- Los proyectos de construcción suelen retrasarse y sobrepasar el presupuesto, y la IA está reduciendo esa brecha al ofrecer a los equipos avisos con antelación y visibilidad en tiempo real del avance de las obras.
- La IA está presente en todos los ámbitos de la construcción, desde los drones y la robótica en las obras hasta la revisión de documentos, la supervisión de la seguridad y el trazado automatizado, con más de 20 herramientas prácticas que ya se utilizan hoy en día.
- La adopción se está acelerando rápidamente y se prevé que el mercado alcance casi 17 000 millones de dólares para 2030, por lo que ahora es el momento ideal para que los equipos de construcción empiecen a integrar la IA en sus flujos de trabajo principales.
¿Qué pasa cuando se ralentiza la construcción? Todo se ralentiza. Cuando los proyectos de construcción van bien, las ciudades crecen, se abren nuevos negocios y llegan familias nuevas. Cuando no es así, se nota en la lentitud a la hora de tomar decisiones y en el creciente volumen de trabajo adicional que, sin que te des cuenta, va desviando el presupuesto de su rumbo.
Pero, a pesar del papel fundamental que desempeña la construcción en la vida cotidiana, el sector se enfrenta a una serie de presiones que ya conocemos. Cada vez cuesta más encontrar mano de obray el envejecimiento de la población activa acentúa esta carencia. La seguridad sigue siendo una preocupación constante en uno de los sectores más peligrosos, y los costes de los materiales varían según las interrupciones en la cadena de suministro y los aranceles. Mientras tanto, una gestión de proyectos poco coherente y una comunicación desorganizada hacen de la gestión de proyectos de construcción una ardua tarea.
La IA no está aquí para sustituir a los equipos de trabajadores. Su objetivo es reducir el tiempo que pasa entre detectar un problema y actuar al respecto, para que los equipos dediquen más tiempo a tomar decisiones que protejan la programación.
El papel de la IA en la construcción moderna
Quizá pienses que la IA está fuera de lugar en un sector tan práctico, pero McKinsey indica que los grandes proyectos de construcción suelen tardar un 20 % más de lo previsto y sobrepasan el presupuesto hasta en un 80 %.
En la gestión y la planificación de proyectos de construcción , la IA puede analizar datos históricos del proyecto para predecir retrasos, señalar riesgos con anticipación y recomendar programaciones más eficientes. Las previsiones basadas en el aprendizaje automático son especialmente útiles para detectar cuellos de botella repetitivos, de modo que los gestores de proyectos de construcción pueden ajustar la secuencia o los recursos antes de que la programación se vea afectada.
Incluso en las obras, la IA está destacando de muchas formas. Todo, desde los drones y la robótica hasta el aprendizaje automático y las herramientas virtuales, ayuda a los equipos a comparar planes y coordinar cambios más rápido, lo que conlleva muchas ventajas.
Ventajas de la IA en la construcción
Los proyectos de construcción generan más información de la que una sola persona puede gestionar, y eso no va a cambiar. La IA ya se está utilizando en una amplia variedad de proyectos de construcción.
Si tu meta es la gestión eficaz de los proyectos de construcción, el uso de la IA te ofrecerá señales más claras y anticipadas en todo el trabajo.
Programaciones predecibles
La IA hace que las programaciones sean más predecibles al identificar dónde se perderá tiempo antes de que llegue a la ruta crítica. Además, aprende patrones a partir de tus trabajos anteriores y los compara con lo que está pasando ahora, analizando una amplia gama de indicadores, como los ciclos de las solicitudes de información (RFI) y las presentaciones de documentación, las variaciones en los plazos de los trabajos con plazos de entrega largos, las correcciones de trabajo por inspección o la caída de la productividad por debajo del nivel de referencia.
Detección anticipada de riesgos y estimación de costes
La IA puede analizar los datos que ya generas en tus proyectos de construcción, como los ritmos de producción, las presentaciones de documentos, los cambios, los plazos de aprovisionamiento y las tendencias de corrección de trabajo. A continuación, señala los patrones que suelen preceder a los retrasos en los proyectos y a los sobrecostes.
De esta forma, recibirás avisos más anticipados relacionados directamente con los costes, el alcance y la programación del proyecto.
RFI y presentaciones de documentación más rápidas
La ventaja en estos aspectos es la rapidez y la reducción de errores. Cuando usas la IA, ya no tienes que andar buscando a ciegas las RFI (solicitudes de información) y los documentos presentados entre especificaciones, planos, correos electrónicos y la memoria de alguien. Los gestores de proyectos de construcción pueden usar herramientas de gestión de proyectos basadas en IA creadas a partir de grandes modelos de lenguaje para redactar RFI más claras y extraer el contexto más relevante de los documentos del proyecto.
En cuanto a la presentación de documentos, la IA puede ayudar a generar registros de presentación y señalar los documentos que probablemente falten al leer las especificaciones. Sin embargo, sigue siendo necesario que una persona lo revise antes de poner en marcha el proceso de solicitud.
Mejora de la seguridad
En 2023, aproximadamente el 20,8 % de las muertes laborales de EE. UU. se produjeron en el sector de la construcción, lo que lo convierte en uno de los sectores más peligrosos para trabajar.
La IA está mejorando la seguridad en las obras con lo siguiente:
- Dispositivos portátiles que detectan la fatiga y los riesgos de proximidad
- Sistemas telemáticos para maquinaria que detectan patrones de funcionamiento peligrosos
- Drones que detectan posibles riesgos de seguridad en zonas de difícil acceso
- Herramientas que analizan los registros diarios y los informes de cuasi accidentes para detectar patrones de riesgo recurrentes
Incluso pueden usar la visión artificial para supervisar las obras en tiempo real y señalar la falta de equipos de protección individual (EPI), que es una forma práctica de automatizar los procesos de cumplimiento normativo relacionados con la seguridad en las obras.
Visibilidad real del progreso
La IA ayuda a convertir los datos dispersos que llegan desde el terreno en una visión clara de cómo va realmente el trabajo. Las fotos, los vídeos y las imágenes tomadas con drones en la obra se pueden analizar y comparar con los planos más recientes o con el modelo BIM para detectar lo que está fuera de lugar o fuera de secuencia.
En lugar de esperar a la próxima visita a la obra, a la reunión de la OAC o al informe de fin de mes, los gestores de proyectos de construcción reciben información más frecuente y precisa sobre lo que ya está instalado, lo que aún está pendiente y lo que está bloqueado, con detalles sobre áreas y ámbitos específicos. Añade el aprendizaje automático para detectar desviaciones respecto al plan, y así gestionar los retrasos antes de que afecten la programación.
Gestión más inteligente de los recursos
La gestión más inteligente de los recursos es donde la IA da sus frutos de forma discreta. Al aprender del rendimiento pasado y de las señales actuales del trabajo, la IA puede predecir dónde es probable que te quedes sin personal o sin equipo, y luego recomendarte cambios rentables, como adelantar a un equipo para garantizar un relevo, retrasar los trabajos no críticos para evitar la acumulación de tareas de diferentes oficios o reasignar a los supervisores a las zonas de mayor riesgo.
Principales ventajas para los equipos
Aquí es donde el impacto se agrava, porque es el trabajo que normalmente pasa desapercibido hasta que sale caro.
- Control de cambios: La IA ayuda a detectar desviaciones del alcance de forma anticipada al vincular las RFI, las presentaciones de documentación, las notas de campo y las señales de cambio con el impacto en el presupuesto y la programación.
- Aprovisionamiento y previsión a largo plazo: La IA es genial para predecir qué paquetes tienen más probabilidades de retrasarse, basándose en el historial de los proveedores y en los retrasos en las aprobaciones, y así poder escalar el problema con antelación.
- Control de calidad y prevención de corrección de trabajo: La inspección asistida por IA a partir de fotos, el análisis de tendencias en los fallos y la detección de patrones en las no conformidades están directamente relacionados con los costes de reparación y la estabilidad de las programaciones.
20 ejemplos de IA en la gestión de proyectos de construcción
Olvídate por un momento de la versión de ciencia ficción de la IA. En los proyectos de construcción, se traduce en una serie de pequeñas mejoras específicas que facilitan la coordinación y la visualización de los avances. Los ejemplos a continuación muestran cómo la adopción de la IA ya está dando sus frutos en obras reales.
1. Coordinación entre equipos y control del flujo de trabajo
Las programaciones no se desmoronan de golpe; se van perdiendo en los intervalos entre cada traspaso de funciones. La IA mejora la coordinación al convertir las solicitudes dispersas y las aprobaciones ocultas en un flujo que se puede seguir, de modo que los asuntos llegan al equipo adecuado y el trabajo deja de quedarse en el aire entre los traspasos.
Wrike ayuda a los equipos de construcción a estandarizar la recepción y la coordinación, de modo que el trabajo sea visible para los responsables, los diseñadores y los profesionales especializados. Gracias a la IA, los equipos pueden reducir el seguimiento manual automatizando los pasos repetitivos y evitando que los riesgos y los obstáculos se pierdan entre los correos electrónicos.
2. Detectar los riesgos de los proyectos de construcción con antelación
¿Alguna vez has deseado que tu registro de riesgos se actualizara solo? Autodesk’s Construction IQ utiliza el aprendizaje automático integrado para analizar los datos del proyecto e identificar áreas de alto riesgo en cuanto a costes, plazos, calidad y seguridad.
Es una de las empresas más importantes en el ámbito del software de diseño y construcción, conocida por herramientas como Revit, AutoCAD y Autodesk Construction Cloud. Las funciones de IA como Construction IQ, Autodesk Assistant, el etiquetado automático de fotos y la puntuación predictiva de riesgos ayudan a los equipos a analizar planos, fotos y datos de proyectos para detectar problemas con antelación y reducir las correcciones de trabajo.
3. Automatización del flujo de trabajo para RFI, presentaciones de documentación y programaciones
En la mayoría de las obras, el verdadero cuello de botella no es el acero ni el hormigón, sino el papeleo que se queda atascado en la bandeja de entrada de alguien. La IA puede redactar borradores iniciales de RFI, recopilar referencias de especificaciones, gestionar el envío de presentaciones y mantener al día la programación con menos intervenciones manuales.
Procore AI hace precisamente eso, y además usa un generador de agentes para crear agentes que se encargan de tareas como los borradores de RFI o la gestión de presentaciones.
4. Análisis complejo de documentos con agentes especializados en AEC
Las especificaciones son donde reside la mitad del proyecto y donde se esconden la mayoría de las trampas. La IA puede analizarlos, extraer los requisitos y sacar a la luz los detalles que realmente afectan al alcance y al cumplimiento normativo.
Los agentes de IA para AEC de Egnyte están diseñados específicamente para resolver los cuellos de botella relacionados con las especificaciones y el cumplimiento normativo, e incluyen un “analista de especificaciones” que convierte grandes documentos de especificaciones en datos de origen consultables con filtros y la capacidad de añadir datos extraídos de distintas secciones de las especificaciones.
5. Copilotos para jefes de obra y gestores de proyecto
Los copilotos basados en documentos ayudan a los jefes de obra y a los gestores de proyecto a obtener respuestas al instante a partir de planos, especificaciones y documentación presentada, sin tener que rebuscar en los archivos. Una herramienta de esta categoría es Trunk Tools, que está diseñada para ofrecer rapidez en el lugar de trabajo.
Haz una pregunta en lenguaje sencillo y obtén una respuesta basada en los documentos de tu proyecto, con enlaces a dichos documentos. Las funciones incluyen preguntas y respuestas, y procesos de trabajo, como comparar una presentación con las especificaciones, que es justo el tipo de tarea tediosa que tanto desagrada a los jefes de obra.
6. Cálculo de cantidades y presupuestos con IA a partir de planes
La puesta en marcha es donde el tiempo se esfuma sin que te des cuenta. Cuando necesitas cifras rápidamente, la IA puede analizar los planos y generar un cálculo preliminar de cantidades que ayude a los equipos de preconstrucción a evaluar la viabilidad sin perder una semana en cálculos manuales.
Civils.ai se presenta como una IA para la elaboración de presupuestos, la estimación y la medición de cantidades en PDF y CAD, y también destaca por su capacidad para extraer datos de planos, como listas, notas, tablas y especificaciones. Está diseñada para acelerar el proceso de puesta en marcha cuando necesitas datos iniciales rápidamente.
7. Automatización de los flujos de trabajo de diseño y obra
El diseño de la obra rebosa creatividad. La producción y la anotación de planos no son cosas en las que se quiera invertir tiempo. OpenSite+ de Bentley integra la IA generativa en el diseño de obras de ingeniería civil, automatizando las anotaciones en los planos y la elaboración de planos con una asistencia tipo copiloto que aprovecha tus propios documentos y modelos para agilizar las modificaciones y obtener respuestas más rápidas.
8. Estimación de proyectos en la nube
En lugar de basarse en un único punto de partida, las herramientas de IA pueden generar secuencias alternativas, probar diferentes limitaciones y descubrir qué opciones son las más viables una vez que empieza el trabajo.
ALICE Technologies está diseñada específicamente para analizar distintos escenarios de planificación, optimizando y minimizando los riesgos del proyecto. Se centra en la exploración automatizada de escenarios para la presentación de ofertas y la ejecución, así como en los escenarios de recuperación en caso de que se produzcan cambios.
9. Inteligencia unificada para proyectos y costes
En los proyectos de construcción complejos, la historia no siempre es coherente. Ahora, los gestores de proyectos pueden terminar sus proyectos a tiempo y sin salirse del presupuesto gracias a la información en tiempo real y a la automatización basada en la inteligencia artificial.
Un ejemplo es Zepth, que es un sistema unificado que abarca proyectos, finanzas, compras y operaciones sobre el terreno, todo ello conectado a través de paneles de control e informes automatizados, y que además ofrece una capa tipo “copiloto de IA” para acceder de forma conversacional a información predictiva.
10. Drones con IA para la supervisión de obras
La captura periódica no requiere que haya una persona en la obra. Los drones con IA pueden volar por rutas predeterminadas y recopilar imágenes detalladas para realizar inspecciones y comprobar el avance de los trabajos. Skydio es un buen ejemplo de cómo son los drones con IA cuando se diseñan para algo más que para hacer fotos aéreas espectaculares.
Colocan sus drones en lugares estratégicos para recopilar datos de inspección desde el principio y con frecuencia para que puedas detectar los problemas antes de que se conviertan en trabajos de corrección.
11. Recopilación de datos en la obra con robótica
Algunos robots pueden recorrer la misma ruta todos los días recopilando datos precisos en condiciones en las que sería tedioso o peligroso que trabajaran personas. Spot es un ejemplo de herramienta para escaneos de obras.
Se trata de un robot móvil diseñado para desplazarse por entornos dinámicos y recopilar datos de avance de forma autónoma, con escaneos más frecuentes y repetibles, y menos variaciones. Además, si tu equipo virtual de diseño y construcción está al límite de su capacidad, te permite ampliar la captura de datos de la obra sin tener que aumentar la plantilla.
12. Cómo convertir los datos de campo en acciones
Los datos de campo son muy valiosos. También son complicados, interminables y resulta molesto traducirlos en decisiones. Trimble utiliza la IA para agilizar la estimación y la puesta en marcha (como el reconocimiento por IA que detecta y cuenta los símbolos de los planos) y para automatizar el procesamiento de la captura de la realidad sobre el terreno, incluyendo la segmentación y clasificación de nubes de puntos y la extracción de características.
13. Cumplimiento de las normas sobre EPI y detección de riesgos
Los problemas de seguridad casi nunca se anuncian; más bien, se van colando poco a poco a través de pequeños descuidos y en el momento menos oportuno. Los sistemas de visión basados en IA pueden supervisar las imágenes en directo de las cámaras e identificar problemas de seguridad, como la falta de EPI, una proximidad peligrosa a los equipos o situaciones de riesgo, mucho antes de que se conviertan en incidentes.
Por ejemplo, viAct PPE Detection utiliza la visión artificial en las grabaciones de vídeo para detectar la falta de EPI, como cascos y chalecos. Refuerza la supervisión del cumplimiento, sobre todo en instalaciones grandes donde no se puede controlar todo a la vez.
14. Revisión de contratos de construcción e identificación de riesgos
La redacción de los contratos determina todo el proyecto. La IA puede leer rápidamente contratos extensos, señalar las cláusulas que pueden suponer un riesgo y ayudar a los equipos a entender sus obligaciones antes de que les salgan caras.
Document Crunch está diseñada específicamente para la revisión de documentación de obra, y está pensada para agilizar la revisión de contratos y gestionar el cumplimiento de los requisitos propios del sector de la construcción. Este es el tipo de herramienta que te ayuda a entender el riesgo antes de que un problema se convierta en una disputa.
15. Análisis de reclamaciones y ayuda con la redacción
En caso de disputa, la IA puede recopilar meses de documentación del proyecto y convertirla en un argumento claro y sólido que se base estrictamente en los datos reales.
ClaimMaster.ai se presenta como una IA especializada en el sector de la construcción para la gestión de reclamaciones, con asistentes para cuestiones relacionadas con retrasos, cuantías y asuntos legales, y hace hincapié en el cumplimiento normativo y el tratamiento de datos en sus materiales. Su objetivo es que la tramitación de las reclamaciones sea más coherente y dependa menos de quién sea capaz de escribir el correo más largo.
16. Seguimiento del progreso respecto al plan a partir de las visitas a la obra
El seguimiento del progreso mediante IA convierte las rondas rutinarias por la obra en datos cuantificables sobre el porcentaje de avance, al comparar el trabajo realizado con el modelo o la programación. Un ejemplo es Buildots, que se basa en cámaras de 360° montadas en los cascos de seguridad durante las rondas rutinarias por la obra y, a continuación, usa visión artificial para hacer un seguimiento del avance y compararlo con el plan.
Graba un vídeo de 360°, reconoce lo que hay instalado y luego te dice sin tapujos qué falta, dónde y cómo se relaciona eso con el plano.
17. Asesoramiento y apoyo operativo constantes
¿En qué te apoyas cuando el ajetreo diario de gestionar proyectos de construcción empieza a eclipsar las decisiones empresariales más importantes? Algunas plataformas de IA se han entrenado con manuales de estrategias del sector de la construcción, por lo que pueden señalar puntos ciegos operativos y ofrecer a los directivos una visión más clara a la hora de tomar decisiones cuando necesitan un “segundo cerebro”.
Por ejemplo, APB Brain se presenta como un asistente siempre disponible, entrenado con más de una década de contenido de APB —como planes de acción, listas de comprobación, plantillas y materiales de formación— y diseñado específicamente para los propietarios de empresas de construcción residencial.
18. Diseño de construcción automatizado
El diseño ya no tiene por qué ser cosa de metro y un acto de fe. En lugar de trazar líneas a mano, los sistemas robóticos de trazado pueden imprimir planos basados en BIM directamente sobre el suelo con gran precisión, lo que reduce los conflictos y las correcciones de trabajo relacionadas con el trazado.
FieldPrinter de Dusty es un ejemplo de esto en acción. Es un robot autónomo de trazado que imprime planos basados en BIM a escala real en el suelo de la obra. Lo interesante para los gestores de proyectos es que esto agiliza los traspasos entre las fases de diseño e instalación, y reduce las modificaciones en el diseño que luego se traducen en roces entre las distintas tareas y trabajos de corrección.
19. Software de cartografía en 3D con drones
En el caso de los movimientos de tierra, un solo vuelo con un dron puede convertir la obra en un modelo 3D dinámico, lo que te permite ver de un vistazo los volúmenes y los movimientos actualizados y reforzar la relación entre lo que se ha movido y lo que ha costado.
Propeller está diseñado para medir la tierra, literalmente. Convierte los vuelos con drones en un terreno en 3D que puedes medir, lo que te da cifras actualizadas sobre la cantidad de tierra que se ha movido realmente, de modo que el avance de los movimientos de tierra y las cantidades a pagar dejan de depender de ciclos de topografía lentos y de conjeturas.
20. Robótica para la excavación autónoma de zanjas
Para los trabajos de excavación repetitivos no siempre hace falta un equipo completo. Los robots con inteligencia artificial pueden excavar zanjas según lo previsto mientras registran discretamente, en segundo plano, la información de producción y la información de la obra terminada.
Un ejemplo es Built Robotics. Este sistema adapta las excavadoras con automatización guiada por GPS y sensores integrados para que puedan excavar zanjas según lo previsto mientras registran el trabajo sobre la marcha, lo que te ofrece un rendimiento constante y un registro de producción útil.
El futuro de la IA en la construcción
Grand View Research estima que el mercado de la IA en el sector de la construcción alcanzará un valor de algo menos de 17 000 millones de dólares para 2030, lo cual es una forma elegante de decir que cada vez habrá más sistemas de IA de última generación en las obras. La IA en el sector de la fabricación ya está utilizando tecnologías similares, por lo que el sector de la construcción ya puede ver, en cierto modo, un adelanto de hacia dónde se dirigen sus propias herramientas.
Si quieres que la IA te eche una mano de verdad, empieza por convertir el flujo de trabajo en predecible con la IA de Wrike. Wrike ofrece a los gestores de proyectos de construcción una plataforma única y sólida para gestionar proyectos, donde las tareas, las conversaciones y la documentación permanecen vinculadas, y el sistema te muestra lo que requiere tu atención, en lugar de que tengas que buscarlo tú mismo.
Preguntas frecuentes: el uso de la IA en la construcción
¿Cómo se utiliza la IA en la construcción?
La IA se utiliza de muchas formas diferentes, como la captura de imágenes y la topografía con drones, la robótica para el trazado y las tareas repetitivas, la visión artificial para supervisar las obras en cuanto a seguridad y avance, y la automatización para la elaboración de presupuestos, la planificación y la gestión de documentos como solicitudes de información, presentaciones y contratos.
¿Qué tipos de tecnologías de IA se suelen utilizar en el sector de la construcción?
El aprendizaje automático se utiliza en la elaboración de previsiones y la detección de riesgos, la visión artificial interpreta las imágenes de la obra para garantizar la seguridad y supervisar el avance de los trabajos, y los modelos de lenguaje natural se encargan del voluminoso trabajo documental que ralentiza a los equipos. Los motores de optimización completan el proceso sometiendo a pruebas de estrés las programaciones y los recursos para que los planos se mantengan mejor una vez que el trabajo se ponga en marcha.
¿Puede ChatGPT leer planos de construcción?
Puede resumir las notas del proyecto y responder preguntas a partir del texto del proyecto que hayas subido, pero no sustituye a la revisión del proyecto ni a las decisiones críticas sobre la normativa sin que una persona y las herramientas adecuadas comprueben el resultado.
¿Está la IA sustituyendo a los trabajadores humanos en el sector de la construcción?
No, la construcción sigue basándose en la destreza y en personas capaces de coodinarse en tiempo real. Del mismo modo, la IA tampoco va a sustituir a los gestores de proyectos. Aunque la IA cada vez es mejor a la hora de realizar tareas repetitivas y optimizar los procesos, el factor humano sigue siendo lo que hace que los proyectos de construcción salgan adelante.
¿Cómo puedes empezar a usar la IA en la construcción sin tener que hacer un gran cambio en el software?
Elige un punto problemático con un ROI claro, como la redacción de RFI y la búsqueda de documentos o el seguimiento del progreso, y pruébalo con un equipo de proyecto antes de ampliarlo.
¿Cuáles son los mayores riesgos de usar la IA en proyectos de construcción (privacidad, responsabilidad civil, alucinaciones)?
Los riesgos reales son cosas cotidianas, como filtrar datos confidenciales de un proyecto a herramientas que no controlas y que se difumine la responsabilidad cuando una mala sugerencia influye de forma sutil en una decisión sobre el coste, el alcance o la seguridad. Las alucinaciones lo empeoran, porque el sistema puede parecer seguro de sí mismo aunque esté completamente equivocado, así que cualquier asunto de gran importancia sigue necesitando a una persona que revise la evidencia.
