Hace cinco años, el físico ruso Alexander Ganshin ideó un proyecto que buscaba llevar un paso más adelante la precisión de los pronósticos meteorológicos. Contrario a lo que pudiera pensarse, la solución que encontró no estaba en recopilar más o mejor información, sino que en hacerlo distinto, contrastando diversas fuentes.

En ese momento nació Meteum, app que actualmente cuenta con 50 millones de usuarios en todo el mundo y que hace algunas semanas aterrizó en Chile, como parte de una expansión a Latinoamérica que también incluye a México y Brasil y que en un futuro cercano comprende a Africa y Asia.

Tanto la app como la versión web de la plataforma ofrecen un detallado informe meteorológico, según la ubicación del usuario, que incluye una previsión del tiempo en los próximos 30 días, que va siendo actualizada cada tres minutos.

Además, incluye un apartado especialmente dedicado a las precipitaciones, con un informe de previsión de lluvias que comprende a las próximas dos horas en intervalos de 10 minutos y un mapa por el cuál se puede navegar que marca las regiones donde existen precipitaciones en tiempo real.

Para subir los estándares de predicción, Meteum utiliza tecnologías basadas en inteligencia artificial, machine learning y big data que analizan, comparan y contrastan los datos que suele utilizar el resto de las plataformas similares.

Concretamente, el pronóstico de Meteum analiza cuatro previsiones del tiempo distintas, provenientes de Europa, Candá, Estados Unidos y Japón. Con esa información ya recopilada, los algoritmos de la plataforma estudian el historial de errores de cada pronóstico, para poder aunarlas en un solo reporte que comprende la información previamente filtrada.

“Hay gente que revisa distintos pronósticos y hay uno que dice ‘lloverá mañana’, otro que dice ‘no lloverá mañana’ y otro que dice de nuevo que sí lloverá. Entonces usualmente esa persona decidirá salir con su paraguas. Nuestra solución trabaja de la misma manera, combinando pronósticos”, señala Ganshin.

La idea de este mecanismo viene de un diagnóstico basado en dos ideas. La primera es que todos los pronósticos del tiempo fallan de vez en cuando y la segunda es que toda la información que generan es imposible que sea analizada por seres humanos.

Junto con los pronósticos que se analizan, también entran otros factores como la altura del sol sobre el horizonte, la distancia de la ubicación con respecto al mar y la altura de cada sector.

Aunque dentro de la fórmula Meteum, hay otra fuente de información que es decisiva en los pronósticos, que distingue a esta app de otras plataformas similares y que según Ganshin es tan importante como los datos que reciben de satélites. Se trata de la participación de los usuarios a través de un sistema de crowdsourcing o inteligencia colectiva.

Este concepto alude a que son los mismos usuarios los que suben información relevante para la app, tal como funciona Waze con respecto a reportes de tránsito. En este caso, los usuarios de Meteum tienen la capacidad de reportar por ejemplo, si la lluvia informada en el pronóstico está sucediendo realmente o no, lo que permite a la app corregir sus pronósticos o poder acotar de manera más precisa cada previsión según la ubicación.

De hecho, el mapa de precipitaciones de la app está nutrido altamente por los datos que va dejando cada usuario.

“Tú puedes sacar información de las estaciones de clima pero no puedes poner una estación en cada punto del mundo. Entonces necesitas información de otras fuentes y ahí puedes usar la ayuda de la gente”, explica Ganshin.

El CEO de Meteum explica que este mecanismo significó en principio un desafío, ya que había que incentivar la participación de los usuarios en un ámbito donde no estaban acostumbrados a hacerlo. Para ello se preocuparon de que la app fuera lo más intuitiva posible y que las preguntas a sus usuarios fueran muy simples y con alternativas, por ejemplo “¿Está lloviendo? ¿Sí? ¿No?”.

Finalmente, la implementación fue exitosa y hoy por hoy, la app tiene un flujo cercano a las 15 millones de personas por día, de las cuales 3 millones realizan informes.

Más allá de su expansión geográfica, Meteum también ha estado trabajando en un servicio similar pero enfocado a empresas y negocios que tengan como el clima como una factor decisivo en su día a día.

“Tenemos una buena tecnología y tenemos una buena fuente de datos. Por ejemplo, tenemos datos satelitales, tenemos modelos de inteligencia artificial, tenemos datos de crowdsourcing y creemos que podría ser útil para los negocios”, dice Ganshin.

Por lo mismo, la plataforma ofrece servicios personalizados a este tipo de empresas, con un alto porcentaje de clientes de la industria agrícola, que según los pronósticos reciben notificaciones de cuándo es más oportuno regar. “No entregamos solo datos del clima, sino que recomendaciones inteligentes”, acota.

También están trabajando con algunas consultoras que relacionadas a temas medioambientales, entregando informes del cambio climático de los últimos 50 años años y proyectando cómo será en el futuro.

Paralelamente, Ganshin ha desarrollado Aerostate, una empresa especializada en el análisis y pronóstico de la calidad de aire en ciudades o zonas específicas.