Una plataforma que combina IA generativa, agentes autónomos y gemelo digital para transformar la forma en que los operadores interactúan con la red de distribución.
El proyecto IAQUA ha demostrado que un operador de red puede acceder a toda la información operativa (datos de sensores, alertas de fugas, rendimiento hídrico, normativa y protocolos de actuación) con una sola consulta. Lo que antes requería 17 minutos y cuatro sistemas diferentes, ahora se resuelve en 25 segundos.
El consorcio formado por AVENTEC, BGEO, AVSA y EURECAT ha completado con éxito la fase de investigación y validación del proyecto IAQUA, una iniciativa de I+D que explora cómo la inteligencia artificial puede mejorar la gestión de redes de distribución de agua. La plataforma resultante integra tres tecnologías de vanguardia (IA generativa, IA agéntica y gemelo digital) en un entorno unificado validado con datos reales de la red de Aigües de Vic.
La ejecución de este proyecto ha sido posible gracias a la subvención de la Generalitat de Catalunya en el marco del programa RETECH – Línea 1 Proyectos para fundamentar la transferencia e innovación en el ámbito de la IA.
La filosofía del proyecto no es en ningún caso que el asistente sustituya al operador, sino dotarlo de las herramientas necesarias para tener acceso inmediato a toda la información requerida para tomar decisiones informadas sin barreras técnicas.
Ilustración 1. Desde la plataforma AQUA360 se pueden visualizar los niveles de cloro y consultar la recomendación del agente
sobre la cantidad de cloro de entrada.
Ilustración 2. El asistente técnico de IAQUA responde consultas en catalán, genera gráficos automáticos y
propone preguntas de seguimiento para guiar al operador.
El reto: información dispersa, acceso complejo
La gestión diaria de una red de distribución de agua genera grandes volúmenes de información repartida entre múltiples sistemas: bases de datos, sistemas SCADA, plataformas GIS, documentos técnicos e informes de rendimiento. Un operador que necesita tomar una decisión rápida, por ejemplo diagnosticar una alerta de fuga, debe navegar por varios programas, tener conocimientos de SQL y construir mentalmente una visión integrada de la situación.
El proyecto IAQUA nace con el objetivo de convertir esta complejidad en una experiencia tan sencilla como hacer una única pregunta.
Tres pilares tecnológicos, una sola plataforma
- IA generativa: Comprender y explicar.
Un sistema de Retrieval-Augmented Generation (RAG) indexa la documentación técnica de Aigües de Vic (normativa, procedimientos, manuales de simulación, informes de rendimiento) y permite al modelo de lenguaje responder preguntas basadas en evidencia real, eliminando el riesgo de alucinaciones gracias a un mecanismo de verificación automática. - IA agéntica: Razonar y actuar.
Un agente autónomo con capacidad de razonamiento multi-paso accede a los datos operativos de la red en tiempo real mediante el protocolo MCP. El agente decide por sí mismo qué fuentes de datos consultar, en qué orden y cómo combinar los resultados, todo dentro de un entorno de solo lectura que garantiza la seguridad. - Gemelo digital: Simular y recomendar.
Modelos sustitutivos basados en Graph Neural Networks (GNN) y Physics-Informed Neural Networks (PINN) reproducen el comportamiento de la red a alta velocidad. Un agente de dosificación entrenado mediante aprendizaje por refuerzo propone estrategias óptimas de cloración que el operador puede visualizar y validar a través de una interfaz dedicada.
Ilustración 3. Arquitectura de la plataforma IAQUA: desde los pipelines de datos hasta las interfaces de operador, pasando por los modelos de IA y el agente autónomo.
Resultados de la validación
La plataforma se ha validado en un entorno de laboratorio con datos reales de la red de Aigües de Vic, ejecutando 15 escenarios que reproducen situaciones operativas cotidianas: desde consultas normativas hasta diagnósticos de alertas de fugas y análisis de rendimiento multisector.
| Indicador | Resultado |
| Precisión de respuestas | 93% (objetivo: ≥80%) |
| Tiempo de respuesta media | <15 segundos |
| Reducción respecto al flujo tradicional | 40× más rápido |
| Alucinaciones detectadas | 0 |
El mecanismo de grounding check verifica automáticamente que cada respuesta esté basada en evidencia documental o datos reales, descartando aquellas que no superan la verificación. Esto garantiza que el operador pueda confiar en la información recibida.
El feedback del personal técnico ha sido especialmente positivo en tres áreas: la capacidad de centralizar en una sola consulta información de múltiples sistemas, la generación automática de gráficos que facilitan la interpretación rápida del estado de la red, y las sugerencias de seguimiento que guían la exploración del conocimiento sin necesidad de saber exactamente qué preguntar.
Seguridad por diseño
En un contexto crítico como la gestión de una red de distribución de agua, la seguridad no es una capa añadida sino un principio fundacional. El agente opera exclusivamente en modo lectura: puede consultar el estado de una válvula, pero nunca actuar sobre ella.
Barreras de seguridad programáticas interceptan cualquier consulta que implique actuación sobre la infraestructura, y un aviso explícito recuerda que la ejecución siempre requiere un operador cualificado. Todas las interacciones quedan registradas para su auditoría.
Próximos pasos
La validación ha confirmado la viabilidad de la plataforma y ha definido una hoja de ruta para su maduración en cuatro fases:
- Consolidación (0-3 meses): ampliación del corpus documental, nuevas herramientas de acceso a datos, evaluación de modelos de lenguaje locales para reducir dependencias externas.
- Piloto operativo (3-6 meses): despliegue con un grupo reducido de operadores en condiciones reales, con formación y ciclo de feedback continuo.
- Despliegue ampliado (6-12 meses): acceso generalizado, integración con sistemas SCADA y GIS existentes, ciclo de mejora continua automatizado.
- Maduración y transferencia (12-18 meses): versión estable, reentrenamiento adaptativo de los modelos y documentación para su transferencia a otras redes de distribución.
Un paso adelante para el sector
El proyecto IAQUA demuestra que la inteligencia artificial generativa y agéntica puede integrarse de forma segura y eficiente en entornos de apoyo a la toma de decisiones para la gestión de redes de agua. La arquitectura es replicable: la especialización del sistema reside en los datos y documentos, no en el código, lo que facilita su adaptación a otras redes de distribución o a otras infraestructuras de servicios.
El consorcio continúa trabajando para llevar la plataforma del laboratorio a la operación diaria, con el objetivo de transformar la forma en que los operadores interactúan con sus sistemas digitales.
AVENTEC · BGEO · AVSA · EURECAT
