El valor real de lo que compartimos: cómo los datos abiertos transforman el medio ambiente, la salud y la agricultura

Cuando hablamos de datos abiertos, es fácil perderse en laberintos técnicos. A menudo el debate  se centra en los formatos de archivo, la interoperabilidad semántica, las licencias de uso o la optimización de los metadatos. Sin embargo, detrás de cada conjunto de datos publicado por una administración pública, existe un potencial transformador que impacta de manera directa en la vida cotidiana de las personas.

En este post, explicamos tres proyectos concretos actualmente en marcha en España, que utilizan datos abiertos como materia prima, y que tienen consecuencias tangibles: en el control de la calidad del agua de un parque natural, en cómo la ciencia busca nuevos medicamentos contra el cáncer y en la mejora de la respuesta ante fenómenos meteorológicos extremos.

Medio ambiente: monitorizando en tiempo real la salud de la Albufera de València

La Albufera de València es uno de los humedales más importantes del Mediterráneo y, también, uno de los más presionados. Décadas de actividad agrícola, industrial y turística han dejado su huella en la calidad del agua y en la salud del ecosistema. Hasta ahora, la monitorización de este espacio se hacía con métodos discontinuos, costosos y con una capacidad de respuesta limitada ante eventos extremos. La DANA de octubre de 2024 puso en evidencia, una vez más, la necesidad de contar con información ambiental en tiempo real para poder actuar con rapidez.

En este contexto surge, a principios de 2026, OBEREK, un proyecto europeo en el que participa la Universitat Politècnica de València (UPV) y la Fundació Assut. El proyecto está desarrollando una plataforma de monitorización en tiempo real de la salud del ecosistema y la biodiversidad de la Albufera. La plataforma instalará nodos de transmisión y sensores en puntos críticos del lago como entradas de caudal o salidas de regadío para medir parámetros clave del agua y del entorno natural.

Lo que hace especialmente relevante esta iniciativa desde la perspectiva de los datos abiertos es su arquitectura de acceso: el sistema contará con un panel de control de acceso público para que ciudadanía, investigadores, agricultores y empresas puedan consultar y reutilizar los datos para la toma de decisiones. Además, el proyecto integrará diagramas de conocimiento que traducirán información técnica compleja en explicaciones comprensibles, pensados expresamente para facilitar su uso como herramienta de gobernanza participativa. En concreto, el proyecto es clave para:

• Prevención de crisis: permite detectar de forma precoz anomalías en la calidad del agua, evitando episodios de anoxia (falta de oxígeno) que pongan en peligro la fauna local.
• Gestión eficiente del agua: proporciona datos empíricos para regular las compuertas que conectan el humedal con el mar y los canales de riego, optimizando el recurso hídrico.
• Evidencia científica para políticas públicas: los gestores gubernamentales pueden diseñar normativas de protección basadas en un histórico de datos sólido y transparente.

El objetivo final, según los investigadores de la UPV, es que la solución sea replicable en al menos cinco nuevos humedales europeos en los próximos tres años.

Salud: inteligencia artificial para acelerar el descubrimiento de fármacos oncológicos

El segundo caso de uso se inscribe en el sector de la salud y la investigación biomédica, donde los datos abiertos están empezando a cambiar las reglas del juego en uno de los procesos más costosos y lentos de la ciencia moderna: el descubrimiento de nuevos medicamentos.

Desarrollar un fármaco desde cero puede llevar más de una década y costar miles de millones de euros. Una de las razones es la enorme dificultad para identificar qué moléculas tienen potencial terapéutico antes de iniciar los ensayos clínicos. Es aquí donde entra el proyecto europeo Ligand-IA, en el que participa el Vall d'Hebron Instituto de Oncología (VHIO), uno de los centros de investigación oncológica de referencia en España.

Este proyecto utiliza modelos computacionales avanzados y algoritmos de inteligencia artificial entrenados y alimentados de forma masiva mediante el uso de grandes bases de datos abiertos químicos, biológicos y clínicos de acceso público.

Las bases de datos abiertas aportan el volumen de información biológica y química necesario para entrenar algoritmos de inteligencia artificial. Mediante el análisis de estos datos, la IA es capaz de realizar una predicción masiva de interacciones moleculares en entornos virtuales, lo que optimiza el cribado de compuestos y reduce drásticamente los tiempos y costes en el descubrimiento acelerado de nuevos fármacos.

La inteligencia artificial requiere de un volumen masivo de datos previos para aprender y realizar predicciones precisas. Al reutilizar repositorios abiertos mundiales de estructuras moleculares y resultados de ensayos anteriores, el consorcio Ligand-IA puede simular virtualmente millones de interacciones entre proteínas tumorales y diferentes compuestos químicos. Así que Ligand-IA es especialmente útil para:

• Reducción drástica de plazos: lo que antes requería años de ensayo y error en el laboratorio de química, la IA lo puede cribar virtualmente en cuestión de semanas o meses.
• Optimización de recursos de investigación: permite a los científicos descartar de forma temprana aquellas moléculas que no serán efectivas, concentrando los esfuerzos económicos y humanos en los candidatos con mayores probabilidades de éxito.
• Democratización del conocimiento: al utilizar y enriquecer el ecosistema de datos abiertos, se fomenta un modelo de ciencia colaborativa global que beneficia a toda la comunidad médica.

Resiliencia climática: inteligencia de datos frente a fenómenos meteorológicos extremos

Predecir el tiempo a corto plazo mediante la observación meteorológica convencional es una práctica estandarizada. Sin embargo, anticipar con precisión matemática cómo, cuándo y dónde golpeará un evento climático extremo exige un nivel de computación muy superior. En el escenario actual de cambio climático, la clave para mitigar las pérdidas humanas y los millonarios costes económicos de estas catástrofes reside en transformar los flujos masivos de datos climáticos mundiales en conocimiento predictivo útil.

Con este propósito estratégico nace el proyecto europeo CLINT (Climate Intelligence), una iniciativa de vanguardia financiada por el programa marco de investigación, desarrollo e innovación (I+D+i) Horizonte Europa de la Unión Europea. En el consorcio internacional formado para el proyecto participa el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), contribuyendo en las líneas de investigación orientadas al desarrollo de algoritmos para la detección, causalidad y atribución de estos fenómenos meteorológicos extremos en escenarios futuros.

El núcleo operativo de CLINT consiste en el desarrollo de un marco avanzado de inteligencia artificial (IA) y machine learning que se nutre directamente de los grandes repositorios de datos abiertos y de acceso público globales. Entre ellos, destacan de manera muy especial los flujos de información paneuropeos procedentes del Servicio de Cambio Climático de Copernicus (C3S), así como, de análisis climáticos históricos y modelos de predicción estacional. Este proyecto es de ayuda para:

• Sistemas de alerta temprana de nueva generación: permite la creación de servicios climáticos operacionales basados en la web, ofreciendo a las confederaciones hidrográficas y a las autoridades de protección civil herramientas para anticipar sequías extremas o riadas con semanas de antelación en la Península Ibérica.
• Gestión eficiente del nexo agua-energía-alimentación: al refinar los modelos predictivos mediante datos abiertos, tanto las empresas del sector energético (hidroeléctrico) como las comunidades de regantes pueden tomar decisiones estratégicas fundamentadas sobre el almacenamiento de agua y la planificación de cultivos.
• Soporte científico a las políticas de adaptación locales: facilita a los planificadores y administraciones públicas datos rigurosos y proyecciones climáticas fiables a escala regional para diseñar planes de urbanismo y contingencia adaptados a los desafíos del calentamiento global.

En resumen, estos tres ejemplos ponen de manifiesto cómo al compartir información de manera accesible y estandarizada, el sector público actúa como un catalizador que multiplica exponencialmente las capacidades del tejido científico y empresarial.  Al liberar conocimiento, permitimos que la ciencia avance más rápido, que nuestros recursos naturales se gestionen con responsabilidad y que la sociedad sea más resiliente ante los desafíos del mañana. Impulsar, mantener y defender la cultura del dato abierto es, por tanto, una inversión estratégica, inteligente y colaborativa en nuestro bienestar colectivo futuro.