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2026-10-01
Borja Sanz, director del Área Digital Solutions de Adasa, y Antoni Carrasco, responsable de Transformación Digital de ATL, presentaron un enfoque de transformación digital orientado a convertir datos y conocimiento operativo en una capacidad compartida para prever, simular y tomar mejores decisiones.
¿Cómo se transforma toda la información que genera una gran infraestructura de abastecimiento de agua en conocimiento útil para la operación?
Esta fue una de las cuestiones centrales de la intervención de Borja Sanz, director del Área Digital Solutions de Adasa, junto a Antoni Carrasco, responsable de Transformación Digital del Ens d’Abastament d’Aigua Ter-Llobregat (ATL), en el Spain Smart Water Summit 2026.
Bajo el título “Transformación digital en ATL: del reto estratégico al cambio cultural”, la ponencia mostró el trabajo que se está desarrollando para sentar las bases de una operación cada vez más integrada, trazable y capaz de anticiparse a diferentes escenarios.
Y el punto de partida no es incorporar más tecnología. Es conseguir que la información y el conocimiento que ya existen puedan utilizarse de forma más coordinada para tomar decisiones.
Ordenar antes de integrar
Producción, transporte, calidad, energía, mantenimiento o planificación generan grandes volúmenes de información y utilizan sistemas especializados como SCADA, GIS, GMAO o LIMS, junto con hojas de cálculo y otros procedimientos de trabajo.
El reto no consiste simplemente en conectar estas fuentes.
Antes es necesario crear un lenguaje común que permita contextualizar la información: definir ámbitos, zonas, plantas, activos e indicadores y mantener esas relaciones cuando los datos pasan de un sistema a otro.
El planteamiento presentado por ATL y Adasa no persigue sustituir las herramientas especializadas que ya realizan correctamente su función, sino disponer de una capa transversal capaz de relacionar información procedente de distintos entornos y ofrecer una visión coherente de una misma realidad operativa.
Esta base común es imprescindible para dar el siguiente paso: poder confiar en los datos utilizados para decidir.
Del dato disponible al dato confiable
La calidad del dato fue otro de los ejes de la presentación.
En procesos críticos para la gestión del agua, disponer de información no es suficiente. Es necesario saber si el dato es válido, detectar ausencias o anomalías, aplicar criterios de validación, reconstruir información cuando proceda y mantener la trazabilidad de las decisiones tomadas.
Aquí se produce uno de los cambios más relevantes del enfoque presentado: pasar de revisar sistemáticamente datos a gestionar excepciones.
La tecnología puede ayudar a detectar problemas y proponer tratamientos, pero la intervención del experto continúa siendo fundamental.
La digitalización no pretende eliminar el conocimiento de los profesionales, sino permitir que su tiempo y experiencia se concentren precisamente allí donde aportan mayor valor.
Modelizar la red también significa conocerla mejor
La modelización hidráulica constituye otro de los pilares del proyecto.
Construir un modelo coherente obliga a relacionar información procedente del GIS, activos, sensores, datos de operación y reglas de control. Durante ese proceso se contrastan nomenclaturas, documentación y condiciones de funcionamiento con el conocimiento de los propios operadores.
Por eso, el valor del modelo comienza incluso antes de ejecutar una simulación: modelizar también ayuda a capturar, ordenar y compartir el conocimiento de la red.
Sobre esta base se está avanzando en la integración del modelo hidráulico con AQUADVANCED® Water Networks. En una primera fase, el ámbito PTLL–Fontsanta se utiliza para validar escenarios y metodología.
El objetivo es poder comparar alternativas ante situaciones como un cambio de demanda, la indisponibilidad de una instalación o conducción, variaciones en las reservas disponibles o diferentes estrategias de operación.
En definitiva, empezar a formular una pregunta antes de actuar: ¿qué podría ocurrir si…?
Prever, confiar, simular y decidir
La ponencia sintetizó las capacidades que se están desarrollando alrededor de cuatro grandes preguntas:
La previsión de la demanda es un buen ejemplo de esta evolución.
ATL cuenta con procesos consolidados que combinan históricos, estacionalidad, información real y conocimiento experto. La transformación digital no parte, por tanto, de cero ni pretende sustituir ese conocimiento.
El objetivo es capturarlo, estructurarlo y convertirlo en un proceso más compartido, reproducible y trazable, en el que sea posible comparar sistemáticamente previsión y realidad, analizar desviaciones y seguir mejorando el modelo de decisión.
De la transformación tecnológica al cambio cultural
Uno de los principales mensajes de la intervención fue precisamente que una transformación de estas características no depende únicamente de la tecnología.
El proyecto sigue un recorrido que comienza por comprender los procesos mediante workshops, continúa con la configuración y desarrollo de casos de uso, su validación mediante pilotos y el posterior ajuste a partir del feedback de los usuarios.
Todo ello acompañado de la identificación de los equipos implicados, la capacitación de las personas y la gestión del cambio dentro de la organización.
La evolución que se persigue puede resumirse en varios movimientos: de los silos de información a una visión común; del dato disponible al dato confiable; del conocimiento individual a una capacidad compartida; y de reaccionar ante lo que ocurre a disponer de mayores herramientas para anticiparse.
En este camino, la experiencia operadora de ATL, las capacidades digitales disponibles y el trabajo de integración tecnológica y modelización hidráulica convergen alrededor de un mismo objetivo: que la digitalización se traduzca en mejores herramientas para la toma de decisiones.
