Las lluvias torrenciales están colapsando las redes de alcantarillado existentes. En lugar de construir de inmediato costosos túneles nuevos, las empresas de suministro de agua están aplicando inteligencia artificial para detener los derrames, predecir inundaciones y maximizar la capacidad de sus tuberías subterráneas actuales.
Las empresas de tratamiento de aguas residuales se enfrentan a un problema matemático cada vez más complejo. Las precipitaciones son cada vez más intensas y desbordan con frecuencia las redes de alcantarillado diseñadas para un clima mucho más templado. Al mismo tiempo, los operadores se enfrentan a un estricto control ambiental y a presupuestos de capital muy limitados. Deben encontrar la manera de optimizar el rendimiento de sus infraestructuras subterráneas, que están envejeciendo.
La inteligencia artificial (IA) ofrece una solución práctica a esta brecha de capacidad. Lejos de ser un concepto tecnológico vago, los modelos informáticos ahora brindan a los operadores la visibilidad necesaria para actuar con anticipación y aprovechar al máximo la capacidad de tuberías existente antes de tener que invertir miles de millones en grandes obras civiles.
Factores que impulsan el mercado de la gestión de alcantarillado
El ritmo y la forma de la adopción de la IA varían según la región, condicionados por desafíos locales específicos que van desde estrictos objetivos de cumplimiento normativo hasta amenazas meteorológicas extremas.
En el Reino Unido y Europa, las normas ambientales más estrictas y la creciente preocupación por la calidad de los ríos están impulsando a las empresas de servicios públicos hacia una gestión de drenaje más integrada. En el Reino Unido, Revisión de precios de 2024.
A nivel europeo, la aguas residuales urbanas Refuerza esa misma línea al exigir a los Estados miembros que elaboren planes integrados de gestión del drenaje urbano.
En Norteamérica, donde el panorama de los servicios públicos está más fragmentado, la inversión digital a menudo está vinculada a Control del agua y medidas coercitivas. En términos prácticos, esto suele significar fundamentar el argumento en la reducción de la entrada e infiltración (I&I), el aplazamiento de la ampliación de la planta de tratamiento y la disminución de los costes de mantenimiento de emergencia.
En toda la región de Asia-Pacífico, la adaptación al cambio climático y la resiliencia ante las inundaciones suelen ser aspectos fundamentales. La red de aguas residuales de Watercare se moderniza con la instalación de 5000 sensores. está desplegando 5,000 sensores en la red de aguas residuales de Auckland como parte de un programa de red inteligente de 12 millones de dólares neozelandeses.
Avances en la ejecución de nuestro programa de modelización de inundaciones. Se espera que se completen 70 proyectos de modelización entre 2025 y 2026, y que las previsiones climáticas se extiendan hasta 2100. En Singapur,
Pronóstico y monitoreo de inundaciones Combina la monitorización en tiempo real con la previsión de precipitaciones basada en radar para mejorar las decisiones operativas a corto plazo.
Cómo funcionan las alcantarillas inteligentes
La gestión inteligente del alcantarillado requiere más que una sola plataforma de software o un solo tipo de sensor. Se basa en la fusión de flujos de datos que, históricamente, los operadores han mantenido completamente separados.
El SIG proporciona el diseño de la red y la ubicación de los activos. Los datos de CCTV aportan información sobre el estado estructural. Los sensores de campo proporcionan mediciones casi en tiempo real de profundidad, caudal, nivel y estado de las bombas. Los sistemas SCADA añaden datos operativos de las estaciones de bombeo y otros puntos de control. Los datos meteorológicos y las previsiones de radar ofrecen una visión de las posibles cargas que la red podría tener que soportar próximamente.
La verdadera ventaja operativa surge cuando estos distintos datos se fusionan en una visión unificada.
Una vez que los datos de campo, las entradas del sistema SCADA y los pronósticos meteorológicos se encuentran en una plataforma común, las empresas de servicios públicos pueden utilizar modelos hidráulicos junto con herramientas de aprendizaje automático. Esto les permite ir más allá de las simples alarmas activadas por umbrales fijos.
Esto permite identificar anomalías con mayor antelación, priorizar eventos de forma más eficaz y, en entornos más avanzados, admitir el control dinámico de la red.
En ese sentido, la IA no es simplemente una capa digital adicional. Se está convirtiendo en parte de cómo las empresas de servicios públicos interpretan el estado de los activos, comprenden el comportamiento hidráulico y determinan cuándo se requiere intervención.
Mejora de la eficiencia: Inspección y codificación automatizadas
La inspección de tuberías representa una de las aplicaciones más consolidadas de la inteligencia artificial en las operaciones de tratamiento de aguas residuales.
Tradicionalmente, las inspecciones con CCTV han requerido que operadores capacitados revisen manualmente largas horas de grabación. Este proceso es lento y puede ser inconsistente, especialmente cuando la fatiga afecta la forma en que se identifican o codifican los defectos. La visión artificial permite procesar los resultados de la inspección con mayor rapidez y estandarizarlos con mayor facilidad.
Esto ya se puede observar en las implementaciones de servicios públicos.
En Greater Western Water, el especialista australiano en inspección de alcantarillado VAPAR utilizó Al-support para ayudar a perfeccionar la planificación de capital, con material del proyecto publicado que apunta a un ajuste de aproximadamente 2 millones de dólares australianos de la estimación inicial del programa prioritario. En United Utilities, una implementación independiente redujo los tiempos de procesamiento de encuestas de 10 días a dos días, una mejora del 80 %..
En Norteamérica se observa una tendencia similar.
El resumen del proyecto de SewerAI en el noroeste del Pacífico abarca 132 estudios y 29748 pies lineales de inspecciones con CCTV.Los resultados publicados muestran que la evaluación basada en IA identificó un 32.99 % más de afecciones que las encuestas manuales y pasó por alto un 90.13 % menos de afecciones, manteniendo un margen de error inferior al 10 %.
Estas herramientas también están demostrando ser útiles en situaciones de emergencia. Transformar los datos en acciones para acelerar la recuperación del sistema de alcantarillado tras los incendios forestales de Hawái..
En esta etapa, la propuesta de valor es relativamente clara. Las empresas de servicios públicos obtienen una visión más rápida y consistente del estado de sus activos, lo que proporciona una base más sólida para la planificación del mantenimiento y la priorización de inversiones.
Gestión de eventos: Filtrado de alarmas para evitar desbordamientos
Además de evaluar la salud estructural, los operadores deben supervisar cómo se comportan realmente sus redes bajo flujo activo.
Ahí es donde la IA se aplica a los datos de flujo, nivel y eventos para mejorar la planificación del mantenimiento y reducir los derrames evitables. Un problema común en las salas de control es la sobrecarga de alarmas. Los sistemas generan alertas repetidas durante las lluvias, pero muchas de ellas reflejan el comportamiento hidráulico esperado en lugar de fallas emergentes.
Caso práctico: Wessex Water – StormHarvester Durante un periodo de prueba de tres meses, el sistema identificó más de 60 bloqueos emergentes en tiempo real. Los resultados publicados también indican que se generaron 4,500 alarmas durante el periodo piloto con el método actual, mientras que el método basado en IA habría reducido las alertas en la sala de control en un 97 %, dejando solo 138 alertas.
El mismo enfoque analítico también puede utilizarse para identificar pérdidas de capacidad ocultas. Anglian Water – Abordando la entrada y la infiltración en la red de aguas residuales. El resultado reportado fue de 2.4 millones de libras esterlinas en intervenciones específicas, una reducción del 20% en el caudal atribuible a la entrada, el flujo y la infiltración, y casi 600 horas menos de tiempo de funcionamiento de la estación de bombeo.
También se están utilizando métodos similares para gestionar el riesgo de inundaciones y la capacidad de la red vial. Combinar información sobre alcantarillado y aguas pluviales para comprender mejor el rendimiento y los riesgos de la red de aguas residuales de Northern Ireland Water.Aproximadamente el 85 % de los sitios destacados arrojaron resultados confirmados. En términos generales, la plataforma se posiciona para proporcionar alertas de inundación con hasta 48 horas de anticipación.
South West Water ofrece otro ejemplo de cómo se está aplicando este enfoque. La empresa de servicios públicos afirma que ahora cuenta con alrededor de 12,000 sensores inteligentes que funcionan como monitores del nivel de las aguas residuales en toda la región, e informa por separado que los incidentes de contaminación se redujeron a la mitad en los ocho meses hasta agosto de 2025, mientras que los desbordamientos de aguas pluviales se redujeron en casi un 50% durante el último año.
La importancia práctica no reside en la predicción como una capacidad abstracta, sino en dirigir la atención hacia los lugares y eventos que tienen más probabilidades de requerir acción, de modo que los equipos y operadores sobre el terreno puedan intervenir de forma más temprana y selectiva.
Optimización de activos: cómo extraer valor de la infraestructura actual.
El uso más avanzado de la IA en la gestión de alcantarillado y desbordamientos va más allá del diagnóstico y la predicción, adentrándose en el control en tiempo real.
En esta etapa, el objetivo es operar la red existente de manera más dinámica. Las empresas de servicios públicos pueden anticipar las precipitaciones, ajustar las bombas y compuertas con antelación y dirigir los flujos de manera más inteligente para que el almacenamiento y la conducción disponibles se utilicen al máximo antes de que se construya nueva infraestructura.
Uno de los ejemplos más conocidos proviene de South Bend, Indiana.La información publicada por Xylem sobre el proyecto indica que el programa de alcantarillado inteligente de la ciudad eliminó los desbordamientos en épocas de sequía, redujo los volúmenes de desbordamiento de alcantarillado combinado (CSO) en más del 80 % y ayudó a asegurar un plan de control a largo plazo respaldado por la EPA que requiere un 60 % menos de inversión en infraestructura de lo estimado originalmente, ahorrando aproximadamente 400 millones de dólares en gastos de capital.
Un principio similar aparece en Grand Rapids, Michigan.Según Xylem, el monitoreo y la modelización digital ayudaron a demostrar que el problema de la afluencia e infiltración de la ciudad podía abordarse por entre 30 y 50 millones de dólares, en lugar de la estimación original de 1 millones de dólares.
La plataforma AQUADVANCED Urban Drainage de SUEZ apunta en la misma dirección. Se presenta como una solución que combina monitoreo en tiempo real, pronóstico meteorológico y modelado hidráulico para brindar soporte a un control automatizado que maximiza el uso del almacenamiento, limita los desbordamientos y reduce el riesgo de inundaciones.
La información publicada sobre el proyecto también describe el sistema como operativo en varias ciudades europeas y, AQUADVANCED® Urban Drainage da soporte al funcionamiento del sistema de drenaje de Singapur..
El valor operativo de la IA se hace más evidente en este momento. Las herramientas digitales ahora van más allá de analizar eventos pasados o pronosticar riesgos futuros. En las implementaciones más avanzadas, influyen directamente en cómo los operadores gestionan la red bajo presión.
Más allá del desbordamiento: una visión conectada para el drenaje urbano
A pesar de todos los avances, sigue siendo difícil extender estos sistemas a toda un área de servicio público.
El software predictivo depende en gran medida de datos históricos precisos y sensores físicos robustos que puedan soportar condiciones subterráneas adversas durante años. Además, los operadores de la sala de control necesitan tiempo y resultados comprobados para generar confianza en las recomendaciones automatizadas antes de abandonar la supervisión manual tradicional. A pesar de estos desafíos, los gestores de agua están pasando progresivamente de la monitorización de tuberías aisladas a la gestión de sus alcantarillas como un sistema interconectado.
La IA no puede reemplazar por sí sola la infraestructura obsoleta, pero proporciona la capacidad operativa necesaria para maximizar el rendimiento de las tuberías existentes. A medida que los fenómenos meteorológicos extremos ejercen una presión sin precedentes sobre el drenaje urbano, las empresas de servicios públicos más resilientes serán aquellas que combinen la ingeniería física con software predictivo. En definitiva, dominar esta capa digital brinda a los operadores la previsión precisa que necesitan para canalizar el agua de forma segura y proteger a sus comunidades incluso antes de que comiencen las lluvias.
Ante la doble presión que supone el envejecimiento de la infraestructura y los fenómenos climáticos extremos para las redes de drenaje urbano, la transición a una gestión inteligente del alcantarillado ya no es una opción, sino una necesidad para su supervivencia operativa. Para presenciar en persona estas innovadoras implementaciones de IA y conectar con los pioneros de la tecnología inteligente de aguas residuales, únase a nosotros en WATERTECH CHINA 2026, que se celebrará en el NECC del 9 al 11 de junio. Para profundizar en el software y las estrategias que impulsan estos éxitos, no se pierda nuestra Cumbre de Innovación Digital del Agua, que tendrá lugar simultáneamente el 9 de junio. Descubra cómo la comunidad global del agua está superando los problemas de desbordamiento para construir las ciudades resilientes y basadas en datos del futuro.
