EVAC-AI: USC quiere que agentes de IA coordinen fuego, tráfico y Waymo para evacuar Los Ángeles, pero aún es un proyecto de investigación

Por USC Viterbi School of Engineering · 11 de noviembre de 2026.

Investigadores de la USC Viterbi School of Engineering han anunciado EVAC-AI, un marco de inteligencia artificial agéntica para coordinar en tiempo real la evacuación de Los Ángeles durante incendios forestales. Un sistema agéntico es aquel en el que la IA no solo recomienda, sino que conecta fuentes de datos y propone o ejecuta acciones de forma continua. El proyecto está financiado por la National Science Foundation (NSF) de EE. UU. a través de su programa FIRE y durará cuatro años. Lo lidera Ruolin Li, profesora ayudante de ingeniería civil.

El punto de partida, según la propia universidad, son los incendios de 2025 en Los Ángeles: avisos tardíos, alertas enviadas al barrio equivocado y carreteras atascadas. El diagnóstico del equipo es que los modelos de propagación del fuego no tienen en cuenta la red viaria, y los de evacuación pueden no considerar las igniciones por pavesas (ascuas que prenden focos por delante del frente visible y cortan carreteras).

EVAC-AI se plantea con cuatro componentes. El primero traduce previsiones probabilísticas de fuego en información sobre qué carreteras son transitables; el equipo prevé actualizaciones cada cinco minutos a escala de sección censal. El segundo es un modelo de «autonomía mixta» que trata a los vehículos autónomos despachados de forma central, como los de Waymo, como un posible recurso de rescate, con la restricción de garantizar cobertura a los hogares sin coche. El tercero es la mensajería: en lugar de una alerta masiva única, se explorarán instrucciones segmentadas y escalonadas para no saturar las rutas de montaña y cañón y dejar paso a los equipos de emergencia. El cuarto es el núcleo agéntico, bidireccional: los gestores de emergencias reciben recomendaciones y los residentes aportan datos sobre su situación (vehículo, personas mayores, mascotas) que realimentan el sistema.

También está prevista una app o interfaz para residentes, descrita por la universidad como algo parecido a ChatGPT pero centrado en preguntas sobre evacuación.

Nuestra lectura: la tesis correcta del proyecto es tratar la evacuación como un único sistema acoplado, no como problemas separados. Ahí la IA aporta de verdad: integrar fuentes heterogéneas más deprisa de lo que puede hacerlo un equipo humano bajo presión. Escalonar las órdenes de salida es, además, una idea de lógica casi evidente que los sistemas actuales no explotan bien.

Pero conviene bajar el entusiasmo. Lo publicado es una nota de lanzamiento de un proyecto de cuatro años: no hay resultados, ni simulaciones validadas, ni pruebas con servicios de emergencia, y el artículo habla en condicional («podría», «explorará»). Estamos ante una aspiración financiada, no una capacidad demostrada. Quedan, además, preguntas duras que la nota no responde. ¿Qué pasa si el agente se equivoca al decir que una ruta es segura? ¿Quién responde de una recomendación errónea? ¿Cómo se evita que el chat para residentes alucine en una situación de vida o muerte? Como contexto del sector, esta es justo la discusión que recorre a los agentes: la ventaja no estará en darles más autonomía, sino en poder auditarlos y asignar responsabilidad. En este caso lo razonable es que el sistema recomiende y la decisión final la mantenga un humano.

Hay otro riesgo: la equidad. El equipo menciona explícitamente a mayores, personas con discapacidad y hogares sin vehículo, y la restricción de cobertura en el modelo de flotas autónomas apunta en esa dirección. Si se cumple, sería un buen ejemplo de IA diseñada para proteger a quien peor lo tiene. Si depende de una app y de datos que los residentes reporten, podría dejar fuera justo a quienes menos acceso digital tienen.

El horizonte que nos interesa es claro. En el corto plazo, el cambio climático seguirá empeorando los incendios y las ciudades tendrán que adaptarse; la IA será una herramienta de gestión, no una solución milagrosa. A largo plazo, una sociedad con mejor predicción, coordinación y abundancia de recursos debería poder reducir drásticamente las muertes por desastres. EVAC-AI es un pequeño paso en esa dirección, y vale la pena seguirlo, pero lo que importará es lo que se demuestre en simulación y en simulacros reales, no el anuncio.