El científico Mahar Lagmay destaca que, aunque la inteligencia artificial (IA) está ganando atención, la ciencia de la predicción de inundaciones sigue dependiendo fundamentalmente de la calidad de los datos. Lagmay argumenta que la IA, específicamente el modelo P1B, puede ser una herramienta valiosa para mejorar las previsiones, pero su efectividad está limitada si los datos subyacentes son deficientes. La precisión de los datos es crucial para identificar áreas de riesgo y evaluar la necesidad real de proyectos de control de inundaciones. El experto sugiere que una mejor previsión, impulsada por datos fiables, podría ayudar a evitar la inversión en proyectos innecesarios o mal dirigidos. Esto permitiría optimizar los recursos y centrarse en soluciones más eficientes y sostenibles. En definitiva, la IA no es una solución mágica, sino una herramienta que potencia la ciencia existente cuando se alimenta con información de calidad.