La IA empodera a nuestros colegiados y partners del sector de la construcción
La irrupción de la Inteligencia Artificial (IA) no es una promesa futura, sino una realidad palpable que está redefiniendo el día a día de los profesionales en diversos sectores. En el ámbito de la construcción, en el que trabajan no pocos ingenieros agrónomos, esta tecnología no solo agiliza procesos, sino que impulsa la eficiencia, optimiza la toma de decisiones y contribuye a la sostenibilidad. Colegiados y partners del COIAL con presencia en sector de la construcción están adoptando la IA en sus operaciones para transformar desde la gestión administrativa hasta la fabricación y el control de calidad de los materiales y el mantenimiento predictivo de infraestructuras. Este reportaje desvela cómo la IA se ha convertido en un «ejército de currantes virtuales» y una herramienta diferenciadora, que marca un antes y un después en la forma de concebir y ejecutar proyectos.
Un nuevo aliado en la gestión diaria: de tareas repetitivas a decisiones estratégicas
El trabajo de un ingeniero en el sector de la construcción se divide, a grandes rasgos, en tareas de gestión y tareas técnicas. Las tareas administrativas, tradicionalmente consumidoras de tiempo y recursos, están siendo revolucionadas por la IA. Agustí Jardí, ingeniero agrónomo y director del área de consultoría en Apogea, empieza por el el análisis de este ámbito. «Mi día a día de hoy no tiene nada que ver con mi día a día de hace dos años, gracias a herramientas generativas como ChatGPT, Gemini o Copilot». Estas tecnologías le permiten «ser mucho más eficiente», centralizando las «tareas repetitivas o administrativas» y liberando tiempo para aquello donde realmente aporta valor. “Me siento empoderado”, afirma Jardí.
La IA es capaz de resumir correos electrónicos, etiquetar mails automáticamente e incluso redactarlos basándose en el estilo y las directrices de Agustí. «Esto no solo aplica a correos, sino también a redactar cualquier tipo de documento técnico, desde informes hasta memorias, adaptando el texto a mi tono y mi voz». Para él, la IA se ha convertido en un «ejército de currantes virtuales» a los que ha aprendido a «mandarles bien la faena». Esta optimización de la gestión de información es clave, permitiendo a los profesionales centrarse en lo realmente importante.
El poder del no-code y los ‘agentes de IA
Más allá de las aplicaciones generativas generales, la combinación de inteligencia artificial y el concepto no-code está empoderando a los profesionales para desarrollar herramientas personalizadas sin necesidad de programar. Agustí Jardí explica que, a día de hoy, tiene la capacidad de «desarrollar un software especializado, centrado en mi día a día y en ayudarme en mis problemáticas para que me sea mucho más fácil trabajar». Esto es especialmente relevante para ingenieros agrónomos que ejercen la dirección de obra.
Ya no hace falta imaginar a un ingeniero agrónomo visitando una obra con una aplicación móvil desarrollada sin código, tomando fotos con una app. La IA, automáticamente, reconoce lo que ve, detecta incidencias y genera un informe basado en su conocimiento y estilo. Con un solo clic, este informe puede ser enviado por correo o generar una incidencia para revisión. «Esto es lo que se llama agentes de IA: inteligencias artificiales generativas que nos ayudan como engranajes, adaptadas a nuestros grupos de trabajo y conectadas a nuestro ecosistema, sin necesidad de programar», explica orgulloso Jardí, que es quien ha generado esta aplicación.
Incluso herramientas tan arraigadas como Excel se benefician de la IA. Agustí relata cómo, al recibir un archivo con 120 hojas que requerían un resumen, la IA le generó un código en Visual Basic para una macro, lo que le permitió “completar en 20 minutos un trabajo que normalmente me hubiera llevado dos días”. El teletrabajo también ha impulsado nuevas aplicaciones, con asistentes virtuales que transcriben reuniones y generan actas, e incluso permiten consultar bases de conocimiento para resolver dudas sobre problemáticas previas.
La IA en el ciclo de vida del proyecto
La aplicación de la inteligencia artificial se extiende a lo largo de todo el ciclo de vida de un proyecto de ingeniería, desde la fase preliminar hasta la construcción y el mantenimiento. En la etapa de estudio previo, las herramientas generativas ayudan a «validar la prioridad de un proyecto». Agustí Jardí ilustra cómo, al tener una parcela y la necesidad de construir una nave logística, la IA «puede encajar normativas y empezar a plantear propuestas, con mucha más información encima de la mesa que antes». Esto permite a los técnicos tomar «las mejores decisiones lo antes posible».
Sin embargo, Agustí advierte de que la IA «necesita problemas muy específicos para funcionar bien. No existe una herramienta universal, pero sí soluciones muy efectivas para problemas específicos, y el mercado está respondiendo con herramientas concretas para cada problemática del día a día», apunta Jardí.
En la fase de diseño, la IA facilita la gestión de modelos BIM, la generación de modelos 3D a partir de bocetos y la creación de presentaciones impactantes con renders, vídeos animados e incluso locución profesional. La automatización de planos con etiquetados y acotaciones automáticas también se hace posible. Cuando se dispone de un modelo BIM y un banco de precios, la IA «ayuda a etiquetar y poner códigos en los elementos, mejor de lo esperado, aunque siempre supervisando», lo que redunda en «estados de mediciones precisos y mucho más rápido».
Optimización y sostenibilidad en la obra
La inteligencia artificial no solo impacta la gestión y el diseño, sino que se infiltra en el corazón de la obra, desde el control de los materiales hasta la seguridad laboral. En obras industriales, el uso de cascos y cámaras 360 permite a la IA generar informes automáticamente, comparar el avance en campo con el modelo BIM y detectar qué se ha ejecutado y con qué calidad, creando un histórico de visitas. En prevención de riesgos laborales (PRL), herramientas muy potentes con sensores y acelerómetros en cascos pueden identificar zonas de riesgo, advertir al usuario y, en caso de caída, llamar a una ambulancia. También simplifican la gestión de la documentación de PRL y salud.
La importancia de disponer de datos
La base de cualquier aplicación de inteligencia artificial son los datos. Santiago Díez es ingeniero agrónomo y CEO de 10t Project Management, una empresa que desde su creación decidió guardar gran cantidad de datos de todos los proyectos que ha desarrollado. Según Díez, “para poder hacer inteligencia artificial es necesario disponer de datos. Ello nos ha permitido poner en marcha una herramienta capaz de aprovechar todos esos datos para ofrecer un servicio diferencial». Su empresa ha aplicado esta idea a proyectos de construcción, parametrizando todas las áreas –inversión, planificación, producción– y las cinco fases del ciclo de vida de un proyecto. La repetitividad de estos análisis en múltiples proyectos les permite «encontrar patrones de comportamiento y predecir cómo se va a comportar un proyecto en su fase primaria». Esto no solo se aplica a proyectos individuales, sino también a la gestión de portfolios, identificando qué proyecto necesita más atención.
Esta capacidad predictiva se traduce en una ventaja competitiva: “Permite vender un servicio diferenciador e informar de manera transparente al cliente, sobre todo cuando tenemos estimado por ese análisis predictivo el plazo lógico en el que lo va a conseguir», subraya Santiago, que añade que esta es una «inteligencia artificial de nicho aplicada a gestión de proyectos constructivos». Asegura que en «un tiempo muy corto, te hablo de un par de horas, no más, nuestra herramienta es capaces de dar un plan de inversión completo, no estimado, sino completo, y una planificación con detalle suficiente para que el cliente pueda decidir la viabilidad o no del proyecto».
La importancia de los datos es un tema recurrente: «Nadie está haciendo inteligencia artificial sin tener datos previos para alimentarla y enseñarle a funcionar con esos datos». Aunque Santiago reconoce que no todo se puede automatizar en la fase de construcción o en la tramitación de permisos, explica que el uso de estas herramientas «permite acceder a clientes de manera privilegiada, con algo que nos diferencia». Para Santiago, la clave no es la tecnología en sí, sino la capacidad de «escuchar al cliente para ver el futuro».
Inteligencia artificial aplicada a materiales
Carlos Fernández, ingeniero de innovación e I+D+i en IECA, empresa partner del COIAL, subraya cómo la IA está abordando la complejidad de la digitalización en la construcción, especialmente con materiales como el hormigón. Fernández se enfoca en «qué puedo hacer yo con los datos y con la información que tenga a nivel de material y a nivel de construcción y mantenimiento».
Un ejemplo claro es un proyecto de sensorización de una losa de hormigón en un aeropuerto que IECA ha desarrollado recientemente. Mediante sensores de fibra óptica y un algoritmo de IA, se establece un mantenimiento predictivo, capaz de reducir por mucho «la cantidad de horas de mantenimiento preventivo y correctivo. Y eso en un aeropuerto, con lo que cuesta tener cerrados treinta metros cuadrados de pista, es determinante». El sistema aprende de los datos reales de deformaciones y cargas, detectando posibles patologías y sugiriendo mantenimiento preventivo antes de que surjan problemas mayores.
La sostenibilidad es otro eje fundamental. Carlos Fernández menciona un proyecto de plataforma digital que evalúa la sostenibilidad de una obra civil, monitoreando la huella de carbono, la circularidad y el impacto social y de gobernanza. Al monitorizar las máquinas y los materiales, la plataforma, con un módulo de IA, puede sugerir cambios para reducir la huella ambiental, como la sustitución de materiales o la optimización de secciones y el uso de productos locales. «En la construcción se utiliza mucho para tratar y depurar datos».
En la fabricación de cemento, un proceso altamente industrializado, se utilizan «sistemas expertos» que analizan múltiples variables —como el contenido de cloro, el oxígeno o la forma de la llama del horno— para optimizar al máximo el consumo y el rendimiento. Aunque siempre con supervisión humana, estos sistemas «ayudan muchísimo a la conducción diaria de una fábrica de este tipo». En el caso del hormigón, un producto más rudimentario en su preparación, la IA se emplea para trazar y monitorizar el producto durante el transporte en camiones, cerrando el «agujero negro de información que se genera en el proceso de transporte». Sistemas de imagen y sensores en los camiones monitorizan el aspecto del hormigón en fresco que se genera entre que se carga la hormigonera y el material, llegar a la obra para ser utilizado y su resistencia al giro de la hormigonera, lo que permite optimizar dosificaciones.
El impulso de la IA en la reducción de la huella de CO2
La industria de los materiales de construcción, y en particular la producción de cemento y hormigón, está adoptando la IA con un objetivo claro: la reducción de la huella de CO2. Carlos Safranez, General Manager de MC Spain, destaca que el «problema que tienen ahora mismo tanto los hormigoneros como los cementeros es el cambio de las materias primas para que la huella de CO2 sea la menor posible». MC Bauchemie colabora con la startup berlinesa Alcemy, pionera en soluciones de IA para el control de calidad y la reducción de CO2 en la producción de materiales de construcción.
La IA desarrollada por Alcemy, y utilizada por MC Spain permite predecir con precisión la resistencia del cemento a pesar de las fluctuaciones en las materias primas o el uso de combustibles alternativos. Estas soluciones «sientan las bases para una producción de cemento y hormigón más eficiente y respetuosa con el medio ambiente y logran reducir la huella de CO2 hasta en un 50 %». El software de aprendizaje automático analiza datos de calidad como la composición química o la mineralogía, generando valores objetivo dinámicos para los operadores y mejorando la homogeneidad del producto.
Para el hormigón preparado, la IA predice en tiempo real parámetros como el flujo de asentamiento o la relación agua/cemento durante la producción y el transporte. Carlos Safranez destaca que la IA está permitiendo a MC «compartir cuál es la experiencia que estamos teniendo con los diferentes tipos de cementos y áridos que tenemos en el mundo». Esto agiliza la recomendación del aditivo adecuado para cada tipo de hormigón en los 42 países donde están presentes.
A pesar de que el sector de la construcción tiene mucha inercia, y la inversión suele ser complicada, la IA está empezando a calar totalmente. Está siendo clave para mejorar procedimientos dentro de la empresa y dar una eficiencia mucho mayor de nuestro producto», concluye Carlos Safranez.
El factor humano: una oportunidad para los senior
Un aspecto fundamental en la adopción de la IA es la capacidad de los profesionales para integrarla en su trabajo. Agustí Jardí tiene una perspectiva interesante sobre la adaptación: «para compañeros de entre 40 y 50 años, que tenemos experiencia, esta tecnología nos ayuda mucho porque sabemos qué queremos y cómo lo queremos». Incluso, afirma que ve «más preparados a los seniors que a los juniors, porque los juniors aún no tienen criterio». La experiencia previa permite a los profesionales con trayectoria «mandar mejor la faena y revisarla mejor».
Carlos Fernández también utiliza la IA en su trabajo de oficina, especialmente para depurar normas técnicas. Con aplicaciones de IA, puede resumir y crear tablas a partir de 50 normas europeas en diferentes idiomas en cuestión de horas, un trabajo que antes le llevaría semanas. Él usa Copilot, ChatGPT y otras herramientas, alimentándolas con «conocimiento concreto» para generar macros de Excel o realizar cálculos complejos.
La clave para no quedarse atrás es la formación continua. Agustí Jardí, quien dedica parte de su tiempo a la formación, aconseja que «cualquier perfil debe reservar tiempo a la semana para estar al día y aprender». Esto debe hacerse «de forma estructurada para no perder el tiempo, y después con autoaprendizaje». Su propia experiencia como formador le sirve de «excusa perfecta para aprender y entender mejor». Su mensaje final es claro y alentador: «perder el miedo, esto no es nada complicado». Santiago Díaz recalca que la IA les permite “acceder a clientes de manera más privilegiada con algo que nos diferencia”.
Los colegiados del COIAL y sus partners están demostrando cómo la IA, lejos de ser un reemplazo, se está convirtiendo en un multiplicador de capacidades humanas, permitiendo a los profesionales enfocarse en el valor añadido, tomar decisiones más informadas y abordar desafíos complejos como la descarbonización.
