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| TECNOLOGÌAS DE LA CONSTRUCCIÒN
Construcción inteligente:
la inteligencia artificial como eje transversal en la
gestión de obras
LIng. Ernesto Fernando a industria de la construcción, históricamente percibida como una de las más conservadoras
Talavera Tolentino frente a la digitalización, se encuentra en un punto de inflexión. La complejidad creciente de
Colegio Metropolitano los proyectos modernos y la exigencia de mayor transparencia financiera han convertido a
de Ingenieros Civiles de la Inteligencia Artificial (IA) en una herramienta indispensable. No se trata simplemente de
automatizar tareas, sino de dotar a cada fase del proyecto —desde la concepción hasta el
Chihuahua, A. C.
archivo histórico— de una capacidad analítica sin precedentes.
1.- Diseño generativo y planeación predictiva
El ciclo de vida comienza con el diseño generativo. A diferencia del CAD tradicional, la IA permite a
los ingenieros ingresar parámetros de imagen, resistencia, presupuesto y normatividad local para
que algoritmos genéticos propongan cientos de soluciones óptimas. Esto reduce drásticamente
el error humano y garantiza que la propuesta sea viable desde el primer trazo.
En la planeación, los modelos de Machine Learning (ML) analizan datos históricos de proyectos simi-
lares para predecir cuellos de botella antes de que ocurran, ajustando los cronogramas de obra con
una precisión que supera la experiencia empírica.
2.- Ingeniería de costos y licitaciones: el fin de la incertidumbre
Uno de los puntos críticos es el Análisis de Precios Unitarios (APU). La IA puede procesar bases de da-
tos masivas de APU, insumos y rendimientos, ajustando automáticamente las cantidades y costos en
función de una parametrización, inflación, disponibilidad regional y los históricos de proveedores.
Durante la fase de licitación, la tecnología de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) permite ana-
lizar bases de datos para seleccionar los APU adecuados, términos de referencia de concursos y
normativas legales para asegurar que la propuesta cumpla estrictamente con cada requerimiento
técnico y legal, minimizando el riesgo de descalificación por omisiones administrativas.
• Análisis de contexto semántico: los modelos de IA pueden leer descripciones de concep-
tos de obra heterogéneos y agruparlos bajo estándares comunes, identificando que “concre-
to f’c 250 kg/cm2” y “hormigón de alta resistencia” se refieren a insumos similares, normali-
zando las bases de datos de miles de conceptos de forma automática.
• Predicción de insumos dinámicos: los modelos de atención permiten ponderar qué fac-
tores afectan más a un precio unitario en un momento dado. Ejemplo: si el precio del acero
sube globalmente, el modelo de atención ajusta automáticamente el costo de este insumo
en todos los precios unitarios relacionados, calculando el impacto en el presupuesto total en
segundos.
• Detección de anomalías y omisiones: la IA puede “leer” una tarjeta de precios unitarios y
detectar si falta un componente esencial (como el desperdicio, una cuantificación errónea o al-
gún elemento de mano de obra) comparándolo con patrones exitosos de proyectos anteriores.
3.- Ejecución de obra, administración y supervisión
La implementación de la inteligencia artificial en la construcción no es un lujo, sino una respuesta es-
tratégica a la necesidad de eficiencia y ética profesional. Al adoptar estas tecnologías, las empresas
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