La presión sobre nuestros recursos hídricos está alcanzando niveles alarmantes: la brecha entre la oferta y la demanda mundial de agua podría alcanzar casi el 40% para 2030. El crecimiento demográfico, el calentamiento global, las variaciones vinculadas a los ciclos hidrológicos y los fenómenos meteorológicos extremos aumentan la vulnerabilidad de las regiones que ya están sometidas a estrés hídrico y amenazan zonas que hasta ahora se han salvado.
En respuesta a estos desafíos, la comunidad internacional se está uniendo en torno al Objetivo de Desarrollo Sostenible 6 (ODS 6), que tiene como objetivo garantizar el acceso al agua y al saneamiento para todos, así como garantizar la gestión sostenible de los recursos hídricos. Para lograr este objetivo, el uso de la tecnología se convierte en una palanca estratégica. El despliegue generalizado de soluciones basadas en datos e inteligencia artificial (IA) es un pilar de transformación prioritario para muchos países. Sin embargo, siguen existiendo muchos desafíos relacionados con los datos, lo que limita la adopción a gran escala de la IA.
Aprovechar los recursos hídricos en la era de la transformación digital
El desarrollo masivo de las fuentes y el procesamiento de datos digitales, especialmente Big Data, está allanando el camino para el despliegue de la inteligencia artificial (IA) para una gestión más eficiente de los recursos hídricos. La IA facilita el cruce de datos en tiempo real con datos paleoclimatológicos que datan del último milenio. Contribuye así a la comprensión de los flujos de agua y al despliegue de sistemas de alerta temprana, facilitando la toma de decisiones para los gobiernos y los operadores de agua.
De esa manera, proyectos de investigación como ARCHES («AI Research for Climate Change and Environmental Sustainability») de INRIA tienen como objetivo desarrollar soluciones efectivas para predecir variaciones en los recursos naturales y apoyar a los tomadores de decisiones frente al cambio climático. Los principales actores digitales como Google Research también están invirtiendo en IA para pronosticar inundaciones, sequías y nivel de agua, con el objetivo de facilitar la implementación de planes de emergencia por parte de los gobiernos.
Además, los investigadores están estudiando las ventajas de la tecnología en la distribución y el acceso al agua potable. Su uso es cada vez más popular para el mantenimiento predictivo de infraestructuras. En algunos países, las fugas no detectadas pueden ser responsables de la pérdida de más del 60% del agua potable. Por lo tanto, anticiparse a los fallos de la red garantizaría un considerable ahorro de costes para los operadores. Al mismo tiempo, el procesamiento de datos en tiempo real allana el camino para el desarrollo de gemelos digitales en la gestión del agua. Esta tecnología, que permite la modelización virtual de infraestructuras, agiliza los controles y el cumplimiento de las restricciones reglamentarias en todas las etapas de los sistemas de agua potable y saneamiento.
Limitaciones estructurales a superar
A pesar de las nuevas oportunidades para el sector, la adopción generalizada de nuevas tecnologías para el agua parece estar comprometida. En algunas regiones, la efectividad de los modelos enfrenta una limitación importante: la calidad, accesibilidad y representatividad de los datos. La Organización Meteorológica Mundial también informa que menos del 60% de los países recopilan y procesan datos relacionados con los recursos hídricos. Como resultado, los algoritmos a menudo se desarrollan a partir de datos globales no contextualizados, lo que limita su capacidad para responder a las especificidades hidrológicas y socioeconómicas locales.
Un artículo reciente sobre el uso de la IA para la gestión de las aguas superficiales ilustra este desafío. En cuencas no instrumentadas o regiones con pocos datos, los modelos de IA corren el riesgo de sobreajustarse o producir resultados físicamente inconsistentes, lo que limita su capacidad para generalizar el aprendizaje (Gacu et al., 2023).
Sin embargo, no hay escasez de iniciativas de recopilación de datos. Por ejemplo, el programa internacional TRISHNA, dirigido por Francia e India, utiliza datos satelitales para refinar la medición de las temperaturas de la superficie del suelo y anticipar los riesgos de estrés hídrico a nivel de parcela agrícola. A pesar de estos esfuerzos, siguen existiendo barreras operativas. Por un lado, estudios de campo recientes han demostrado que la ausencia o falta de mantenimiento de sensores en áreas remotas limita la precisión de los modelos y dificulta el despliegue de IA en regiones vulnerables. Por otro lado, la mala conectividad en algunas regiones limita la transmisión óptima de los datos capturados a los sistemas de gestión de recursos hídricos (Eze et al., 2025).
A estas dificultades se suman las deficiencias técnicas a lo largo del proceso de tratamiento del agua. Un artículo publicado en la revista Water en 2023 muestra que el despliegue de sistemas de tratamiento de agua en los países en desarrollo se ve desafiado por la recopilación desigual de datos y la pérdida de información durante el ciclo de tratamiento del agua (Bulti y Yutura, 2023). Según los investigadores, este descenso de la información refleja las debilidades de las infraestructuras en cuanto a la gestión de datos. Por lo tanto, la documentación sistemática y rigurosa de la infraestructura y su operación sigue siendo un requisito previo esencial para la integración exitosa de la IA en las operaciones de gestión de recursos hídricos.
Infraestructuras 4.0 al servicio de nuestros recursos hídricos
Para alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible la infraestructura 4.0 está emergiendo como una respuesta estratégica. Este concepto se refiere a infraestructuras inteligentes que dependen de la tecnología y la información para ofrecer resultados ambientales, económicos y sociales de alta calidad.
Para los expertos en desarrollo, esta transformación es, ante todo, sistémica. Un informe del Banco Interamericano de Desarrollo señala que la transformación digital implica crear o modificar los procesos comerciales, las culturas y las experiencias de los clientes existentes para satisfacer las cambiantes demandas comerciales y del mercado (Féry, 2022).
Para optimizar esta transición, los miembros de la comunidad del proyecto Infraestructura 4.0 del Foro Económico Mundial sugieren primero promover el acceso y el uso de los datos. En particular, las iniciativas de datos abiertos en el sector del agua representan un progreso significativo, pero siguen siendo insuficientes frente a los desafíos actuales y los crecientes riesgos relacionados con la protección de datos. Por lo tanto, es esencial estructurar los sistemas en torno a políticas de datos sólidas.
Este mayor uso de datos también requiere una transformación de habilidades dentro de las organizaciones. Esto requiere la formación continua de los equipos, la adquisición de sólidas habilidades en estadística, matemáticas y ciencia de datos, así como el desarrollo de capacidades para las unidades de TI de los operadores. Los algoritmos de IA no reemplazarán el conocimiento humano, sino que lo enriquecerán. Su relevancia depende sobre todo de la capacidad de los profesionales del sector del agua para interpretar los resultados generados con el fin de obtener un valor operativo real.
Para alinear las estrategias de financiación con estos nuevos retos, los miembros de la comunidad de proyectos de Infraestructura 4.0 del Foro Económico Mundial también recomiendan, en los marcos de inversión, tener en cuenta los riesgos de ciberseguridad (especialmente críticos en los países en desarrollo) o la huella ecológica de la IA.
El desarrollo de la infraestructura 4.0 allana así el camino para soluciones tecnológicas capaces de satisfacer las necesidades y capacidades de los países en la gestión de los recursos hídricos. Como tal, las soluciones frugales de aprendizaje automático parecen ser una vía prometedora para explorar en contextos donde las infraestructuras digitales aún están subdesarrolladas.
Por último, indicadores, como el índice de potencial de inversión en inteligencia artificial (AIIPI) desarrollado por la Agencia Francesa de Desarrollo (AFD), permiten a los profesionales, investigadores y responsables de la toma de decisiones identificar las condiciones propicias para el despliegue a gran escala de la IA. Por último, al igual que la mesa redonda organizada por la AFD titulada «IA y gestión de los recursos hídricos – Oportunidades y desafíos«, las sinergias internacionales entre los expertos del sector del agua y los actores del desarrollo fomentan la alianza hacia el progreso tecnológico y la consecución del ODS 6.
