DOI: https://doi.org/10.71112/ren4q111
441 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 3, 2026, julio-septiembre
Al contrastar estos hallazgos con desarrollos tecnológicos recientes, como el sistema
ultrasónico con detección de obstrucciones de Mesmarian, Kharidar y Pishkenari (2025) o los
métodos de calibración numérica eficiente en red propuestos por Kołodziej et al. (2024),
emerge una tensión interesante. La innovación tecnológica amplía la precisión y la capacidad
diagnóstica, pero no sustituye la necesidad de un marco institucional que transforme el dato en
decisión trazable. La tecnología mejora la medición; la acreditación estructura la acción.
En el campo de la analítica avanzada, Amaxilatis et al. (2025) proponen imputación para
completar series incompletas, mientras que Sierra-García (2025) explora modelos de machine
learning para estimar desviaciones y optimizar mantenimiento. Estos enfoques podrían
fortalecer futuras investigaciones, aunque dependen críticamente de la calidad y gobernanza
del dato. En contextos regulados, como el colombiano, la priorización de información auditada
por organismos acreditados puede resultar metodológicamente más defendible que la
expansión artificial de series mediante modelamiento.
Existen, sin embargo, límites claros. La correlación observada no prueba causalidad, y
otros factores, renovaciones tecnológicas, mejoras en instalación o cambios en perfiles de
consumo, podrían influir en la reducción del error. Además, el diseño originalmente
multifactorial no pudo materializarse por restricciones en la disponibilidad histórica de datos, lo
que obliga a interpretar los resultados con cautela.
En conjunto, la discusión sugiere que la reducción de pérdidas aparentes de agua no
depende únicamente de medir mejor, sino de decidir bajo reglas claras, imparciales y
acreditadas. La integración ISO/IEC 17025–ISO/IEC 17020 no agota la explicación, pero
configura una arquitectura institucional que vincula resultado técnico y acción operativa. En un
contexto latinoamericano donde esta articulación ha sido poco estudiada, la evidencia
presentada constituye un aporte empírico relevante y abre la puerta a comparaciones futuras
con modelos basados exclusivamente en innovación tecnológica o analítica predictiva.