Los deslizamientos de tierra constituyen uno de los fenómenos naturales que generan mayores pérdidas humanas, sociales y económicas en regiones montañosas de Colombia, siendo las condiciones hidrometeorológicas uno de sus principales factores detonantes. En este contexto, la presente investigación tuvo como objetivo desarrollar un modelo probabilístico para la identificación de condiciones precursoras de deslizamientos mediante la integración de variables hidroclimáticas derivadas del enfoque CRHUDA y su aplicación en el departamento del Huila. La metodología comprendió la recopilación y depuración de información proveniente del Sistema de Información de Movimientos en Masa (SIMMA), registros hidrometeorológicos del IDEAM-Aquarius e información geográfica del IGAC. A partir de estos datos se construyeron variables hidroclimáticas derivadas, incluyendo el punto de rocío, el factor CRHUDA y variables acumuladas calculadas mediante una ventana móvil de tres días. Posteriormente, se aplicó un análisis multivariado para evaluar la relación entre las variables y se desarrolló un modelo de regresión logística para estimar la probabilidad de ocurrencia de condiciones favorables para deslizamientos. Finalmente, se implementó una regla compuesta de decisión basada en la probabilidad suavizada y en variables dinámicas, cuyos resultados fueron integrados en un dashboard interactivo para la construcción del Índice Multivariado de Inicio de Deslizamientos (IMID). Los resultados demostraron que la incorporación de variables dinámicas mejora la interpretación de la respuesta probabilística del modelo, permitiendo identificar tendencias persistentes asociadas con la preparación del terreno antes de la ocurrencia de un deslizamiento. Asimismo, la integración de la probabilidad estimada con la evolución temporal de las variables hidroclimáticas fortaleció el proceso de decisión para la emisión de alertas. El dashboard desarrollado automatiza el procedimiento metodológico y constituye una herramienta de apoyo para la interpretación de resultados y su potencial aplicación en sistemas de alerta temprana para la gestión del riesgo por deslizamientos.