La Infraestructura crítica-IC, incluye sistemas y activos esenciales para el funcionamiento de la sociedad y la economía, como la energía, el agua, el transporte y la comunicación. La IC es vulnerable a las interrupciones causadas por desastres naturales, ciberataques y errores humanos, los que pueden provocar fallas en cascada, que son fallas secuenciales en los sistemas de infraestructura desencadenadas por una falla inicial, y que afectan a múltiples sectores a partir de ese evento de origen. Esta estructura interconectada se desarrolla conforme la sociedad desarrolla complejas relaciones economicas, a partir de las cuales emergen interdependencias entre las infraestructuras. Entre ellas pueden mencionarse las conexiones directas, como líneas eléctricas que suministran electricidad a plantas de agua y a la red de distribucion. Ultimamente se presentan dependencias que involucran tecnologías de la información y la comunicación.

Las interdependencias aumentan la complejidad de la gestión de la IC y elevan el riesgo de fallas en cascada. Ejemplos de estas fallas en la red eléctrica son aquellas que causan interrupciones en el suministro de agua y las redes de transporte. Los efectos en cascada agravan los riesgos, aumentan el tiempo de recuperación y magnifican las consecuencias socio-económicas. Las areas donde se cruzan múltiples infraestructuras críticas son más susceptibles a fallas en cascada. Aquellas interdependencias geográficas relacionadas con la proximidad entre las infraestructuras todavia son relevantes. La identificación de puntos críticos ayuda a priorizar las inversiones en resiliencia y las estrategias específicas de mitigación de riesgos.

Los factores que contribuyen a las interdependencias y las posibles fallas, se relacionan a la mencionada complejidad de la sociedad y su infraestructura. Con el propósito de comprender, analizar y mitigar los efectos en cascada y los riesgos asociados con las relaciones entre la infraestructura crítica, se emplea el modelamiento de esas interdependencias. Este análisis apoya la evaluación de riesgos y la planificación de emergencias, orientando las inversiones en resiliencia de la infraestructura. Las metodologías comunmente utilizadas en el modelamiento son:

  • Teoría de redes: Analizan la solidez y vulnerabilidad de las redes interconectadas. Los nodos representan activos de infraestructura y los bordes representan interdependencias.
  • Modelos basados ​​en agentes1: Simulan las acciones e interacciones de agentes autónomos.
  • Modelos de dinámica de sistemas: Utilizan bucles de retroalimentación para modelar el comportamiento dinámico a lo largo del tiempo.

Entre las estrategias para gestionar la resiliencia de la infraestructura crítica, se sugiere planificar la redundancia y la diversificación, el seguimiento en tiempo real y la planificación colaborativa y el desarrollo de políticas a escala nacional. Asimismo, es recomendado el empleo de técnicas de modelamiento que integran la IA y el aprendizaje automático, la simulacion de escenarios de impacto del cambio climático y la integración de datos en tiempo real para la evaluación dinámica de riesgos.

De este modo, comprender las interdependencias y los efectos en cascada es crucial para gestionar los riesgos de la infraestructura crítica. Thacker et al. (2017)2 proporcionan información y modelos valiosos para analizar y mitigar estos efectos. Un enfoque proactivo e integrado es esencial para mejorar la resiliencia de la infraestructura crítica y garantizar la continuidad de los servicios esenciales.

Referencias

  1. V. Peña-Guillen. 2019. Simulation of house consolidation process in Lima using an epidemic diffusion mechanism. Computers, Environment and Urban Systems 77. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2019.101347 ↩

  2. Scott Thacker, Stuart Barr, Raghav Pant, Jim W. Hall, David Alderson. 2017. Geographic Hotspots of Critical National Infrastructure. Risk Analysis 37(12): 2490-2505. DOI: https://doi.org/10.1111/risa.12840 ↩