La Inteligencia Artificial revoluciona el control de redes de agua corriente

Ya no se trata de ciencia ficción. En ciudades de todo el mundo los algoritmos de IA están ayudando a detectar fugas invisibles, predecir fallas antes de que ocurran, garantizar la calidad del agua en tiempo real y reducir pérdidas en la red.

La aplicación de IA en este sector se basa en el uso de sensores que recolectan datos sobre presión, caudal, consumo y calidad del agua. Esa información, procesada por sistemas inteligentes, permite detectar comportamientos anómalos en la red y anticipar problemas que antes solo se descubrían cuando ya era demasiado tarde.

Por ejemplo, una válvula que empieza a mostrar un funcionamiento irregular puede ser detectada por un algoritmo de mantenimiento predictivo, evitando una rotura mayor o una interrupción del servicio. También se puede regular la presión en distintos tramos de la red para optimizar el consumo energético y evitar sobrecargas.

Casos que marcan el camino

En Londres, la empresa Thames Water utiliza Inteligencia Artificial para monitorear más de 20.000 kilómetros de tuberías. El resultado: una reducción de más del 15% en las pérdidas por fugas.

En India, IBM desarrolló un sistema inteligente para distribuir agua potable en zonas rurales, que monitorea calidad y caudal en tiempo real. En Francia, la firma Suez emplea “gemelos digitales” —réplicas virtuales de las redes— para simular y anticipar escenarios de operación bajo diferentes condiciones.

En muchos países de la región, las pérdidas de agua en redes de distribución superan el 40%. La implementación de soluciones basadas en IA podría significar no solo un salto tecnológico, sino también una mejora directa en la calidad de vida de millones de personas.

Sin embargo, los expertos advierten que la tecnología por sí sola no alcanza: “Se necesita inversión, datos de calidad, capacitación técnica y una fuerte decisión política”, señalan desde organismos internacionales como la ONU y el Banco Interamericano de Desarrollo.

Entre los principales retos, se encuentran la ciberseguridad, los costos iniciales de implementación y la integración con sistemas ya existentes. A esto se suma la necesidad de formar personal especializado que pueda interactuar con tecnologías de IA sin perder de vista el conocimiento hidráulico tradicional.