Sector agua, el más rezagado en IA: 5.7% de adopción y organismos operadores casi en cero

El sector de electricidad, agua y gas es el que menos inteligencia artificial usa en México: apenas 5.7% de las empresas la han adoptado, frente a un promedio nacional de 8%, según un estudio del Centro México Digital presentado en el foro "México Inteligente — La adopción de Inteligencia Artificial en tres sectores estratégicos", conducido por Salma Jalife, fundadora y presidenta de la organización.

El dato más duro para el sector hídrico está dentro de esa cifra agregada. El estudio detecta que la adopción se concentra casi por completo en los grandes operadores de generación eléctrica, que ya usan modelos predictivos para despacho y mantenimiento. Los organismos operadores municipales de agua potable, en cambio, registran porcentajes de adopción cercanos a cero. La industria eléctrica usa IA siete veces más que el sector hídrico, pese a que ambos enfrentan retos operativos comparables: activos distribuidos, telemetría dispersa, pérdidas físicas y demanda variable.

El análisis también cuantifica lo que está en juego. De acuerdo con el Centro México Digital, cada 10 puntos porcentuales de aumento en la adopción sectorial se asocian con un incremento de 5.2% en la producción bruta de las empresas y de 3.8% en las remuneraciones, con ganancias de productividad de hasta 45.8% en entornos corporativos clave. El estudio identifica seis frenos estructurales, entre ellos la falta de bases digitales, la escasez de casos de éxito documentados y la brecha de capital humano.

Puntos clave

• La adopción de IA en electricidad, agua y gas es de 5.7%, por debajo del promedio nacional de 8% y muy lejos de medios y telecomunicaciones (18%) y servicios financieros (8.4%).
• Los organismos operadores municipales de agua registran una adopción cercana a 0%; el uso se concentra en grandes generadores eléctricos.
• La industria eléctrica adopta IA siete veces más que el sector hídrico, con desafíos operativos similares.
• Cada 10 puntos de adopción se asocian con +5.2% en producción bruta y +3.8% en remuneraciones.
• Los seis frenos identificados incluyen ausencia de bases digitales, pocos casos de éxito y brecha de capital humano.

Implicaciones

La brecha no es de tecnología disponible, sino de prerrequisitos. Un organismo operador sin telemetría confiable, sin padrón depurado y sin histórico de presiones y caudales no tiene con qué alimentar un modelo, por avanzado que sea el proveedor. Eso convierte la digitalización básica —macromedición, sectorización, micromedición, expedientes en formato estructurado— en la condición de entrada para cualquier caso de uso de IA en agua: detección de fugas, predicción de fallas en equipos de bombeo, optimización energética o pronóstico de demanda.

El estudio también sugiere un atajo: los modelos de analítica y automatización ya probados en la gestión de redes eléctricas son adaptables a la operación hídrica. Para proveedores de tecnología y startups del sector, la lectura es que el mercado mexicano de organismos operadores está esencialmente sin atender; para los propios organismos, que la ventana de mejora en eficiencia física y comercial vía datos sigue abierta y sin explotar, justo cuando el financiamiento del sector está bajo presión.