El sector del agua afronta una combinación difícil de gestionar: mayor estrés hídrico, episodios climáticos extremos, infraestructuras envejecidas, presión sobre los costes energéticos y exigencias crecientes en materia de calidad, sostenibilidad y regulación. Responder a estos desafíos requerirá inversión en infraestructura física, pero también una transformación menos visible y quizá igual de relevante: cambiar la forma en que observamos, entendemos y tomamos decisiones sobre esa infraestructura.
Durante los últimos años, el sector ha realizado un considerable esfuerzo de digitalización. SCADA y telecontrol, GIS, sistemas de gestión de activos, sensórica IoT, telelectura, sistemas corporativos como ERP y CRM y plataformas de datos han extendido la capacidad de observar prácticamente todo el ciclo integral. La digitalización abarca hoy desde captación, potabilización y distribución hasta saneamiento, depuración y reutilización, y se extiende asimismo a la gestión comercial y los procesos corporativos.
Pero disponer de más datos no implica necesariamente tomar mejores decisiones. La próxima transformación del agua no consistirá tanto en digitalizar más como en conectar la digitalización existente y dotarla de inteligencia.
De observar la infraestructura a comprenderla
Podemos representar esta evolución mediante una secuencia sencilla:
Medir → conectar → comprender → predecir → simular → decidir.
El reto actual se encuentra precisamente en los últimos eslabones. Una utility no será inteligente simplemente porque utilice Inteligencia Artificial. Lo será cuando pueda relacionar lo que sucede en una tubería, una bomba, una planta o un contador con su contexto hidráulico, geográfico, operacional, energético, económico y de cliente.
Esto requiere evolucionar desde ecosistemas tecnológicos fragmentados hacia auténticas arquitecturas digitales del agua. En ellas, IoT, telemetría, smart meters y SCADA conectan el mundo físico; GIS, ERP, EAM o CRM aportan contexto operacional y empresarial/comercial; las plataformas de integración y datos construyen una visión compartida; y sobre ella operan analítica avanzada, IA, modelos de optimización y gemelos digitales.
El verdadero valor no está, por tanto, en ninguna de estas tecnologías de forma aislada, sino en su capacidad para construir una representación cada vez más completa del estado de la infraestructura y convertirla en decisiones fundamentadas en información y datos.
De sistemas que generan alarmas a sistemas que proponen decisiones
Pensemos en una anomalía de presión en una red de abastecimiento. Hoy puede generar una alarma que inicia un proceso de investigación: consultar telemetría, comprobar el GIS, revisar históricos, localizar activos, movilizar equipos y finalmente decidir una actuación.
En un modelo más avanzado, esa misma anomalía podría activar automáticamente otro proceso. Un modelo avanzado e inteligente correlacionaría esa pérdida de presión con caudal, telelectura e históricos para estimar la probabilidad y localización de una fuga. El GIS aportaría los activos y clientes afectados. Un gemelo digital simularía diferentes maniobras hidráulicas. Un modelo de optimización analizaría las alternativas considerando continuidad de suministro, agua perdida, energía y recursos disponibles. Finalmente, una IA podría contextualizar los resultados y presentar al operador las alternativas y sus consecuencias.
Buena parte de las piezas necesarias ya existen. La IA empieza a aplicarse en predicción de fugas y averías, optimización energética, mantenimiento predictivo, monitorización de calidad, simulación mediante gemelos digitales y gestión del conocimiento técnico. El salto siguiente será integrarlas en procesos completos de decisión.
Y esto introduce un concepto particularmente relevante para la próxima década: los niveles de autonomía operacional. Primero utilizaremos IA como copiloto; después delegaremos recomendaciones; posteriormente permitiremos la ejecución supervisada de determinadas acciones y, finalmente, algunas decisiones rutinarias podrán ejecutarse autónomamente dentro de límites previamente establecidos, siempre con un control y supervisión experto, Human-in-the-loop.
El centro de control del futuro, por tanto, probablemente no necesitará más pantallas. Necesitará menos alarmas y más decisiones contextualizadas.
La utility de 2035
- Esta evolución será progresiva. En los próximos tres años continuarán extendiéndose IoT, smart metering, analítica predictiva, automatización e IA generativa como asistente, mientras maduran los primeros gemelos digitales conectados con la operación.
- En un horizonte de tres a siete años veremos una convergencia mayor: gemelos digitales alimentados continuamente por información operacional, mantenimiento prescriptivo, optimización dinámica y agentes de IA especializados capaces de perseguir objetivos concretos y colaborar con los profesionales.
- A más largo plazo, la combinación de gemelos digitales, IA, sistemas multiagente y automatización avanzada puede conducir hacia una utility parcialmente autónoma: una organización en la que una parte creciente de la monitorización, análisis, planificación y operación rutinaria sea ejecutada por sistemas inteligentes, reservando la intervención humana para excepciones, supervisión, gestión del riesgo y decisiones críticas.
No estamos, por tanto, ante la desaparición del operador, sino ante una nueva división del trabajo entre personas y agéntica. Y eso obligará también a transformar talento, procesos, gobierno, ciberseguridad y cultura organizativa. La madurez digital no dependerá únicamente de la tecnología: procesos, datos, personas, cliente y sostenibilidad tendrán que evolucionar conjuntamente.
De la tecnología al impacto
Desde Inetum acompañamos a los operadores del agua precisamente en este tránsito: de disponer de tecnologías digitales a construir nuevas capacidades operacionales sobre ellas. Combinamos conocimiento sectorial y capacidades IT/OT para abordar la transformación end-to-end, desde el diagnóstico de madurez y la definición del modelo objetivo hasta la implantación y operación de capacidades de IoT, datos, IA, GIS, gemelos digitales, cloud y ciberseguridad.
Nuestro objetivo no es incorporar tecnología por sí misma, sino conectar estrategia, procesos, sistemas y personas para identificar dónde la inteligencia artificial puede producir un impacto operativo, económico, regulatorio, ambiental o de servicio medible y escalarlo de forma segura en una infraestructura crítica. Este enfoque integra precisamente capacidades IT y OT, conocimiento sectorial, metodología y equipos multidisciplinares.
Durante las últimas dos décadas, digitalizar el agua ha significado fundamentalmente aumentar nuestra capacidad para conocer lo que ocurre en las infraestructuras. La próxima década puede representar un cambio mucho más profundo: pasar de infraestructuras que generan datos a infraestructuras sobre las que los sistemas puedan razonar.
La próxima frontera del agua no será disponer de más datos ni de más algoritmos. Será conseguir que toda esa inteligencia se traduzca, cada día, en mejores decisiones.
Pablo Redondo Llano
Smart Water Consulting Director – Inetum
