Satélites en llamas: una IA creada por adolescentes detecta incendios forestales 35 minutos antes que la NASA; ronda semilla de 2,7 millones de dólares

Servicio de detección temprana de incendios forestales: una plataforma de software que combina más de 10 satélites, cámaras en torres y datos meteorológicos con tres modelos de IA, y alerta en tiempo real a servicios de bomberos y empresas por WhatsApp, SMS o correo electrónico

Que la respuesta ante incendios forestales no necesita nuevo hardware: una capa de software que fusiona satélites, cámaras e IA de terceros puede detectar incendios más rápido que la NASA

Ronda semilla de 2,7 millones de dólares (abril de 2026) liderada por Dalus Capital junto con Draper Associates, Vitamin C y Draper Cygnus; cerca de 900.000 dólares recaudados antes de parte de respaldadores como la ONU, el MIT, Cornell y Alexis Ohanian

En 2020, los incendios forestales en los alrededores de Córdoba quemaron 340.000 hectáreas y destruyeron las casas de personas cercanas a Franco Rodriguez Viau, entonces un joven de 16 años en la escuela técnica ORT de Buenos Aires. Junto con sus compañeros Joaquín Chamo y Ulises López Pacholczak construyó un prototipo que aprovechaba los flujos de datos satelitales de la NASA; los organismos de bomberos les dijeron que las alertas que llegaban con tres a cinco días de retraso eran inútiles, así que el equipo reinició el proyecto en torno a la detección temprana.

En lugar de construir sus propios satélites o cámaras, el equipo creó una plataforma de software que fusiona datos de más de diez satélites (NASA, NOAA, ESA), cámaras de torre de 360°, drones y pronósticos meteorológicos, ejecutando tres modelos de IA: detección de ignición, reconocimiento de columnas de humo y predicción de propagación. Las alertas se envían por WhatsApp, SMS o correo electrónico, y los reportes de los usuarios alimentan más de 20.000 validaciones de campo que reentrenan los modelos. El primer cliente de pago llegó aproximadamente a los 18 meses; los clientes crecieron hasta incluir empresas forestales y energéticas, los bomberos voluntarios de Argentina y la aseguradora AON, y en 2025 sus alertas apoyaron la respuesta a más de 600 incendios forestales.

La ventaja estaba en el momento, no en la detección: los incendios ya eran visibles para los satélites, pero las alertas llegaban con tres a cinco días de retraso, así que las brigadas no podían actuar sobre ellas

El software sobre hardware alquilado escaló donde los constructores de satélites no podían: sin activos intensivos en capital, más rápido hacia 21 países

El nivel gratuito era un volante de datos: más de 20.000 validaciones de campo de usuarios hicieron que sus modelos detectaran incendios más rápido y con mayor precisión

Los compradores tenían una línea presupuestaria real —las pérdidas por incendios— y la plataforma se vendía a aseguradoras, al sector forestal, energético y agrícola, no solo a gobiernos

Se puede superar a un incumbente verticalmente integrado sin poseer el activo: una capa de software sobre satélites existentes superó la latencia de alerta de la NASA, y el nivel gratuito alimentó los datos de campo que afinaron la IA

A mayo de 2026, la startup tenía más de 55.000 usuarios en 21 países, 33 clientes activos y un equipo de 26 personas, y acababa de ganar el Premio G20 Youth Ecopreneur de la UNCCD en ChangeNOW (31 de marzo de 2026). Planea destinar la ronda semilla a mejores modelos de IA, herramientas de medición de evitación de CO2 y un producto de seguro paramétrico contra incendios forestales con AON, y a expandirse desde América Latina hacia Estados Unidos; el objetivo a largo plazo son drones que verifiquen y, con el tiempo, combatan incendios