La inteligencia artificial y machine learning están transformando la gestión hídrica global. En predicción de caudales, redes LSTM alcanzan precisión ±3-5% vs ±10-15% de modelos hidrológicos tradicionales. Detección de fugas con IoT + ML reduce pérdidas de agua 15-30% (valor USD 100-300M/año en Perú). Optimización operacional de represas aumenta generación energética 8-12%. Sin embargo, Perú enfrenta tres barreras críticas: (i) escasez datos históricos en cuencas remotas, (ii) débil integración entre SENAMHI-ANA-operadores, (iii) falta de inversión en infraestructura IoT. Este reporte examina aplicaciones IA probadas, limitaciones técnicas reales, y hoja de ruta implementación 2026-2030 con inversión USD 2-5 millones para ROI de USD 200-500 millones.
1. Aplicaciones Principales de IA en Agua
1.1 Predicción Hidrológica: La Aplicación de Vanguardia
El Desafío:
Predecir caudal río Mantaro 24-72 horas adelante es crítico para:
- Operación segura central hidroeléctrica (Mantaro: 20% matriz nacional)
- Abastecimiento agua ciudades (Junín, Lima)
- Alerta temprana inundaciones
Metodología Tradicional (HEC-HMS):
- Modela física: procesos infiltración, evapotranspiración, escorrentía
- Requiere: DEM, datos suelos, precipitación observada
- Tiempo cálculo: 5-30 minutos simulación
- Precisión: ±10-15% caudales
- Calibración: manual 2-4 meses
- Problema: falla extrapolación eventos extremos no-observados
Metodología IA – Redes LSTM (Long Short-Term Memory):
Arquitectura básica:
Entradas Capas LSTM Salida
[Precipitación t-24h] ┌─────────────────┐
[Caudal t-24h] ─→ │ Célula LSTM 1 │ ┌─→ [Caudal predicho t+24h]
[Temperatura t] │ (64 neuronas) │ │
[Humedad suelo t] └─────────────────┘ │
┌─────────────────┐ │
│ Célula LSTM 2 │──┤
│ (32 neuronas) │ │
└─────────────────┘ │
┌─────────────────┐ │
│ Dense Layer │──┘
│ (salida final) │
└─────────────────┘
“Memoria” LSTM:
- Célula LSTM mantiene estado interno (memoria) entre pasos tiempo
- Puerta olvido: ¿qué del pasado es relevante? (ej. lluvia hace 5 días sí; hace 100 días no)
- Puerta entrada: ¿qué información nueva es crítica? (lluvia actual SÍ)
- Puerta salida: ¿qué transmito a siguiente capa? (tendencia caudal SÍ)
Resultados Documentados (Perú):
| Cuenca | Datos | Técnica | Horizonte | Precisión | Fuente |
|---|---|---|---|---|---|
| Lago Titicaca | 30+ años | LSTM | 1 día | RMSE 0.008 m, NSE 0.9996 | UNAP 2024 |
| Ríos Pangal-Cachapoal (Chile) | 20+ años | LSTM | 3-24 h | R² 0.92+ | UChile 2023 |
| La Virginia (Colombia) | 15+ años | XGBoost | 1 día | MAPE 4-10% | UNAD 2023 |
Ventajas LSTM sobre HEC-HMS:
| Aspecto | LSTM | HEC-HMS |
|---|---|---|
| Precisión picos crecida | ±3-5% | ±10-15% |
| Velocidad predicción | Millisegundos | 5-30 minutos |
| Adaptación cambios | Automática (re-entrenamiento) | Manual (re-calibración) |
| Picos extremos no-observados | Extrapolación pobre | Generalmente mejor |
| Interpretabilidad | Black box | Transparente (física) |
| Requisitos datos | Mínimo 5-10 años | Mínimo 20+ años |
Aplicaciones Operacionales (Global):
- Google Flood Hub (EEUU, UK, Alemania, LAC):
- Predicción inundación 7-15 días adelanto
- Basado: datos satélite, clima, topografía + Deep Learning
- Alcance: 460+ millones personas 30+ países
- Precisión: 80-85% (alertas tempranas validadas)
- Sistema de Pronóstico Caudales (SPC) Chile:
- Cuencas Maipo, Rapel, Laja, Biobío
- Modelo: VIC (hidrológico) + WRF (meteorológico) + LSTM (post-procesamiento)
- Horizonte: 14 días
- Beneficio: USD 50-100M/año en optimización energética
Limitaciones LSTM Identificadas:
✗ Falta de datos (crítica Perú): Cuencas sin 10+ años datos históricos → LSTM falla
✗ No generaliza: Modelo entrenado Rímac ≠ útil Chancay (cada cuenca diferente)
✗ Black box: No explica por qué predice X m³/s (problema regulatorio)
✗ Distribuciones no-estacionarias: Cambio climático altera relaciones lluvia-caudal
✗ Falla en extremos: Evento más extremo que entrenamiento → predicción pobre
Soluciones Documentadas:
| Limitación | Solución | Costo Adicional |
|---|---|---|
| Falta datos | Satélite (CHIRPS) + interpolación | USD 5-10K |
| Generalización | Transfer learning + fine-tuning | USD 10-20K |
| Interpretabilidad | SHAP/LIME explicabilidad | USD 5-15K |
| Non-stationarity | Re-entrenamiento anual automático | USD 2-5K/año |
| Extremos | Ensemble + uncertainty quantification | USD 10-20K |
Costo/Timeline Implementación Perú (Cuenca Mediana):
- Adquisición datos: USD 20-40K
- Desarrollo modelo LSTM: USD 30-50K
- Infraestructura GPU/servidor: USD 5-10K
- Operacionalización: USD 10-20K
- Capacitación: USD 5-10K
- TOTAL: USD 70-130K
- Timeline: 4-6 meses
ROI (10 años):
- Beneficio: alerta temprana evita USD 500M-1B pérdidas inundación (cuenca crítica)
- Costo: USD 100K
- ROI: 5,000-10,000:1 (proyecto megáfono, vale cualquier inversión)
1.2 Detección de Fugas: Problema Crítico Perú
Magnitud del Problema:
Perú: pérdidas agua 40-50% (fugas + ilegalidades)
- SEDAPAL Lima: 40-50% pérdidas (9M habitantes, 2,000 L/s demanda)
- Operadores regionales: 50-60% pérdidas (50K-500K habitantes, sistemas débiles)
Costo anual pérdidas:
- Lima: 40% × 2,000 L/s × 86,400 s/día × 365 días × USD 0.50/m³ = USD 350M/año
- Operadores regionales: USD 100-300M/año acumulado
Métodos Tradicionales (Inefectivos):
- Inspección visual: personal camina red (¡5,000+ km SEDAPAL!), detecta solo fugas grandes visibles
- Tiempo detección: 30-60 días
- Costo: USD 5-10M/año (personal)
- Efectividad: ±40% (muchas fugas pequeñas pasan desapercibidas)
- Lectura medidores menual:
- Comparación consumo estimado vs medido
- Detecta solo sobrepérdidas agregadas (no ubicación fuga)
- Tiempo respuesta: 30+ días
Metodología IA – Smart Meters + ML (Detección Anomalías):
Componentes:
- Hardware (Smart Meter):
- Medidor inteligente con sensor presión integrado
- Lee cada 5 minutos (vs lectura manual mensual)
- Transmite vía GPRS/LoRaWAN/4G a plataforma central
- Costo: USD 50-150 por medidor (vs USD 5-10 medidor tradicional)
- Data Collection & Storage:
- Plataforma cloud centraliza datos millones medidores
- Infraestructura: base datos time-series (InfluxDB, TimescaleDB)
- Histórico: 12-24 meses (para aprendizaje)
- Algoritmos ML Detección Anomalías:
Técnica A – Isolation Forest:
- Aísla puntos anomalía como outliers en árbol decision
- Ventaja: velocidad O(log n), sin calibración
- Aplicación: detecta caída presión brusca (fuga activa)
- Precisión: ±85-90%
Técnica B – Local Outlier Factor (LOF):
- Compara densidad punto vs vecinos
- Si punto mucho menos denso = anomalía
- Ventaja: detecta anomalías “suaves” (fuga lenta)
- Precisión: ±90-95%
Técnica C – Autoencoder (Deep Learning):
- Red neuronal comprime datos (encoder) → reconstruye (decoder)
- Entrenamiento: solo en datos “normales”
- Evaluación: error reconstrucción = score anomalía
- Ventaja: aprende patrones normales complejos (multi-variable)
- Precisión: ±92-97%
Flujo Operacional:
Medidor inteligente Plataforma ML
↓ (cada 5 min) ↓
Presión: 2.5 bar → Anomaly Detector
Caudal: 12 L/min ↓ (procesamiento real-time)
Temperatura: 18°C ¿Anomalía? (SÍ/NO)
↓
SI → Alerta Inmediata
├─ SMS operario
├─ Email supervisor
└─ App push usuario
Casos de Uso Documentados:
1. TaKaDu (Aguas Antofagasta, Chile):
- Red: 200,000+ conexiones
- Sensores: medidores inteligentes + presión
- Algoritmo: ML correlación múltiples variables
- Resultado:
- Detección fugas: 24-48 horas vs 30 días antes
- Reducción pérdidas: 18% en 2 años
- Valor ahorro: USD 15-20M
2. ZONESCAN (Detecta fugas acústicas):
- Tecnología: sensor acústico (100-500 kHz) detecta ruido fuga
- ML procesa espectro → localiza fuga ±5 metros
- Precisión: ±95%
3. VODA (Predicción rotura tuberías):
- Entra: edad tubería, material, densidad población, tipo suelo, clima
- Salida: probabilidad falla próximos 6 meses
- Ventaja: mantenimiento preventivo (vs reactivo)
Inversión & ROI Detección Fugas:
| Escala | Población | Medidores Smart | Inversión | Pérdidas Actuales | Ahorro 10 años | ROI |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Pequeña | 50K | 12K | USD 2-3M | USD 5-10M/año | USD 20-30M | 7-15:1 |
| Mediana | 500K | 120K | USD 15-25M | USD 30-50M/año | USD 100-150M | 4-10:1 |
| Grande | 5M | 1.2M | USD 80-120M | USD 100-200M/año | USD 400-600M | 4-8:1 |
Aplicación Perú – Recomendaciones:
| Operador | Población | Prioridad | Inversión | Timeline |
|---|---|---|---|---|
| SEDAPAL (Lima) | 9M | MÁXIMA | USD 100-150M | 5 años rollout |
| SEDAR (Arequipa) | 1.5M | ALTA | USD 15-20M | 3 años |
| SEDAPAR (Puno) | 500K | ALTA | USD 5-8M | 2-3 años |
| Gobiernos locales | <100K | MEDIA | USD 1-5M | 1-2 años |
Financiamiento Recomendado:
- BID línea agua potable: USD 50-100M disponible
- Presupuestos operadores: USD 20-40M acumulado 5 años
- Green Climate Fund: USD 10-20M fondos verdes
2. Optimización Operacional de Represas
El Problema Multiobjetivo:
Represa Mantaro debe balancear simultáneamente:
- Energía: Maximizar generación (dependencia nacional 20%)
- Riego: Satisfacer demanda agricultura sierra (competencia con 1)
- Agua potable: Abastecer Lima (prioridad sobre 1-2)
- Caudal ecológico: Cumplir mínimo ambiental (ley)
- Inundación: Evacuación segura en crecidas (seguridad público)
Conflicto típico:
- Mes seco (julio-agosto): demanda máxima energía + riego + agua
- Disponibilidad: solo 30-40% normal (deshielo bajo)
- Decisión: liberar 100 m³/s → ¿satisface energía? ¿riego? ¿ciudad?
- Resultado: alguien queda insatisfecho (conflicto social)
Solución IA – Optimización Multiobjetivo con Redes Neuronales:
Metodología:
- Problema como Función Aproximación:text
Entradas: - Nivel embalse actual (m) - Precipitación pronóstico 10 días (mm) - Demanda energía actual (MW) - Demanda riego semana (m³/s) - Demanda agua potable (L/s) - Mes del año (estacionalidad) Red Neuronal (Entrenada Histórico) ↓ (aprende reglas operacionales óptimas) Salida: - Desembalse recomendado (m³/s) - Caudal ecológico (m³/s) - Margen seguridad inundación (%) - Entrenamiento con Datos Históricos (20-30 años):
- Entrada: condiciones diarias (nivel, lluvia, demandas)
- Salida observada: desembalse real histórico
- Red aprende: “cuando nivel bajo + demanda alta = desembalse conservador”
- Validación: ¿qué tan bien reproduce decisiones históricas buenas?
- Optimización Multiobjetivo (Frontera Pareto):
- Objetivo 1: Maximizar energía generada
- Objetivo 2: Minimizar déficit riego
- Objetivo 3: Minimizar déficit agua potable
- Objetivo 4: Cumplir caudal ecológico
- Resultado: NO existe solución única (trade-off)
- Solución: Frontera Pareto (conjunto soluciones Pareto-óptimas)
- Decisión operador: elige punto frontera según prioridad momento
Caso de Estudio – Embalse El Cercado (Colombia):
Condiciones:
- Multipropósito: energía + riego + agua potable
- Periodo datos: enero 2016 – julio 2022
- Técnica: Redes Neuronales + Algoritmo Genético (optimización)
Resultados:
- Energía generada: 10-12% mejor vs reglas históricas fijas
- Satisfacción riego: 5-8% mejora
- Conflictividad usuarios: 25-30% reducción quejas
- Aplicabilidad: modelo escalable a otras represas LAC
Beneficio Cuantificado (Perú – Mantaro):
- Energía: +10% = +100-150 MW promedio = USD 30-50M/año (venta energía)
- Riego: +5% = +100,000 hectáreas saturadas = USD 10-20M/año (producción agrícola)
- Agua potable: +3% = evita racionamiento = USD 2-5M/año (sin pérdida vidas)
- Total beneficio anual: USD 42-75M
Costo implementación: USD 120-180K
ROI: 233-625:1 (es decir, retorna inversión en 2-4 días de operación)
3. Predicción de Demanda de Agua
Aplicación en SEDAPAL (Lima):
Problema operacional: “¿cuánta agua producir/bombear mañana?”
Métodos tradicionales (deficientes):
- Promedio histórico por mes: demanda julio = promedio últimos 30 años julio
- Problema: ignora variables externas (temperatura, eventos, festivos)
- Error: ±15-25%
Método IA – LSTM + Variables Exógenas:
Entradas:
- Consumo últimas 7 días (patrón)
- Temperatura pronóstico (afecta riego)
- Humedad relativa (afecta evapotranspiración)
- Día de semana (lunes vs domingo, fin de semana)
- Festividad (paro, celebración)
- Eventos especiales (derrame, corte agua)
LSTM (64 neuronas × 3 capas)
↓ (captura patrones temporales complejos)
Salida:
- Demanda predicha 24-72 horas adelante
- Intervalo confianza (margen incertidumbre)
Precisión Típica (SEDAPAL u operadores similares):
- Horizonte 24 h: ±5-10% MAPE (excelente)
- Horizonte 72 h: ±10-15% MAPE (muy bueno)
Beneficios Operacionales:
| Beneficio | Cantidad |
|---|---|
| Bombeo ajustado a demanda real | ±15% reducción energía |
| Acuíferos no sobre-explotados | ±10-15% reducción descenso napa |
| Planificación mantenimiento | ±20% eficiencia operacional |
| Evita crisis agua (corrtes precipitados) | Intangible pero crítico |
Costo: USD 20-40K (desarrollo modelo LSTM)
Beneficio anual SEDAPAL: USD 50-100M (reducción energía + ahorro acuíferos)
ROI: 1,250-5,000:1
4. Limitaciones Críticas de IA en Agua
4.1 Escasez de Datos (Perú Específicamente)
Problema Cuantificado:
- Perú tiene ~500 estaciones meteorológicas SENAMHI
- Número requerido (cobertura adecuada): 5,000-10,000
- Cuencas sin datos > 20 años: 60%+ del territorio
- Estaciones con gaps (meses/años sin datos): 30%+ del registr
o
Implicación para IA:
- LSTM requiere mínimo 5-10 años (idealmente 20+) datos continuos
- Cuencas con <5 años datos: modelo falla generalization
- Cuencas con gaps: interpolación introduce sesgo
Soluciones (Implementadas en LAC):
| Solución | Costo | Precisión |
|---|---|---|
| Satélite CHIRPS | USD 0 (gratuito) | Precipitación 0.05° (~5km) vs estación puntual |
| Downscaling WRF | USD 20-50K | Temperatura/humedad 5km resolución |
| Data Augmentation | USD 10-20K | Generar datos sintéticos vía HEC-HMS físico |
| Transfer Learning | USD 10-30K | Entrenar cuenca similar, adaptar (reduce datos necesarios 50%) |
Recomendación Perú:
- Combinación CHIRPS satélite + datos estaciones terrenas
- Implementar 100 estaciones nuevas SENAMHI (USD 5-10M, beneficio >100M)
- Programa transferencia datos ANA → investigadores (actualmente muy restringido)
4.2 Generalización Pobre Entre Cuencas
Problema:
Modelo entrenado cuenca Rímac (30 años datos) ≠ útil cuenca Chancay (10 años datos)
- Cada cuenca: topografía diferente, geología, cobertura vegetal
- Relaciones lluvia-escorrentía: fundamentalmente distintas
- Transferencia directa: ±40-50% error (casi inútil)
Solución Emergente – Transfer Learning + Fine-tuning:
Paso 1: Entrenar en cuenca A (Rímac, datos abundantes 30 años)
→ Modelo aprende features genéricas lluvia-escorrentía
Paso 2: Fine-tuning cuenca B (Chancay, datos limitados 10 años)
→ Congela capas tempranas (features generales)
→ Re-entrena capas finales (features específicas)
Resultado: Necesita solo 2-3 años datos (vs 10-20 tradicional)
Mejora Documentada:
- Sin transfer: error ±40-50%
- Con transfer: error ±10-15% (equiparable modelo entrenado local)
- Reducción datos requeridos: 65-70%
Costo Adicional: USD 10-30K
4.3 Interpretabilidad (“Black Box”)
Problema Regulatorio:
Supervisor SENAMHI: “¿Por qué tu modelo predice 1,500 m³/s?”
Red LSTM: “Pesos w₁₂₄ × entrada × activación sigmoide…”
Supervisor: “Eso no me sirve. No puedo recomendar al público basado en algo inexplicable”
Soluciones Técnicas (Explicabilidad):
Método 1 – SHAP (SHapley Additive exPlanations):
- Calcula contribución cada entrada a predicción final
- Visualización: bar chart “variable importance”
- Interpretación: “precipitación últimas 24h explica 60% predicción; temperatura 25%; histórico 15%”
- Costo: USD 5-10K implementación
Método 2 – LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations):
- Aproxima modelo complejo con modelo simple interpretable localmente
- Útil: explicación predicción individual (no global)
Método 3 – Physics-Informed Neural Networks (PINN):
- Incorpora leyes física (conservación masa, energía) como restricción
- Red neuronal respeta ecuaciones diferenciales (conservación)
- Ventaja: interpretabilidad (respeta física) + precisión ML
- Costo: USD 20-50K (modelo híbrido más complejo)
Recomendación: PINN para aplicaciones críticas (agua potable, represas)
4.4 No-Estacionariedad: Cambio Climático
Problema:
Modelo entrenado 1995-2020 vio precipitación media X mm/año
Cambio climático 2025: precipitación X-20%, eventos extremos 3× más frecuentes
Modelo nunca entrenó datos tan extremos → extrapolación falla
Predicción: “evento nunca visto antes” → modelo no sabe qué hacer
Ejemplo Real (Perú 2024):
- Sequía histórica sierra central (precipitación -40% vs normal)
- Modelos ML entrenados histórico: “esto es imposible” (probabilidad <1%)
- Realidad: ocurrió igualmente
- Consecuencia: alertas tempranas fallaron
Soluciones:
Opción 1 – Re-entrenamiento Anual:
- Cada año: recolectar datos nuevos
- Re-entrenar modelo con últimos 20 años (vs primeros 20 años)
- Ventaja: simple, automático
- Costo: USD 2-5K/año
Opción 2 – Ensemble con Uncertainty:
- Entrenar 10-20 modelos ligeramente diferentes
- Predicción final: promedio de todos
- Incertidumbre: desviación estándar ensemble
- Ventaja: robusto, proporciona margen error
- Costo: USD 10-20K
Opción 3 – Online Learning:
- Modelo se re-entrena continuamente con datos nuevos
- Cada predicción nueva: mejora modelo levemente
- Ventaja: adaptación en tiempo real
- Desventaja: requiere infraestructura sofisticada
Recomendación Perú: Opción 1 + 2 (re-entrenamiento anual + ensemble)
5. Hoja de Ruta: Implementación IA Agua Perú 2026-2035
Fase 1 (2026-2027): Demostración de Viabilidad
3 Pilotos Paralelos:
Piloto 1 – Rímac (Pronóstico Caudales LSTM):
- Ubicación: Lima (ciudad prioritaria, datos buenos)
- Aplicación: Alerta temprana inundación 1-7 días
- Inversión: USD 100-150K
- Equipo: 2 ingenieros + 1 especialista ML
- Timeline: 6-8 meses
- Success criteria: ±5% MAPE, alertas 7 días
- Salida: Modelo operativo + capacitación SENAMHI
Piloto 2 – SEDAPAL Smart Meters (Detección Fugas):
- Ubicación: District Callao (50K conexiones piloto)
- Aplicación: Detección fugas + predicción demanda
- Inversión: USD 2-3M (medidores inteligentes) + USD 100-150K software
- Equipo: 3 ingenieros + operadores agua
- Timeline: 12-18 meses
- Success criteria: 10-15% reducción pérdidas, 100+ fugas/mes detectadas
- Salida: Blueprint SEDAPAL nacional
Piloto 3 – Mantaro (Optimización Operación):
- Ubicación: Mantaro, operado COES + EGASUR
- Aplicación: Reglas operación multiobjetivo energía-riego-agua
- Inversión: USD 150-200K
- Equipo: 2 ingenieros ML + operador represa
- Timeline: 9-12 meses
- Success criteria: +8% energía, +5% riego, sin conflicto usuarios
- Salida: Modelo escalable otras represas
Inversión Total Fase 1: USD 2.5-3.5M
Beneficio demostrable (reducción riesgo): USD 50-100M (valor informativo)
Fase 2 (2027-2030): Escalada Regional
Expansion a 5-10 cuencas adicionales:
- Santa (glaciar, Trujillo agua potable)
- Urubamba (Cusco, glaciar)
- Colca (Arequipa, agua potable)
- Amazonas (Loreto, riego)
- Marañón (gran cuenca)
- Caplina (sur, riego)
- Salado (Ica, crisis agua)
8-10. Otros operadores agua grandes
Metodología acelerada (transfer learning):
- Re-usar código/modelos Fase 1
- 60-70% tiempo desarrollo reducido
- Capacitación local (no internacional)
Inversión Fase 2: USD 50-100K por cuenca
Total: USD 500K-1M
Financiamiento: BID (USD 2-5M disponible LAC), CAF, presupuestos operadores
Objetivo paralelo: Crear unidad IA nacional (ANA + SENAMHI)
- 20-30 ingenieros dedicados
- Centro de excelencia modelamiento
- Protocolos estándares IA agua
Fase 3 (2030-2035): Integración Nacional
Cobertura todas cuencas prioritarias (>15):
- Sistema integrado predicción + detección fugas + optimización
- Plataforma central (cloud) integra datos ANA + SENAMHI + operadores
- Visibilidad nacional en tiempo real
- Predicción impacto cambio climático integrada
Inversión Fase 3: USD 1-2M (desarrollo infraestructura + integración)
Resultado esperado 2035:
- 20+ cuencas con IA operacional
- Reducción pérdidas agua: 10-15% (USD 100-200M/año)
- Alerta temprana inundaciones: cobertura nacional 95%+
- Optimización energía: +8-12% generación hidroeléctrica (USD 300-500M/año)
- Capacidad técnica nacional: 100+ ingenieros especializados IA-agua
La IA en gestión hídrica Perú es imperativo, no opción:
Ventajas probadas:
- Predicción caudales: ±3-5% vs ±10-15% métodos tradicionales
- Detección fugas: 90-95% vs 40% inspección manual
- Optimización: +8-12% energía, +5% riego, +3% agua potable
- ROI: típicamente 100-1,000:1 (proyecto vale inversión)
Barreras reales (solucionables):
- Falta datos → satélite + transfer learning
- Integración sistemas → comenzar pilotos demostradores
- Escala → financiamiento multilateral disponible
Hoja de ruta viablidad:
- 2026-2027: 3 pilotos USD 2.5-3.5M (demostración)
- 2027-2030: 5-10 cuencas USD 0.5-1M (escalada regional)
- 2030-2035: Cobertura nacional USD 1-2M (integración)
- Total inversión 10 años: USD 4-6.5M
- Beneficio acumulado: USD 2-5 mil millones
Multiplicador: 300-1,250:1
Perú tiene ventana crítica (5-7 años) antes que crisis hídrica se vuelva irreversible. IA no es respuesta única, pero es herramienta imprescindible para decisiones informadas en contexto cambio climático. Actuar ahora.