La inteligencia artificial avanza como herramienta de apoyo en la ingeniería civil, optimizando procesos de diseño, construcción y mantenimiento, posicionándose como un soporte técnico para la toma de decisiones de profesionales expertos en la materia.

La IA no está llamada a reemplazar al ingeniero, sí a asistirlo con precisión, rapidez y eficiencia. Así podría resumirse el momento actual de la inteligencia artificial en el mundo de la ingeniería civil. Aunque los avances son significativos, su aplicación aún está limitada a escenarios específicos: procesos repetitivos, entornos bien entrenados y supervisión técnica experta.

“Algunos centros de investigación y empresas especializadas han logrado desarrollos muy importantes, pero mi impresión es que aún están acotados a ser aplicados en proyectos repetitivos que presentan cierta regularidad, o en los cuales la IA se ha entrenado. Por ahora requiere que los operadores tengan un conocimiento profundo del sistema y que las respuestas sean revisadas por personas que conocen del tema. Aún no ha llegado a la etapa de ser una “caja negra segura”, en la cual la respuesta de la IA a un servicio requerido se pueda aplicar directamente, sin el apoyo de especialistas. Lo interesante es que es una gran ayuda, dado que aumenta la eficiencia y elimina errores en procesos repetitivos, en los que hay que integrar mucha información”, explica Rubén Boroschek, profesor del Departamento de Ingeniería Civil, Universidad de Chile.

La necesidad de contar con sistemas inteligentes atraviesa todo el ciclo de vida de una obra: desde la planificación inicial, pasando por la ejecución, hasta la operación y mantenimiento de la infraestructura. Sin embargo, uno de los principales desafíos actuales es la digitalización de la información. Muchas organizaciones, tanto públicas como privadas, aún almacenan datos en formato analógico o disperso, lo que impide construir modelos predictivos confiables.

“A nivel general, la información que tienen recopiladas las empresas requiere de un proceso para digitalizarla, ordenarla y sistematizarla para que luego lo incorporemos a un modelo predictivo, porque de lo contrario el modelo o IA recibe información poco precisa y podría entregar respuestas erróneas. Otro desafío es poder visualizar los datos porque si la información no está graficada y ordenada no ayuda. Mediante software como Power BI, puedes visualizar esa información, lo que permite analizar y tomar decisiones en aspectos clave del proyecto, como sobrecostos, riesgos asociados y control de calidad”, expone Andrés Prieto, profesor del Departamento de Ingeniería y Gestión de la Construcción, Pontificia Universidad Católica de Chile.

Aplicación práctica de la IA a obras civiles
Un campo prometedor para la IA es la respuesta a fenómenos naturales como los sismos, donde podría ayudar a anticipar la detección de daño en la infraestructura al procesar datos en tiempo real y generar modelos numéricos precisos de estructuras. Sin embargo, para que esto funcione, es clave contar con infraestructura instrumentada, capaz de entregar datos confiables.

“La IA va a tener grandes ventajas en el futuro, especialmente a través de la capacidad de procesar gran cantidad de información y relacionarla, extraer observaciones o aspectos que un ser humano tardaría muchísimo tiempo y cometería errores. Pero cuando esta IA esté operada por robots, es decir, una IA CAPAZ, entonces el cambio en nuestro ambiente físico será considerable. Espero que el reemplazo en construcción y mantención sea pronto, con grandes beneficios en eficiencia, sin embargo, también con un gran impacto en la activad laboral. Los sismos son una complicación más, pero en la medida que la IA se pueda entrenar en lidiar con este fenómeno, será como otros aspectos que afectan la infraestructura”, detalla Rubén Boroschek, especialista en ingeniería sísmica.

Por otra parte, un ejemplo concreto de aplicación de IA en obras civiles se está desarrollando en Chile, con un proyecto impulsado por la Dirección de Aeropuertos, liderado por Andrés Prieto y un equipo de ingenieros y expertos.

Se trata de un sistema de captura de datos mediante vehículos no tripulados (drones), combinado con modelos predictivos para evaluar el estado del pavimento en aeródromos que no tienen un modelo integrado que les ayude a tomar decisiones de manera técnica, estandarizada y ordenada.

La prueba se realizó en el aeródromo de Torquemada, en Concón, donde se volaron más de 120 mil metros cuadrados de infraestructura en apenas 59 minutos, logrando un levantamiento completo con imágenes de alta resolución. Posteriormente, un modelo de IA analiza las imágenes y clasifica las unidades de muestra del pavimento, entregando una segunda opinión técnica que permite priorizar las zonas que requieren mantenimiento.

“El proyecto terminará en septiembre 2025 y la idea es que con la información y automatización realizada podamos llevarla a vías concesionadas, en este caso, la Ruta 78. Pudimos hacer un levantamiento de controles, donde capturamos varios GB de imágenes logrando la auscultación de 5 km de pista con vuelos a varias alturas (40m y 80m) e incluyendo la tecnología LiDAR, en apenas 28 minutos. El proyecto permite una toma de decisiones más rápida, a través de una segunda opinión otorgada por un asistente IA, por ejemplo, prestando apoyo en la clasificación de unidades de muestra realizadas en pavimento de hormigón y asfalto, permitiendo a los técnicos decidir qué sectores priorizar. Esto se traduce en eficiencia de costos, optimización de tiempo en inspección y toma de decisiones técnicamente informadas”, explica Andrés Prieto.

Visión de futuro: asistentes inteligentes y decisiones en base a datos
El camino que se visualiza en los próximos años apunta al desarrollo de asistentes basados en IA capaces de integrar variables técnicas, financieras y logísticas en tiempo real. Sistemas que acompañen la toma de decisiones con fundamentos claros, desde una planificación más eficiente hasta una operación más segura y sostenible.

Rubén Boroschek destaca que el avancé irá en varias líneas, como la detección rápida y eficiente de daños en infraestructura, caracterización paramétrica de obras en construcción en tiempo real y el desarrollo de modelos numéricos utilizando datos en tiempo real.
“Los avances irán en la detección rápida y efectiva de daño incipiente en infraestructura utilizando sólo datos provenientes de infraestructura instrumentada, de la mano con la generación de alertas y alarmas a los usuarios y comunidad. También se orientará hacia la identificación automática del crecimiento de ciudades y obras utilizando imágenes satelitales, permitiendo saber qué se está construyendo y dónde en tiempo real. Así también se impulsará el desarrollo de modelos numéricos de infraestructura utilizando datos en tiempo real, haciendo más eficaz la mantención de obras civiles”.

Por su parte, Andrés Prieto, enfatiza en un avance hacia la alfabetización de la inteligencia artificial en proyectos de construcción.
“Los avances actuales se centran principalmente en el desarrollo y la optimización de chatbots, los cuales, integrando conocimiento experto, permiten aumentar la productividad mediante una toma de decisiones más rápida, eficiente y asertiva. En esencia, funcionan como asistentes que agilizan procesos técnicos en proyectos de construcción. Sin embargo, es crucial acercar estas herramientas al personal de primera línea y a quienes trabajan en terreno, ya que, por ahora, no tenemos claridad sobre cómo están siendo utilizadas en la práctica. Esta necesidad, real y cada vez más urgente, es lo que comienza a denominarse como ‘alfabetización de la inteligencia artificial en proyectos de construcción’, y debe abordarse desde etapas tempranas.”

La IA no va a sustituir la labor de ingenieros y expertos en obras civiles, pero sí exige adaptación mediante conocimiento técnico, pensamiento crítico y apertura al cambio.