La inteligencia artificial que nos une

Es bien sabido que el sector del agua siempre ha sido un entorno complejo, fragmentado y profundamente técnico. Cada estación depuradora, cada ETAP, cada pozo o depósito parece tener vida propia y su propio idioma digital: distintos SCADAs, sensores con protocolos propietarios, históricos que no dialogan entre sí, y una resistencia casi natural al intercambio de datos. Esta fragmentación, en plena era de la inteligencia artificial, se ha convertido en un obstáculo que frena la evolución de nuestro sector. La paradoja es evidente: mientras hablamos de digitalización y eficiencia, seguimos gestionando los procesos como si la inteligencia fuera una isla en cada planta.

Pero vamos a imaginar un escenario diferente, un conjunto de modelos de inteligencia artificial entrenados de forma colaborativa entre empresas públicas y privadas, compartiendo datos anonimizados sobre caudales, cargas contaminantes, consumos energéticos y fallos operativos. Un ecosistema común de algoritmos capaces de aprender de miles de estaciones a la vez y optimizar colectivamente la gestión del agua. En suma, una red compartida donde el conocimiento fluye tanto como el agua que tratamos, una inteligencia artificial que nos una.

El reto no es solo técnico, tiene vertientes políticas, económicas y culturales. En Europa, más del 90 % de los datos están almacenados en servidores ubicados en Estados Unidos, bajo normativas y algoritmos que no controlamos. Esto significa que, aunque tengamos talento e infraestructuras, seguimos dependiendo de modelos y plataformas norteamericanas para procesar nuestra propia información.

En la práctica, las empresas del agua europeas —y españolas en particular— entregan el oro digital de su operación sin tener capacidad de influir en la arquitectura que lo explota. En una jornada técnica entre operadores de distintas empresas de agua, un responsable de automatización me comentaba con incredulidad: “Tengo gigas de datos de mi planta, pero cuando intento correlacionar la conductividad con el consumo energético y el caudal horario, el modelo se vuelve loco; quizá si tuviéramos acceso a datos de veinte plantas más, podríamos distinguir si el problema es del proceso o del algoritmo”. Esa observación, compartida entre ingenieros y analistas, resume el gran desafío del sector: los datos existen, pero están aislados. Sin interoperabilidad ni volumen suficiente, la inteligencia artificial aprende solo de su propio ruido, no del conocimiento global que podría transformar la gestión del agua. La anécdota también refleja otra realidad: el aprendizaje individual no basta, requiere masa crítica de datos, especialistas en procesos, diversidad de contextos y cooperación entre actores para generar valor real.

Construir una inteligencia artificial del agua a nivel nacional o europeo no tiene porqué implicar compartir secretos industriales, sino construir un lenguaje común para los procesos repetitivos: aireación, bombeo, dosificación, filtración, recirculación. La normalización de datos y modelos permitiría detectar ineficiencias estructurales, anticipar averías, reducir consumos energéticos y asegurar la calidad del agua con mayor precisión. Y lo mejor, permitiría que cada operador, grande o pequeño, se beneficie del conocimiento colectivo sin perder su autonomía local.

Este panorama de cuento de hadas tiene varios inconvenientes, uno de ellos son las barreras regulatorias. La Ley de Inteligencia Artificial de la UE, diseñada para proteger derechos y seguridad, impone requisitos que, aunque necesarios, ralentizan la aplicación práctica en sectores críticos como el nuestro. Necesitamos como agua de mayo un marco que distinga entre usos sensibles y usos industriales de bajo riesgo, y que facilite entornos de experimentación supervisada donde los algoritmos puedan aprender sin vulnerar principios éticos o normativos. La iniciativa europea “Apply AI” va justo en la dirección que el sector del agua necesita: pasar de hablar de digitalización a aplicarla con propósito común.

Esta red europea que propongo no busca imponer algoritmos, sino conectar inteligencias, compartir conocimiento y generar modelos entrenados con nuestros propios datos y nuestra realidad operativa. Si el agua es el recurso que nos une físicamente, “Apply AI” podría ser la corriente que nos una digitalmente. Integrar el ciclo del agua en esa estrategia no sería solo un avance tecnológico, sería una declaración de independencia frente a la dependencia algorítmica exterior. A modo de herramienta estratégica, no solo fortalecería nuestra soberanía tecnológica, sino que aumentaría la resiliencia frente a sequías, contaminación o fallos energéticos. Sería una inteligencia compartida que no sustituye al conocimiento humano, sino que lo amplifica. Un sistema donde cada sensor, cada planta y cada operador aporta su gota de información para formar un océano común de conocimiento.

Podríamos decir que, si el agua es lo que nos conecta, la inteligencia artificial debería ser la corriente que nos une. Es el momento de que el sector del agua se una al pulso de Apply AI y demuestre que la inteligencia colectiva, bien aplicada, puede ser tan transformadora como el propio recurso que gestionamos. Seguimos midiendo cada gota, pero ocultando el dato. La verdadera sequía no es de agua, es de inteligencia compartida.