La industria de la construcción, históricamente caracterizada por su cautela ante la adopción de nuevas tecnologías debido a la complejidad de sus operaciones y la multiplicidad de actores involucrados, está experimentando un cambio radical. Impulsadas por la necesidad de controlar el aumento de costos, mitigar las interrupciones en la cadena de suministro y resolver la escasez de mano de obra calificada, cada vez más empresas del sector están apostando por la Inteligencia Artificial (IA) para transformar sus procesos.
De acuerdo con un análisis técnico publicado por la firma tecnológica Oracle, la IA tiene el potencial de revolucionar el ciclo completo de una obra, dividiendo sus mayores impactos en el trabajo administrativo (back office) y en el terreno de juego.
Mientras que en las oficinas las herramientas predictivas optimizan los presupuestos y los calendarios de obra en cuestión de horas, en el lugar de construcción la visión artificial y los sensores inteligentes elevan los estándares de seguridad y control de calidad.
Un escudo contra los sobrecostos
Uno de los mayores dolores de cabeza del sector es la desviación presupuestaria. Los métodos tradicionales de estimación suelen ser lentos e incapaces de seguir el ritmo de la fluctuación de los precios de los materiales.
Según el informe de Oracle, los algoritmos de IA resuelven este problema analizando masivamente datos históricos y variables en tiempo real —como el tamaño del proyecto y el tipo de contrato— para generar proyecciones sumamente precisas. Un ejemplo de la magnitud de este impacto es que, mientras un asistente virtual (chatbot) puede ahorrar unos minutos en tareas administrativas básicas, el análisis predictivo de la IA es capaz de ahorrar hasta 5 millones de dólares al sugerir modificaciones críticas en el calendario de un proyecto.
Sitios de trabajo más seguros y predictivos
La seguridad laboral es otra de las áreas con mayor beneficio. Mediante tecnología de visión artificial, los sistemas analizan las grabaciones de las cámaras en las obras para detectar de manera automática conductas de riesgo o la falta de equipos de protección en los operarios.
Asimismo, el mantenimiento preventivo está cambiando las reglas del juego. El uso de sensores en maquinaria pesada permite identificar vibraciones o variaciones de temperatura anómalas mucho antes de los calendarios de revisión habituales, evitando fallas peligrosas y retrasos costosos.
Esta tecnología ya se aplica a gran escala: el Burj Khalifa en Dubái, el edificio más alto del mundo, utiliza un sistema de mantenimiento predictivo basado en IA para monitorear en tiempo real sus 163 pisos, incluyendo 57 ascensores y ocho escaleras mecánicas.
El factor ambiental: Reducción de la huella de carbono
La sostenibilidad es una prioridad urgente si se considera que el sector de la construcción es responsable de más de una quinta parte de las emisiones globales de carbono, según datos de las Naciones Unidas.
En este ámbito, Oracle destaca que la IA facilita el diseño eficiente de edificios y optimiza el consumo energético analizando variables complejas en tiempo real (clima, calidad del aire, tamaño de habitaciones). Además, el software avanzado permite a los diseñadores ajustar mezclas de materiales sostenibles —como ladrillos reciclados que emiten un 90% menos de carbono— calculando con precisión los costos y cantidades necesarias para viabilizar su uso comercial.
Proyecciones a futuro: Colaboración, no reemplazo
Las perspectivas de crecimiento para este mercado son exponenciales. Citando datos de la consultora Mordor Intelligence, se prevé que el mercado de la construcción basada en IA alcance los 11,850 millones de dólares para el año 2029, reflejando un crecimiento anual compuesto del 24.31%.
A pesar del avance de los sistemas autónomos y la robótica en tareas de precisión como la soldadura o la excavación inicial, los expertos de Oracle aclaran que la tecnología no busca sustituir la mano de obra humana. La experiencia, el criterio y la capacidad de supervisión de los ingenieros y gerentes seguirán siendo indispensables para validar los informes de la IA, corregir inconsistencias y tomar las decisiones finales en el terreno.
