Según el Barómetro de Catástrofes 2023, elaborado por la Fundación Aon España, las empresas afectadas por catástrofes naturales y no cubiertas por seguros perdieron 1.220 millones de euros en 2023, frente a 788 en 2022. Este impacto directo repercutió en el resto de los sectores, al suministrar 2.065 millones menos en productos a las empresas afectadas. La contracción por el impacto directo e indirecto indujo en la economía española una nueva pérdida agregada de casi 800 millones de euros.
La caída de la facturación de las empresas tuvo claras consecuencias para la economía: la contracción del PIB español rozó los 1.900 millones de euros, frente a la merma de 1.225 millones en 2022. El impacto sobre las empresas directamente afectadas y que carecían de seguro fue de 650 millones de euros, a los que hay que sumar 830 millones de euros de pérdidas en las empresas pertenecientes a la cadena de valor de las directamente afectadas, tanto aseguradas como no aseguradas. Las reducciones de las rentas empresariales y salariales derivadas de estos impactos supusieron un impacto inducido negativo superior a los 400 millones de euros.
A nivel de empleo, en 2023 se perdieron 38.600 puestos de trabajo en España a consecuencia de las catástrofes naturales, 13.400 más que en 2022 y 15.000 más que en 2021, de los que 15.900 se debieron a causas directas, 16.200 al impacto indirecto y 6.500 al inducido. El sector más afectado fue de nuevo el de agricultura y pesca, con más de 19.000 puestos de trabajo perdidos, seguido por el sector comercial con 7.000 puestos. El resto de los sectores agruparon un aumento del desempleo de casi 14.000 personas.
Como explicó Pedro Tomey, presidente del Observatorio de Catástrofes de la Fundación Aon España, “todos los datos de este Barómetro reflejan un incremento sustancial del coste de las catástrofes respecto a 2022 y, en consecuencia, ponen de manifiesto la severidad de los desastres ocurridos en 2023. El año pasado no sólo fue récord en las cifras agregadas del coste de las catástrofes en España, sino que también ha sido el peor año hasta la fecha para el campo español: el seguro agrario ha registrado indemnizaciones por valor de 1.241 millones de euros. Por su parte, los datos del Consorcio de Compensación de Seguros y de UNESPA permiten contabilizar 1.208 millones de euros de daños cubiertos.”
Además, añadió que “desgraciadamente, todas estas estadísticas saltarán por los aires este año con la impagable tragedia en vidas humanas y los incalculables daños materiales y psicológicos causados por la DANA desencadenada sobre las provincias de Valencia y Albacete”.
Agricultura
Más de la mitad de los costes asegurados en 2023 (1.241 millones frente a un total de 2.449 millones) fueron cubiertos por Agroseguro, manifestando la especial vulnerabilidad del sector agrícola. La sequía (31%) y las tormentas, lluvias y pedrisco (29%) fueron los sucesos que más daños provocaron en la agricultura española, especialmente para los cultivos de cereales de invierno en la Submeseta Norte.
Las inundaciones, por su parte, provocaron el 80% de los daños asegurados durante el año 2023 (el 94% en 2022), afectando mayoritariamente a viviendas (44%) e industrias (23%) ubicadas en las provincias de Valencia, Tarragona y Badajoz.
Inteligencia artificial
Tal y como se desprende del informe sobre las ‘Aplicaciones de Inteligencia Artificial en la prevención y respuesta de desastres’, incluido en el Barómetro, la inteligencia artificial tiene la capacidad de detectar factores desencadenantes de los desastres, anticiparse a las catástrofes, mejorar el mantenimiento y prevención de riesgos en infraestructuras críticas, así como optimizar las respuestas inmediatas y las estrategias de recuperación, lo que se traduce finalmente en un inmenso potencial para mitigar el impacto de las catástrofes, salvar vidas y optimizar recursos.
El documento señala que “una de las principales limitaciones de las aplicaciones y modelos basados en la IA es la disponibilidad, seguridad y fiabilidad de los datos” y que “para realizar estimaciones precisas y fiables es necesario disponer de grandes cantidades de datos que representen todo el sistema y que no estén sesgados”. En ese sentido, indica que los datos que se recogen de redes sociales y crowdsourcing presentan “muchos problemas de fiabilidad y credibilidad, y suelen estar muy sesgados hacia los extremos”.