La mejor aplicación de previsión de nieve para esquiadores y practicantes de snowboard no proviene de ningún servicio meteorológico de financiación federal, ni de ninguna de las grandes marcas. Es una startup de aplicaciones independiente que aprovecha datos gube amentales, sus propios modelos de IA y décadas de experiencia en la vida alpina para ofrecer mejores predicciones de nieve (y pronto de aludes) que cualquier otra disponible.
Los esquiadores informados siguen OpenSnow y no se molestarán en ir a la montaña —desde Alpine Meadows hasta el Mont Blanc, de Crested Butte a Killington— a menos que este pequeño equipo de hombres experimentados y de confianza se lo indique. (Y sí, todos son hombres.) La aplicación ha convertido a sus pronosticadores en microcelebridades, quienes examinan y analizan ingentes cantidades de datos para redactar informes «Daily Snow» para ubicaciones de todo el mundo.
«Soy famoso de lista F —dice entre risas Bryan Allegretto, socio fundador y pronosticador de OpenSnow—. Ni siquiera de lista D.»
La aplicación ha resultado especialmente vital este año, que ha sido uno de los invie os más inusuales registrados. El oeste de EE. UU. registró muy poca nieve diaria, a pesar de un intenso ciclo de tormentas que provocó una de las avalanchas más mortales de la historia. Esa tormenta fue seguida por uno de los deshielos más rápidos que se recuerdan, y varias estaciones en Califo ia ya están cerrando por la temporada. Mientras tanto, en el Este, las continuas nevadas han ofrecido un regalo poco común: un invie o profundo y aparentemente interminable..
MIT Technology Review se reunió con Allegretto, más conocido como BA, en las montañas de Tahoe para hablar sobre el tiempo, la IA, las avalanchas y cómo una pequeña aplicación meteorológica se convirtió en lo más parecido que los aficionados a la nieve polvo tienen a una bola de cristal: una entrega diaria de los pronósticos más frescos, descifrables y micro-precisos del sector. Y cómo dos esquiadores que en su día estaban sin blanca —Allegretto y su homólogo en Colorado, el CEO Joel Gratz— lograron poner en marcha un negocio con recursos propios y convertir una lista de correo de 37 personas en un seguimiento de culto de medio millón de personas.
Esta entrevista ha sido editada para mayor claridad y precisión.
Creciste en Nueva Jersey, un estado en la media en cuanto a nevadas. ¿Cómo eran tus invie os de niño?
Siempre estuve obsesionado con el tiempo. Especialmente con el tiempo severo. Las tormentas del noreste. Recuerdo la ventisca del 89, creo, que golpeó duramente la Costa Este y dejó caer entre dos y tres pies de nieve, lo cual era mucho para la costa de Jersey. Mi padre trabajaba para la autoridad de carreteras, así que tenía otras herramientas aparte del telediario de la noche. Él era el encargado de movilizar las quitanieves cada vez que nevaba, así que solo recuerdo perseguir tormentas con mi padre. No me permitían ir en las quitanieves. Yo las observaba. Cuando fui mayor, yo era el que paleaba las entradas de los vecinos. Simplemente me gustaba estar allí fuera. En plena acción. En la universidad, solía ir por ahí y palaear todas las aceras de las chicas. Eso era divertido.
¿Cuándo empezaste a esquiar?
Hacíamos pellas y cogíamos un autobús para ir a esquiar, a espaldas de nuestros padres. Eran los 90, y los surfistas decidieron que el snowboard sería divertido, así que la tienda de surf local empezó a fletar un autobús y todos estos surfistas aparecían y se subían al autobús para ir a Hunter Mountain. Conducíamos hasta los Poconos, íbamos a esquiar de noche y volvíamos. Tampoco era raro que, en el instituto, cogiera el coche yo solo y simplemente condujera. Yo, mi perro, mi mochila. Dormía en gasolineras y esquiaba. Cazando tormentas por el noreste.
¿Qué buscabas realmente, crees?
Subidones naturales. Felicidad. Siempre he sido un buscador de sentido. Crecí en una situación familiar caótica, un hogar desestructurado. Mi padre se fue. Mi madre se hizo drogadicta. Solo quería irme. Soy el mayor. Siempre intentaba ayudar a mi madre y asegurarme de que estuviera bien. Nadie me decía que estudiara o que me labrara una carrera. Solo quería hacer algo que me llenara.
¿Cómo llegaste a determinar qué era eso?
Para mí, ir a la universidad fue un gran reto, dada mi procedencia. No había dinero. Pude conseguir becas y ayudas porque mi madre era muy pobre. Quería ir a Penn State, pero no tenía las notas. Terminé en Kean, una universidad pública de Nueva Jersey. Tenía un programa de meteorología. Pudimos ir a Nueva York, a la NBC, y practicamos con la pantalla verde. En la escuela de meteorología, empecé a pensar: ¿Cómo puedo trabajar en la industria del esquí y el snowboard y usar la meteorología al mismo tiempo? Fui a Rowan [University] para estudiar empresariales, en el sur de Nueva Jersey, y entremedias me mudé a Hawái para surfear y pasé un año enseñando snowboard. Mi objetivo durante todo ese tiempo era no trabajar en una profesión que odiara.
Imagino que no eras como la mayoría de los estudiantes de meteorología.
Nosotros, los punk rockers, skaters, snowboarders —éramos un poco diferentes de los típicos 'nerds' de la meteorología. Yo era el cazador de tormentas radical. Una gran personalidad. Todavía lo soy.
No encajabas del todo en el molde tradicional del meteorólogo.
Por aquel entonces, no había smartphones ni redes sociales. Si eras meteorólogo, trabajabas en un cubículo para el gobie o o en una compañía de seguros evaluando riesgos meteorológicos. O salías en los informativos locales. Eso no era lo mío. No querían a Grizzly Adams ahí arriba con su gran barba.
¿Las barbas, propias de la montaña?
Los meteorólogos viven en las ciudades porque ahí es donde están los trabajos. No viven en pequeños pueblos de montaña. Eso era lo que faltaba en la industria. Cuando me mudé a Tahoe, en 2006, me di cuenta de que nadie confiaba en las previsiones meteorológicas. Era más bien una mentalidad anticuada, del tipo «lo creeremos cuando lo veamos». Si eres un pronosticador en zonas llanas, simplemente miras el modelo meteorológico y regurgitas la información. ¡A los meteorólogos de Sacramento o Reno les importaban un bledo las estaciones de esquí! Simplemente decían «veremos tres pies por encima de los 6.000 pies» y pasaban al siguiente segmento. Y los esquiadores pensaban: «Un momento. ¿Hará viento en la cima?» Pensé: Vamos a centra os en esto y a dar a los esquiadores lo que buscan.
¿Así que vivías en Tahoe, esquiando y pronosticando?
Trabajaba en la oficina de una estación, hacía snowboard y, de forma paralela, me dedicaba a la meteorología. Me levantaba a las 4 de la mañana para hacerlo antes de mi jo ada laboral que empezaba a las 9. Realizando pronósticos, intentando descifrar: ¿cómo demonios interactúan estas tormentas con estas montañas? Empecé a enviar correos electrónicos a todos en la oficina con lo que veía venir, y la gente no dejaba de decirme: «¡Añádeme! ¡Añádeme!» Finalmente, las estaciones de los alrededores de Tahoe empezaron a solicitar mis pronósticos.
¿Pero cómo realizabas los pronósticos, en concreto?
La NOAA, el GFS [Global Forecasting System], el modelo canadiense, el modelo europeo, el alemán, el japonés… todos estos gobie os desarrollan estos modelos meteorológicos para pronosticar el tiempo. Y los comparten. Cualquiera puede acceder a ellos. Pero no puedes limitarte a mirar un modelo meteorológico y decir: Sí, eso es lo que va a pasar. Así no es como funciona en las zonas montañosas. Es bastante más complicado. No puedes fiarte de los datos del modelo. Es de baja resolución, pronostica para una zona de cuadrícula demasiado grande. No puede entender lo que está ocurriendo. Va a generalizar la meteorología. Puedes intentarlo, pero te equivocarás. Mucha gente dejará de escucharte. Yo conseguía pronosticar con mayor exactitud que la mayoría porque vivía allí; podía corregir muchos de esos errores. Hacia 2007, lancé mi propio sitio web, Tahoe Weather Discussion.
Ingenioso.
Mientras tanto, me enteré de un tal Joel en Boulder, Colorado. La gente nos ponía en contacto, comentando: «¡Estáis haciendo lo mismo!». Él dormía en el sofá de un amigo y gestionaba un sitio web llamado Colorado Powder Forecast. Y luego estaba Evan [Thayer, quien más tarde se uniría a la empresa], en Utah. Creo que su sitio web se llamaba Wasatch Forecast.
¡Mentes afines!
De hecho, creció a las afueras de Filadelfia, a solo una hora de mí. Ambos estábamos obsesionados con las tormentas y la nieve, y nos mudamos al oeste, a las montañas, y lanzamos sitios web similares. ¡De pequeños habríamos sido los mejores amigos! En fin, Joel me llamó en 2010 y me dijo: «Oye. Estoy creando este sitio web para pronosticar el esquí en los estados con estaciones de esquí». Y quería que me uniera. Sabía que yo tenía mucho tráfico. Me dijo: «Hagámoslo juntos, no el uno contra el otro». Pregunté: «¿Cuál es el sueldo?». Me contestó: Cero. Dame tu empresa.
¿Y tú simplemente dijiste: Sí, suena bien?
Simplemente confiaba mucho en él. También se lo había preguntado a Evan —pero Evan dijo: ¿Darte mi sitio web y mi tráfico gratis?? No, esto lo construí yo.
Una reacción normal.
Fui el inconsciente que pensó: "vale". Evan seguía soltero. Yo ya tenía mujer y dos hijos; acababa de tener a mi hijo. Trabajaba en dos sitios. Estaba tan agobiado. Muy ocupado con mi trabajo diario como gestor de cuentas en el Ritz de North Star. Vail acababa de comprarlos y todos pensábamos que íbamos a perder nuestros trabajos. Mi sitio web estaba pasando apuros. Estaba desesperado por encontrar a alguien con quien hacerlo. Creo que pensé que era una buena oportunidad. Pero tenía miedo, eso seguro.
Eso fue hace 15 años. ¿Cómo funcionaba OpenSnow en los viejos tiempos?
Simplemente usábamos el cerebro. Así fue como empezó: con nosotros usando el cerebro. Analizando todos los modelos meteorológicos —todos los datos de los modelos gube amentales y de aviones, satélites, globos—. De un millón de sitios. Creando hojas de cálculo y corrigiendo todos los errores en los modelos de pronóstico. Tomábamos los datos y los reconfigurábamos —los adaptábamos a las montañas—. Todo fue manual durante muchísimo tiempo.
¿Cómo de manual?
Era de la vieja escuela. Todos los complejos tenían informes de nevadas en sus webs, y yo era quien lo tecleaba a mano: “tres a seis pulgadas”. Era yo en el back end, introduciéndolo cada mañana para cada estación de esquí. Me llevaba horas.
¿Y entonces?
Hacia 2018, desarrollamos nuestro propio modelo meteorológico para nuestras operaciones. Lo llamamos METEOS. Es un acrónimo... ¡Ni siquiera recuerdo qué significaban las siglas! METEOS era el resultado de aplicar nuestro ingenio y experiencia para crear fórmulas. Automatizó todo y nos permitió generar una cuadrícula a escala mundial y emitir previsiones para cualquier punto GPS. Recopiló todos estos datos, los ingirió, corrigió algunos de ellos y luego arrojó un pronóstico para cualquier ubicación. En cualquier parte del mundo.
¿Estabais ganando dinero?
Era un desastre al principio. Se basaba en la publicidad. Fichamos a Eric Strassburger de The Denver Post —duplicó nuestros ingresos publicitarios en su primer año a tiempo completo con nosotros. Aun así, Google Ads había recortado nuestras tarifas publicitarias a la mitad; no era una estrategia viable a largo plazo depender solo de los anuncios. Tuvimos que pivotar hacia el plan B para no cerrar.
Suscripciones.
Cuando todos los periódicos empezaron a cobrar por leer artículos, Joel dijo: Somos meteorólogos escribiendo columnas cada día. ¡El panorama periodístico no es sostenible! Necesitamos ser un sitio web meteorológico. Necesitamos ser una aplicación meteorológica.
¿Qué sucedió cuando pasaste de la publicidad a las suscripciones?
Los ingresos se dispararon. Pudimos dejar nuestros empleos a tiempo completo y dedica os por completo a OpenSnow. La empresa despegó. Nos preguntábamos: ¿La gente iba a pagar de verdad por esto? ¡Y lo hicieron! Aunque todavía podían acceder a la mayor parte del sitio de forma gratuita.
A finales de 2021, ¿implementasteis un muro de pago?
¡Ahí fue cuando cundió el pánico! ¡Vamos a perder el 90% de nuestros clientes! Pero un 10% se mantendrá fiel y pagará. Desde el principio, solo ha habido dos momentos en que nuestro tráfico bajó: el muro de pago y la COVID. Por lo demás, cada año ha subido. La gente pensaba: Bueno, no puedo vivir sin esto.
Confieso que soy una de esas personas. Mi editor también lo es. Cualquier otra aplicación meteorológica es inútil para los esquiadores.
En las localidades de esquí, todo el mundo usa OpenSnow. Cuando ocurrió la avalancha de Tahoe, estuvimos en pie desde primera hora atendiendo llamadas de búsqueda y rescate, ayudando a los equipos de rescate con las previsiones. Ahora somos los principales proveedores oficiales de previsiones para Ski Califo ia. Para Ski Utah. La Jefatura de Previsiones de la Patrulla Nacional de Esquí. Para los Instructores Profesionales de Esquí de América. Para la Asociación Universitaria de Esquí y Snowboard de EE. UU. Y para decenas de destinos y estaciones de esquí. A Joel no le gusta hablar de ello públicamente, pero nuestras tasas de renovación, retención y apertura superan con creces los estándares de la industria.
No me sorprende. OpenSnow es como un culto benevolente.
La gente conecta con una pequeña empresa con raíces profundas. Somos independientes. Catorce empleados a tiempo completo, más personal de temporada. Aproximadamente la mitad tiene formación en meteorología, desde grados universitarios hasta doctorados. Nuestro primer empleado fue Sam Collentine, un estudiante de meteorología en Boulder, quien empezó como becario en 2012 y ahora es nuestro COO y se encarga de todo.
Da la impresión de que tanto los empleados como los suscriptores se adhieren y simplemente… se quedan.
¡Todo el mundo se queda! Nuestro cofundador Andrew Murray, amigo de Joel y diseñador web de OpenSnow, se marchó alrededor de 2021. Pero sí, la gente siente que nos conoce. ¡Me han estado leyendo en Tahoe con su café durante 20 años! Me reconocen allá donde voy. Por ejemplo, se me rompió la fijación y entré en una tienda de esquí para preguntar si podía probar una. Y el tipo dijo: ¿Eres BA? ¡Llévatela! Suena divertido, hasta que solo quieres cenar con tu familia o comprar un guante. A Joel le pasa lo mismo: la gente hace 'altares' de Joel en las pistas que parecen velas católicas.
Sois como los dioses mode os de la nieve. Dioses de la nieve.
La gente es rara.
¿Qué tan extraño?
Una vez me envió alguien una foto, diciendo: «¡Mira, mi amigo se disfrazó de ti para Halloween!» La gente siempre me está invitando a cenar, a PlumpJack con Jonny Moseley. Supongo que quieren pasar el rato con la «flor y nata de Tahoe». Hubo un ejecutivo de Pixar que me invitó a su casa multimillonaria en la orilla oeste del lago Tahoe. Tenía una foto mía sobre la chimenea del baño. Pensé: Qué raro, tiene una foto mía sobre la chimenea. Lo que era aún más raro, sin embargo: estaba autografiada. ¡Nunca he autografiado una foto en mi vida! Este tipo la firmó —él mismo—. No dije nada. Simplemente me fui.
¿Recibes mucho correo de odio? ¿DM maliciosos?
Miles. La gente cree que puedo hacer nevar. Creo que piensan que soy el culpable cuando no lo hace. El otro día, alguien me envió un mensaje por Instagram con una foto que había publicado sobre Califo ia del mapa de las altas presiones —alguien la había compartido y escribió “Que se joda Bryan Allegretto” sobre la alta presión.
Deste illante.
La gente me gritaba durante la COVID: ¡Estás animando a la gente a salir a esquiar! No era marzo de 202o, era enero de 2022. Desde entonces he eliminado mis redes sociales personales. Nunca quise ser el centro de atención. Esa es la razón principal por la que firmar mis pronósticos con «BA» se convirtió en una práctica: no quería usar mi nombre completo. Simplemente lo hago porque es bueno para la empresa. Joel se dio cuenta hace años de que la gente acude a nosotros por las previsiones —y por los meteorólogos. Por eso todavía tenemos meteorólogos. Aunque la IA puede hacer lo que hacemos ahora.
¿Está la IA haciendo lo que haces ahora?
Estábamos utilizando METEOS hasta esta temporada. En diciembre, lanzamos PEAKS. Construimos nuestro propio modelo de machine lea ing. La IA está tomando lo que hacíamos —y lo está haciendo en todas partes, más rápido. El mundo entero al instante, en minutos. Puede retroceder y, de hecho, ingerir décadas de datos gube amentales —condiciones meteorológicas estimadas en todo Estados Unidos desde 1979 hasta 2021— y corregir los errores.
¿Qué lo hace tan preciso?
Antes de PEAKS, no era muy específico. Los datos solían ser lo que Joel llama «amorfos» —como grandes manchas, simplemente grandes borrones de color sobre una cordillera. Es como si uno cogiera un bolígrafo y presionara sobre un trozo de papel, la tinta se derramaría. La IA es como si uno simplemente tocara el papel. Un punto frente a una mancha. Ahora podemos saber cuánto nevará, por ejemplo, en el aparcamiento de Palisades y cuánto en la cumbre. Es menos amorfo, más rígido y definido.
¿Cómo se define?
Todos los modelos meteorológicos generan pronósticos en una cuadrícula. Los puntos de la cuadrícula son esencialmente datos promediados sobre la celda de la cuadrícula. Así, un modelo con una resolución de cuadrícula de 25 kilómetros promedia datos en un área de 25 kilómetros, o alrededor de 16 millas. Esta es un área demasiado grande, especialmente en terrenos montañosos donde unas pocas millas pueden marcar una diferencia enorme en las condiciones experimentadas. La IA está realizando un downscaling de los modelos en celdas de cuadrícula cada vez más pequeñas. Somos capaces de entrenar un modelo para transformar datos de menor resolución del mismo período en estos datos de 'ground truth' de alta resolución. Luego, el modelo puede generalizar este entrenamiento a un downscaling global en tiempo real. PEAKS está aprendiendo patrones de viento, gradientes térmicos, terreno y patrones meteorológicos, y conectando todos estos factores para aprender a hacer la transición de una resolución gruesa a una resolución alta de tres kilómetros, lo que lleva a pronósticos más precisos. Básicamente, hemos enseñado a la IA a pronosticar como nosotros. Excepto, un 50% más precisa. Ahora, cuando me despierto a las 4 de la mañana, PEAKS ya lo ha hecho.
¿Entonces… qué haces a las cuatro de la mañana?
Oh, seguiré haciendo las previsiones. Me gusta revisarlas —pero en realidad no es necesario. PEAKS me ha permitido dedicar más tiempo a la escritura. Ahora, en lugar de pasar cuatro horas haciendo previsiones y luego apurarme a redactarlas, he podido hacer mis previsiones más interesantes, más amenas. Sí, la IA probablemente podría escribirlo —pero yo quiero. Se trata de la conexión personal.
¿Cómo afectaron los recortes de financiación federal del año pasado a la NWS y a la NOAA a su negocio? ¿Les preocupa eso de cara al futuro?
Tuvimos esas discusiones cuando sucedió por primera vez. En la predicción, todavía se necesitan humanos: para lanzar el globo meteorológico, dotar de personal a las estaciones meteorológicas, recopilar los datos iniciales. Algunas personas en nuestra oficina entraron en pánico —tenían cónyuges o amigos que estaban siendo despedidos. Nos preguntábamos si recibiríamos menos datos, si haría que los modelos fueran menos precisos. Pero la reacción negativa en la comunidad meteorológica fue rápida. Creo que pensaron: Hay cosas importantes que no se pueden recortar. Fue bastante a corto plazo. ¿Estamos preocupados de cara al futuro? No, ¡siempre y cuando los datos sigan llegando! No sobreviviremos sin que el gobie o publique los datos.
¿Qué es lo siguiente?
Hemos comprado recientemente una pequeña empresa llamada StormNet, que monitoriza fenómenos meteorológicos severos, la probabilidad de rayos, granizo y to ados. Acabamos de lanzarla. Hasta ahora, se solía decir: «La tormenta está a una hora». Ahora podemos afirmar: «En siete días podría haber un to ado aquí». Y el próximo invie o, estamos trabajando en una función que podrá ayudar a pronosticar avalanchas utilizando IA. Actualmente, sigue siendo manual, con personal que sale a comprobar las capas de nieve. La capacidad de pronóstico es limitada. Esto no reemplazaría a los centros de avalanchas, pero podrá analizarlo todo, incluyendo el ángulo de la pendiente, las condiciones meteorológicas previas y las actuales, y pronosticar con mayor antelación, ofreciendo a la gente avisos más anticipados y localizados. Contribuiría a alertar al público antes.
Ayuda a salvar vidas.
Hablé con uno de los que salieron de las cabañas de Frog Lake el domingo, antes de la tormenta. Antes del grupo que quedó atrapado en la avalancha de Tahoe. Me dijo: “La gente siempre dice: Oh, nunca es tan grave como dicen. Pero leí OpenSnow. Pude darme cuenta por el lenguaje que utilizabais, que debíamos salir de allí pitando. No quería saber nada de eso.” No exageramos las tormentas. Ni endulzamos la realidad. Nuestro único incentivo es ser precisos.
¿Es cierto que fue la mayor tormenta en Tahoe en cuatro décadas?
En 1982, cayeron 118 pulgadas en cinco días, y esta fue de 111 pulgadas —dos tormentas de tamaño similar crearon el mismo nivel de tragedia. Es demasiado, demasiado rápido. Nevaban entre tres y cuatro pulgadas por hora. Eso fue lo más rápido que hemos visto. No sé cuál es la historia más importante —el hecho de que hemos tenido la tormenta más grande en más de cuatro décadas o el hecho de que toda esa nieve desapareció en cinco días.
¿Le preocupa el futuro de OpenSnow teniendo en cuenta, ya sabe, el futuro de la nieve?
Hemos tenido el segundo marzo más cálido en al menos 45 años. Ahora estamos teniendo estas grandes oscilaciones. Los promedios estacionales de nieve son casi los mismos, pero estamos viendo más variabilidad que en los años 80 y 90. O tenemos mucho frío y mucho calor, o mucha sequedad y mucha humedad.
Los años malos pueden afectar a nuestro negocio, sin duda. Está afectando sin duda a la industria; sé que Vail y Alterra han sufrido grandes golpes este año. Normalmente estamos bien, porque si está seco en Tahoe, nieva en Utah o Colorado. Nuestros tres mercados más grandes. No recuerdo una temporada en la que todo el Oeste estuviera en el mismo barco. Ha sido el peor año en el Oeste. Sin embargo, nuestro tráfico sigue aumentando. Todo está subiendo. La Costa Este tuvo un buen año, Japón, Columbia Británica. Nos estamos expandiendo lentamente en esos lugares. Da la casualidad de que es el primer año en 15 años que comenzamos a hacer marketing. ¡El marketing funciona!
Increíble.
Joel y yo hemos tenido esta conversación repetida durante años —la acabamos de tener de nuevo hace dos semanas—: “¿Te puedes creer lo que hemos hecho? Este nunca fue el objetivo”. Todavía me sigue asombrando cada día. Nunca hemos pedido préstamos a inversores. Sin series A, B o C. Hemos recibido ofertas para vender, pero no. Todavía nos lo estamos pasando demasiado bien. Todo lo que sé es que Joel y yo no proveníamos de una familia adinerada. Nunca hemos perseguido el dinero ni la fama, y hemos conseguido ambas cosas. Creo que es porque nunca los perseguimos. Siempre hemos perseguido la alegría de esquiar y de pronosticar nieve polvo, y de hacer eso para otras personas. Solo intentábamos crear algo que nos hiciera felices.