La inteligencia artificial revoluciona la construcción al anticipar problemas y optimizar recursos, Algoritmos, hardwares, software, drones y otras tecnologías reducen costos y mejoran la seguridad, impulsando eficiencia y sostenibilidad en cada proyecto.
El avance de la inteligencia artificial (IA) en la industria de la construcción está revolucionando la forma en que se abordan los desafíos tradicionales. Durante décadas, los proyectos de construcción han enfrentado problemas como retrasos, sobrecostos, baja productividad y riesgos de seguridad. Según el ingeniero Cristhian Laura, investigador sobre Inteligencia Artificial para Gestión de Proyectos en la Universidad de Alberta (Canadá), la aplicación de la IA permite analizar datos históricos y en tiempo real para predecir y prevenir problemas antes de que ocurran.
Herramientas que identifican patrones en miles de proyectos facilitan la detección temprana de retrasos y el establecimiento de estrategias de mitigación, mientras que sistemas de cámaras inteligentes alertan sobre condiciones inseguras en obra, previniendo accidentes. “En megaproyectos de alta envergadura, como el nuevo puerto de Chancay, donde la logística es clave, la IA puede optimizar el movimiento de contenedores y la gestión de materiales para evitar cuellos de botella”, asegura.
La eficiencia y la productividad en la construcción también han sido notablemente impactadas por esta tecnología. De acuerdo con el Ing. Laura, la industria de la construcción, históricamente reconocida por su dependencia de métodos tradicionales, está beneficiándose cada vez más de la IA. Comenta que un proyecto relevante es el nuevo Aeropuerto de Beijing-Daxing, en el que se usaron algoritmos de planificación avanzados que generaron miles de escenarios constructivos posibles hasta encontrar el más ideal, lográndose reducir el tiempo de construcción en casi un 30 %.
También señala la automatización, ejemplificada por robots como el Spot de Boston Dynamics, permite detectar errores de ejecución en etapas tempranas, lo que ahorra tiempo y evita costos adicionales. Esta transformación tecnológica no solo mejora la productividad, sino que también impulsa la competitividad del sector.
Impacto en los costos, la rentabilidad y la sostenibilidad
La capacidad de la IA para reducir costos y mejorar la rentabilidad se fundamenta en la optimización y la precisión en el uso de recursos. El Ing. Laura sostiene que la clave está en la predicción y la optimización. Destaca que con la IA se pueden “analizar imágenes satelitales y modelos 3D para prever con exactitud la cantidad de materiales necesarios, reduciendo desperdicios y optimizando el presupuesto”. “En la ampliación del metro de Londres, por ejemplo, se logró un ahorro del 15 % en costos de materiales gracias a esta tecnología”, afirma.
Además, indica que la utilización de drones y sensores que monitorean el avance en tiempo real permite detectar desviaciones del presupuesto y anticipar necesidades de mantenimiento, lo cual se traduce en una mayor rentabilidad y sostenibilidad financiera de los proyectos.
Por otro lado, desde una perspectiva ambiental, la IA contribuye de forma decisiva a la sostenibilidad en la construcción. La optimización del uso de materiales y la planificación de rutas logísticas precisas ayudan a reducir tanto el desperdicio como las emisiones de carbono. Al prever de manera exacta las necesidades de recursos, se minimiza el impacto ambiental y se promueve una construcción más responsable. Esta capacidad predictiva permite a los proyectos no solo ser económicamente rentables, sino también respetuosos con el entorno, alineándose con las tendencias globales hacia la sostenibilidad.
Aplicaciones más comunes de la IA en la construcción
Las aplicaciones de la inteligencia artificial en la construcción abarcan diversas etapas del ciclo de vida de un proyecto. En planificación y diseño, herramientas como el modelado generativo de Autodesk generan múltiples opciones optimizadas que facilitan la toma de decisiones. Durante la ejecución, robots y drones supervisan el progreso de las obras y detectan errores de manera automática, mientras que sistemas de visión por computadora incrementan la seguridad al identificar riesgos en tiempo real. En el ámbito del mantenimiento, sensores inteligentes permiten el monitoreo predictivo de infraestructuras, anticipando deterioros antes de que se conviertan en problemas mayores.
El Ing. Cristhian Laura subraya que estas aplicaciones no solo están transformando la forma de construir a nivel mundial, sino que también tienen el potencial de expandirse rápidamente a países con creciente desarrollo en infraestructura, como el Perú.
Por su parte, la abogada Sharon Grados, managing partner de Construction Legal Group (CL Group) y abogada dedicada al derecho de la construcción, derecho contractual y resolución de controversias, explica que las nuevas tecnologías se posicionan como una herramienta clave para resolver problemas relacionados con mala planificación, gestión ineficiente, errores de cálculo, sobrecostos y baja rentabilidad, así como optimizar procesos y transformar cada nivel del sector.
“En un sector donde los reclamos pueden alcanzar millones de dólares, profundizar en sus causas en proyectos específicos mediante el uso de tecnologías avanzadas como BIM, big data, IoT, realidad aumentada y análisis predictivo puede marcar una diferencia significativa en los resultados”, resalta.
Big data. De acuerdo con la abogada Grados, en las disputas de construcción, donde se gestionan cronogramas, contratos y correspondencia, esta tecnología ayuda a “identificar patrones, anomalías e inconsistencias, proporcionando una comprensión más profunda de las causas de las disputas”. A modo de ejemplo, manifiesta que, en proyectos con cientos de dibujos y miles de comentarios, el análisis de sentimiento puede reducir el número de documentos que necesitan revisión de 10 000 a 500, ahorrando tiempo y recursos significativos. “Este enfoque permite concentrar esfuerzos en otras áreas críticas del proyecto, mejorando la eficiencia general”, asegura.
BIM. A decir de la especialista, este sistema crea una plataforma digital que conecta cronogramas, costos, calidad y recursos, mejorando la gestión integral del proyecto. Además, puede recopilar datos en tiempo real a través de IoT, permitiendo supervisar y controlar el trabajo de manera eficiente. Por ello, destaca su capacidad para centralizar la información que facilita la co-creación de valor, la innovación y la gestión de riesgos, optimizando los resultados en cada etapa del proyecto.
Realidad aumentada y realidad virtual. Con esta tecnología, indica que se puede representar datos complejos de manera visual, facilitando la comprensión de disputas por parte de árbitros, jueces y partes no técnicas. “Por ejemplo, se pueden crear simulaciones que ilustran las secuencias de construcción y los impactos de retrasos, ayudando a identificar problemas antes de que ocurran”, señala. Además, anota que la realidad virtual permite a diseñadores, constructores y usuarios finales «entrar» en los espacios antes de que sean construidos, detectando errores o inconsistencias en los diseños. “Esta tecnología también es útil para preparar a los trabajadores, quienes pueden recorrer virtualmente el sitio y anticiparse a riesgos, mejorando la seguridad y la planificación”, añade.
Análisis predictivo. Según la abogada Grados, el análisis predictivo utiliza datos históricos para crear modelos que estiman probabilidades, costos potenciales y resultados futuros de las disputas. Al rastrear datos en tiempo real y transformarlos en información significativa, se pueden prever escenarios y evitar fallas recurrentes. Por ejemplo, explica que el análisis predictivo aplicado a cronogramas y costos permite identificar riesgos y anticipar conflictos, contribuyendo a una mejor planificación estratégica.
Automatización. A decir de la abogada Grados, gracias el análisis de grandes volúmenes de datos, se pueden identificar patrones en retrasos, clasificar documentos y detectar inconsistencias que optimizan recursos y agilizan la resolución de disputas.
“En proyectos, la IA procesa datos de manera más rápida y objetiva que los humanos, eliminando sesgos y manejando información de múltiples fuentes simultáneamente. Por ejemplo, herramientas como SmartPM evalúan cronogramas, detectan problemas y predicen resultados futuros basándose en patrones de datos históricos”, resalta.
Además, indica que la IA permite automatizar tareas repetitivas, como revisar informes diarios, procesando grandes volúmenes de información en segundos. “Aunque su análisis ofrece probabilidades y escenarios basados en datos, debe combinarse con el juicio humano debido a las variables únicas de cada proyecto, como clima, cambios de diseño o ubicación”, advierte.
Aprendizaje automático o Machine Learning. Con esta técnica, enfatiza, se identifican patrones en disputas de construcción, como las causas comunes de retrasos, permitiendo a las empresas aplicar mejoras en la planificación y ejecución. Esta tecnología analiza grandes volúmenes de datos históricos y actuales, detectando tendencias y anticipando problemas potenciales. “Además de prevenir conflictos, optimiza procesos al integrar análisis predictivo y generar modelos que alertan sobre riesgos futuros, ofreciendo un enfoque más eficiente y estratégico en la gestión de proyectos”, anota.
Técnicas y tecnologías de la IA más utilizadas
El ingeniero Pablo Orihuela, gerente general de Motiva, manifiesta que actualmente las técnicas más empleadas en los proyectos de construcción son el Aprendizaje Automático (Machine Learning), el cual permite a las máquinas aprender de datos estructurados con la asistencia humana; y el Aprendizaje Profundo (Deep Learning), que faculta a las máquinas para aprender de datos no estructurados mediante redes neuronales que imitan el cerebro humano, reduciendo al mínimo la intervención humana.
Además, refiere que existen otras técnicas como la lógica simbólica, los algoritmos evolutivos y las redes bayesianas, entre otros. De igual manera, anota que, basándose principalmente en Machine Learning y Deep Learning, se desarrollan aplicaciones como el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), que facilita la comprensión y generación de textos, y que, con la ayuda de procesadores de señales de audio, también puede generar la voz; la Visión Artificial (Computer Vision), que permite la interpretación de imágenes estáticas y videos, y los Sistemas Expertos (SE), que emulan la toma de decisiones humanas utilizando reglas lógicas.
En cuanto a las tecnologías que soportan estas aplicaciones, el Ing. Orihuela destacan en cuanto a los software, herramientas como ChatGPT para NLP, OpenCV para procesamiento de imágenes y AutoDesk BIM 360, que integra IA para predicciones y toma de decisiones en proyectos de construcción.
En referencia a los hardware, señala las Unidades de Procesamiento Gráfico (GPUs) de NVIDIA, cámaras digitales conectadas a la nube y una amplia gama de sensores, tanto para procesamiento en la nube (Sensores IoT) como para procesamiento local, lo cual “nos evita la conexión a la nube, sobre todo en obras donde la red no es siempre estable (Edge AI)”.
El gerente general de Motiva cita un ejemplo para referirse a la función para las que son empleadas estas técnicas y tecnologías. Señala que, en la implementación de un Sistema Inteligente para Monitorear la Seguridad en Obra, y específicamente para detectar el uso adecuado de Equipos de Protección Personal (EPPs), se podría emplear Seep Learning para mejorar la precisión en la detección de personas y sus equipos de seguridad. “Sensores IoT en los cascos podrían identificar a los obreros, mientras que la visión artificial detectaría a aquellos sin EPPs, procesando la información ya sea en tiempo real mediante la nube o mediante Edge AI. Finalmente, un Sistema Experto generaría alertas automáticas y sugeriría acciones correctivas basadas en normativas de seguridad, utilizando comandos de voz generados por NLP”, subraya.
Otro ejemplo que destaca es la implementación de un Sistema Inteligente para el Monitoreo de la Salud Estructural, con el objetivo de prevenir colapsos. “Sensores IoT instalados en la estructura detectarían anomalías, mientras que técnicas de Machine Learning o Deep Learning, junto con Sistemas Expertos (SE), enviarían alertas usando NLP prediciendo comportamientos que podrían indicar un colapso inminente”, detalla.
Desafíos para la adopción de la IA en el sector
A pesar de sus innegables beneficios, la adopción de la inteligencia artificial en la construcción no está exenta de desafíos. Para el Ing. Orihuela, estos retos están relacionados a aspectos culturales, tecnológicos y económicos. Respecto a lo cultural, sugiere que es “esencial fomentar una cultura empresarial que venza la resistencia al cambio y promueva la capacitación adecuada para facilitar la implementación de nuevas tecnologías”.
En cuanto a lo tecnológico, enfatiza que la transformación digital es un paso crucial, sobre todo porque las obras de construcción suelen carecer de datos de producción numéricos y, cuando existen, no siempre están digitalizados o disponibles en tiempo real. Además, añade que la recopilación y procesamiento de la información en algunos casos requiere del uso de hardware potentes y una conectividad robusta en el sitio de la obra.
Asimismo, en el sentido del factor económico, anota que los costos iniciales para la adquisición de software y hardware, almacenamiento de datos, ciberseguridad, mantenimiento y actualización constante de tecnologías en rápida evolución pueden ser significativos.
Para superar estas barreras, sugiere que las empresas de Arquitectura, Ingeniería, Construcción y Operaciones (AECO) deben promover la capacitación y estar abiertas a la adopción de nuevas técnicas y tecnologías. También recomienda que las empresas desarrollen y mantengan datos digitales propios, a través de sus proyectos, con el fin de poseer una trazabilidad digital.
Además, el Ing. Orihuela subraya que la dirección debe estar comprometida en destinar ciertas inversiones para probar y evaluar programas piloto que incorporan IA en procesos donde se hayan identificado problemas específicos. “La integración exitosa de la IA en la construcción no solo mejorará la eficiencia y seguridad en los proyectos, sino que también posicionará a las empresas a la vanguardia de la innovación en el sector”, puntualiza.
