En una planta de tratamiento de agua, el sistema de IA avisa que el caudal subirá en las próximas tres horas y recomienda cerrar una válvula en cierto porcentaje. Es el funcionamiento de Poseidón, la plataforma de la startup chilena Ainwater, que hoy opera en más de cien plantas de Chile, Brasil, México y España. La inteligencia artificial aplicada al agua está dejando de ser promesa para volverse operación diaria en un sector que hasta hace poco trabajaba a ciegas.
Según lo reportado por WIRED en Español, Ainwater nació de tres perfiles que rara vez conversan: Camilo Huneeus, ingeniero químico con máster en Yale; Martín Concha, ingeniero en biotecnología; y Marcos Pérez, doctor en física teórica con dos décadas en modelos de IA. Huneeus cuenta que la idea le quedó marcada de niño, durante una sequía en el sur de Chile, cuando su madre le dijo que aquello se podía haber previsto. También lo marcó una escena de su práctica profesional, al ver que un ingeniero químico y uno eléctrico no entendían los términos del otro.
El problema que ataca es concreto y medible. El World Resources Institute estima que 70 países enfrentan riesgo hídrico moderado o alto, con 450.000 millones de dólares en activos en juego; Chile y México están entre ellos. Además, entre el 30 y el 50 por ciento del agua tratada se pierde en las tuberías antes de llegar a los usuarios. En ese contexto, la inteligencia artificial aplicada al agua deja de ser un detalle técnico para convertirse en una cuestión de recursos.
Inteligencia artificial aplicada al agua para predecir y ahorrar
Poseidón combina machine learning y redes neuronales para anticipar lo que viene y sugerir qué hacer. Según informa la propia Ainwater, sus clientes reducen la energía hasta un 30 por ciento, los químicos hasta un 20 por ciento y los costos operacionales hasta un 30 por ciento. Buena parte del ahorro proviene de la aireación, uno de los mayores consumos de energía en el tratamiento del agua. Las cifras son informadas por la empresa, sin verificación independiente.
El trabajo es conjunto. La IA predice y recomienda; el operador humano decide y ejecuta. Huneeus lo describe con un ejemplo simple: si el oxígeno va a subir en el reactor, el sistema avisa que se gastará mucha energía y sugiere bajarlo.
De las grandes sanitarias a los comités rurales
El alcance no se limita a las grandes empresas. Entre los clientes de Ainwater está el APR Quilapilún, un comité de agua potable rural de la zona norte de la Región Metropolitana de Chile. Las APR son organizaciones comunitarias: los propios vecinos, agrupados en comités o cooperativas, administran el agua de su localidad. Su presidenta, Ana Luisa Morgado, dice que ahora ven minuto a minuto el estado de los pozos, las horas de funcionamiento de las bombas y los caudales. Ese nivel de visibilidad, antes reservado a plantas con equipos de ingenieros, llega ahora a un comité de vecinos.
El mismo sistema opera en el otro extremo de la escala. Aguas Antofagasta, una de las sanitarias del norte de Chile, lo usa para optimizar agua y energía, y la empresa de alimentos IDEAL planea replicarlo en sus plantas de Talagante, Chillán y Barcel. También hay clientes industriales como Nestlé, Sigma y Colgate. La misma tecnología llega a una sanitaria, a una fábrica y a un comité de vecinos.
La incorporación de la IA en el agua avanza por dos vías a la vez: las grandes corporaciones y las comunidades que administran un recurso escaso con recursos mínimos. Lo que cambia de una a otra es la escala; el acceso a la tecnología es el mismo.
