Del modelo hidráulico a la gestión data-driven: un cambio de paradigma

En la ingeniería hídrica, solemos operar bajo lo que el filósofo Thomas Kuhn denominó "Ciencia Normal". Durante décadas, nuestra "caja" de conocimiento ha sido el paradigma físico-determinista: un marco donde el comportamiento del agua se modela mediante ecuaciones clásicas como las de Bernoulli o Darcy-Weisbach. Bajo este paradigma, los ingenieros nos dedicábamos a resolver "puzles" cotidianos: calibrar presiones, optimizar diámetros y reparar averías basándonos en la experiencia operativa. En este contexto, se aceptaba con cierta resignación que un margen de pérdida de agua era una anomalía inevitable, un fallo inherente al sistema que simplemente debía gestionarse de forma reactiva.

La crisis de la "caja" tradicional

Sin embargo, los paradigmas no son eternos. Kuhn explica que la ciencia avanza cuando el modelo vigente es incapaz de resolver nuevas anomalías. Hoy, el agotamiento de este enfoque tradicional es evidente ante el envejecimiento de las infraestructuras urbanas, el estrés hídrico global y la urgencia por la eficiencia. Detectar una fuga incipiente en una red de miles de kilómetros mediante inspección visual o cálculos teóricos es, en la actualidad, una tarea inasumible. Cuando las herramientas tradicionales fallan sistemáticamente ante la complejidad de la realidad, la disciplina entra en un periodo de crisis que solo puede resolverse mediante una revolución científica.

El nuevo paradigma: gestión impulsada por datos (Data-Driven)

Estamos presenciando el nacimiento de un nuevo paradigma: el paso de una operación reactiva a una gestión predictiva e inteligente. En este escenario, el corazón de la disciplina se desplaza: el protagonismo ya no recae únicamente en la tubería física, sino en el dato. Gracias a la integración masiva de sensores IoT y sistemas de telelectura, hemos pasado de tener "fotos fijas" y aisladas de la red a disponer de un flujo continuo de información en tiempo real sobre caudales, presiones y niveles.

El rasgo distintivo de esta revolución es el papel central de la Inteligencia Artificial (IA). A diferencia de los modelos deterministas, que requieren conocer con precisión matemática cada variable física para funcionar, la IA procesa volúmenes masivos de datos heterogéneos para aprender patrones de comportamiento. Mediante redes neuronales y algoritmos de detección de anomalías, el sistema identifica desviaciones sutiles —como pequeñas caídas de presión o flujos nocturnos inusuales— antes de que se traduzcan en roturas catastróficas. La red, esencialmente, empieza a "avisar" antes de que el problema se agrave.

Explorando los límites del Gemelo Digital

Esta evolución ha consolidado el concepto del Gemelo Digital: réplicas virtuales dinámicas que integran la hidráulica clásica con el aprendizaje automático. A menudo se nos insta a "pensar fuera de la caja" para ser innovadores, pero Kuhn nos enseña que la verdadera innovación científica suele consistir en profundizar en el nuevo paradigma vigente. Como investigadora, mi labor consiste en explorar los límites de esta nueva "caja" digital. Mi tesis se sitúa precisamente en este esfuerzo: emplear técnicas de IA para anticipar anomalías que, bajo el paradigma anterior, eran sencillamente invisibles.

Conclusión y desafíos

Como toda transición paradigmática, este cambio no carece de resistencia. Requiere una transformación organizativa y la aparición de nuevos perfiles donde científicos de datos e ingenieros hidráulicos trabajen en simbiosis. No obstante, la dirección es clara: el paradigma data-driven es la herramienta que permitirá una gestión hídrica sostenible en un mundo con recursos limitados. No estamos solo adoptando tecnología; estamos habitando un nuevo paradigma que redefine nuestra forma de entender y proteger el agua potable.