El Instituto Internacional de Gestión del Agua (IWMI) presentó en Naciones Unidas, durante la 81.ª Asamblea General, un avance de MaiWater AI. Se trata de un modelo hidrológico con IA que busca poner la previsión de agua al alcance de los países que hoy no pueden costearla. La iniciativa la lidera IWMI como proyecto insignia del Centro de IA de CGIAR, con el respaldo de la Oficina de Asuntos Internacionales de la Corte Presidencial de Emiratos Árabes Unidos. Su lanzamiento está previsto para la Conferencia del Agua de la ONU, en diciembre de 2026.
De acuerdo con lo informado por IWMI, la modelación hidrológica —la herramienta con la que se anticipan crecidas, sequías y la disponibilidad de agua en una cuenca— «sigue fuera del alcance de gran parte del Sur global». La investigadora Mariangel García Andarcia atribuye esa brecha a «las carencias de financiamiento, la capacidad limitada para mantener sistemas operativos, software obsoleto y licencias que los países no pueden costear».
Un modelo hidrológico con IA pensado como bien público
MaiWater AI reúne tres piezas: un modelo hidrológico con IA, un tablero de apoyo a decisiones y un gemelo digital, es decir, una réplica virtual de la cuenca que se actualiza con datos. Un modelo así permite anticipar cuánta agua llegará, cuándo conviene liberar un embalse o cómo repartir un caudal entre riego, energía y ciudades. El sistema está pensado para cuencas compartidas, donde varios países dependen del mismo río y hasta ahora cada uno trabajaba con registros separados.
El piloto se hizo en la cuenca del Limpopo, que atraviesa Botsuana, Mozambique, Sudáfrica y Zimbabue. Según los resultados preliminares que reporta IWMI, la calibración del modelo —el ajuste inicial que antes exigía meses de trabajo— pasó a resolverse en horas. El sistema también ordena datos dispersos, para que los cuatro países discutan con la misma evidencia. «En un río compartido, cuando todos ven la misma información, es más fácil confiar en los compromisos de gestión del agua de los demás», dijo Jawoo Koo, del Acelerador de Transformación Digital de CGIAR. El desarrollo es una colaboración entre IWMI, la Universidad Americana de Sharjah, la empresa ai71 y la Comisión del Curso de Agua del Limpopo (LIMCOM).
Que el sistema funcione como bien público tiene consecuencias prácticas. Un país que no puede pagar licencias ni contratar especialistas para mantener un modelo hidrológico queda fuera de la conversación sobre su propio río. La propuesta de IWMI es entregar el motor de cálculo, el tablero y el gemelo digital para que cada cuenca los adapte y los sostenga en el tiempo, sin depender de un proveedor externo.
Por qué una cuenca compartida necesita datos comunes
La apuesta responde a un cambio de fondo. El ciclo del agua dejó de comportarse como los modelos del siglo pasado lo esperaban. Lluvias más intensas, sequías más largas y glaciares que se liberan sin aviso obligan a planificar con datos que se mueven más rápido que las reglas de gestión. En ese escenario, las cuencas transfronterizas son el punto más frágil. Lo que hace un país aguas arriba condiciona al de aguas abajo, y la falta de información compartida suele convertirse en conflicto.
IWMI probó el sistema en África austral y ya conversa su aplicación en cuencas de Asia con el Banco Asiático de Desarrollo. La consulta de Nueva York reunió a más de 40 representantes de gobiernos, bancos de desarrollo, universidades y empresas de tecnología para definir qué falta —inversión, alianzas y políticas— para que estas soluciones lleguen a quien más las necesita. Los comentarios recogidos definirán la siguiente etapa, que apunta a escalar el modelo más allá del Limpopo.
Para América Latina el caso deja una lección concreta, porque varios ríos también se reparten entre países: el Plata, el Amazonas, el Titicaca. La IA puede mejorar la gestión del agua; la diferencia la marca quién puede usarla y con qué datos. Un modelo calibrado en horas y liberado como bien público apunta en esa dirección: una capacidad que los países pueden operar y comparar entre sí, sin depender de una licencia que no pueden pagar.
Fuentes consultadas: IWMI, comunicado y resultados preliminares del piloto (07/10/2026) · CGIAR AI Hub, ficha institucional (2026) · IWMI, «The water cycle no longer follows the patterns our institutions were built for» (05/10/2026) · LIMCOM, cuenca del Limpopo (2026).
