La construcción es una de las industrias más complejas y demandantes a nivel global. Los proyectos requieren coordinar a múltiples actores, controlar presupuestos millonarios y garantizar la seguridad de los trabajadores, todo mientras se cumplen plazos que suelen ser estrictos.
A lo largo de los años, se han desarrollado herramientas digitales para responder a estas exigencias, pero pocas han tenido un impacto tan disruptivo como el aprendizaje automático (machine learning, ML).
El ML se basa en la capacidad de las máquinas para analizar grandes volúmenes de datos, detectar patrones y realizar predicciones con un nivel de precisión superior al que logra el análisis humano tradicional.
En construcción, esto significa poder anticipar riesgos, optimizar recursos, reducir costos y garantizar la calidad del producto final. Lo más significativo es que estas aplicaciones se extienden a lo largo de todo el ciclo de vida del proyecto, desde la concepción de la obra hasta el mantenimiento de la infraestructura en operación.
Fase de diseño y planeación
El éxito de un proyecto depende en gran medida de las decisiones tomadas en la etapa de planeación. Aquí, el aprendizaje automático se ha convertido en un aliado estratégico.
Los algoritmos permiten procesar miles de datos provenientes de proyectos anteriores para predecir con gran precisión variables como los costos iniciales, los tiempos de ejecución o las contingencias que podrían presentarse durante la construcción. Esta capacidad predictiva es especialmente valiosa en obras de gran escala, donde incluso un pequeño error de estimación puede representar millones de dólares en sobrecostos.
Asimismo, la integración del ML con tecnologías de Building Information Modeling (BIM) ha potenciado el diseño inteligente; pues al incorporar algoritmos que aprenden de modelos previos, el sistema es capaz de detectar incompatibilidades entre disciplinas (arquitectura, estructura e instalaciones) antes de que la obra comience, evitando retrabajos costosos.
Además, los modelos de simulación permiten analizar distintos escenarios de eficiencia energética, uso de materiales sostenibles o impacto ambiental, contribuyendo a proyectos más responsables con el entorno.
Fase de licitación y presupuestación
Tradicionalmente, la elaboración de presupuestos se basaba en tablas de costos históricos y en la experiencia de los analistas. Aunque este enfoque sigue siendo valioso, el aprendizaje automático lo complementa con un nivel de precisión mucho mayor.
Los algoritmos pueden anticipar fluctuaciones en los precios de materiales como el acero o el concreto, considerando variables externas como la inflación, el transporte o incluso la geopolítica. Esto se traduce en propuestas de licitación más competitivas y menos expuestas a imprevistos financieros.
De igual manera, el ML ayuda a detectar anomalías en los presupuestos presentados; por ejemplo, si un costo estimado resulta significativamente más bajo o más alto que los patrones históricos, el sistema alerta al equipo, evitando errores que podrían comprometer la rentabilidad del proyecto. Estas herramientas aportan transparencia y fortalecen la confianza entre contratistas, clientes e inversionistas.
Fase de ejecución de la obra
Durante la ejecución, el aprendizaje automático despliega quizás su mayor potencial. Una de las áreas más revolucionadas es la seguridad en obra.
Mediante cámaras instaladas en el sitio, sensores en cascos o chalecos inteligentes y drones de monitoreo, se recopilan miles de datos por segundo. Los algoritmos los analizan para detectar comportamientos riesgosos: un trabajador sin casco en una zona de alto riesgo, una maquinaria operando fuera de su rango seguro o un patrón de fatiga en los movimientos de los empleados. Con esta información, los responsables de seguridad pueden actuar de inmediato y prevenir accidentes antes de que ocurran.
La logística y el suministro de materiales también se benefician enormemente. El ML permite predecir los tiempos exactos en los que se necesitarán determinados insumos y coordinar con proveedores para entregarlos en el momento justo, evitando tanto retrasos como acumulación de inventario innecesario. En proyectos de gran escala, esta optimización puede significar ahorros millonarios.
Además, gracias a la visión por computadora, se pueden comparar imágenes captadas en obra con el modelo BIM. Así se genera un control de avance en tiempo real, reduciendo la necesidad de inspecciones manuales y acelerando los procesos de reporte al cliente.
Fase de operación y mantenimiento
Finalizada la construcción, comienza la vida útil de la infraestructura. Aquí el aprendizaje automático cobra protagonismo en el mantenimiento predictivo.
Sensores IoT instalados en edificios, carreteras o puentes recopilan información sobre temperatura, vibraciones, humedad, consumo energético y desgaste de materiales. Estos datos son procesados por modelos de ML que identifican patrones de deterioro y predicen cuándo es más probable que ocurra una falla. De esta manera, se programan mantenimientos antes de que el problema aparezca, evitando interrupciones costosas y prolongando la vida útil de la obra.
Un ejemplo concreto es la gestión de sistemas de climatización en edificios inteligentes. Los algoritmos analizan el uso de los espacios, las variaciones climáticas y el consumo energético para ajustar automáticamente la operación, reduciendo gastos y mejorando la experiencia de los usuarios.
En infraestructuras críticas como hospitales o aeropuertos, la capacidad de anticipar fallas resulta vital para garantizar la continuidad del servicio y la seguridad de miles de personas.
Beneficios de incorporar aprendizaje automático
1.- Mejora en la eficiencia operativa: Las máquinas analizan grandes volúmenes de datos rápidamente, identificando patrones que muchas veces pasan desapercibidos para los humanos.
2.- Optimización en la toma de decisiones: Los algoritmos avanzados permiten anticipar problemas antes de que ocurran y tomar medidas proactivas, reduciendo tiempos muertos y mejorando el uso de recursos.
3.- Reducción de costos: La minimización de errores y la mejora en la planificación generan ahorros significativos en materiales y mano de obra.
4.- Aumento en la durabilidad y seguridad: La integración de técnicas como el mantenimiento predictivo fortalece la vida útil y seguridad del edificio, al identificar oportunamente cuándo una máquina o sistema requiere atención.
5.- Impulso a la cultura innovadora: La adopción del aprendizaje automático motiva a los equipos a actualizarse constantemente en nuevas tecnologías y tendencias de inteligencia artificial aplicadas a la construcción.
Perspectivas futuras
La combinación de aprendizaje automático con otras tecnologías emergentes promete llevar la construcción a un nivel sin precedentes:
- Gemelos digitales: réplicas virtuales en tiempo real que optimizan decisiones en la obra.
- ML + robótica: drones, impresoras 3D y maquinaria autónoma reducen tiempos y riesgos laborales.
- Sostenibilidad inteligente: diseño y operación de edificios eficientes, con menor huella de carbono.
- Valor en todo el ciclo de vida: planeación, ejecución y mantenimiento con análisis y predicciones precisas.
- Ventaja competitiva: empresas con ML optimizan recursos, cumplen demandas de seguridad y lideran en sostenibilidad.
El aprendizaje automático es una herramienta concreta que aporta valor en cada etapa del ciclo de vida de un proyecto en construcción. Desde la planeación inicial hasta el mantenimiento de la infraestructura, su capacidad para analizar datos y generar predicciones está transformando la forma en que concebimos, ejecutamos y operamos las obras.
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Referencias
- Cemex Ventures (Julio 2025). Aplicaciones de Machine Learning en los Proyectos de Construcción
- https://www.cemexventures.com/es/machine-learning-aplicaciones-en-construccion/
- Hermosillo. ¿Se Automatizará la Construcción? Sí, y ya está Sucediendo https://hermosillo.com/se-automatizara-la-construccion-si-y-ya-esta-sucediendo/?lang=es
- Esds. How AI with Machine Learning is changing the Future of Construction https://www.esds.co.in/blog/how-ai-with-machine-learning-is-changing-the-future-of-construction/
