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ISSN: 2806
-
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Vol.
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Aplicación de la inteligencia artificial en planificación de obras
civiles:
U
n análisis textual discursivo
Application of artificial intelligence in civil works planning:
A
discursive
textual analysis
Aplicação da inteligência artificial no planeamento de obras civis:
U
ma
análise textual discursiva
Montesdeoca Loor
,
Raúl
Antonio
Universidad Estatal del Sur de Manabí
r_montesdeoca83@hotmail.com
https://orcid.org/0009
-
0003
-
3405
-
1033
Valdivieso Álvarez
,
Karla Alejandra
Universidad Estatal del Sur de Manabí
kvaldivieso9949@utm.edu.ec
https://orcid.org/0009
-
0002
-
7256
-
4270
Loor García
,
Mariano José
Universidad Estatal del Sur de Manabí
loor
-
mariano0324@unesum.edu.ec
https://orcid.org/0009
-
0005
-
7046
-
5764
Lino Calle
,
Víctor Alejandro
Universidad Estatal del Sur de Manabí
victor.lino@unesum.edu.ec
https://orcid.org/0000
-
0002
-
2302
-
3489
Carvajal Rivadeneira
,
Daniel David
Universidad Estatal del Sur de Manabí
daniel.carvajal@unesum.edu.ec
https://orcid.org/0000
-
0002
-
5288
-
5483
DOI /
URL:
https://doi.org/10.55813/gaea/ccri/v6/nE1/717
Como citar:
Montesdeoca Loor, R. A., Valdivieso Álvarez, K. A., Loor García, M. J., Lino Calle, V. A., &
Carvajal Rivadeneira, D. D. (2025). Aplicación de la inteligencia artificial en planificación de
obras civiles: Un análisis textual discursivo.
Código Científico Revista De Investigación
, 6(E1),
768
–
787.
https://doi.org/10.55813/gaea/ccri/v6/nE1/717
.
Recibido
:
30
/
0
1
/202
5
Aceptado
:
24
/0
2
/202
5
Publicado
:
31
/0
3
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Resumen
El estudio analiza el efecto de la
inteligencia artificial (IA) en la organización de proyectos
civiles, resaltando su función en la optimización de recursos, la automatización de
procedimientos y la optimización en la toma de decisiones, aspectos esenciales para potenciar
la sostenibilidad
y eficacia de las infraestructuras. Para detectar tendencias, métodos y retos en
la aplicación de la Inteligencia Artificial, se realizó un análisis cualitativo fundamentado en el
Análisis Textual Discursivo (ATD), examinando estudios científicos indexado
s desde 2020
hasta 2024. Los hallazgos muestran progresos en la utilización de modelos predictivos,
aprendizaje automático y tecnologías digitales como BIM, que han facilitado la disminución
de costos y plazos en la realización de proyectos. Sin embargo, s
e resaltan obstáculos como la
ausencia de metodologías estandarizadas, dificultades de interoperabilidad y la demanda de
una mayor inversión y regulación. Para concluir, a pesar de los inconvenientes, la
incorporación de la IA constituye una oportunidad cr
ucial para revolucionar y actualizar la
ingeniería civil, fomentando una edificación más segura, sustentable y eficaz.
Palabras clave:
i
nteligencia artificial, planificación, automatización, eficiencia.
Abstract
The study analyzes the effect of
artificial intelligence (AI) in the organization of civil projects,
highlighting its role in the optimization of resources, automation of procedures and
optimization in decision making, essential aspects to enhance the sustainability and efficiency
of infr
astructures. To detect trends, methods and challenges in the application of Artificial
Intelligence, a qualitative analysis based on Textual Discursive Analysis (TDA) was
performed, examining scientific studies indexed from 2020 to 2024. The findings show
progress in the use of predictive models, machine learning and digital technologies such as
BIM, which have facilitated the reduction of costs and deadlines in the completion of projects.
However, obstacles such as the absence of standardized methodologies
, interoperability
difficulties and the demand for greater investment and regulation are highlighted. In
conclusion, despite the drawbacks, the incorporation of AI constitutes a crucial opportunity to
revolutionize and update civil engineering, promoting s
afer, more sustainable and efficient
construction.
Keywords:
a
rtificial intelligence, planning, automation, efficiency.
Resumo
O estudo analisa o efeito da inteligência artificial (IA) na organização de projetos civis,
destacando o seu papel na otimização de recursos, na automatização de procedimentos e na
otimização da tomada de decisão, aspetos essenciais para potenciar a susten
tabilidade e
eficiência das infraestruturas. Para detetar tendências, métodos e desafios na aplicação da
Inteligência Artificial, foi realizada uma análise qualitativa baseada na Análise Textual
Discursiva (TDA), examinando estudos científicos indexados de
2020 a 2024. Os resultados
mostram progressos na utilização da modelação preditiva, da aprendizagem automática e de
tecnologias digitais como o BIM, que facilitaram a redução dos custos e dos prazos na
conclusão dos projectos. No entanto, são destacados o
bstáculos como a ausência de
metodologias normalizadas, dificuldades de interoperabilidade e a exigência de maior
investimento e regulamentação. Em conclusão, apesar dos inconvenientes, a incorporação da
IA constitui uma oportunidade crucial para revolucio
nar e atualizar a engenharia civil,
promovendo uma construção mais segura, sustentável e eficiente.
Palavras
-
chave:
inteligência artificial, planeamento, automação, eficiência.
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Introducción
La ingeniería civil es parte importante en el progreso de la sociedad, adaptándose
continuamente a los avances tecnológicos para mejorar la eficiencia y sostenibilidad de las
infraestructuras. La automatización y la digitalización han revolucionado de mane
ra drástica
los procesos de planificación y realización de proyectos, maximizando el uso de recursos y
reduciendo los efectos en el medio ambiente (Acosta, 2023). Además, la adopción de
tecnologías novedosas incrementa la habilidad para resistir catástrofe
s naturales y mejora la
gestión de recursos como el agua y la energía.
A escala mundial, la inteligencia artificial (IA) ha transformado la ingeniería civil,
facilitando la automatización de procesos, la mejora del diseño y el cuidado eficaz de
infraestructuras. En China, la implementación de big data, aprendizaje profundo y
algoritmos
inteligentes ha optimizado la administración de recursos, potenciando la la sostenibilidad y la
resiliencia de las construcciones. Estas tecnologías han sido utilizadas en la organización y
realización de proyectos, minimizando gastos y disminuy
endo el efecto en el medio ambiente.
En este escenario, la nación se establece como un líder en la incorporación de inteligencia
artificial para la actualización del sector de la construcción (Huang et al., 2019).
En Latinoamérica, particularmente en México, la IA está revolucionando el sector
público, en particular en las acciones de supervisión. Su puesta en marcha ha facilitado la
mejora de los procesos administrativos, la optimización de la auditoría fiscal y el
fortalecimiento de la administración de datos en el Servicio de Administración Tributaria
(SAT). Mediante la utilización de big data y algoritmos sofisticados, el objetivo es incrementar
la eficacia en la recolección de impuestos e identificar posibles ev
asiones tributarias. Además,
el estudio examina tácticas implementadas en otras naciones de la región, valorando las
ventajas y retos a los que se enfrenta México al adoptar estas tecnologías (Velasco et al., 2024).
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En Ecuador, una investigación llevada a cabo en la Universidad Central del Ecuador
examina el efecto de la aplicación de las tecnologías de información y comunicación (TIC) en
la administración de proyectos de edificación en el campo de la ingeniería civil
. El estudio se
enfoca en la aplicación de herramientas como Building Information Modeling (BIM), drones,
realidad virtual y fotogrametría, con el fin de optimizar la organización, realización y
supervisión de proyectos. Adicionalmente, se investiga el rol
de la IA en la automatización de
procesos y la mejora de la comunicación entre los diferentes actores del sector. Este análisis
resalta que la adopción de estas tecnologías puede incrementar la eficacia, disminuir gastos y
robustecer la sostenibilidad en
el sector de la edificación (Salgado et al., 2023).
En este sentido, los proyectos de infraestructura civil tienen dificultades en la gestión
eficiente de datos, la maximización de recursos y la elaboración de decisiones estratégicas
(Lino et al., 2024). La IA permite la mejora de estos procesos mediante la
interpretación
avanzada de datos, la automatización de labores y la anticipación de riesgos. Sin embargo, su
inclusión en el proceso de planificación enfrenta barreras como la falta de metodologías
estandarizadas y la exigencia de ajustarse a contextos ca
mbiantes (Kumar & Mor, 2023).
Resulta necesario investigar cómo la IA puede perfeccionar la gestión de infraestructuras y
aumentar la eficacia en la realización de iniciativas.
Desde esta perspectiva, la presente investigación busca responder a la pregunta: ¿cómo
la inteligencia artificial está revolucionando los métodos tradicionales de planificación en el
ámbito de la construcción? Además, ofrece un estudio minucioso del debate
científico sobre
este asunto, lo que favorece la creación de conocimiento y la elaboración de estrategias más
eficaces para su puesta en marcha. Al tratar este asunto, la finalidad es contribuir tanto a la
bibliografía científica como a la práctica profes
ional en la planificación de infraestructuras.
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Ante esta situación, el objetivo principal de esta investigación es: analizar la literatura
científica sobre la aplicación de la inteligencia artificial en la planificación de obras civiles,
identificando tendencias, enfoques y desafíos presentes.
Metodología
Este estudio se efectuó bajo un enfoque cualitativo, utilizando el Análisis Textual
Discursivo (ATD), siguiendo el modelo propuesto por (Moraes & Galiazzi, 2007). Este método
permite interpretar la literatura científica a través de un análisis inductivo es
tructurado en tres
fases ( Intriago et al., 2025; Luzuriaga et al., 2025)
Figura 1
Fases del análisis textual discursivo
Nota:
Autores
(
2025).
La revisión del corpus se realizó mediante la estrategia inductiva del ATD, estructurada
en tres fases. En la primera fase, denominada desconstrucción del texto, se identificaron y
fragmentaron los estudios en unidades de significado, permitiendo analizar
conceptos clave
sobre IA en la planificación de obras civiles. Se examinaron los argumentos, enfoques
metodológicos y hallazgos de cada artículo. En la segunda fase, denominada categorización,
se agruparon los fragmentos en categorías emergentes, identific
ando patrones recurrentes. En
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este proceso, se establecieron tres ejes temáticos principales: tendencias en el uso de IA,
desafíos en la implementación y su impacto en la eficiencia y sostenibilidad.
Finalmente, en la tercera fase, denominada metatextualización, se realizó una
interpretación crítica de los hallazgos, integrando los resultados sobre la aplicación de la IA en
la construcción. A través de la triangulación de fuentes, se garantizó la valid
ez y fiabilidad de
los resultados, permitiendo una comparación rigurosa con la literatura existente. De esta
manera, los resultados obtenidos aportaron al conocimiento teórico sobre el tema y generaron
información valiosa para la práctica profesional en la
planificación de infraestructuras civiles.
Para avalar la rigurosidad del análisis, se realizó una revisión documental y
bibliográfica con el fin de construir un estado del arte sobre la aplicación de la IA en la
planificación de obras civiles. La selección de artículos científicos se realizó en ba
ses de datos
indexadas como Scopus y Google Scholar, abarcando el periodo 2020
-
2024. Además, se
consideraron documentos con un enfoque metodológico claro y hallazgos relevantes,
restringiendo la revisión a publicaciones en español e inglés. Se excluyeron e
studios sin
aplicación específica en construcción, artículos de opinión, resúmenes de conferencias sin
soporte metodológico y documentos sin acceso al texto completo. También se descartaron
documentos duplicados o que no presentaran aportes novedosos (Zava
la et al., 2024)
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Figura 2
Documentos excluidos en la revisión documental
y bibliográfica
Nota:
Autores
(
2025).
Resultados
Mediante la aplicación del Análisis Textual Discursivo (ATD), se detectaron patrones
en la literatura científica que facilitaron la categorización de la información en fases
principales, reflejando los enfoques más significativos en relación con la impleme
ntación de la
inteligencia artificial (IA) en la planificación de construcciones civiles.
Durante la fase de desconstrucción, los estudios examinados fueron segmentados en
unidades de significado, identificando conceptos fundamentales acerca de la incorporación de
la IA en la ingeniería civil. Subsecuentemente, durante la fase de categorización
, estos
fragmentos fueron agrupados en tres ejes temáticos principales
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Figura 3
Distribución de estudios por eje temático
Nota:
Autores
(
2025).
Durante la
etapa de meta textualización, se realizó un análisis crítico de los
descubrimientos, lo que facilitó la incorporación de los hallazgos en una visión global acerca
del efecto de la inteligencia artificial en la planificación de infraestructuras. Esta fase p
osibilitó
el análisis de las tendencias detectadas, también su contextualización en el ámbito de la
construcción, resaltando oportunidades y retos. Se muestran a continuación los resultados
alcanzados para cada categoría estudiada.
Inteligencia artificial en la construcción
Los resultados del estudio indican que, pese a que diversas tecnologías de inteligencia
artificial se han implementado en el sector de la construcción, la implementación de las más
sofisticadas ha sido relativamente pausada. Tecnologías tales como la visió
n computacional, la
robótica y el tratamiento del lenguaje natural están en una etapa de desarrollo, mientras que el
aprendizaje automático, la planificación automatizada y la programación han experimentado
un avance significativo. En contraposición, los s
istemas fundamentados en el saber y la
optimización son tecnologías ya establecidas. La investigación resalta que el incremento en la
generación de datos y el progreso de otras tecnologías digitales ofrecen una posibilidad para
incorporar la Inteligencia A
rtificial en los procesos de construcción (Abioye et al., 2021).
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En el ámbito de la edificación, la inteligencia artificial (IA) ha demostrado un aumento
considerable en su implementación, aunque con algunas restricciones. A continuación, se
muestra una tabla que sintetiza las tendencias en auge, oportunidades, desafíos
y temas de
investigación abiertos en este ámbito, en colaboración con sus autores:
Tabla 1
Tendencias en la Aplicación de la IA en la
c
onstrucción
Categoría
Descripción
Autores
Tendencias emergentes
Visión por computadora, robótica y procesamiento del lenguaje
natural (NLP) están en fase emergente en la construcción.
(Paneru &
Jeelani, 2021)
Oportunidades
Aprovechamiento del aumento de datos en el ciclo de vida de la
construcción e integración con otras tecnologías digitales.
(Regona et al.,
2022)
Retos
Adopción lenta de tecnologías avanzadas, necesidad de
planificación estratégica y superación de barreras en la
implementación.
(Abioye et al.,
2021)
Temas de
investigación
abiertos
Investigación del efecto del aprendizaje profundo en la
edificación, mejora de procedimientos y optimización de la toma
de decisiones mediante
IA.
(Sengupta et
al., 2020)
Nota:
Autores
(
2025).
Por otra parte, la IA es un
instrumento indispensable en la asignación de prioridades y
mejora de proyectos de financiación pública. Para, Álvarez Ochoa (2022), el Modelo de
Optimización para la Priorización de Proyectos (MOPP) facilita la valoración y organización
de inversiones con
más claridad y eficacia, promoviendo proyectos de gran repercusión social
y económica. No obstante, su puesta en marcha presenta retos técnicos y operativos, además
de la falta de un estudio comparativo con otras naciones que han implementado la IA en est
e
sector. Adicionalmente, no se tratan los peligros éticos y políticos que implican la
implementación de algoritmos en la administración pública.
La implementación de la IA en la edificación ha facilitado avances en la organización,
mejora de los materiales y pronóstico de la resistencia estructural a través de redes neuronales.
Además, se ha utilizado para disminuir costos y tiempos mediante algori
tmos genéticos. Sin
embargo, la ausencia de investigaciones empíricas en proyectos de gran envergadura restringe
la confirmación de estos progresos (Ramirez, 2024). Por otro lado, es necesario un mayor
estudio sobre los gastos de implementación y la formac
ión del personal para su uso eficaz. La
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incorporación de tecnologías en auge como IoT y la computación en la nube podría incrementar
aún más sus ventajas.
Por su parte, Carvajal et al., (2024) consideran que es importante la seguridad en la
edificación a través de la IA. Su aplicación permite la identificación precoz de riesgos
laborales, lo que ayuda a reducir el derroche de materiales y potenciar la sosten
ibilidad en la
industria de la construcción. No obstante, su implementación enfrenta obstáculos económicos
y técnicos, especialmente en pequeñas y medianas empresas. Asimismo, es fundamental
analizar los efectos de la automatización en el empleo y desarrol
lar estrategias normativas y
éticas que garanticen un uso responsable de estas tecnologías.
Automatización y eficiencia en obras civiles
La IA es un instrumento necesario para perfeccionar los procesos en el ámbito de la
construcción, promoviendo la eficiencia en las operaciones y la administración de proyectos.
Estudios recientes subrayan que la Inteligencia Artificial promueve la automati
zación en la
organización de obras, posibilita la disminución de gastos y optimiza la toma de decisiones
estratégicas (Mendoza et al., 2022). Su implementación en la planificación de tareas laborales
y en la valoración exacta de materiales ha reducido los
fallos humanos, incrementando la
exactitud en la realización de proyectos. Igualmente, la utilización de drones para análisis en
tiempo real ha reforzado la seguridad en los lugares de edificación al identificar potenciales
peligros (Inconet, 2023). Estos
progresos han despertado un gran interés en los sectores
académico y productivo, que aspiran a maximizar sus ventajas.
Otro elemento de la IA en el sector de la construcción es su influencia en la
sostenibilidad y la disminución de residuos. Las investigaciones han demostrado que su puesta
en marcha puede producir ahorros del 25%, reducir el derroche en un 18% y acortar lo
s plazos
de ejecución en un 40% (Carvajal et al., 2024). Además, la IA se utiliza para mejorar la
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administración de inventarios de materiales, modificando en tiempo real la cantidad de recursos
necesarios (Jaimes & Zabala, 2024). Aunque su implementación plantea retos éticos, como su
impacto en el trabajo y la privacidad de la información, su capacidad
para revolucionar la
industria es incuestionable. Su aplicación ayuda a incrementar la calidad en las edificaciones y
asegurar construcciones más seguras y eficaces.
La IA se ha establecido como un instrumento esencial para incrementar la eficacia en
la edificación y perfeccionar la toma de decisiones estratégicas. Sin embargo, su puesta en
marcha se topa con obstáculos, particularmente en naciones en vías de desarroll
o, donde las
circunstancias y requerimientos varían de los de los países desarrollados. Además, los estudios
todavía tienen restricciones metodológicas, como la ausencia de datos precisos y análisis
estadísticos sofisticados. Esto subraya la importancia de
investigaciones más exhaustivas que
faciliten entender su efecto a largo plazo y ajustar su uso a diferentes situaciones (Pozzo et al.,
2024).
En este escenario, se han creado soluciones vanguardistas para mejorar la organización
de proyectos y la administración del presupuesto, particularmente orientadas a pequeños
constructores (Intriago et al., 2024). Una de estas aplicaciones incrementa la ex
actitud en los
cálculos y fomenta la utilización de instrumentos digitales en la industria. Sin embargo, todavía
existen obstáculos como el ajuste manual de precios y la ausencia de integración en línea para
conocer costos en tiempo real. Además, su capaci
dad de escalado y factibilidad en proyectos
de gran magnitud necesitan ser evaluadas para asegurar su eficacia a largo plazo (Quinche,
2021).
Simultáneamente, la digitalización ha ganado importancia en la supervisión de
construcciones, especialmente con la implementación de Dynamo. Su puesta en marcha ha
posibilitado mejorar la toma de decisiones, disminuir los plazos de realización y aumentar l
a
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eficiencia global en los proyectos de edificación. No obstante, su implementación se topa con
obstáculos significativos, tales como el desconocimiento de la herramienta en el sector, la
resistencia al cambio y la inversión inicial necesaria. Para vencer es
tos desafíos, se sugiere la
necesidad de una mayor formación en herramientas digitales, lo que simplificaría su aplicación
y potenciaría sus ventajas (Palacios & Robles, 2023)
.
Figura 4
Secuencia de hallazgos en la automatización y eficiencia en
o
bras
c
iviles
Nota:
Autores
(
2025).
En la misma línea de automatización, se ha creado un software revolucionario orientado
a la administración de inventarios y
adquisiciones en construcciones civiles. Esta herramienta
ha evidenciado su potencial para disminuir los residuos y perfeccionar la gestión de materiales.
No obstante, todavía no se ha realizado una evaluación de su efecto en el medio ambiente ni su
integr
ación con tecnologías complementarias como BIM o ERP. Adicionalmente, se reconocen
posibilidades de optimización en su escalabilidad y en la determinación de los costos de
implementación, factores esenciales para su implementación en compañías de diversas
dimensiones (Cárdenas & Colmenares, 2020).
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Modelos predictivos y toma de decisiones con IA
La IA y el aprendizaje automático han transformado la ingeniería civil al incrementar
la eficiencia, exactitud y sostenibilidad en varios procedimientos. Recientes estudios resaltan
su uso en la vigilancia del estado estructural, el mantenimiento predictiv
o y su incorporación
en el análisis de elementos finitos para mejorar la simulación y la resistencia de las
infraestructuras. Adicionalmente, se han detectado tendencias venideras como los gemelos
digitales y los sistemas de infraestructura inteligente, qu
e posibilitarán una administración más
eficaz y exacta de los proyectos de edificación (Lohande et al., 2024; Sargiotis, 2024).
En cambio, varias revisiones han investigado la implementación de la IA en la
predicción y mejora del desempeño de materiales, incluyendo todas las fases del desarrollo de
infraestructuras. Un estudio de publicaciones de 2000 a 2021 sintetiza los progresos
más
recientes en la toma de decisiones asistida por lla IA, resaltando su influencia en la
administración de riesgos de seguridad, la revisión de daños y el modelado predictivo. Estas
investigaciones evidencian la capacidad de la Inteligencia Artificial p
ara revolucionar la
ingeniería civil, ofreciendo instrumentos novedosos para optimizar la planificación, realización
y conservación de las construcciones (Lagaros & Plevris, 2022).
La inclusión de la IA en la valoración del impacto ambiental ha facilitado la
automatización y mejora de procesos, disminuyendo gastos y plazos de análisis. Su aplicación
fundamentada en datos empíricos incrementa la objetividad y favorece una administraci
ón
ambiental más eficaz. Sin embargo, aún existen retos como la escasa disponibilidad de datos
dinámicos y la falta de transparencia en los modelos de la IA. La ausencia de investigaciones
empíricas robustas complica su implementación en diversos contextos
, por lo que resulta
imprescindible seguir con estudios que disminuyan la incertidumbre en las proyecciones y
potencien la interoperabilidad entre sistemas de evaluación (Zambrano et al., 2024).
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De igual manera, la combinación de la IA con tecnologías de la Industria 4.0, tales como
los gemelos digitales y la automatización, ha impulsado la seguridad laboral y la eficacia en
los proyectos de infraestructura. No obstante, su puesta en marcha presen
ta barreras debido a
la ausencia de datos organizados y normas definidas, lo que complica la implementación de
modelos de Inteligencia Artificial. Adicionalmente, la interoperabilidad entre diversas
plataformas tecnológicas continúa siendo un desafío signi
ficativo. El vencer estos obstáculos
facilitará la maximización del potencial de estas innovaciones y asegurará su efecto beneficioso
en el sector (Luna Reyes, 2020).
Finalmente, la implementación de la IA y el big data en la administración de calidad en
la edificación ha probado ser un instrumento esencial para mejorar todas las etapas del
proyecto, desde la organización hasta el mantenimiento. Sin embargo, su implemen
tación
eficaz demanda una mayor inversión en tecnología y formación profesional, además del
desarrollo de investigaciones empíricas que confirmen su eficacia. El establecimiento de
normas claras y la optimización en la organización de datos serán cruciales
para la
consolidación de estas tecnologías en la industria. Una perspectiva estratégica puede fomentar
el progreso de la ingeniería civil hacia procedimientos más eficaces, seguros y sostenibles
(Kexin & Jimenez, 2024).
Discusión
El uso de la IA en la organización y ejecución de proyectos de infraestructuras civiles
ha mostrado progresos notables, aunque su implementación todavía se presenta obstáculos
tecnológicos, económicos y organizativos. Diversos estudios han analizado como l
a IA
optimiza la eficiencia, la sostenibilidad y la seguridad en los proyectos. Según Pan & Zhang
(2023), “tanto el BIM como la IA han atraído una atención sostenible, la integración de BIM e
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IA demuestran un valor añadido al gestionar proyectos de construcción con complejidad e
incertidumbre inherentes” (p. 1081).
No obstante, a pesar de estos avances, la adopción de tecnologías avanzadas en la
industria de la construcción es lenta en comparación con otros sectores. En su revisión sobre
tendencias tecnológicas en la industria de la Arquitectura, Ingeniería y Constru
cción, Rane
(2023) identificó que las empresas constructoras suelen tener incovenientes relacionados con
la resistencia al cambio y la inversión inicial en software y hardware especializado. Esto
coincide con los hallazgos de la presente investigación, don
de se evidencia que la IA aún se
encuentra en una fase emergente en muchos aspectos de la construcción, particularmente en el
uso de visión computacional y procesamiento del lenguaje natural.
En cuanto a la sostenibilidad y la eficiencia en la administración de proyectos, Wang et
al. (2024) destacan que la IA ha sido fundamental en la reducción de costos y plazos de
construcción mediante la optimización de la asignación de materiales y la predi
cción de fallas
estructurales. Su estudio destaca que, con los avances en tecnología de la información y
detección, como el uso de sensores y redes de sensores, es posible monitorear una amplia
variedad de parámetros en estructuras complejas del mundo real
. Este monitoreo, que puede
realizarse de manera continua o intermitente, se facilita mediante grandes redes de sensores in
situ, especialmente inalámbricos, permitiendo una gestión más precisa y eficiente de las
infraestructuras.
Por otro lado, en términos de seguridad y automatización, la IA ha mostrado un gran
potencial para mejorar la supervisión en obras y la prevención de riesgos laborales.
Investigaciones como la de Okpala et al. (2020) señalan que, aunque existen tecnologías
avanzadas capaces de mejorar significativamente la seguridad en la construcción, su
implementación aún no es generalizada en la industria. Investigadores y profesionales del
sector consideran que la adopción limitada de estas innovaciones a lo largo del c
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de los proyectos de construcción podría ser un factor que contribuye al bajo desempeño en
materia de seguridad registrado en el sector.
En el ámbito de la toma de decisiones y los modelos predictivos, según Abioye et al.
(2021) la IA, como una tecnología digital avanzada, está revolucionando industrias como la
manufactura, el comercio minorista y las telecomunicaciones. Subcampos de la IA,
como el
aprendizaje automático, los sistemas basados en el conocimiento, la visión por computadora,
la robótica y la optimización, han sido aplicados con éxito en otras industrias, logrando
aumentar la rentabilidad, eficiencia, seguridad y protección. Si
bien se reconocen los beneficios
de las aplicaciones de IA, en la industria de la construcción aún persisten numerosos desafíos
relevantes para su implementación.
Conclusión
Para concluir, el estudio de la bibliografía científica acerca de la Aplicación de la
inteligencia artificial en planificación de obras civiles ha facilitado la identificación de
tendencias fundamentales, tales como la aplicación de modelos predictivos, la
optimización de
recursos y la incorporación a las tecnologías de la Industria 4.0. Se ha demostrado que la IA
incrementa la eficiencia, disminuye gastos y robustece la toma de decisiones en proyectos de
construcción. No obstante, también se han identifica
do retos importantes, tales como la
ausencia de datos estructurados, la interoperabilidad entre sistemas y la exigencia de definir
normas claras para su ejecución. Además, es necesario realizar más estudios empíricos para
confirmar su eficacia en diferente
s situaciones. La automatización de procesos a través de la
IA ha probado ser un elemento importante en la mejora del sector, aunque aún existen
inquietudes acerca de su efecto en el trabajo y la ética de su aplicación. Pese a estos obstáculos,
la tendenci
a mundial se inclina hacia una adopción más amplia del uso de la IA para potenciar
la seguridad, la sostenibilidad y la calidad. Finalmente, vencer los desafíos detectados facilitará
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una incorporación más eficaz de esta herramienta en la planificación de obras civiles,
promoviendo la transformación digital en la industria.
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