Google presentó WeatherNext 3, un nuevo modelo meteorológico basado en IA que empezará a alimentar pronósticos en Search, Gemini, Maps, Google Maps Platform y Google Cloud. El cambio apunta a mostrar datos del tiempo con actualizaciones por hora y más detalle local dentro de varios productos que ya usan millones de personas.
Según Google DeepMind, WeatherNext 3 incorpora observaciones satelitales geostacionarias en tiempo real como entrada directa del modelo. Eso le permite generar nuevos pronósticos cada hora, en vez de depender solo de análisis previos producidos por sistemas numéricos tradicionales con más retraso.
La compañía dice que el modelo trabaja con varias resoluciones al mismo tiempo: 5 kilómetros para variables de superficie entrenadas con estaciones, 10 kilómetros para otras variables de superficie y 25 kilómetros para variables atmosféricas como el viento en altura. Google también añade estimaciones de precipitación y variables útiles para energía eólica y solar.
Google atribuye su afirmación de mayor precisión a evaluaciones independientes en vivo realizadas por Brightband. La integración anunciada no implica que todas las funciones aparezcan de inmediato de la misma forma en todos los países, productos o capas de datos.
Qué cambia en WeatherNext 3 frente a la versión anterior
La documentación técnica de Google señala que WeatherNext 3 genera una imagen global del tiempo aproximadamente cinco veces más detallada que WeatherNext 2. La versión anterior operaba sobre una cuadrícula de 25 kilómetros y con ciclos de seis horas; la nueva suma inicializaciones cada hora y mejora el nivel de detalle en variables que cambian rápido, como lluvia, temperatura superficial y nubosidad.
En la página para desarrolladores, Google detalla que el sistema ofrece salidas de 5 kilómetros para temperatura y punto de rocío entrenados con estaciones meteorológicas, 10 kilómetros para viento en superficie, presión, temperatura del mar, capas de nubes, radiación solar y precipitación horaria, y 25 kilómetros para campos atmosféricos tridimensionales. También informa horizontes de hasta 15 días en ciertos ciclos y de 48 horas en corridas horarias intermedias.
Otro cambio es la forma en que el modelo aprende. Google indica que ya no se apoya solo en datos reprocesados por grandes simulaciones meteorológicas, sino también en observaciones directas de estaciones y mosaicos satelitales globales. En sus pruebas sobre precipitación, la empresa reporta mejoras frente a referencias numéricas cuando evalúa contra datos IMERG de la NASA, aunque esas cifras siguen siendo resultados publicados por la propia compañía.
Dónde se verá primero y qué límites siguen abiertos
La integración en productos de consumo y de empresa es una de las partes más concretas del anuncio. Google confirmó que WeatherNext 3 se usará en Search, Gemini, Maps, Google Maps Platform y Cloud, lo que abre dos usos inmediatos: consultar pronósticos más frecuentes dentro de servicios cotidianos y acceder a datos para aplicaciones, análisis o flujos empresariales desde la infraestructura de Google.
El alcance va más allá del pronóstico diario. La documentación oficial incluye variables pensadas para energía limpia, como velocidad del viento a 100 metros, distribución de nubes y componentes de irradiancia solar. Eso puede servir para operadores de parques eólicos y solares, además de sectores que dependen de lluvia, nubosidad o cambios bruscos de temperatura.
TechCrunch describió una disputa técnica: Google presenta a WeatherNext 3 como el primer modelo de IA de alta resolución global que incorpora observaciones directas sin procesar, pero WindBorne cuestionó esa definición y dijo que su sistema WeatherMesh 6 ya usa observaciones crudas desde 2025. El mismo reporte recuerda que estos modelos todavía se apoyan en conjuntos nacionales de datos meteorológicos, de modo que la mejora no elimina la incertidumbre propia de cualquier pronóstico.
Dentro del ecosistema de Google, este lanzamiento amplía una línea que ya incluía sistemas orientados a eventos extremos, como Groundsource, centrado en inundaciones repentinas. WeatherNext 3 se mueve en otra escala: un modelo general para múltiples variables, con actualización horaria y despliegue en varios productos.
