El Objetivo 6 de la Agenda 2030 sobre el Desarrollo Sostenible es garantizar la disponibilidad de agua y su gestión sostenible, así como el saneamiento para todos. Sin embargo, los datos indican que el consumo de agua per cápita se ha doblado durante el último siglo. ¡Y la demanda no para de crecer!
Según un informe de 2016 del Panel Internacional de los Recursos del Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (UNEP, por sus siglas en inglés), se prevé que la demanda de agua superará al suministro en un 40% para 2030. Durante la misma época, y según el Foro Económico Mundial, las infraestructuras de agua se enfrentarán a un enorme déficit de financiación de 26 billones de dólares (unos 23,2 billones de euros). De no abordarse estas dificultades, “la falta de agua limitará las cadenas alimentarias y de suministro energético además de ralentizar el crecimiento económico”, (Harvard Business Review. Amir Peleg, Frank Céspedes. 31.05.2017).
Referencias como la anterior, incidiendo en unos u otros aspectos del consumo y disponibilidad del agua, se pueden encontrar en multitud de publicaciones y declaraciones.
Hoy en día, el avance de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC), y en concreto en las técnicas de Analítica Predictiva, Inteligencia Artificial y Big Data, hacen posible plantear nuevos modelos de gestión. Estas técnicas se pueden aplicar para crear un modelo de “gestión inteligente” y “gestión predictiva” en las entidades responsables del Ciclo Integral del Agua, así como dotarlas de las herramientas necesarias para poder realizarla. Este nuevo modelo, que es fuertemente disruptivo, debe, sin embargo, sustanciarse en la creación de nuevas capacidades sobre una arquitectura tipo de un sistema de información para la Gestión del Ciclo Integral del Agua.
De este modo, el objetivo principal sería diseñar y desarrollar sobre un Sistema de Información para la Gestión del Ciclo Integral del Agua, un nuevo grupo de funcionalidades (articuladas en un entorno operativo de última generación) que aporten la capacidad de utilizar la información de gestión generada junto con otra información de contexto para la mejora del servicio prestado al ciudadano y la sostenibilidad medioambiental.
Este objetivo principal se articula en base a los siguientes objetivos específicos:
- Mejora en el desarrollo de las operaciones.
- Incrementar el valor de la información obtenida utilizando técnicas analíticas y predictivas.
- Simplificar y agilizar la gestión acercándola al ciudadano.
- Evaluar la información recibida en orden a la mejora de la sostenibilidad y la eficiencia medioambiental.
Tratamientos y modelos que se pueden aplicar
Junto con tecnologías que garantizan la inmutabilidad de la información como la Blockchain, la geolocalización de todos los datos manejados o la gestión TIC en un entorno seguro (Ciberseguridad), el bloque más importante estaría relacionado con el uso de técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning y Minería de Datos) para la definición de modelos que sirvan de soporte a la decisión. Concretamente, los usos más apropiados estarían relacionados con:
- Reglas de asociación: en este tipo de esquemas el sistema “aprende” un conjunto de reglas a partir de los datos.
- Modelos predictivos: tiene muchas aplicaciones en este ámbito:
– Mediante el uso de series temporales se puede modelar y predecir el consumo de un determinado usuario o colectivo de usuarios en el tiempo.
– Mediante el uso de técnicas de regresión se puede evaluar determinados patrones, hábitos de consumo o, incluso, fraudes.
- Toma de decisiones: se utilizan minería de datos y modelos matemáticos para obtener un sistema que soporte a las decisiones. Por ejemplo, mediante el uso de sistemas basados en FAHP (Fuzzy Analytic Hierarchy Process), se pueden clasificar las múltiples fugas existentes y facilitar el proceso de toma de decisiones para la selección de elementos de la red que requieren una acción, estableciendo prioridades dentro de un programa de mantenimiento preventivo.
- Minería de textos: este tipo de modelos están enfocados a realizar análisis de información textual para la extracción de metadatos o digitalización de documentos.
- Modelos de clasificación: la técnica de segmentación basada en árboles (por ejemplo, árbol de clasificación CART) permite detectar las variables que influyen en la capacidad de repuesta de un cliente o del propio servicio prestado para hacer frente a determinadas incidencias o problemas.
- Correlación de eventos: los modelos de correlación de eventos infieren relaciones entre distintos tipos de hechos que se han producido, normalmente con el fin de identificar el origen o causa de un problema.
Ámbitos de aplicación
Alineado con los objetivos específicos del nuevo modelo de gestión propuesto, se clasifican los posibles ámbitos de aplicación en cuatro bloques:
- Mejora en el desarrollo de las operaciones.
- Incremento de las capacidades analíticas.
- Facilitar un nuevo marco de la gestión de la atención al ciudadano.
- Potenciar la ecosostenibilidad.
En el cuadro de arriba se tiene una selección de los principales ámbitos de aplicación en la gestión del Ciclo Integral del Agua.
Cibernos está comprometida con el uso de las más modernas técnicas informáticas para facilitar a sus clientes tanto la consecución de los objetivos estratégicos de eficiencia en el uso de los recursos disponibles y sostenibilidad, como del estricto cumplimiento del marco normativo aplicable. Ofrecemos al mercado una suite completa que cubre todas las necesidades de una entidad responsable de la gestión del Ciclo Integral del Agua y, muy en concreto, mediante el módulo SCW-Analytics, ofrece una solución para las necesidades de análisis y evaluación de la información en la toma de decisiones. Cibernos dispone de un equipo de consultores especializados en los aspectos funcionales, normativos y estratégicos de estos sistemas junto con la capacidad de implantarlos en entornos tecnológicos avanzados con elevados niveles de exigencia.
Carlos López Muñoz 
Director Técnico Smart Project Excellence Center
Cibernos
