Publicado: noviembre 2, 2025, 3:46 am
España pierde cada año una cuarta parte del agua que circula por sus redes de abastecimiento. Más del 25% del agua potable se fuga antes de llegar al grifo, según la Asociación Española de Abastecimientos de Agua y Saneamiento (AEAS). Son pérdidas que equivalen al consumo anual de millones de hogares, una cifra difícil de justificar en un país donde la sequía se ha vuelto estructural y los embalses se vacían más rápido de lo que llueve. A las consecuencias medioambientales se suma el impacto económico: millones de euros en agua producida pero no facturada, sobrecostes energéticos y un deterioro progresivo de infraestructuras que, en muchos casos, superan los cuarenta años de antigüedad. Frente a este escenario, la inteligencia artificial (IA) se está consolidando como una herramienta clave para transformar la gestión del agua. El cambio no es menor. Si hasta hace pocos años las fugas se localizaban mediante métodos acústicos y mucho trabajo de campo, hoy las tuberías se escuchan, se analizan y se interpretan gracias a algoritmos que aprenden de los datos. La IA ha pasado de los laboratorios a los depósitos municipales y de los centros de control a las conducciones subterráneas. Empresas como Aganova o Facsa lideran esta revolución tecnológica que combina sensorización, aprendizaje automático y mantenimiento predictivo para reducir pérdidas, optimizar recursos y mejorar la sostenibilidad de los sistemas urbanos de agua. Muchas conducciones críticas no pueden inspeccionarse con métodos tradicionales ni instalar sensores fijos. «Nuestra tecnología es móvil y está diseñada para grandes conducciones de transporte. Ahí los sensores fijos no funcionan. Nuestros sensores viajan kilómetros por el interior de la tubería captando información relevante, como la existencia o no de fugas, su caudal y su posición exacta, aunque también se puede recoger información sobre el estado de conservación de la conducción si se precisa. Las inspecciones se hacen con la tubería en uso, sin afectar al suministro y sin obras. Al detectar las fugas a escasos centímetros de su ubicación no existe posibilidad de error y la precisión es máxima», explica Marcos Barrera, CEO de Aganova. La IA es clave para interpretar la enorme cantidad de datos registrados. A través de algoritmos entrenados con miles de horas de registros reales, Aganova distingue entre ruidos habituales en una tubería (como válvulas, codos o turbulencias) y las señales características de una fuga. Gracias a la IA, el análisis de los datos recopilados en las inspecciones es más rápido, seguro y preciso. Todo ello redunda en un mejor servicio al cliente y niveles de infalibilidad insuperables. El sistema ha demostrado su eficacia en proyectos como Sierra Boyera (Córdoba), dentro de un plan de emergencia hídrica impulsado por la Junta de Andalucía, o en la Mancomunidad de Aguas del Sorbe, que abastece a Guadalajara y Alcalá de Henares. En ambos casos, las detecciones tempranas han permitido ahorrar millones de litros y reforzar la seguridad hídrica de zonas especialmente castigadas por la sequía. Además, Aganova subraya que la IA está cambiando el modelo económico de la gestión del agua. «Buscar fugas de forma tradicional es como buscar una aguja en un pajar. Con IA podemos priorizar intervenciones basadas en datos, reduciendo costes y maximizando la rentabilidad. En redes de transporte, donde antes era casi imposible diagnosticar fugas, ahora es más rentable que nunca invertir en su detección», asegura Barrera. Facsa, la empresa castellonense del grupo Gimeno, ha desplegado sistemas de análisis predictivo basados en IA que permiten detectar, anticipar y corregir fugas en sus redes de distribución . «La inteligencia artificial nos está ayudando a reducir aún más el nivel de fugas en aquellos sistemas donde, con métodos tradicionales, ya no era posible seguir mejorando», explica Miguel Ortiz, subdirector técnico del área de Abastecimiento de Facsa. En algunos municipios donde la eficiencia hidráulica ya roza el 85%, los algoritmos se han convertido en una herramienta imprescindible para identificar desviaciones mínimas de presión o caudal. En uno de los sistemas de abastecimiento gestionados por Facsa, el modelo de IA fue capaz de detectar una fuga el mismo día en que se produjo , reduciendo su vida útil a apenas 24 horas. La compañía también aplica inteligencia artificial en los contadores inteligentes, completando automáticamente lecturas ausentes o incoherentes. Esto garantiza que los balances entre agua de entrada y salida sigan siendo consistentes, incluso cuando falta un pequeño porcentaje de datos. Además de reducir las pérdidas, la IA sirve para identificar consumos no autorizados, analizando patrones anómalos en los datos de uso. A pesar de los avances, el despliegue de IA en el sector hídrico enfrenta un desafío estructural: la falta de datos de calidad en redes antiguas. Los algoritmos necesitan información constante y precisa para aprender y mejorar, algo que no siempre está garantizado en los sistemas de abastecimiento más veteranos. «En Facsa trabajamos actualmente en dos grandes líneas en materia de digitalización en inteligencia artificial. Por un lado, la inversión en sensorización y digitalización de procesos nos ha permitido incrementar notablemente la cantidad y calidad de los datos disponibles, lo que nos abre la puerta a desarrollar algoritmos capaces de hacer la gestión mucho más eficiente –explica Ortiz–. Esto incluye tanto la optimización de la red y el mantenimiento predictivo en la operativa diaria, como la predicción y prevención ante eventos climáticos extremos, ámbitos en los que la IA está demostrando un gran potencial». Por otro lado, Facsa está explorando el enorme campo que ofrece la IA generativa apostando por el desarrollo de sus propios agentes de IA para facilitar el acceso a la información, reducir tareas repetitivas y mejorar la eficiencia operativa global. La integración de estas herramientas con fuentes renovables o con modelos energéticos flexibles abre además la puerta a un ciclo del agua más sostenible y eficiente. El agua, tradicionalmente vista como un recurso estático, se convierte así en un sistema vivo y conectado, capaz de autorregularse. La aplicación de inteligencia artificial tiene un componente económico cada vez más evidente. Aganova estima que la IA permite ahorros operativos y energéticos significativos, al orientar las inversiones donde realmente hay problemas. En grandes conducciones, cada fuga detectada a tiempo representa miles de euros ahorrados y toneladas de CO2₂ evitadas, al reducir el bombeo innecesario. La eficiencia ya no se mide solo en litros, sino también en retorno de inversión (ROI) . «En redes de transporte, diagnosticar fugas es más rentable, en términos de euros invertidos por metro cúbico ahorrado, que hacerlo en las redes de distribución», explica Aganova. La necesidad de priorizar las inversiones en mantenimiento de conducciones críticas, escasez de agua o suministros tensionados por los cambios del clima y el crecimiento urbano es ya una realidad cotidiana en países como Brasil, Reino Unido, Marruecos, y países de Oriente Medio como EAU, Arabia Saudí o Catar, donde se está apostando con fuerza por tecnologías de detección avanzada, impulsados por normativas exigentes, visión a largo plazo y una clara orientación hacia la eficiencia hídrica. La Unión Europea y España ya están reaccionando y empiezan a dar este enfoque estratégico de la eficiencia hídrica y de su capacidad para incorporar innovación en la gestión del agua como una prioridad nacional. A medida que la presión sobre el recurso se intensifica, la adopción de estas tecnologías dejará de ser opcional y pasará a ser una necesidad estructural.
