Dr. José Anselmo Pérez Reyes, profesor investigador de la Facultad de Economía y Negocios de la Universidad Anáhuac México
Llevo casi dos décadas dedicado al sector de la construcción y he tenido el privilegio de participar en importantes proyectos de infraestructura, primero desde la práctica profesional, posteriormente en la consultoría y, más recientemente, en la investigación. A lo largo de este recorrido he presenciado, en lo que a mi alcance corresponde, la evolución de la industria. Desde cronogramas elaborados manualmente en hojas de cálculo hasta modelos BIM que integran el ciclo de vida de los proyectos.
También, he observado cómo diversas revoluciones tecnológicas, incluidas la digitalización, el control automatizado de procesos y la instrumentación geotécnica y estructural, pese a su enorme potencial transformador, terminaron restringidas en la práctica a un reducido número de proyectos emblemáticos, sin lograr una adopción amplia en el sector. Por eso, cuando escucho hablar de inteligencia artificial en la construcción, lo hago con el escepticismo que te otorga la experiencia. Sin embargo, debo reconocer que el contexto actual es distinto. La rápida adopción de esta nueva tecnología sugiere que la industria ha entrado en una etapa de transición que, más que una posibilidad, constituye una necesidad ineludible para enfrentar los desafíos presentes y redefinir su futuro.
Todo director de proyecto puede asumir que la construcción es, paradójicamente, uno de los sectores menos productivos de la economía global a pesar de mover cantidades, a veces colosales, de capital. El McKinsey Global Institute (2017) lo documentó con rigor: mientras la productividad laboral creció en promedio un 2.8% anual, la industria de la construcción se estancó en apenas 1% durante las dos décadas anteriores a dicho reporte. Esto, incluso por debajo de la manufactura que casi duplicó su rendimiento para el mismo periodo.
En los Estados Unidos de América se ha documentado que, desde los años 60, la productividad del sector ha retrocedido (D’Amico, L., et al., 2024). Esta brecha no es trivial y muy probablemente responde a un problema común que padecen los directores de obra: sobrecostos, retrasos crónicos, decisiones políticas, corrupción y una desconexión permanente entre lo que ocurre en la obra y lo que se decide en la oficina.
Desde mi perspectiva, la razón estratégica más importante para incorporar la inteligencia artificial en las empresas constructoras radica en transformar un modelo de gestión predominantemente reactivo en uno preventivo y predictivo. En otras palabras, se trata de dejar atrás la lógica de “apagar incendios” para construir organizaciones capaces de anticipar riesgos, prevenir desviaciones y tomar decisiones oportunas antes de que los problemas se materialicen.
Las nuevas tendencias apuntan justamente a revertir esa lógica. Un informe reciente de Real Estate Market (2026) señala que, para los próximos años, el uso estratégico de IA y la evolución de los gemelos digitales hacia modelos inteligentes serán los ejes que transformen la gestión de proyectos. De acuerdo con IFS (2025), en una de sus encuestas se documentó que el 91% de las empresas constructoras y de ingeniería planean aumentar su inversión en IA durante 2026. Esto no se trata de una decisión aislada, sino una tendencia que previsiblemente se extenderá de forma generalizada en el sector.
La Cámara Mexicana de la Industria de la Construcción (CMIC, 2026) reconoce que el sector atraviesa una transformación impostergable, impulsada tanto por la necesidad de mejorar la eficiencia como por las crecientes exigencias en materia de sostenibilidad. Si bien, como señalé anteriormente, la digitalización ha avanzado de manera gradual como parte de la evolución natural de la industria, la irrupción de la inteligencia artificial (IA) ha acelerado significativamente este proceso, convirtiéndose en un catalizador de la transformación tecnológica del sector.
En un análisis publicado por la CMIC, Estado de México (2025) se describe cómo los sistemas de IA ya están anticipando faltantes o excesos de materiales ajustando inventarios en tiempo real y cómo es que drones automatizados a partir de algoritmos de IA generan reportes automáticos de avance con la intención de asegurar los plazos de contrato. Esto no es un dato menor. En el mismo informe se documenta que, en los Estados Unidos de América, una empresa reportó una reducción del 40% de accidentes laborales tras implementar cámaras de monitoreo con IA.
Otro ejemplo reciente le pertenece a Sacyr. A través del programa de innovación abierta “DesafIA”, la empresa seleccionó a la startup española Crata AI para resolver un problema crucial en todo proyecto: la planificación inicial de obra. Todo director de proyecto sabe que esta etapa es crucial para la vida del proyecto, ya que se deben realizar actividades intensivas de trabajo como leer documentación técnica, extraer actividades, ordenar y validar dependencias, preparar cronogramas, etc. Esto es una tarea que normalmente consume semanas o incluso meses de trabajo. El resultado del trabajo conjunto entre dichas empresas fue “Miranda AI”, un copiloto de inteligencia artificial que analiza automáticamente la documentación técnica del proyecto, identifica mediciones, materiales, rendimientos y dependencias, todo ello listo en poco tiempo para la validación humana.
En mi opinión, la inteligencia artificial no resolverá, por sí sola, los problemas estructurales que históricamente han limitado el desempeño de la industria de la construcción. Desafíos como la escasez de mano de obra calificada, la fragmentación entre contratistas y subcontratistas o, como lo he documentado a lo largo de este artículo, la persistente resistencia cultural al cambio, seguirán requiriendo transformaciones organizacionales y de gestión que trascienden el ámbito tecnológico. Pero sí lo hará con algo que la industria lleva décadas padeciendo: la capacidad de anticipar en lugar de reaccionar.
Por lo tanto, considero que el punto de inflexión para esta industria no es la incorporación inminente de la IA sino que, por primera vez, esta industria puede contar con la infraestructura digital y la presión de costos suficientes para dejar de gestionar la obra mirando hacia atrás y empezar a gestionarla mirando hacia adelante
