Eventos Inmobiliarios A.CRE | IA en Construcción y el Futuro del Sector

Mi atención al evento “Ecosistemas Inteligentes: IA, Construcción y Experiencias”, organizado por Construtech en alianza con Naska Digital, representó una valiosa oportunidad para profundizar en el estado actual y futuro de la transformación digital en el sector construcción. A través de charlas, paneles y casos de estudio, se abordaron temas clave como IA en construcción, modelado BIM, visión computacional, eficiencia energética y automatización de procesos.

La jornada ofreció una visión clara: la inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa para convertirse en una realidad palpable en obra.

Incluso en entornos tradicionalmente resistentes —como la construcción— ya existen pilotos exitosos con beneficios reales. Aprendimos que integrar visión computacional e IA permite no solo monitoreo, sino una gestión predictiva proactiva que anticipa problemas y optimiza tiempos. Asimismo, se reforzó la necesidad de adoptar tecnologías desde el diseño hasta la operación, respaldado por ejemplos de startups y grandes firmas.

Panorama actual: IA aplicada a la construcción

La IA se ha consolidado como eje estratégico en el sector, especialmente en tiempos donde costes, plazos y sostenibilidad son críticos. Algoritmos de optimización ofrecen escenarios alternativos para ajustar recursos y metodologías, mientras cámaras inteligentes y drones con visión computacional permiten detectar riesgos en tiempo real y prevenir accidentes, con costos operativos reducidos.

Además, la combinación de sensores IoT y modelos BIM potencia la operación sostenible de activos, favoreciendo mantenimiento predictivo y eficiencia energética.

Investigaciones recientes sobre BIM‑IA confirman que el deep learning, la reconstrucción 3D y gemelos digitales están emergiendo como elementos clave en todo el ciclo de vida de proyectos.

Base de Conocimiento:

• Inteligencia Artificial (IA): La IA es la capacidad de los sistemas informáticos para ejecutar tareas que tradicionalmente requerían inteligencia humana. En la construcción, se aplica para procesar grandes volúmenes de datos, identificar patrones y tomar decisiones en tiempo real.
• Aprendizaje Automático (Machine Learning): El Machine Learning es una rama de la IA que permite que los sistemas “aprendan” a partir de datos sin ser programados explícitamente. En construcción, se utiliza para optimizar cronogramas, prever retrasos, anticipar fallas estructurales o energéticas y mejorar la precisión de estimaciones presupuestarias.
• Modelado de Información de Construcción (BIM): El BIM (Building Information Modeling) es un entorno de trabajo colaborativo que centraliza toda la información técnica, funcional, temporal y operativa de un proyecto en una representación digital en 3D. Va mucho más allá del modelado arquitectónico, permitiendo simular procesos constructivos, detectar interferencias entre disciplinas y gestionar activos durante su ciclo de vida.
• Gemelos Digitales (Digital Twins): Un gemelo digital es una réplica virtual dinámica de un activo físico (como un edificio, infraestructura o ciudad), alimentada en tiempo real con datos provenientes de sensores, sistemas BIM o plataformas IoT. Esta tecnología permite simular escenarios, optimizar operaciones, anticipar fallas y gestionar mantenimiento con gran precisión.
• Internet de las Cosas (IoT): El IoT en construcción se refiere a la integración de sensores y dispositivos conectados que recolectan y transmiten datos constantemente. Estos datos alimentan sistemas de IA, plataformas BIM y gemelos digitales, ofreciendo visibilidad en tiempo real sobre parámetros como temperatura, humedad, movimiento estructural o consumo energético.
• Diseño Generativo: El diseño generativo es una metodología impulsada por IA que genera múltiples versiones de una solución arquitectónica o estructural con base en objetivos y restricciones predefinidas (presupuesto, clima, materiales disponibles, entre otros).

Casos de estudio globales: IA en construcción

1. Bild AI: automatización para viviendas accesibles (EE.UU.):
   El startup Bild AI, fundada en febrero de 2025, recaudó USD 3,1 M en capital semilla liderado por Khosla Ventures. Emplea IA para analizar planos y estimar materiales y costos, reduciendo errores manuales y acortando procesos de preconstrucción. Su enfoque inicial en marcos, pisos y puertas busca ampliar a ventanas, techos y optimización de permisos, lo que podría traducirse en un impacto directo en el precio final del alquiler o venta.

2. Shawmut Design and Construction: IA para seguridad laboral (EE.UU.)
   Desde 2017, esta firma con 30 000 trabajadores ha aplicado IA para evaluar riesgos en obra, monitorear el uso de equipo de protección y predecir incidentes. Incluye análisis de comportamiento del personal y condiciones ambientales, equilibrando eficiencia con anonimato de datos.

3. BrainBox AI: edificios eficientes (Manhattan)
   En 45 Broadway, Manhattan, BrainBox AI integró IA al sistema HVAC, generando una reducción del consumo energético del 15,8 %, con un ahorro anual de USD 42 000 y una disminución de 37 toneladas de CO₂. https://www.terabase.energy/

4. Terabase Energy: solar robotizada (EE.UU.)
   SoftBank invirtió USD 130 M en esta empresa que utiliza IA y robots para construir plantas solares de forma más rápida y económica, apuntando a escalar su tecnología en proyectos piloteados en EE.UU.

5. Fastbrick Robotics: albañilería automatizada (Australia y EE.UU.)
   El robot Hadrian X, fabricado por esta empresa australiana, completa estructuras de casas en menos de un día. En febrero de 2025, fue utilizado por PulteGroup en Florida para construir una vivienda entera en 24 horas.

Casos de estudio en América Latina: IA en construcción

En México y Colombia, emergen startups que aplican visión computacional para el monitoreo de obra y el análisis predictivo, reduciendo retrabajos y adelantando precisiones en la programación

Además, algunas empresas medianas están mejorando los estándares de seguridad, minimizando incidentes gracias al uso de herramientas de IA para análisis de video y detección de condiciones peligrosas.

1. WAYKI – Startups con visión local: La empresa emergente WAYKI, fundada por Alejandro Alvarado (UPC), está digitalizando la gestión de proyectos de construcción con inteligencia artificial. Su plataforma optimiza procesos, automatiza reportes y mejora control de obra, representando innovación clave en la región y un modelo para replicar en otros países latinoamericanos.
2. Colombia – Liderazgo en inversión y adopción: Un estudio de SAP (marzo 2025) revela que Colombia está entre los 3 países de LATAM con mayor inversión en IA. El 54 % de las empresas planean incrementar gasto en IA este año, con el 44 % ya reportando resultados tangibles en eficiencia y productividad.
3. Techint – IA en mega‑infraestructura: La multinacional Techint ha implementado soluciones de IA en proyectos clave en Argentina (Vaca Muerta, gasoductos), Chile (planta desalinizadora) y México (refinería), mejorando eficiencia, coordinación y seguridad en obra.
4. Infraweek Latam – Gemelos digitales e IA: En junio 2025, Infraweek Latinoamérica, organizado por Bentley Systems, reunió casos de uso de IA y digital twins aplicados en infraestructura de agua, transporte y energía en la región, destacando su potencial para optimización en ciclo de vida de activos.

Tendencias e impacto

• Según el informe elaborado por Minsait, el 70 % de las empresas de construcción están desarrollando o planean implementar IA, enfocándose en optimización de procesos internos, planificación, gestión de riesgos y sostenibilidad. No obstante, solo un 20 % cuenta con respaldo directo de la alta dirección, lo que limita su escalabilidad. Innovando en la construcción.
• A nivel global, el mercado de IA en construcción creció a USD 1.8 B en 2023 y se proyecta en USD 12.1 B para 2030 (CAGR de 31 %) finance.yahoo.com.
• En la fase de conceptualización y planificación, la adopción tecnológica alcanza casi el 80 %, según Blubeam. underthehardhat.org.

BIM: Un pilar de la construcción digital

El Building Information Modeling (BIM) es la base de la transformación digital en construcción. Este entorno colaborativo centraliza datos geométricos, temporales, de costes y operación, facilitando coordinación, detección de choques y análisis integrado de viabilidad.

Ejemplos:

• Stockholm Wood City (Suecia): Este ambicioso proyecto urbano de madera, valorado en USD 4 mil millones y con apertura de obras en 2025, utilizará BIM integrado con gestión de sostenibilidad y estándares ambientales. La ejecución contempla nueve bloques y 250,000 m² de construcción.
• Viadux (Manchester, Reino Unido): El complejo mixto de usos Viadux está siendo implementado con BIM desde su fase de diseño, apoyando coordinación entre arquitectos y contratistas. La primera torre residencial (40 pisos) concluyó en 2024 y la fase 2 está en curso.
• Top proyectos de infraestructura: Una guía reciente destaca los “Top 10 BIM Infrastructure Projects” en 2025 —incluyendo puentes, metros y carreteras—, mencionando que BIM ahora acompaña desde la concepción hasta la gestión de activos y mantenimiento.
• Planes nacionales: Países como Chile, Perú y Brasil han establecido mandatos en 2025 para implementar BIM en proyectos estatales, lo que implica su adopción en edificaciones públicas, escuelas, hospitales e infraestructura vial.
• Panorama regional: Un informe de 2025 indica que entre 2020 y 2025 los países latinoamericanos han dado pasos significativos en adopción de BIM, especialmente Chile, Brasil, Colombia y Perú, favorecidos por programas públicos y requerimientos financieros estatales.

BIM no solo facilita la construcción, también es semilla para gemelos digitales y sistemas IA que optimizan operaciones y mantenimiento.

Gemelos digitales: integrando BIM, IA y sensores

Los gemelos digitales son réplicas virtuales de instalaciones que, alimentados por datos reales, permiten monitoreo continuo, simulaciones y mantenimientos predictivos. Tal es el caso del sincronizado puerto de Weihai, que con modelo digital redujo costes y fallos.

Investigaciones académicas y casos reales han demostrado que la combinación de deep learning y gemelos digitales puede reducir consumos energéticos hasta en un 20 %.

Asimismo, la infraestructura de centros de datos con IA anticipa ahorros del 20 % en emisiones y consumo energético mundial.

En A.CRE, hemos desarrollado un modelo financiero especializado para evaluar este tipo de inversiones: el Modelo para Desarrollo de Centros de Datos, una herramienta práctica que permite analizar flujos de caja, costos operativos, cronogramas y métricas claves adaptadas a este tipo de activos de alto rendimiento:  Explora el modelo aquí

Conclusión: Construyendo el Futuro

La revolución digital en la construcción no es una consigna para eventos o promociones, es una transformación profunda, estructural y ya en marcha. La inteligencia artificial, el modelado BIM y los gemelos digitales están redefiniendo el qué, el cómo y el cuándo en cada etapa de un proyecto inmobiliario, desde el diseño conceptual hasta la operación post-venta.

La unión de estas tecnologías, impulsada por datos, automatización y colaboración en la nube, permite no solo reducir costos y mitigar riesgos, sino también repensar el ciclo de vida completo de un activo inmobiliario. Este cambio es evidente en megaproyectos urbanos, iniciativas sostenibles en América Latina, infraestructuras robotizadas en EE.UU., y nuevos startups que ya ofrecen soluciones concretas para monitoreo, seguridad y eficiencia.

Desde A.CRE creemos que esta revolución digital no debe ser observada con distancia, sino liderada activamente por analistas, constructores, desarrolladores y educadores que entienden tanto la lógica financiera como la operativa. Por eso, desarrollamos contenido técnico en inglés y en español, modelos dinámicos, estudios de caso y herramientas aplicables, con el fin de brindar a la comunidad los conocimientos necesarios para tomar decisiones informadas y anticipar el cambio.

Para los profesionales del sector en América Latina, este es el momento de empezar a explorar pilotos, adoptar nuevas tecnologías de inteligencia artificial como estándar mínimo, colaborar con startups y entes públicos, formar talento y aprovechar la expansión tecnológica global para crear ecosistemas de construcción verdaderamente inteligentes, sostenibles y resilientes.