Lo que la inteligencia artificial ya está haciendo en el agua

Voy a empezar por una confesión: he tardado demasiado en escribir este artículo.

No por falta de material, sino por lo contrario. Cada vez que me sentaba a redactarlo, lo que quería contar ya se había quedado corto. La inteligencia artificial (IA) avanza a un ritmo que convierte cualquier afirmación en provisional. Lo que escriba hoy será conservador dentro de seis meses. Y lo que resulte obvio dentro de un año, hoy suena a exageración.

Pero el silencio tampoco es una opción. Porque mientras el sector debate si la IA es una moda o una revolución, la presión operativa no espera: infraestructuras que envejecen, regulación que se endurece, un clima que ya no respeta los modelos históricos, profesionales que se jubilan sin relevo y una ciudadanía que exige más transparencia con los mismos recursos de siempre.

La IA no viene a resolver todo eso. Pero viene a cambiar radicalmente la forma en que lo abordamos.

Este artículo no es un ejercicio de futurología. Es un intento honesto de describir lo que ya está ocurriendo, señalar lo que probablemente ocurra pronto y proponer qué puede hacer con ello quien gestiona agua hoy.

La IA no viene a resolver todo eso. Pero viene a cambiar radicalmente la forma en que lo abordamos

Un sector sin colchón

Para entender por qué la inteligencia artificial importa tanto en el agua, conviene mirar primero los números. No los de la IA, sino los del propio sector.

El XVIII Estudio Nacional de DAQUAS cifra en 8.100 millones de euros anuales la inversión necesaria para mantener y modernizar las infraestructuras hídricas en España. El déficit sin financiar asciende a 4.485 millones anuales. El 31% de la red de abastecimiento y el 57% de la de alcantarillado superan los cuarenta años. La tasa de renovación en abastecimiento es del 0,54% anual —un ciclo completo de doscientos años—, y en alcantarillado baja al 0,12%, lo que supone un horizonte teórico de mil años. Son cifras que hablan de un sistema que envejece en silencio bajo el asfalto.

La ecuación, en resumen, es esta: más obligaciones, más incertidumbre climática, menos recursos humanos y un marco financiero insuficiente

A ese déficit estructural se suma la nueva Directiva europea de aguas residuales urbanas (DTARU). Esta impone tratamiento obligatorio desde 1.000 habitantes equivalentes, límites más estrictos para nutrientes, gestión de desbordamientos, implantación progresiva de tratamiento cuaternario y un objetivo de neutralidad energética para 2045. Y la financiación disponible, aunque ha mejorado, sigue siendo insuficiente: el PERTE de Digitalización del Ciclo del Agua prevé una inversión superior a 3.000 millones de euros hasta 2026, una cifra sin precedentes, pero cuya ejecución efectiva aún está por completarse, y que en todo caso no resuelve el déficit estructural acumulado.

Las tarifas, mientras tanto, siguen sin cubrir los costes reales del servicio en buena parte del territorio. Lo paradójico es que donde se han actualizado con transparencia y justificación, la ciudadanía ha respondido con normalidad. Eso sugiere que el problema no es la voluntad de pago, sino la ausencia de un relato claro sobre cuánto cuesta el agua y por qué.

Y hay un problema que los números no capturan del todo: el talento. Vicente Fajardo, director general de Global Omnium, lo ha planteado abiertamente: «Tenemos un reto de retener y atraer talento». En un hackathon universitario organizado por su propia empresa, ninguno de los 250 participantes manifestó interés por trabajar en el sector del agua. Ninguno de doscientos cincuenta.

La ecuación, en resumen, es esta: más obligaciones, más incertidumbre climática, menos recursos humanos y un marco financiero insuficiente. Lo que busca quien gestiona agua hoy no es tecnología por la tecnología; es capacidad de hacer más con menos, de anticipar en lugar de reaccionar, de convertir datos en decisiones.

El titular que nadie ha escrito: sin IA, cumplir la DTARU es inviable

Merece la pena detenerse en la Directiva, porque contiene el argumento económico más poderoso a favor de la inteligencia artificial en el agua.

La DTARU exige tratamiento cuaternario progresivo, monitorización avanzada, planes nacionales de ejecución y neutralidad energética. Cada una de esas obligaciones multiplica la complejidad operativa y el coste. Y el sector ya parte de un déficit inversor acumulado de décadas.

La pregunta no es retórica: ¿cómo se opera un sistema más exigente con menos margen financiero y humano?

La respuesta convencional es «más presupuesto». Pero los presupuestos no llegan al ritmo que marca Bruselas, y las tarifas no suben al ritmo que exige la realidad. La respuesta complementaria —no sustitutiva, pero sí imprescindible— es inteligencia operativa.

La IA no sustituye una tubería nueva; pero sí permite priorizar cuál se renueva primero en función del riesgo real y no de la percepción histórica. No sustituye una estación de tratamiento cuaternario; pero sí puede optimizar su consumo energético hasta hacer viable lo que a coste bruto resulta prohibitivo. No sustituye inversión; la hace más inteligente.

O, dicho de otro modo: la IA no reduce el CAPEX necesario, pero sí permite orientarlo mejor. Y reduce el OPEX de forma medible —en energía, en tiempo, en errores— lo que libera margen para reinvertir.

Si el sector quiere cumplir la DTARU sin que el coste sea insostenible, necesita que cada euro invertido rinda más. Eso es exactamente lo que la inteligencia artificial hace bien.

La IA no sustituye una tubería nueva. Pero sí permite priorizar cuál se renueva primero en función del riesgo real y no de la percepción histórica

Lo que la IA ya hace en utilities españolas

No voy a hablar de lo que la inteligencia artificial podría hacer en un futuro hipotético. Voy a hablar de lo que ya hace.

Aqualia opera más de quinientos servicios en remoto mediante plataformas basadas en inteligencia artificial, anticipando incidencias y optimizando la operación. Su inversión en transformación digital superó los 18,6 millones de euros en 2024, un 10% más que el año anterior. Y la conversión de depuradoras en biofactorías —como la de Lleida, primera de España en certificar agua con huella de carbono cero— muestra un modelo donde la digitalización y la sostenibilidad no son objetivos separados, sino el mismo.

Canal de Isabel II ha instalado un millón de contadores inteligentes y avanza hacia 1,6 millones, transformando la detección de fugas, el análisis de patrones y la relación con el usuario.

ACCIONA está desplegando gemelos digitales en redes de abastecimiento y saneamiento que integran modelado hidráulico en tiempo real, sensores IoT, datos SCADA y predicciones externas. En Valencia, un piloto de gemelo digital en el sistema de saneamiento ha permitido simular y anticipar situaciones de sobrecarga hidráulica en los colectores, optimizando la gestión de episodios de lluvia intensa.

Global Omnium procesa millones de datos al día y lidera una gestión del agua que combina datos, tecnología y ciencia. Su reflexión es significativa: el reto ya no está en generar datos, sino en interpretarlos sin saturar a la organización.

Minsait, desde Indra Group, trabaja en lo que Víctor García denomina «sistemas de operación autónoma holística»: plataformas capaces de tomar decisiones coordinadas en tiempo real sobre producción, distribución y calidad, superando la lógica de islas digitales que todavía predomina en muchas utilities.

Gestagua y el grupo SAUR impulsan la digitalización del ciclo del agua con Bluesphere, su plataforma propia que combina análisis predictivos con integración de datos de múltiples fuentes.

Adasa despliega la sensorización de las 467 depuradoras de la Comunidad Valenciana en el marco del PERTE, mientras trabaja simultáneamente con el Consorcio de Aguas de La Rioja, Aigües de Barcelona, el CABB, Aguas de Burgos y Aljarafesa, integrando sensórica en redes de abastecimiento y saneamiento y desarrollando plataformas de ayuda a la operación y toma de decisiones.

Si el sector quiere cumplir la DTARU sin que el coste sea insostenible, necesita que cada euro invertido rinda más

Poseidon Water Services aborda el reto de la depuración desde otro ángulo: su tecnología Oblysis® convierte líneas convencionales de fangos activos en sistemas de biomasa granular híbrida mediante un dispositivo flotante y un software de control basado en inteligencia artificial, sin obras ni paradas. El resultado es una mejora medible en eficiencia biológica, reducción de consumo energético y menor producción de fangos. Aplicado a escala, es el tipo de solución que puede hacer económicamente viable el salto que exige la DTARU.

Baseform muestra cómo el uso inteligente de datos existentes y software predictivo permite pasar de una gestión reactiva de activos a otra proactiva, convirtiendo información dispersa en planes de inversión fundamentados.

Badger Meter y EMIVASA han optimizado el control de calidad del agua en Valencia mediante monitorización en tiempo real con tecnología espectral, permitiendo una gestión preventiva que reduce correctivos y acorta drásticamente los tiempos de reacción.

Y la capa de conectividad que hace posible todo esto la aportan empresas como Netmore, que tras adquirir Arson Metering despliega redes LoRaWAN para la telelectura inteligente a gran escala, o Kamstrup, cuya tecnología acústica convierte cada contador en un detector de fugas. Hidroconta, que ha pasado en cuatro décadas de fabricante de soluciones de riego a socio tecnológico presente en más de treinta países, combina contadores inteligentes, comunicaciones NB-IoT y su plataforma DMETER 360 para convertir datos de campo en métricas operativas y análisis predictivos en tiempo real. Teresa Llamas, desde Vodafone Business, lo sitúa en un marco más amplio: la combinación del IoT con redes privadas 5G y Edge Computing permite ya tomar decisiones autónomas de forma casi instantánea, desde la apertura de válvulas hasta el ajuste del bombeo según la demanda real. La red puede auto-parametrizarse. Eso cambia las reglas del juego.

No son pilotos en fase experimental. Son operaciones reales con resultados medibles.

Agua y energía: la frontera que la IA puede abrir

Hay un ámbito donde la inteligencia artificial tiene un potencial transformador que el sector aún no ha explorado a fondo: la intersección entre agua y energía.

El bombeo representa el mayor gasto operativo de muchas utilities. La desalación consume cantidades enormes de electricidad. La DTARU exige neutralidad energética en 2045. Y el sector del agua es, en muchos territorios, uno de los mayores consumidores de energía del ámbito municipal.

GS Inima lo demuestra con resultados concretos: sus plantas desaladoras de Atacama, Barka V y Mostaganem operan por debajo de los 3 kWh por metro cúbico, un hito en la industria a gran escala, logrado combinando ingeniería de precisión, gemelos digitales para optimización continua y energías renovables integradas. Sacyr Agua aplica tecnologías energéticas sostenibles combinando eficiencia con renovables. Y proyectos como el Salto de Chira en Gran Canaria —donde Tedagua participa en una infraestructura que integra almacenamiento energético con gestión hídrica— muestran el tipo de sistemas híbridos donde la IA puede marcar la diferencia.

La inteligencia artificial permite optimizar estos sistemas de una forma que el cálculo humano tradicional no puede abordar: ajustar el programa de bombeo hora a hora en función de la tarifa eléctrica real, el estado de los depósitos y la previsión de demanda; coordinar la producción de una desaladora con la disponibilidad de energía renovable; integrar almacenamiento energético con gestión hídrica para maximizar la eficiencia de ambos sistemas simultáneamente.

Si la neutralidad energética es un objetivo legal —y lo es—, la optimización que ofrece la IA no es un lujo. Es un requisito operativo.

Hay un ámbito donde la IA tiene un potencial transformador que el sector aún no ha explorado a fondo: la intersección entre agua y energía

El freno no es tecnológico. Es organizativo

Una de las entrevistas más reveladoras que hemos publicado recientemente es la de Jaime Barba, General Manager de Xylem Vue. Su tesis es incómoda y, precisamente por eso, necesaria: el principal obstáculo para que la IA transforme la gestión del agua no es la tecnología. Es la organización.

«A escala global, alrededor del 80% de las utilities todavía tiene por delante todo el recorrido de la transformación digital, y en muchos casos ni siquiera ha empezado realmente», afirma Barba. Y matiza: no habla de algoritmos sofisticados. Habla de lo elemental: combinar toda la información de la utility dentro de un modelo de datos coherente.

El problema es estructural. «Muchas utilities cuentan ya con sistemas digitales avanzados, pero seguimos viendo que toman decisiones con lógicas muy similares a las de la era predigital». Los datos existen, pero no cambian la forma de decidir. Se trabaja sobre el SCADA, sobre el GIS, sobre el modelo hidráulico, y se cruzan datos de sensores «a veces de forma bastante manual».

La consecuencia práctica es una acumulación de pilotos que no escalan, de iniciativas digitales que «solo generan sugerencias operativas, pero no cambian el modelo de gestión del servicio».

Barba lo resume con una frase que debería estar colgada en cada sala de control del país: «La transformación digital del agua no se resuelve con algoritmos avanzados, sino con la integración real de los datos del sistema».

Borja Sanz, desde Adasa, aporta un matiz complementario desde la experiencia directa con utilities de escalas muy heterogéneas: «No todas las herramientas son adecuadas para cualquier utility: es imprescindible adaptar la tecnología al grado de madurez, a la capacidad técnica y al nivel de profesionalización de cada servicio». La digitalización no es un traje único. Es un proceso que debe calibrarse.

La velocidad del cambio

Conviene levantar la vista del sector un momento, porque la velocidad a la que avanza la IA en general tiene implicaciones directas para el agua.

Si la neutralidad energética es un objetivo legal —y lo es—, la optimización que ofrece la IA no es un lujo. Es un requisito operativo

En tres años hemos pasado de modelos que no podían hacer aritmética básica a sistemas que escriben código funcional, aprueban exámenes profesionales y explican ciencia de nivel doctoral. La mejora no es lineal: se acelera. Lo que hoy es un piloto con configuración a medida, dentro de un año será una función incorporada en las plataformas que el sector ya utiliza.

Cada salto en la capacidad general de la IA amplía automáticamente lo que puede hacer en cualquier ámbito específico: redactar informes regulatorios, analizar series de datos hidráulicos, optimizar procesos, detectar anomalías, asistir a operadores en sala de control. Y lo hace a un coste que se reduce con cada nueva generación de modelos.

Quien espere a que la tecnología «esté lista» descubrirá que cuando lo esté, la ventaja de haberla adoptado temprano ya la habrán capitalizado otros.

Lo que puede salir mal

Hasta aquí, la tesis a favor. Ahora los riesgos, porque en el agua son más graves que en cualquier otro sector: hablamos de un servicio esencial, regulado y vinculado directamente a la salud pública.

El primer riesgo es la opacidad en la toma de decisiones. Si un algoritmo optimiza presiones en una red y eso provoca una rotura en una conducción al límite de su vida útil, alguien debe responder. Barba es taxativo: «La gobernanza del dato es una responsabilidad exclusiva del operador del servicio, no del proveedor tecnológico». En un entorno regulado, la IA propone; una persona firma.

Cada salto en la capacidad general de la IA amplía automáticamente lo que puede hacer en cualquier ámbito específico

El segundo es la amplificación de errores. La IA no mejora la calidad del dato; la multiplica. Si los sensores están descalibrados o los registros incompletos, el resultado serán respuestas incorrectas generadas a gran velocidad y con apariencia de certeza. En una ETAP, eso puede tener consecuencias que un error humano aislado jamás tendría. Por eso la monitorización continua de calidad del agua adquiere un papel crítico: la IA necesita datos fiables para generar decisiones fiables.

El tercero es la ciberseguridad. Conectar modelos de IA a sistemas SCADA amplía la superficie de ataque sobre infraestructuras críticas. El sector lo sabe —fue uno de los ejes del Spain Smart Water Summit 2025—, pero Barba advierte de un riesgo paradójico: un enfoque puramente restrictivo puede acabar paralizando la transformación digital en lugar de protegerla. La ciberseguridad debe ser función estratégica, no solo técnica.

Y el cuarto afecta específicamente al modelo español: que la digitalización impulsada por el PERTE se quede en un pico puntual. El PERTE contempla una inversión superior a 3.000 millones de euros y ha permitido poner en marcha soluciones que hasta hace poco se aplicaban de forma puntual: sensórica avanzada, conectividad, software de gestión integrada. Conexión Agua, la serie audiovisual producida por iAgua para el Ministerio para la Transición Ecológica y el Reto Demográfico, documenta en doce episodios territoriales cómo se está ejecutando esa transformación sobre el terreno.

Hay, además, un riesgo que nadie menciona lo suficiente: la brecha entre utilities. Las grandes ya van por la tercera fase de digitalización, pero muchos servicios medianos y pequeños apenas inician su recorrido. Desde AEOPAS, Luis Babiano lleva años reclamando que la digitalización no amplíe esa distancia: la asociación contribuyó a que los fondos Next Generation incluyeran la digitalización de los sistemas de agua urbana, también los de menor tamaño. Y hay casos que demuestran que es posible: Aigües de Blanes, un servicio municipal con fuerte componente estacional, ha apostado por una solución integral de medición inteligente con Kamstrup que simplifica el parque de contadores y eleva la eficiencia operativa sin necesidad de ser una gran utility. Si la IA solo llega a los grandes, el sector avanzará a dos velocidades. En el agua, eso no es aceptable.

Qué hacer ahora

No voy a recomendar una «estrategia de IA» ni un «plan de transformación digital». Lo que sigue son acciones que cualquier utility puede ejecutar en un trimestre.

La transformación empieza por ordenar el dato. Si el ERP, el SCADA, el GIS y el sistema comercial no están integrados, no hace falta inteligencia artificial. Hace falta fontanería de datos. Barba lo repite con insistencia y tiene razón: sin un modelo de datos coherente, cualquier algoritmo trabaja a ciegas. Plataformas como Baseform o Bluesphere demuestran que no es necesario un proyecto de años: se puede empezar a extraer valor de los datos existentes en cuestión de semanas.

Quien espere a que la tecnología «esté lista» descubrirá que cuando lo esté, la ventaja de haberla adoptado temprano ya la habrán capitalizado otros

Una vez que la información fluye, conviene aplicar la IA donde más rinde: en lo tedioso. Los informes regulatorios que nadie quiere elaborar, la clasificación manual de incidencias que consume medias jornadas, las revisiones documentales que retrasan cualquier trámite. La IA rinde más donde el trabajo es repetitivo y medible. Aganova, por ejemplo, muestra cómo la inspección inteligente del estado real de las redes permite priorizar actuaciones con criterio en lugar de intuición.

Pero nada de esto funciona sin gobernanza. En un sector regulado, quien decide es una persona, no un modelo. Quién es responsable de cada resultado no es una cuestión burocrática; es una cuestión de responsabilidad legal y operativa. Y definirlo desde el primer día evita la parálisis que afecta a tantos pilotos.

Medir antes de empezar es igualmente imprescindible. Tiempo de resolución de una incidencia. Coste energético por metro cúbico bombeado. Porcentaje de agua no registrada. Horas dedicadas a un informe de cumplimiento. Sin una línea base, será imposible saber si la IA ha aportado algo.

Y formar con las manos en la masa, no con diapositivas. Sanz lo plantea como condición indispensable: «El impulso actual de la digitalización perdería gran parte de su impacto si no se acompaña de capacitación para los profesionales del sector». Una hora al día experimentando con herramientas de IA avanzadas —no las versiones gratuitas, que van una generación por detrás de lo que realmente es posible— vale más que diez horas de formación teórica. El coste es insignificante. La ventaja competitiva, no.

Lo que hace posible

Hasta aquí, el diagnóstico ha sido deliberadamente exigente. Pero el artículo quedaría incompleto sin hablar de lo que se abre.

Un técnico de guardia recibe una alarma a las tres de la madrugada. En lugar de repasar carpetas, llamar a un compañero o confiar en la memoria, consulta un sistema que conoce toda la documentación del servicio, todo el histórico de incidencias y toda la normativa aplicable. Le responde en segundos. Le explica qué se hizo las últimas tres veces que ocurrió algo parecido y qué condiciones eran distintas. Xylem Vue ya trabaja en esa dirección, conectando su modelo de datos estándar del ciclo integral del agua a agentes de IA que permiten a cada utility aportar su propio contexto operativo.

Kamstrup ya convierte cada contador en un sensor acústico capaz de detectar fugas antes de que afloren a la superficie. ACCIONA ensaya con gemelos digitales en Valencia la simulación del impacto de una DANA sobre el sistema de saneamiento antes de que caiga la primera gota. Y la optimización del bombeo en función de la tarifa eléctrica real, el estado de la red y la previsión de demanda no es una idea: es una práctica operativa que se extiende.

Nota final

El agua se ha gestionado siempre entre restricciones: presupuestos cortos, infraestructuras largas, conocimiento que se acumula en personas y no en sistemas. Cada generación de gestores ha tenido que encontrar su forma de operar dentro de esas restricciones.

La inteligencia artificial no elimina ninguna de esas tensiones. Pero altera profundamente la forma en que podemos abordarlas. Y lo hace ahora, no en una década.

Gestionar el agua hoy, como hemos escrito en estas páginas, no es mantener lo que hay. Es adaptarse sin fallar. Es priorizar con criterio. Y es sostener, día a día, la confianza que hace posible el servicio más esencial de todos.

La inteligencia artificial es, hoy, la herramienta más potente que el sector tiene a su alcance para cumplir exactamente eso. No usarla no es prudencia. Es renuncia.