La IA revoluciona la desalinización del agua
La creciente presión sobre los recursos hídricos está obligando a buscar nuevas fuentes de suministro. Las sequías, la sobreexplotación y las dificultades de acceso al agua potable han reforzado el interés por alternativas capaces de complementar las reservas convencionales. La Agencia Europea de Medio Ambiente señala, en este sentido, la reutilización, la desalinización y la recogida de agua de lluvia como fuentes adicionales para diversificar el abastecimiento.
La magnitud del desafío es considerable. De acuerdo con datos de UNICEF y la Organización Mundial de la Salud (OMS) recogidos en la información publicada por BBVA, alrededor de 2.100 millones de personas —una de cada cuatro— no disponen todavía de acceso seguro al agua potable.
En este escenario gana terreno la denominada desalinización inteligente, que combina tecnologías como la ósmosis inversa —un proceso que permite separar las sales del agua— con inteligencia artificial y sistemas de análisis de datos para optimizar la transformación de agua marina o salobre en agua dulce.
Pedro Jesús Cabrera Santana, doctor y experto en la relación entre agua y energía del Departamento de Ingeniería Mecánica de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC), sostiene que la IA puede ayudar a avanzar hacia el acceso universal al agua potable al conseguir que la desalación sea "más eficiente, más barata y más fiable". Una de sus posibilidades es determinar cuándo existen las condiciones más favorables para producir agua.
Menos energía para producir agua potable
Uno de los principales retos históricos de la desalinización ha sido su elevado consumo energético. La incorporación de algoritmos de optimización y sistemas predictivos permite ahora adaptar el funcionamiento de las instalaciones a las circunstancias de cada momento.
Según explica Cabrera Santana, estas tecnologías hacen posible ajustar el consumo energético a las condiciones reales, actuando sobre variables como la presión y el caudal en función de la calidad del agua que entra en la planta, la demanda prevista o la disponibilidad de energía.
La optimización también permite evitar procesos innecesarios, desde mantener equipos funcionando fuera de sus rangos más eficientes hasta sobredimensionar caudales o limpiar las membranas en momentos poco adecuados.
A ello se suma la posibilidad de coordinar la producción con las energías renovables y el almacenamiento de agua. De esta manera, las instalaciones pueden aumentar su actividad cuando existe una mayor disponibilidad de energía limpia o cuando esta resulta más barata.
Los avances se inscriben en una transformación tecnológica que lleva décadas reduciendo las necesidades energéticas del sector. Según datos de la Asociación Española de Desalación y Reutilización (AEDyR) citados por BBVA, la desalación es la "única industria que ha reducido su consumo energético en un 90% en los últimos 60 años".
Canarias prueba el potencial de los sistemas predictivos
España cuenta ya con experiencias concretas. El proyecto IDIWATER está probando una herramienta predictiva en la desaladora Las Palmas III con el propósito de calcular la producción necesaria para cubrir la demanda de la ciudad.
Los resultados obtenidos hasta ahora son calificados como prometedores. Para Cabrera Santana, el valor de este tipo de sistemas no reside únicamente en mejorar las predicciones, sino también en proporcionar a los responsables de las instalaciones suficiente margen para adoptar decisiones operativas antes de que se produzcan los cambios previstos.
Canarias alberga además otra experiencia destacada. El sistema experimental DESALRO 2.0, desarrollado por el Instituto Tecnológico de Canarias (ITC) en Pozo Izquierdo, Gran Canaria, fue reconocido en 2025 por Guinness World Records tras alcanzar el menor consumo energético registrado en una planta de ósmosis inversa.
Fuera de España, la Planta Desaladora de Atacama, en Chile, constituye otro de los proyectos de referencia por combinar un bajo consumo energético con criterios de respeto ambiental pese a encontrarse en el desierto más árido del planeta.
Anticiparse a las averías
La aportación de la IA no se limita al gasto energético. El mantenimiento predictivo ofrece otra vía para reducir los costes y mejorar el funcionamiento de desaladoras, depuradoras y redes de distribución.
El análisis continuo de los datos permite detectar anomalías antes de que desemboquen en una avería, facilitando una intervención preventiva. De este modo, se pueden evitar interrupciones del suministro, daños de mayor alcance y costes adicionales.
"Supone pasar de una operación reactiva, basada en actuar cuando aparece un fallo o cambia la demanda, a una operación anticipativa, capaz de prever lo que probablemente va a ocurrir", explica el investigador de la ULPGC.
Esta capacidad predictiva puede contribuir además a reducir las fugas y el desperdicio de agua, mejorar la seguridad de las operaciones y prolongar la vida útil de infraestructuras y componentes costosos. IDIWATER también está explorando estas posibilidades.
El desafío ambiental de la salmuera
La eficiencia energética, sin embargo, no es el único factor que determina la sostenibilidad de la desalinización. Uno de sus principales desafíos ambientales continúa siendo la salmuera, la corriente de agua con una elevada concentración de sales que queda después del proceso y cuyo vertido puede alterar los ecosistemas marinos si no se gestiona correctamente.
Cabrera Santana advierte de que la salmuera "no es sal que sobra", sino una corriente hipersalina capaz de modificar las condiciones locales del medio marino cuando se vierte sin los controles adecuados. Por ello, considera que proteger el océano requiere conocer mejor qué se descarga, dónde se hace y qué componentes podrían ser aprovechados.
La inteligencia artificial puede intervenir en esta gestión desde distintos frentes. Los sistemas pueden ajustar los caudales, las concentraciones y los momentos de descarga para reducir el impacto ambiental. También pueden combinar información sobre el funcionamiento de la planta con datos oceanográficos —como las corrientes, las mareas, la temperatura o la salinidad— para predecir cómo se dispersará la salmuera y evitar concentraciones potencialmente perjudiciales.
Existe además la posibilidad de dejar de considerar esta corriente exclusivamente como un residuo y explorar su aprovechamiento por su contenido en sales y otros compuestos.Los modelos de aprendizaje automático pueden contribuir a determinar qué condiciones permiten concentrarla utilizando menos energía y a encontrar el equilibrio entre el grado de concentración obtenido, el coste energético y la viabilidad técnica.
Tecnología, pero también planificación y gobernanza
La aplicación de inteligencia artificial abre así nuevas posibilidades para que la desalinización avance hacia un modelo más eficiente y con menor impacto ambiental. Sin embargo, la tecnología no constituye por sí misma una respuesta al problema global del acceso al agua.
Como recuerda Cabrera Santana en la información difundida por BBVA, alcanzar ese objetivo también exige inversión, planificación, gobernanza, infraestructuras y formación técnica.
La IA puede, no obstante, reducir algunas de las barreras que todavía condicionan la expansión de la desalación: desde el coste energético y la complejidad de las operaciones hasta las paradas imprevistas o las dificultades para integrar las energías renovables. En un escenario de creciente estrés hídrico, mejorar estos procesos puede convertir al agua del mar en una fuente de abastecimiento cada vez más eficiente, fiable y compatible con la protección ambiental.
