En la modelización hidráulica actual, la herramienta HEC-RAS 2D es clave para predecir niveles de agua y gestionar riesgos de inundación. Sin embargo, su elevado coste computacional limita su aplicación en tiempo real o en estudios de múltiples escenarios. Para superar esta barrera, han surgido los modelos sustitutos (surrogate models), que aprenden la dinámica del sistema a partir de simulaciones previas y ofrecen predicciones casi instantáneas. Un ejemplo avanzado es el operador de inercia de campo de respuesta (LRFIO), un enfoque que captura la evolución inercial de la superficie del agua sin necesidad de resolver todo el sistema físico cada vez. Este tipo de técnicas se beneficia directamente de la inteligencia artificial y los agentes IA, capaces de adaptar la complejidad del modelo en función de los datos de validación, logrando precisiones competitivas con aceleraciones de varios órdenes de magnitud. En Q2BSTUDIO, empresa especializada en ia para empresas, integramos estos avances en soluciones de software a medida que permiten a los ingenieros desplegar simulaciones rápidas y escalables. Además, combinamos estos modelos con aplicaciones a medida que automatizan la calibración y el análisis de resultados. El ecosistema se completa con servicios cloud AWS y Azure para ejecución distribuida, servicios inteligencia de negocio como Power BI para visualizar predicciones en tiempo real, y ciberseguridad para proteger los datos críticos. Así, la simulación hidráulica evoluciona hacia herramientas más ágiles, inteligentes y accesibles, donde la optimización computacional y la personalización son el eje central.