Desalinización inteligente: cómo la IA puede hacer posible el agua potable para todos

El mar siempre se ha asociado al bienestar y a la vida. En un contexto marcado por la crisis hídrica global, su importancia va mucho más allá. La sequía, la sobreexplotación de los recursos y las crecientes dificultades para acceder al agua potable han convertido al mar en un aliado estratégico para garantizar el futuro de la humanidad. En ese escenario, el acceso al agua potable sigue siendo uno de los mayores desafíos del planeta. De hecho, según datos de UNICEF y la OMS, alrededor de 2.100 millones de personas, lo que equivale a una de cada cuatro personas, todavía no pueden acceder de manera segura a este recurso esencial.

Es una realidad que pone de relieve la urgencia para avanzar en soluciones sostenibles. Frente a esto, la Agencia Europea del Medioambiente confía en la diversificación del suministro, destacando la reutilización del agua, la desalinización y la recolección de agua de lluvia “como fuentes adicionales”.

En este contexto hídrico complejo se está explorando los beneficios de la llamada desalinización inteligente, que consiste en la optimización del proceso para convertir agua de mar o salobre en agua dulce (mediante ósmosis inversa) utilizando inteligencia artificial (IA) y otras tecnologías. Según destaca Pedro Jesús Cabrera Santana, doctor y experto en la relación agua-energía del Departamento de Ingeniería Mecánica de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC), la IA puede “ayudar a avanzar hacia el acceso universal al agua potable haciendo que la desalación sea más eficiente, más barata y más fiable”, ya que permite “producir agua cuando las condiciones son más favorables”.

Cómo la IA reduce el consumo energético de las desalinizadoras

La IA está revolucionando la gestión energética de las plantas desalinizadoras. Gracias al empleo de sistemas predictivos y algoritmos de optimización, estas infraestructuras pueden ajustar su funcionamiento en tiempo real, reducir operaciones innecesarias e, incluso, aprovechar mejor las energías renovables. Según explica Cabrera Santana, la IA permite “ajustar el consumo a las condiciones reales de cada momento”, lo que mejora la eficiencia de todo el proceso de desalación.

Esta mejora de la eficiencia energética se realiza a través de tres formas:

• Operando cerca del punto óptimo: ajustando presión, caudal o sistemas según la calidad del agua de entrada, la demanda prevista y la energía disponible.
• Evitando operaciones innecesarias, como sobredimensionar caudales, limpiar membranas en momentos inadecuados o mantener equipos funcionando fuera de su zona eficiente.
• Aprovechando mejor las renovables y el almacenamiento de agua, produciendo más cuando la energía es más limpia o barata.

Ejemplos de desalinizadoras que utilizan IA

Un ejemplo concreto es el proyecto IDIWATER, donde se prueba una herramienta de predicción en la planta desaladora Las Palmas III con el objetivo de “estimar la producción necesaria para abastecer la demanda de la ciudad”. Con “resultados prometedores”, Santana destaca que la ventaja de este caso “no está solo en predecir mejor, sino en disponer de margen para tomar decisiones operativas con antelación”.

Existen otros proyectos que se han convertido en referentes internacionales. Es el caso del Instituto Tecnológico de Canarias (ITC), cuyo sistema DESALRO 2.0, un proyecto experimental desarrollado en Pozo Izquierdo, en Gran Canaria, fue reconocido en 2025 por el Guinness World Records al alcanzar el menor consumo energético registrado en una planta de ósmosis inversa. A nivel global, también destaca la Planta Desaladora de Atacama, en Chile, considerada un ejemplo por su bajo consumo energético y su respeto medioambiental, pese a operar en el desierto más árido del mundo.

Estas iniciativas responden a una necesidad actual, ya que la desalación de agua ha estado históricamente asociada a un elevado consumo energético, pero el sector lleva décadas avanzando hacia modelos más eficientes. Según datos de la Asociación Española de Desalación y Reutilización (AEDyR), se trata de la “única industria que ha reducido su consumo energético en un 90% en los últimos 60 años”, un dato que refleja el esfuerzo tecnológico realizado para optimizar los procesos.

Cómo la IA ayuda a prevenir averías en infraestructuras hídricas

La IA también permite realizar un trabajo más eficiente en las labores de mantenimiento predictivo en las infraestructuras hídricas. Gracias a esta tecnología, los operadores pueden anticipar fallos, optimizar reparaciones y reducir costes operativos mediante el análisis continuo de datos en tiempo real.

En el caso de las redes de agua, las desalinizadoras o las depuradoras, esta tecnología sirve para detectar anomalías antes de que se produzca una avería, lo que permite actuar de forma preventiva y evitar así interrupciones del servicio, que supone un incremento de los gastos y un perjuicio para los ciudadanos. "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", apunta el investigador de la ULPGC.

La idea es que la IA está contribuyendo a la sostenibilidad del ciclo del agua, ya que reduce fugas, minimiza desperdicios de agua y alarga la vida útil de las infraestructuras. A diferencia de otros métodos tradicionales, este mantenimiento predictivo, como el que se está realizando en IDIWATER, "reduce paradas imprevistas, evita daños mayores, mejora la seguridad operativa y alarga la vida útil de componentes costosos", añade este experto.

Cómo la IA ayuda a gestionar la salmuera y proteger los océanos

El compromiso medioambiental de la desalinización se extiende a la protección de los ecosistemas marinos. Aquí el gran desafío es la gestión de la salmuera, el líquido hipersalino resultante de la desalación que puede afectar a las especies marinas. Para el experto de la ULPGC, es esencial cambiar la mirada sobre este recurso: “La salmuera no es sal que sobra, sino una corriente hipersalina que, si se vierte sin control adecuado, puede alterar las condiciones locales del ecosistema”. Desde la perspectiva de este experto, “la protección del océano no pasa solo por verter menos, sino por entender mejor qué se vierte, dónde se vierte y qué parte de esa corriente puede aprovecharse".

Aquí es donde los algoritmos favorecen una gestión más responsable de la salmuera en tres niveles:

• Control ambiental: ajustando caudales, concentraciones, momentos de descarga y condiciones de disolución para reducir la nocividad.
• Predicción del impacto: cruzando datos operativos con información oceanográfica (corrientes, mareas, temperatura o salinidad), para prever la dispersión de la salmuera y evitar saturaciones peligrosas.
• Revalorización de la salmuera: entendiéndose como un recurso rico en sales y compuestos aprovechables, y no como un residuo.

“Los algoritmos y los modelos de aprendizaje automático pueden ayudar a decidir qué condiciones de operación permiten concentrar la salmuera con menor consumo energético, qué variables influyen más en el proceso y dónde está el mejor equilibrio entre concentración alcanzada, coste energético y viabilidad técnica”, confirma este experto.

Así, el horizonte de la desalinización inteligente se plantea esperanzador, donde IA y su potencial predictivo serán vitales para avanzar hacia el acceso universal al agua potable. Como concluye Cabrera Santana, la tecnología “no resuelve por sí sola el problema del agua, que también depende de inversión, planificación, gobernanza, infraestructuras y formación técnica, pero sí puede reducir algunas de las barreras más importantes: el coste energético, la complejidad operativa, las paradas imprevistas y la dificultad de integrar energías renovables”.