Las fugas de agua en América Latina suponen un verdadero problema para la región. Según los datos del Banco Mundial, el 45% del agua se pierde antes de llegar a los consumidores latinoamericanos. Unos datos que casan con los aportados por el Banco de Desarrollo de América Latina (CAF) en un estudio realizado sobre seguridad hídrica, en el que se demostró que había 26 ciudades que sufrían pérdidas que superaban el 60%.

Estos datos sobre el Non Revenue Water (NRW) en América Latina evidencian la necesidad de implementar medidas que mejoren la eficiencia en la gestión del recurso hídrico. Máxime, en un momento en el que la región está sufriendo sequías prolongadas como las de México, Uruguay o Brasil, y en el que la Superintendencia Nacional de Servicios de Saneamiento de Perú (SUNASS) ya ha alertado de que Perú, Chile, México, República Dominicana y Argentina serán los países más afectados por estrés hídrico en apenas cinco años.

Para Francisco Eduardo Hernández, Business Development Manager de Idrica LATAM, el problema que supone el NRW en la mayoría de los países latinoamericanos, “radica en la existencia de una infraestructura envejecida, en la falta de inversión en modernización y en la gestión ineficiente, lo que ha derivado en sistemas de distribución con enormes ineficiencias”.

El especialista señala, sin embargo, que existen algunas medidas como el uso de la Inteligencia Artificial y el Internet of Things, “que ya están permitiendo a los operadores reducir pérdidas, mejorar la eficiencia y garantizar un acceso más equitativo al recurso”.

LA APLICACIÓN DE LA IA: 3 CASOS DE USO

La tecnología está marcando un punto de inflexión en la lucha contra el NRW. Los sistemas basados en IA, conocidos como Smart Water Engine, combinados con plataformas de Data Lakes, permiten recopilar, integrar y analizar grandes volúmenes de datos hídricos en tiempo real, permitiendo mejorar la gestión hídrica. Tal y como señala Silvia Escamilla, Business Development manager de Xylem LATAM, “la integración de la IA en los organismos operadores de agua les permite ser más ágiles en la toma de decisiones, les ayuda a optimizar procesos operativos, administrativos y de gestión de recursos, siendo así, más eficientes en la distribución”.

Así pues, hay tres casos de uso en los que la aplicación de la Inteligencia Artificial puede ser de gran ayuda en la gestión del NRW:

-Detección de fugas
Es el caso de uso más claro. La implementación de Inteligencia Artificial para monitorizar la red y detectar los puntos de fuga de una manera más ágil y eficaz, gracias al control inteligente de la presión y el caudal. Un ejemplo de ello es Servicios de Agua y Drenaje de Monterrey (SADM), que redujo la pérdida de agua logrando un ahorro hídrico global del 17%, alcanzando el 37% en muchos sectores gracias a la implantación de la plataforma Xylem Vue.

-Optimización del mantenimiento predictivo
Mediante el uso de IA, es posible anticiparse a posibles fallos en tiempo real a través del análisis de patrones históricos. Los Gemelos Digitales, con la combinación de machine learning e inteligencia artificial, permiten reproducir el comportamiento de la red bajo cualquier circunstancia favoreciendo un modelo hidráulico estratégico capaz, ya no solo de predecir posibles anomalías futuras, sino también mejorando la toma de decisiones.

-Control de consumo
Otro de los aspectos en los que la aplicación de la IA puede ser beneficiosa reside en el control de consumo, ya que favorece la identificación de aquellos que sean atípicos o inconsistencias, evidenciando desde fugas internas hasta fraudes o posibles errores de medición.

Perspectivas a futuro

Para Silvia Escamilla, la clave para el desarrollo futuro de este tipo de tecnologías, “reside principalmente en la colaboración entre gobiernos, empresas tecnológicas y organismos multilaterales, fundamental para acelerar la transformación digital del sector hídrico y garantizar un suministro más eficiente y sostenible para las futuras generaciones”.

El potencial de la IA y el IoT en la gestión del agua en LATAM es inmenso. A medida que más operadores adopten estas tecnologías, se espera una reducción progresiva del NRW, con beneficios económicos y ambientales significativos. Sin embargo, para maximizar el impacto, será fundamental superar barreras como la falta de inversión y la resistencia al cambio en algunas instituciones.