El pico Lenin (7.134 m), ubicado en la cordillera del Pamir y fronterizo entre Tayikistán y Kirguistán es una de las cinco montañas que se incluyen en el reto del Leopardo de las Nieves que otorgaba la antigua Unión Soviética. Es uno de los sietemiles más asequibles y por tanto más masificados, eso sí, no exento de los peligros propios de la alta montaña y esa altitud, así como de una meteorología rigurosa.
La expedición de los hermanos Daniel y Miguel Oury, procedentes de Viver (Castellón) destaca por una curiosa novedad: se trata de una de las primeras expediciones independientes documentadas en las que las decisiones críticas de aclimatación fueron pautadas por un sistema de inteligencia artificial.
Durante los meses previos y a lo largo de la propia ascensión, los gemelos monitorizaron de forma exhaustiva sus parámetros biométricos (saturación de oxígeno en sangre, pulso, variabilidad de la frecuencia cardíaca y métricas de recuperación) mediante relojes inteligentes. Estas mediciones se realizaron cada noche, tanto en los entrenamientos previos en cámara normobárica como en las tiendas de los campamentos de altura.
Todos estos datos eran volcados y procesados por un sistema de Inteligencia Artificial que asumió el control de las decisiones críticas. El algoritmo evaluaba el estado fisiológico real de los alpinistas y pautaba los tiempos de aclimatación en la montaña, orquestando además todo su plan de entrenamiento, hidratación y requerimientos nutricionales.
Finalizada la aclimatación, el sábado 1 de agosto emprendieron el ataque a la cumbre. Miguel logró ascender desde los 6.100 metros del Campo 3 hasta los 7.134 m de la cumbre y regresar en siete horas y media, adelantando a todos los alpinistas que se cruzó en el camino. «Durante meses, la IA nos dijo cuándo subir, cuándo bajar y cuándo descansar. El sábado, el cuerpo simplemente respondió», explica Miguel Oury.
Sin embargo su hermano Daniel, que comparte el mismo nivel de preparación física y técnica que su hermano gemelo, unos días antes había contraído una infección por una bacteria o parásito que le dañó el sistema digestivo, provocándole deshidratación, pérdida de nutrientes y desgaste. Un contratiempo que la IA no pudo predecir.
A pesar de su situación, Daniel realizó igualmente el intento a la cumbre junto a su hermano y se acercó a su objetivo, pero a unos 700 metros de la cumbre sintió su cuerpo al límite y tomó la sensata decisión de darse la vuelta, descendiendo por sus medios.
La experiencia de los Oury abre el debate de qué parte de nuestras decisiones estamos dispuestos a delegar en una inteligencia artificial cuando nos movemos en un medio en el que equivocarse puede tener consecuencias graves.
No es un fenómeno aislado. El explorador James Benson-King, por ejemplo, está utilizando ChatGPT para preparar su intento de cruzar en bicicleta la Antártida en solitario y sin apoyo, llegando a emplearlo sobre el terreno para ajustar ritmo y esfuerzo a partir de datos como la frecuencia cardiaca, la distancia o las horas de luz disponibles.
También la investigación científica lleva años desarrollando modelos de machine learning capaces de combinar saturación de oxígeno, frecuencia cardiaca, variabilidad cardiaca y variables ambientales para intentar predecir el mal agudo de montaña, con la vista puesta en integrarlos en dispositivos portátiles que puedan emitir alertas en tiempo real.
La integración de la IA en nuestra actividad ya es una realidad: los sistemas actuales de medición biométrica no se limitan a recopilar nuestros datos, sino que los interpretan para ofrecernos información sobre nuestro estado de recuperación, aclimatación o capacidad para afrontar un determinado esfuerzo.
Sin embargo, el caso de Daniel Oury ejemplifica muy bien sus límites: la IA puede ser una herramienta útil para ayudarnos en la toma de decisiones, pero ningún algoritmo conoce por completo lo que sucede dentro de nuestro cuerpo ni puede interpretar todas las variables que entran en juego en una montaña, al menos por el momento.
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