se están beneficiando de la creciente demanda de calificaciones climáticas, que se sitúan junto a las calificaciones crediticias tradicionales cuando se emite deuda municipal o se presentan proyectos de infraestructuras.

Toda revolución tiene su lado negativo: hay una auténtica selva de modelos de calidad variable. Algunos esconden sus hipótesis en metodologías de "caja negra". El exceso de certidumbre también puede ser un problema. Por ejemplo, el mapa de inundaciones de First Street puede ser útil para aseguradoras y constructores, pero no se ha demostrado que sea capaz de determinar con precisión el riesgo a nivel de propiedad. Los investigadores de Fathom, que construyó el modelo de inundaciones utilizado por First Street, pero que ha roto su relación, advertían en un documento de 2021 de que la exactitud de las predicciones realizadas por este tipo de modelos sigue siendo difícil de evaluar.

Sin embargo, dado lo mucho que se juegan las aseguradoras, es probable que necesiten toda la ayuda posible. Se avecina una edad de oro para los modelizadores del clima.

*Contenido con licencia de The Wall Street Journal.