¿Qué proyectos de inteligencia artificial están trabajando realmente sobre clima, agua o adaptación en España? La respuesta exige más cuidado que una lista de empresas. Un proyecto de investigación no es un servicio operativo; una convocatoria no es un proyecto ejecutado; y una mejora prevista no equivale a emisiones evitadas.

Este mapa reúne iniciativas que pueden comprobarse en fuentes institucionales y explica qué demuestra cada una. No es un ranking ni un inventario exhaustivo. Es una guía para distinguir actividad verificable, alcance técnico y resultados medidos sin convertir objetivos o anuncios en éxitos ambientales.

1. Cómo verificamos un proyecto de IA climática

Durante esta revisión comprobamos que la palabra «proyecto» se utiliza para realidades muy diferentes. Para evitar comparaciones engañosas, asignamos a cada iniciativa un estado:

Estado	Qué acredita	Qué no acredita
Investigación y desarrollo	Existe un equipo, financiación, calendario y objetivos técnicos	Que la solución ya opere a escala o haya reducido emisiones
Demostración o piloto	La tecnología se prueba en un entorno delimitado	Que pueda generalizarse a otros territorios o sistemas
Servicio operativo	Hay usuarios, responsable y una prestación mantenida	Que su balance ambiental sea necesariamente positivo
Programa público	Existe una política, presupuesto o contratación	Que todos los productos previstos se hayan terminado
Convocatoria	Hay una vía oficial para financiar propuestas	Que el dinero esté ya concedido o que el resultado sea climático
Resultado medido	Se ha publicado una métrica, periodo, línea base y método	Que la causalidad o la permanencia estén probadas si el diseño no lo permite

Una ficha sólida debería permitir comprobar promotor, socios, fechas, identificador, financiación, función concreta de la IA, sector, entregables y método de evaluación. Si solo aparece una nota comercial, la iniciativa puede ser real, pero su resultado ambiental todavía no es auditable.

Mitigación y adaptación no son lo mismo

La mitigación busca evitar o retirar emisiones. La adaptación reduce exposición o vulnerabilidad ante impactos climáticos. Una predicción estacional más útil puede ayudar a adaptar agricultura, agua o energía sin representar por sí misma una cantidad de CO₂ evitada. Ambas finalidades son valiosas; mezclarlas produce indicadores incorrectos.

2. ASPECT: predicción climática para decisiones de adaptación

ASPECT —Adaptation-oriented Seamless Predictions of European ClimaTe— es uno de los casos españoles con una trazabilidad más clara. Es un proyecto de Horizonte Europa identificado como 101081460, coordinado por el Barcelona Supercomputing Center (BSC). Su calendario oficial va del 1 de enero de 2023 al 31 de diciembre de 2026.

El problema que aborda es práctico: muchas decisiones de adaptación necesitan información entre la predicción estacional y las proyecciones de varias décadas. ASPECT trabaja para producir información climática continua en horizontes de hasta treinta años, con aplicaciones en sectores como agricultura, energía, infraestructuras o gestión del riesgo.

Dónde interviene la IA

La descripción técnica del proyecto combina modelos climáticos de alta resolución, métodos estadísticos, posprocesado y técnicas de aprendizaje automático. La IA no sustituye sin más a la modelización física: puede intervenir en corrección de sesgos, calibración, combinación de predicciones o transformación de resultados en productos utilizables.

Qué puede afirmarse

• hay un consorcio europeo, un identificador financiador, fechas y coordinación española verificables;
• el proyecto desarrolla predicción climática orientada a decisiones de adaptación;
• la IA forma parte del conjunto metodológico y no se presenta como solución aislada;
• existe participación de usuarios para relacionar la investigación con necesidades sectoriales.

Qué no puede afirmarse todavía

El objetivo del proyecto no prueba que haya evitado una cifra concreta de emisiones, pérdidas económicas o daños. Para acreditar impacto harían falta, según la aplicación, comparación con una predicción de referencia, decisiones realmente modificadas, periodo de seguimiento y análisis de incertidumbre. La página del BSC sobre ASPECT permite seguir su alcance; los resultados deben valorarse por entregables y validaciones, no solo por la ambición declarada.

3. INNO4H2O: IA y gemelos digitales para el ciclo del agua

INNO4H2O es un ecosistema español de innovación en agua respaldado por CDTI. Reúne empresas y centros tecnológicos para trabajar sobre gestión inteligente del ciclo del agua, nexo agua-energía, circularidad y uso agrícola. Su interés no está en una única aplicación, sino en conectar datos, sensórica, modelos y decisiones operativas.

El Instituto Tecnológico de Galicia describe, entre sus líneas, modelos avanzados de IA y gemelos digitales para redes de abastecimiento, así como herramientas relacionadas con eficiencia del riego alimentado con energía solar. Un gemelo digital útil no es una visualización decorativa: representa el comportamiento del sistema para ensayar decisiones, detectar desviaciones o anticipar escenarios.

Qué problemas puede resolver

Problema	Función posible de datos e IA	Métrica que debería publicarse
Fugas o pérdidas en red	Detección de anomalías y priorización de inspecciones	m³ recuperados, falsos positivos y tiempo hasta reparación
Bombeo intensivo	Programación según demanda, presión y disponibilidad energética	kWh por m³ manteniendo calidad de servicio
Riego	Estimación de necesidad y apoyo a la programación	Agua por producción útil, calidad y estrés del cultivo
Planificación	Simulación de escenarios mediante gemelo digital	Error de simulación y decisiones modificadas

El límite de la evidencia pública

Las páginas institucionales acreditan consorcio, objetivos y líneas de trabajo. No bastan para trasladar a todo el sector un porcentaje de ahorro. Una evaluación completa debe indicar red o explotación analizada, situación inicial, periodo, clima, cambios simultáneos y consumo del propio sistema digital.

4. AEMET: capacidad pública, predicción y una estrategia de IA

AEMET es una infraestructura pública esencial para observación, predicción y servicios meteorológicos y climáticos. Sin embargo, no es riguroso convertir toda su actividad en un «proyecto de IA» ni atribuirle el uso operativo de un modelo concreto sin documentación del servicio.

El Plan Estratégico de AEMET 2025–2029 sí identifica la digitalización y la implementación de inteligencia artificial como transformaciones relevantes. Además, la agencia mantiene métodos de predicción probabilística y posprocesado sometidos a verificación continua.

Por qué la clasificación importa

El plan estratégico prueba una dirección institucional; no demuestra por sí solo que una herramienta ya se encuentre en producción ni que haya reducido el coste computacional. Para documentar un sistema operativo deberían publicarse, al menos:

• nombre y versión del sistema;
• variables, resolución y horizonte;
• comparación con la referencia numérica o estadística vigente;
• métricas de calidad por región y fenómeno extremo;
• procedimiento de supervisión y fecha de entrada en operación;
• límites conocidos y protocolo ante fallo.

En servicios meteorológicos, un promedio mejor puede ocultar fallos en eventos raros. La utilidad para clima y adaptación depende tanto de calibración, incertidumbre y comunicación como de velocidad.

5. Programa Nacional de Algoritmos Verdes: una política, no un resultado

El Gobierno presentó en 2022 el Programa Nacional de Algoritmos Verdes (PNAV), con una inversión anunciada de 257,7 millones de euros procedente de NextGenerationEU y un calendario previsto 2023–2025. Sus objetivos combinaban dos direcciones:

• Green in AI: reducir consumo de energía y materiales de los propios sistemas;
• Green by AI: aplicar algoritmos a retos ambientales de otros sectores.

La contratación publicada en el BOE en enero de 2023 incluía una plataforma de Green AI, metodologías para medir consumo energético, estándares, guías, certificación y retos de innovación.

Cómo leerlo en 2026

El calendario y el presupuesto anunciados son evidencia de planificación, no un certificado automático de ejecución. Para evaluar el programa después de su periodo previsto habría que localizar contratos adjudicados, entregables aceptados, beneficiarios, importes ejecutados, herramientas accesibles y métricas de uso. Hasta contar con esa trazabilidad, es incorrecto sumar todo el presupuesto como inversión ya materializada en proyectos climáticos o presentar cada producto previsto como disponible.

6. Convocatorias: puertas de entrada, no casos de éxito

España dispone de instrumentos amplios para financiar inteligencia artificial. Son relevantes para quien quiera proponer una solución climática, pero no todas las ayudas tienen finalidad ambiental.

RedIA

RedIA, publicada en 2025, cuenta con 130 millones de euros para proyectos de investigación y desarrollo experimental que integren IA y tecnologías duales en cadenas de valor. Según sus condiciones, los proyectos pueden situarse entre 400.000 y 5 millones de euros. Es una convocatoria transversal: un proyecto puede abordar energía, agua o clima, pero esa orientación debe comprobarse en su memoria y en la resolución de beneficiarios.

Agencia Estatal de Investigación

La convocatoria de 2025 para investigación en inteligencia artificial de la Agencia Estatal de Investigación movilizó 31 millones de euros. De nuevo, el objeto es amplio. La existencia de una convocatoria demuestra financiación disponible para I+D, no un resultado climático ni la concesión a una organización concreta.

La secuencia correcta

1. convocatoria publicada;
2. solicitudes evaluadas;
3. resolución de concesión;
4. proyecto iniciado;
5. hitos y entregables;
6. demostración o servicio;
7. resultado ambiental medido.

Saltar del primer punto al último infla la madurez del ecosistema y dificulta saber qué funciona.

7. Qué no incluimos como proyecto climático probado

El texto anterior de esta página enumeraba grandes empresas, modelos internacionales e infraestructuras europeas sin una ficha primaria que conectara cada nombre con un proyecto español, una función concreta de IA y un resultado medido. Los retiramos del mapa principal por cuatro motivos:

• una empresa no es un proyecto: hace falta nombre, responsable, fechas y alcance;
• participar en un sector no acredita impacto: optimizar operaciones no demuestra una reducción neta;
• un modelo disponible no prueba su uso: debe documentarse el despliegue real;
• una iniciativa europea no es automáticamente española: hay que identificar socio, tarea y financiación.

Esto no significa que esos actores carezcan de actividad valiosa. Significa que una lista editorial seria debe poder responder «qué, quién, cuándo, dónde y con qué resultado». Cuando aparezca documentación primaria suficiente, el caso puede incorporarse con su estado correcto.

8. Ficha de evaluación para cualquier iniciativa

Esta plantilla permite auditar un proyecto sin conocimientos avanzados de aprendizaje automático:

Campo	Pregunta de control	Señal de alerta
Identidad	¿Tiene nombre, promotor, socios e identificador?	Solo aparece una marca o una campaña
Estado	¿Es idea, I+D, piloto, servicio o resultado?	Se usan todos como equivalentes
Problema	¿Qué decisión o proceso mejora?	«Combatir el cambio climático» sin mecanismo
IA	¿Qué entrada, modelo y salida utiliza?	La palabra IA sustituye la explicación
Referencia	¿Con qué alternativa se compara?	No hay línea base ni método convencional
Calidad	¿Mantiene seguridad y nivel de servicio?	Solo se comunica velocidad o precisión media
Impacto	¿Hay unidad, periodo, perímetro y método?	Porcentaje sin denominador ni fechas
Coste propio	¿Incluye cómputo, sensores, red y hardware?	El sistema digital se considera gratuito
Gobernanza	¿Quién revisa, corrige y responde?	No existe responsable operativo
Reproducibilidad	¿Puede un tercero revisar datos y supuestos?	Solo hay una nota de prensa

Para proyectos de mitigación, conviene utilizar la metodología detallada en nuestra guía para evaluar si la IA reduce realmente la huella de carbono. También debe sumarse el impacto del propio sistema, tal como explicamos en la guía de IA verde y ciclo de vida.

9. Dónde localizar proyectos y oportunidades reales

La búsqueda más fiable empieza en registros oficiales y no en recopilaciones comerciales:

• CORDIS permite consultar proyectos financiados por la Unión Europea, socios, fechas y resultados;
• CDTI publica instrumentos de I+D empresarial, resoluciones y programas;
• Red.es mantiene convocatorias y documentación de ayudas de digitalización;
• Agencia Estatal de Investigación reúne convocatorias para investigación;
• BOE permite comprobar bases, extractos, contratos y resoluciones.

Antes de solicitar financiación

El consorcio debería formular primero el problema y la línea base. Después puede decidir si la IA aporta algo frente a reglas, estadística, simulación física o mejoras de proceso. Un buen proyecto incluye desde el inicio acceso a datos, validación independiente, responsable del sistema, mantenimiento posterior y medición ambiental.

Si el beneficio depende de predicciones, deben definirse el error tolerable y la decisión que cambiará. Si depende de eficiencia, hay que vigilar el efecto rebote: reducir el coste unitario puede aumentar el uso total. Nuestra guía sobre IA y cambio climático desarrolla ese balance.

10. Preguntas frecuentes

¿España lidera la IA climática en Europa?

No existe un indicador único y comparable que permita afirmarlo. España cuenta con capacidad científica, supercomputación, organismos públicos y consorcios relevantes, pero un liderazgo serio debería medirse por resultados, adopción, datos abiertos, publicaciones, servicios mantenidos e impacto, no por una selección de anuncios.

¿ASPECT reduce emisiones?

Su finalidad principal es mejorar predicciones e información para adaptación. Puede apoyar decisiones con efectos ambientales, pero el proyecto no debe traducirse automáticamente a toneladas de CO₂ evitadas.

¿INNO4H2O ya ahorra agua en toda España?

No. Sus líneas de I+D y demostración pueden producir ahorros en casos concretos. Generalizar requiere resultados por instalación, condiciones comparables y una evaluación del sistema completo.

¿AEMET utiliza IA?

Su plan 2025–2029 contempla la implementación de IA y la agencia trabaja con predicción y posprocesado sujetos a verificación. Para atribuirle un modelo operativo concreto se debe consultar la documentación oficial de ese servicio y su fecha de despliegue.

¿El Programa Nacional de Algoritmos Verdes sigue activo?

La presentación oficial fijó el periodo 2023–2025. En 2026 no debe describirse como activo solo a partir de aquel anuncio; hay que revisar el estado de contratos, entregables y eventuales continuaciones.

¿Una ayuda concedida demuestra beneficio climático?

No. Demuestra que una propuesta ha superado un procedimiento de financiación. El beneficio debe medirse después con una línea base, un periodo, un perímetro y resultados verificables.

¿Por qué faltan grandes empresas españolas?

Porque este mapa no clasifica marcas. Incluye iniciativas cuya función, responsable, estado y fuente primaria pueden explicarse sin depender de afirmaciones promocionales. Una empresa puede incorporarse cuando exista una ficha de proyecto suficientemente verificable.

¿Cómo se actualizará este mapa?

Revisaremos cambios de estado, entregables, resoluciones y métricas. Una iniciativa puede pasar de convocatoria a proyecto, de piloto a servicio o cerrarse sin despliegue. Mantener esas categorías es más útil que aumentar el número de nombres.

Conclusión

España tiene actividad real en la intersección entre IA, predicción climática y gestión de recursos. ASPECT e INNO4H2O ofrecen dos ejemplos trazables con finalidades distintas. AEMET muestra capacidad pública y dirección estratégica; el PNAV representa una política que debe evaluarse por su ejecución; y RedIA o las convocatorias de investigación son vías de financiación, no impactos consumados.

La pregunta útil no es cuántos proyectos pueden reunirse en una lista. Es cuáles han pasado de objetivo a resultado, con qué método y bajo qué límites. Esa disciplina permite reconocer avances sin exagerarlos y orientar financiación hacia soluciones que puedan demostrar valor climático y social.

Fuentes y actualización: páginas oficiales de BSC/ASPECT, INNO4H2O e ITG, AEMET, Ministerio de Economía, BOE, Red.es y Agencia Estatal de Investigación, consultadas el 28 de julio de 2026. Los presupuestos y calendarios se atribuyen al anuncio o convocatoria correspondiente; no se interpretan como ejecución ni impacto salvo evidencia adicional.