Este 2025 que nos deja será recordado como el año en que la Inteligencia Artificial saturó la conversación global. Como Xennial que creció entre el módem ruidoso y la promesa de la nube, me impresiona ver cuánto hemos avanzado… y, al mismo tiempo, cuánto se ha desdibujado la frontera entre lo técnicamente serio y el ruido comercial.
En Modela hemos tomado una decisión consciente: no competir en el volumen del ruido, sino en la calidad de la certeza. Nos interesa menos “parecer IA” y mucho más sostener decisiones críticas con modelos que responden a la física del problema, no solo a correlaciones estadísticas.
La diferencia entre parecer y ser
Buena parte del entusiasmo por la IA se apoya en modelos de caja negra entrenados sobre grandes volúmenes de datos históricos. Son herramientas poderosas, pero también frágiles: pueden generalizar donde no deben, extrapolar donde no corresponde y, en el peor de los casos, producir una “alucinación plausible” con apariencia de verdad y cero capacidad de explicación.
En industrias donde están en juego la seguridad de las personas, la continuidad operacional o el cumplimiento normativo, eso no es una opción. No basta con un número que “suena razonable”.
Nuestra tesis es distinta:
- Partimos de modelos mecanísticos, que representan las leyes físicas y la cinética de los procesos.
- Integramos datos reales para calibrar y actualizar esos modelos, sin renunciar a la transparencia causal.
- Y recién después evaluamos la potencial aplicación de IA donde aporta: para acelerar predicciones, explorar escenarios y construir “copilotos” que ayuden a operar sistemas complejos.
En otras palabras: mientras muchos modelos de IA nos dicen qué podría pasar, nuestro trabajo se centra en entender por qué pasa y qué tan seguro es actuar en base a esa predicción. Ese enfoque lo hemos llamado Ingeniería de certeza, y no es solo un eslogan; es el eje de nuestra propuesta tecnológica y de negocio.
Esta tesis quedó plasmada en nuestro segundo WhitePaper corporativo, que sintetiza los avances técnicos y estratégicos de este año y ordena esa visión en un lenguaje que pueden compartir decisores de negocio, operaciones e I+D.
Validación global y científica
Este 2025 no solo consolidamos un discurso; lo contrastamos con la realidad industrial en terrenos muy distintos entre sí. Tuvimos la oportunidad de trabajar y discutir nuestra aproximación con equipos de Alemania, Reino Unido, China, Brasil y Chile, en proyectos donde la exigencia técnica y regulatoria es alta.
A nivel científico, dimos un paso importante con la publicación de resultados en la revista Water Research, lo que refuerza que nuestros modelos no solo funcionan en el terreno comercial, sino que resisten el escrutinio de la comunidad académica. Esa visibilidad se complementó con un webinar internacional de CFD, donde compartimos avances y casos reales de aplicación con especialistas de distintos países.
En paralelo, seguimos extendiendo la frontera de lo posible en fluidodinámica computacional (CFD): integrando fluidodinámica y cinética para procesos complejos, y buscando nuevas formas de llevar simulaciones detalladas a escalas donde, hasta hace poco, la capacidad de cómputo ponía el límite.
De la consultoría a la escalabilidad: la Plataforma Modela
Históricamente, Modela ha sido reconocido por su trabajo de consultoría de alta especialidad: diagnósticos profundos, modelos a la medida, acompañamiento en terreno. Ese enfoque seguirá siendo una parte importante de lo que hacemos, pero este año dimos un paso clave: comenzar a traducir ese saber en una plataforma escalable.
Nuestra Plataforma de Modelación nace justamente de esa experiencia acumulada. No es un “software genérico” construido desde la abstracción, sino el destilado de años de trabajo con plantas reales, datos ruidosos y restricciones presupuestarias concretas.
Gracias a ese giro, hoy estamos encapsulando capacidades que antes solo existían como proyectos únicos, en herramientas reutilizables, entre ellas copilotos digitales para digestores anaerobios, que combinan modelos mecanísticos y datos operacionales para anticipar desvíos y proponer acciones de control y prontamente simuladores para el tratamiento biológico de aguas residuales mediante diferentes configuraciones de sistemas de lodos activados
Todo esto se soporta en un modelo tipo SaaS, donde lo que ofrecemos no es solo un “programa”, sino un servicio continuo de modelación, actualización y soporte que acompaña la dinámica real de los activos del cliente.
Mirada a 2026: entre el ruido y la certeza
Lo que viene no será más simple. La conversación sobre IA seguirá creciendo, aparecerán nuevas siglas, nuevas promesas y, probablemente, nuevas decepciones. En paralelo, las presiones regulatorias y ambientales sobre la industria seguirán aumentando, y la tolerancia al error será cada vez menor.
En ese contexto, nuestra hoja de ruta para 2026 es clara:
- Profundizar en la integración entre modelos físicas + IA, donde la IA no reemplace la física, sino que la amplifique.
- Llevar nuestros modelos a más activos críticos, con un foco fuerte en agua, energía, residuos y emisiones.
- Seguir construyendo la Plataforma Modela como un espacio donde clientes, aliados y equipo puedan compartir casos, datos y mejoras de forma segura y trazable.
- Mantener y reforzar la validación externa: científica, técnica y de negocio.
Modela no será un espectador de esta ola tecnológica. Nuestra ambición es seguir siendo el socio estratégico que ayuda a navegar entre el ruido, entregando soluciones robustas, proactivas y físicamente validables.
A quienes ya confían en nosotros —clientes, colaboradores y aliados— gracias por empujar estas fronteras junto a nuestro equipo.
Y para quienes están evaluando cómo incorporar la modelación avanzada en sus procesos, 2026 será un buen año para sentarse a diseñar esa hoja de ruta juntos.