No vengo de la meteorología. Construyo automatizaciones, y este proyecto empezó como una pregunta suelta durante la sequía: si un agente de IA podría leer el radar del Valle y encontrar nubes candidatas para un experimento de siembra.
Abrí la misma conversación con dos modelos, GPT-6 Astra de OpenAI y Claude Opus 5 de Anthropic, y me puse a copiar y pegar las respuestas de uno al otro. Cada modelo revisaba al otro, y yo me quedaba con lo que sobrevivía. Lo interesante no fue que acertaran. Fue dónde se equivocaron.
- Un error de los dos a la vezRevisamos quince archivos de un mismo día y concluimos que el valle era inobservable. Al barrer los cinco meses completos aparecieron 31.926 volúmenes de una segunda rutina. Ninguno de los dos modelos la tenía: apareció al medir.
- Un dato de Astra que casi descartoAfirmó que hubo siembra de nubes en Medellín en los años sesenta. Claude lo buscó, no lo encontró y recomendó dejarlo fuera. Le exigí la referencia exacta: López y Howell, 1965. Existía. La lección no fue confiar o desconfiar, sino exigir la cita.
- Un error de Claude que encontré yoEscribió que no había evidencia de que el IDEAM usara inteligencia artificial. Busqué en los documentos de gestión del instituto y ahí estaba. Los modelos buscan donde uno les dice que busquen.
El lector del formato IRIS/SIGMET se escribió desde cero porque en el entorno no se podía instalar Py-ART. El escáner del archivo histórico también. La escena 3D se construyó con Astra, sobre números ya verificados.
Una imprecisión de Claude, corregida por Astra. Decir que la columna de Z_DR «es el blanco de la siembra» está mal dicho. El blanco es el agua líquida superenfriada; la columna de Z_DR es apenas una firma que la sugiere, con falsos positivos conocidos.
Lo que aprendí del método. Un modelo solo tiende a confirmar lo que le preguntas. Dos modelos en desacuerdo obligan a ir a la fuente. Y la fuente, tres de cuatro veces, le dio la razón a algo que ninguno de los dos había dicho.
Nada de lo que aparece en esta página se sostiene solo porque una IA lo dijo. Los números salen de procesar 63.825 volúmenes de radar; las afirmaciones históricas, de artículos con autor, revista y página.