Publicado
2025-10-23

Inteligencia artificial en la gestión hídrica: retos educativos, éticos y profesionales

DOI: https://doi.org/10.15332/27448487.11431
Iván Andrés López Blanco https://orcid.org/0009-0000-2925-3747

Resumen (es)

En un contexto global marcado por la crisis hídrica y la acelerada transformación digital, este artículo sostiene que la inteligencia artificial (IA) constituye una herramienta estratégica para fortalecer la gestión sostenible del agua. Desde un enfoque interdisciplinario, se analiza su potencial para optimizar procesos técnicos y de aprendizaje inteligente, y se enfatiza en que su implementación debe estar guiada por una educación ambiental crítica y con fundamento ético, que forme profesionales con competencias técnicas, pensamiento sistémico y sensibilidad social. Se plantea que la integración efectiva y responsable de la IA requiere transformar los enfoques educativos actuales mediante programas formativos que articulen saber técnico, reflexión ética y comprensión del contexto social. Además, se advierte sobre el riesgo de ampliar las desigualdades si no se garantizan marcos adecuados y equidad en el acceso a estas tecnologías, si se considera que las herramientas basadas en IA suelen implementarse primero en regiones desarrolladas, con economías sólidas y mejores condiciones sociales, lo que puede aumentar las brechas tecnológicas. Asimismo, se propone concebir la IA como una herramienta complementaria al juicio humano, con la cual las decisiones sigan siendo responsabilidad del profesional, quien debe articular su uso como un medio para la toma de decisiones con responsabilidad ética y visión integral en escenarios de alta complejidad social y ambiental.

Palabras clave (es): inteligencia artificial (IA), herramienta, gestión hídrica, sostenibilidad, educación ambiental, ética, juicio profesional, toma de decisiones
Iván Andrés López Blanco, Universidad Santo Tomás

Ingeniero ambiental de la Universidad Santo Tomás, Bogotá.

Referencias

Almheiri, M. S. M. A., Bashir, H., Ojiako, U., Haridy, S. y Shamsuzzaman, M. (2024). Examining the challenges of implementing artificial intelligence in the water supply sector: A case study. Water, 16(23), 3539. https://doi.org/10.3390/W16233539

Analytikus. (2024). El futuro de la educación y la inteligencia artificial: Acceso global y democratización de la educación. https://es.analytikus.com/post/el-futuro-de-la-educaci%C3%B3n-y-la-inteligencia-artificial-acceso-global-y-democratizaci%C3%B3n-de-la-educac

Bakker, K. (2012). Water security: Research challenges and opportunities. Science, 337(6097), 914-915. https://doi.org/10.1126/SCIENCE.1226337

Bolón-Canedo, V., Morán-Fernández, L., Cancela, B. y Alonso-Betanzos, A. (2024). A review of green artificial intelligence: Towards a more sustainable future. Neurocomputing, 599, 128096. https://doi.org/10.1016/J.NEUCOM.2024.128096

Breña, A., Bado, D., González, F. y Arriaga, J. (2021). Inteligencia artificial y transformación digital para la seguridad hídrica. Unesco. https://www.cershi.org/images/nuestra-labor/publicaciones/PDF/2022/Inteligencia_artificial_SegHid.pdf

Camastra, F. D. y Vallejo, R. G. (2025). Inteligencia artificial, sostenibilidad e impacto ambiental. Un estudio narrativo y bibliométrico. Región Científica, 4(1), 2025355. https://doi.org/10.58763/RC2025355

Chang, F. J., Chang, L. C. y Chen, J. F. (2023). Artificial intelligence techniques in hydrology and water resources management. Water, 15(10), 1846. https://doi.org/10.3390/W15101846

Chen, X., Xie, H., Zou, D. y Hwang, G. J. (2020). Application and theory gaps during the rise of artificial intelligence in education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 1, 100002. https://doi.org/10.1016/J.CAEAI.2020.100002

Danish, M. (2022). Artificial intelligence and machine learning in water resources engineering. En Current directions in water scarcity research (vol. 7, pp. 3-14). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-323-91910-4.00001-7

Departamento Nacional de Planeación (DNP). (2024). Nace una nueva política nacional de inteligencia artificial (IA). https://www.dnp.gov.co/Prensa_/Noticias/Paginas/nace-una-nueva-politica-nacional-de-inteligencia-artificial-ia.aspx

Djalalov, M. (2023). Digital challenges in education. Uzbek Journal of Law and Digital Policy, 2(2). https://doi.org/10.59022/UJLDP.127

Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V., Luetge, C., Madelin, R., Pagallo, U., Rossi, F., Schafer, B., Valcke, P. y Vayena, E. (2018). AI4People - An ethical framework for a good AI society: Opportunities, risks, principles, and recommendations. Minds and Machines, 28, 689-707. https://doi.org/10.1007/S11023-018-9482-5

Ghobadi, F. y Kang, D. (2023). Application of machine learning in water resources management: A systematic literature review. Water, 15(4), 620. https://doi.org/10.3390/W15040620

Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M. y Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in Education. Pearson. https://www.researchgate.net/publication/299561597_Intelligence_Unleashed_An_argument_for_AI_in_Education

Marchese, D., Jin, A., Fox-Lent, C. y Linkov, I. (2020). Resilience for smart water systems. Journal of Water Resources Planning and Management, 146(1). https://doi.org/10.1061/(ASCE)WR.1943-5452.0001130

Mittelstadt, B. (2019). Principles alone cannot guarantee ethical AI. Nature Machine Intelligence, 1, 501-507. https://doi.org/10.1038/S42256-019-0114-4

Nictonplus. (2024). El papel de la inteligencia artificial en la gestión de recursos hídricos. https://www.nictonplus.com/el-papel-de-la-inteligencia-artificial-en-la-gestion-de-recursos-hidricos/

Parra-López, C., Ben Abdallah, S., Garcia-Garcia, G., Hassoun, A., Trollman, H., Jagtap, S., Gupta, S., Aït-Kaddour, A., Makmuang, S. y Carmona-Torres, C. (2025). Digital technologies for water use and management in agriculture: Recent applications and future outlook. Agricultural Water Management, 309, 109347. https://doi.org/10.1016/J.AGWAT.2025.109347

Patoucha, A. y Gareiou, Z. (2023). The role of artificial intelligence in environmental sustainability. E3S Web of Conferences, 585. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202458511011

Romero, G. (2024). Binomia IA-Agua: la revolución digital de la gestión hídrica. Retema: Revista Técnica de Medio Ambiente, 37, (252), 58-69. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9471497

Ruiz, J. (2024). Inteligencia artificial y gestión del agua. La Escuela del Agua. https://www.laescueladelagua.com/ia-y-gestion-del-agua/

Sultana, F. (2018). Water justice: Why it matters and how to achieve it. Water International, 43(4), 483-493. https://doi.org/10.1080/02508060.2018.1458272

Unesco. (2023). Informe mundial de las Naciones Unidas sobre el desarrollo de los recursos hídricos 2023. Naciones Unidas. https://doi.org/10.18356/9789233002128

Unesco. (2025). Aplicaciones de la inteligencia artificial para la gestión del agua. Unesco. https://www.unesco.org/en/articles/artificial-intelligence-applications-water-management

Unicef. (2021). Miles de millones de personas se quedarán sin acceso a servicios de agua potable, saneamiento e higiene antes de 2030 a menos que el progreso se multiplique por cuatro, advierten la OMS y UNICEF. Unicef. https://www.unicef.org/es/comunicados-prensa/miles-de-millones-de-personas-se-quedar%C3%A1n-sin-acceso-servicios-de-agua-potable

Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito. (2025). Curso Aplicaciones de modelos de inteligencia artificial en los recursos hídricos. https://www.escuelaing.edu.co/es/programas/curso-aplicaciones-de-modelos-de-inteligencia-artificial-en-los-recursos-hidricos/

Van Deursen, A. J. A. M. y Van Dijk, J. A. G. M. (2019). The first-level digital divide shifts from inequalities in physical access to inequalities in material access. New Media and Society, 21(2), 354-375. https://doi.org/10.1177/1461444818797082

Veldhuis, A., Lo, P. Y., Kenny, S. y Antle, A. N. (2025). Critical artificial intelligence literacy: A scoping review and framework synthesis. International Journal of Child-Computer Interaction, 43, 100708. https://doi.org/10.1016/J.IJCCI.2024.100708

Woolf, B. P. (2009). Building intelligent interactive tutors: Student-centered strategies for revolutionizing e-learning. Morgan Kaufmann. https://booksite.elsevier.com/samplechapters/9780123735942/Sample_Chapters/01~Front_Matter.pdf

Dimensions

PlumX

Visitas

69

Descargas

Los datos de descarga aún no están disponibles.

Cómo citar

López Blanco, I. A. (2025). Inteligencia artificial en la gestión hídrica: retos educativos, éticos y profesionales. Sol De Aquino, 28, 59-68. https://doi.org/10.15332/27448487.11431