Si hay un elemento catalizador en la transformación del ciclo integral del agua es la inteligencia artificial (IA). Sin embargo, la IA, en realidad, no es algo nuevo, pues muchos de sus algoritmos fueron formulados hace tiempo, aunque el reciente avance en la capacidad de computación y disponibilidad de datos está favoreciendo la explotación y uso de estas técnicas.
Mucho más novel es la inteligencia artificial generativa (IAGen), que puede revolucionar la optimización y gestión de los sistemas de distribución de agua por su capacidad para generar contenido, diseños o soluciones, interactuando con el usuario a través de lenguaje natural. Mientras la inteligencia artificial «tradicional» se centra en análisis y predicciones, la generativa puede producir nuevos resultados, haciéndola muy útil para dar soluciones en ambientes dinámicos y cambiantes como los actuales. En un estado más incipiente está la Inteligencia artificial agentiva, que es capaz de percibir el entorno y de forma autónoma tomar decisiones de forma proactiva en busca de un objetivo (sistemas autónomos).
En este contexto, en la fase de la captación de recursos, por ejemplo, los modelos predictivos basados en IA pueden combinar datos meteorológicos, hidrológicos y de sensores distribuidos para anticipar la disponibilidad de agua y planificar extracciones sostenibles. La IAGen tiene además la capacidad de generar escenarios totalmente nuevos, incorporando a los datos históricos existentes, factores que pueden impactar en la disponibilidad de recursos, como el cambio climático, el desarrollo urbano, los cambios en patrones de consumos…
En los últimos años hemos visto cómo la IA se ha comenzado a aplicar en el sector del agua para resolver casos de uso específicos
También en la potabilización la IA puede transformar los procesos. Los sistemas de aprendizaje automático permiten ajustar la dosificación de reactivos y optimizar el consumo energético según la calidad del agua bruta, elevando la eficiencia y reduciendo la huella ambiental sin comprometer la seguridad sanitaria.
Igualmente, la distribución es uno de los ámbitos con mayor potencial. La sensorización de las redes de abastecimiento de agua y la información digital disponible han permitido desarrollar gemelos digitales para simular su comportamiento y predecir de antemano su respuesta ante diversas circunstancias. Estos gemelos digitales que trabajan sobre la base de un modelo hidráulico pueden combinarse con IAGen para asistir al usuario y obtener nuevas estrategias de operación de la red con el objetivo de optimizar su funcionamiento, considerando múltiples objetivos simultáneamente como costes de energía, restricciones hidráulicas, de calidad y patrones de consumo… Además, ante eventos inesperados como cambios en la demanda o avería, se podrán generar nuevas estrategias de operación que mantengan la calidad del servicio.
En las fases finales del ciclo, la IA también está impulsando avances notables. Las estaciones de depuración pueden anticipar picos de carga contaminante y ajustar sus procesos para mantener la estabilidad operativa y el cumplimiento normativo. En la reutilización, la IA permitirá generar estrategias de tratamiento adaptadas a la variación de la demanda y requerimientos de calidad del usuario final, favoreciendo su integración en la planificación hídrica como recurso estratégico.
En los últimos años, hemos visto cómo la IA se ha comenzado a aplicar en el sector del agua para resolver casos de uso específicos (identificación de patrones de consumo y predicción de demanda, detección de fugas y anomalías, ajustes de la operación…). Igual que la IAGen está irrumpiendo en nuestras vidas, pronto lo hará en la gestión del agua. Su papel será crucial para asistir al operador en la toma de decisiones ante distintos escenarios, interactuando con lenguaje natural, permitiendo ampliar las capacidades humanas, no reemplazarlas, y dotar al sector del agua de una mayor capacidad de anticipación y resiliencia.
