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España no es para nosotros un mercado más de la lista: es donde hemos decidido poner la operación europea. Constituimos la sociedad española en noviembre de 2025 y hoy el equipo está enfocado en conocer al cliente cada vez más y cada vez más cerca. Buscamos precisamente estar cerca de los múltiples sectores industriales con procesos de depuración y producción de aguas para visitarlos a lo largo del país. La razón de fondo es que España concentra a la vez tres condiciones que hacen viable nuestra tecnología: estrés hídrico real, cultura de la gestión basada en datos y un marco regulatorio que empuja. Bluefield Research sitúa a España entre los diez primeros mercados europeos por tamaño y por crecimiento, con más de 31.000 millones de euros de inversión planificada en el ciclo urbano del agua. Eso no es un mercado emergente, es un mercado que se está reconstruyendo.

 

Que yo lleve a la vez Innovación y Finanzas no es una casualidad organizativa. En este sector la tecnología solo entra en una planta si el número cuadra, y demasiadas veces la digitalización se ha vendido como un proyecto de imagen. Por eso lo primero que ponemos sobre en Ainwater, es un caso de negocio: premisas, flujo de caja mensual, ROI, TIR y análisis de sensibilidad para nuestros clientes, y para eso, nos sentamos con ellos en una etapa inicial sencilla pero técnica, para levantar los números. Si ese ejercicio no sale, preferimos decirlo antes que después. Nuestro objetivo en España para los siguientes 2 años es construir referencias medibles y auditables para entrar a un mercado exigente como prueba de que se puede hacer más.

 

¿Qué necesidad venimos a cubrir? Una muy concreta: el dato existe, pero no trabaja. El parque español está bien instrumentado y bien operado, pero esa información se queda en el SCADA, que es un espejo del presente y un archivo del pasado. La consecuencia se ve en la factura y en la calidad del agua. Ahora bien, España y la Unión Europea pondrán el dato a trabajar, bajo el Real Decreto 1085/2024 y el Reglamento (UE) 2020/74, especialmente con la propuesta de desarrollo de Planes de Gestión del Riesgo de la Reutilización del Agua. Y lo hemos visto, en las conversaciones con potenciales clientes, nos comentan que ya en licitaciones está la cota de eficiencia y optimización de operaciones durante la gestión hídrica.

 

Nuestro primer piloto de validación fue en 2021 en una planta chilena de 40.000 personas equivalentes. En el reactor biológico logramos una reducción del gasto energético del 18% respecto a la línea base, con picos del 30% en determinados períodos, con nuestra tecnología de simulador del proceso de aireación en el proceso de fangos activados entregando recomendaciones de control a los operarios. Ese caso nos enseñó lo que después hemos repetido en otros países: el margen no está en cambiar equipos, está en dejar de operar contra consignas fijas.

 

Hoy Poseidón está desplegado en más de un centenar de sitios entre zonas industriales y zona rural, con más de veinte clientes en cuatro países. Teniendo al Programa Agua Rural de Anglo American, implementado por su Fundación, como mandante, hemos implantado la solución en más de cincuenta servicios de agua potable rural en Chile un contexto de cooperativas y comunidades muy parecido al de las mancomunidades y comunidades de regantes del sur de España, donde el objetivo no es optimizar un margen sino garantizar que ningún socio se quede sin agua extraída de pozo. En ese sentido, hemos contribuido a reducir en un 52% el tiempo sin entregar oferta de agua desde estas instalaciones a los beneficiarios atendidos.

 

Para la empresa Watt 's en Chile, logramos un ahorro de $0.3 por metro cúbico de agua residual tratada desde afluentes de productos lácteos. Esto se logró con recomendaciones de control para la eficiencia de coagulantes y floculantes en procesos DAF. Y sin duda con Aguas Antofagasta, una planta desaladora más grande para consumo humano del continente americano, que abastece a más de 640 mil habitantes del norte de Chile, donde nuestra solución para limpieza de membranas de osmosis inversa permite un 5.3% de ahorro energético sostenido.

 

Hay un segundo efecto que a mí me parece incluso más valioso aunque no luzca tanto en un folleto: la reducción de la varianza. Una planta puede tener buenas medias anuales y aun así vivir sobresaltada. Nuestras soluciones digitales y agénticas predicen el comportamiento del proceso con días de antelación, de modo que el operador ve venir la sobrecarga orgánica, el arrastre de sólidos o el episodio de bulking filamentoso mientras todavía puede corregirlo con una purga o un ajuste de la edad del fango. Estabilizar el proceso significa menos incumplimientos, menos consumo defensivo de químico «por si acaso», más vida útil de los equipos y, muy importante de cara a la reutilización, un efluente secundario constante, porque un terciario de membranas exige una calidad de entrada mínima y se daña si le llegan puntas de turbidez.

 

La calculadora nace de una observación muy poco glamurosa: en muchísimas plantas nadie sabe con exactitud cuántos miligramos por litro está aportando realmente la bomba dosificadora. Se conoce la consigna, se conoce el bidón que se compra al mes, pero la cadena que une el caudal de la bomba, la concentración de la disolución madre y el caudal de agua tratada rara vez se recalcula. Nuestra herramienta está en abierto, se resuelve en unos dos minutos para los tres tipos de bomba más habituales y devuelve la dosis efectiva real. Es sorprendente la frecuencia con la que ese primer cálculo revela una desviación de dos dígitos respecto a lo que el operador creía estar dosificando. Es gratuita a propósito y se descarga de nuestro sitio web: es la manera más rápida de demostrar que hay dinero encima de la mesa sin pedirle a nadie que firme nada.

 

Ese cálculo puntual es la puerta de entrada al módulo de dosificación química de Poseidón, que es donde está la parte predictiva. Y aquí conviene explicar nuestro diferencial técnico, porque no somos una caja negra estadística: trabajamos con modelos híbridos que combinan aprendizaje automático, reglas de negocios definidas con el cliente, con modelización mecanicista de procesos, es decir, con las ecuaciones de la bioquímica y la fisicoquímica que gobiernan la coagulación, la floculación o la nitrificación. Al mismo tiempo, cuando falta un analizador en línea, construimos sensores digitales que estiman variables como el oxígeno disuelto, el amonio o el pH a partir de otras señales disponibles.

 

Sobre el ahorro, voy a ser deliberadamente prudente. No damos un porcentaje universal de reducción de reactivos: el resultado depende de la variabilidad del agua bruta y del punto de partida de cada planta. Lo que hacemos es cuantificar antes de empezar, con la bitácora de operación generando una línea base, usando los consumos de energía y las dosificaciones reales del cliente. En general, se lograría al menos un 7% de ahorro en uso de químicos para sistemas no automatizados.

 

Con respecto a la huella de carbono directa, es la que se ahorra por evitar el uso del químico en particular. Sobre el mismo tema, y como premisa, este 2026 estamos probando un piloto con una empresa operadora internacional para poder entender Factores de Emisión dinámicos de los Gases de Efecto Invernadero directos como CH₄, N₂O y CO₂ desde reactores biológicos. Así que, una vez finalizado y auditados todos estos casos, podremos indicar con mayor precisión el impacto de reducción de huella de CO₂.

 

 

Lo primero que le decimos a un jefe de planta es que no venimos a sustituir su SCADA. El SCADA hace muy bien aquello para lo que fue diseñado: adquirir señales, visualizarlas, gobernar los lazos y disparar alarmas. El problema es que es descriptivo y reactivo por naturaleza, y que en la práctica los datos que recoge no se integran, procesan ni analizan de forma provechosa; se presentan de una manera poco amigable que no facilita la decisión. El resultado es una operación reactiva en lugar de preventiva: la alarma suena cuando el problema ya está ocurriendo. Nuestro software Poseidón se apoya en él, se integra por protocolos estándar sobre SCADA y PLC de cualquier fabricante, y añade la capa que falta, que es la del futuro.

 

La plataforma trabaja en tres niveles. El primero es la capa de datos de ingeniería operacional: unificamos lo que viene del SCADA, de los sensores de proceso, de las analíticas de laboratorio y de los registros manuales que hoy viven en un cuaderno, dichas fuentes las integramos en forma ordenada. Sin ese trabajo previo, cualquier modelo de inteligencia artificial producirá resultados poco certeros.

 

 

El segundo nivel es el predictivo: modelos híbridos que proyectan el comportamiento de las variables críticas y disparan alertas preventivas cuando el sistema anticipa que una variable va a salirse de los rangos que el propio cliente ha definido como normales. El tercero es el accionable: recomendaciones concretas de consigna y, cuando el cliente lo habilita, telecontrol seguro con trazabilidad de cada cambio.

 

Encima de eso hemos ido incorporando módulos que resuelven problemas específicos: dosificación química, eficiencia energética, remoción de lodos, retrolavado de membranas en ósmosis inversa e incluso visión por computador aplicada a microscopía de fangos para ver calidad del flóculo. Este 2026 estamos avanzando más con nuestros agentes de inteligencia artificial, que permiten conversar con los datos de la planta en lenguaje natural: preguntar por qué subió el consumo de los soplantes de madrugada, qué tienen en común los tres episodios de incumplimiento del último trimestre o cómo evolucionó el índice volumétrico de lodos desde el último cambio de dosificación.

 

 

El mismo núcleo de inteligencia artificial se configura para realidades muy distintas: agua potable, saneamiento urbano, efluentes industriales, pozos y captaciones, reutilización y desalación. Lo que cambia entre ellas no es el algoritmo, sino las variables que lo alimentan, las restricciones que respeta y sobre todo la función objetivo. En un sistema rural el objetivo es la continuidad del suministro y anticipar el quiebre de stock cruzando el balance hídrico del pozo con la demanda prevista; en desalación, proteger la membrana y espaciar los ciclos de limpieza vigilando el ensuciamiento; en una depuradora urbana, el equilibrio entre cumplimiento de vertido y consumo energético; en industria, no interferir con la producción.

 

La diferencia entre lo urbano y lo industrial es más profunda de lo que parece. Una EDAR urbana tiene un patrón diario y semanal notablemente estable: la punta de la mañana, el valle nocturno, el perfil distinto del fin de semana, y esa regularidad la hace muy modelable. Un efluente industrial es exactamente lo contrario: no responde al reloj, responde al plan de producción. Una limpieza CIP en una planta láctea puede multiplicar la carga orgánica y descolocar el pH en cuestión de minutos. Por eso, en la industria, nuestro trabajo más rentable suele ser acoplar el dato de producción como variable predictora.

 

 

Las principales necesidades nacen por rubro: en el agroalimentario siempre busca estabilidad en operación, reducción de uso de energía en tratamiento biológico y les importa entender cómo se comporta el amoniaco. El papelero y la química, les importa mantener a raya la energía y la continuidad sin multas. En el sector urbano, hemos visto que se exige entender y reducir el comportamiento de nitritos y nitratos, así como el comportamiento de calidad de agua en procesos de captación de aguas-lluvias. Así que identificar sistemas dinámicos en base a los precios variables de producción energético que impactan a la cogeneración con biogás.

 

Un detalle práctico que hemos aprendido: en alimentación el umbral de decisión es un retorno inferior a doce meses, mucho más exigente que en otros sectores, y eso obliga a que el primer módulo que despliegas sea el que más ahorra, no el más vistoso. Esto nos hace tender a solicitar que el primero pilotaje sea en instalaciones con caudales mayores.

 

Y luego está el saneamiento urbano, que se va a mover por obligación. La Directiva (UE) 2024/3019 baja el umbral de aplicación de 2.000 a 1.000 habitantes equivalentes, lo que mete en el perímetro a miles de instalaciones pequeñas que no tienen equipo técnico propio, con hitos en 2033, 2039 y 2045; y fija la neutralidad energética del sector para 2045. Creemos que tenemos cosas que decir y hacer al respecto, con capas de software con ratios de impacto/precio abordables en este tipo de instalaciones. Contamos con la experiencia que hemos acumulado en plantas rurales pequeñas en Latinoamérica y esto es directamente transferible a esas instalaciones europeas de menos de 2.000 habitantes en forma rentable.

 

Martín, ya para finalizar y con la mirada puesta en los próximos años, ¿cuáles son las expectativas y metas de crecimiento a corto y medio plazo que se marca Ainwater en España para consolidarse como el socio tecnológico de referencia del sector hídrico?

 

Nuestra prioridad a corto plazo no es un número de contratos, es la calidad de las primeras referencias. Queremos casos españoles documentados, con línea base acordada de antemano y resultados que el propio cliente pueda auditar. Prefiero unos pocos casos que un gestor pueda visitar y verificar antes que una colección de pilotos que nunca pasan de piloto. En un sector conservador, porque hablamos de saneamiento, imagen corporativa e infraestructura crítica, la prueba social vale más que cualquier argumento comercial. Para eso hemos diseñado una escalera que reduce el riesgo por tramos: se empieza por una prueba de concepto acotada con los datos del propio cliente, que resuelve la duda tecnológica; se sigue con una prueba pagada con cláusula de salida, que resuelve la duda de adopción; luego la implementación en una línea o módulo, que demuestra el ahorro real; y solo entonces el contrato a escala. Nuestro objetivo interno es acortar esa primera etapa lo máximo posible, porque el tiempo de validación es hoy la mayor barrera de entrada de esta tecnología.

 

En el corto plazo, estamos construyendo una red de alianzas con integradores, consultoras tecnológicas, distribuidores comerciales y operadores, incluida la posibilidad de que la plataforma se despliegue bajo la marca del propio socio cuando el proyecto lo requiere o viceversa. Así, destaco a nuestros partner tecnológico NTT Data España, con quién renovamos la colaboración este 2026. En paralelo, seguimos apoyados y acelerados en múltiples programas como el Business Factory Food, gestionado por el programa Clusaga de Galicia; Cajamar Innova donde participamos el 2025, ICEX que nos ha apoyado con su programa Rising up in Spain. Y múltiples eventos donde nos enfocamos en hacer charlas técnicas o pitch competitions como lo han sido F4F en Bilbao, Alhambra Ventures o el South Summit Madrid.

 

Ya para el largo plazo, buscamos que España sea la sede referente comercial para la Unión Europea, ejecutando contratos completos en licitaciones públicas y privadas, para la operación total -sin operarios- en la gestión hídrica de nuestros clientes. Para esto, apuntamos a tener un departamento de “Ainwater Labs” (nuestra vertical I+D) en España, y probar nuestras nuevas tecnologías.