IA en la construcción: Andrés Prieto participa en ExpoCamacol 2026 en Colombia
Andrés Prieto participó en ExpoCamacol 2026 y presentó el primer reporte de adopción de inteligencia artificial en la construcción en Chile con visión al 2030
Durante el mes de agosto, el profesor Andrés Prieto participó en ExpoCamacol, uno de los encuentros más relevantes del sector constructor en Colombia, donde compartió cómo la inteligencia artificial está transformando la manera de diseñar, construir y gestionar proyectos. Lo más importante de su presentación fue dar a conocer un hito para la industria chilena: gracias al trabajo liderado por el profesor Prieto, hoy el país cuenta con la primera medición sistemática —una trazabilidad— del estado de adopción de la IA en la construcción.
Un estudio inédito que traza la línea base de la IA en la construcción
Se trata del estudio “Impacto de la Inteligencia Artificial en la gestión productiva de la cadena de valor”, una medición del sector construcción de Chile desarrollada por el Departamento de Ingeniería y Gestión de la Construcción de la Pontificia Universidad Católica de Chile (DIGC UC) junto a la Corporación de Desarrollo Tecnológico (CDT) y la Cámara Chilena de la Construcción (CChC). Su propósito es claro: establecer una línea base sobre el uso de IA en el sector, un punto de partida que hasta ahora no existía a nivel local.
El valor de esta trazabilidad es precisamente ese: poner una primera marca objetiva que permita, en las próximas mediciones, comparar el avance del sector. Bajo la conducción del profesor Prieto, el estudio se levantó entre diciembre de 2025 y agosto de 2026 combinando distintas fuentes de evidencia: una encuesta a 144 profesionales de 131 empresas —64 de mando alto (gerencia y dirección) y 80 de mando medio (jefaturas y supervisión)—, un taller de cadena de valor que levantó 38 aplicaciones y 3 entrevistas en profundidad con actores del sector. En total, el instrumento abordó 19 preguntas organizadas en 6 categorías: gestión estratégica, gobernanza y ética; gestión de procesos y estandarización; gestión del cambio y personas; gestión de proveedores y regulación; gestión de información y datos; y gestión de tecnologías habilitantes.
El hallazgo central: la brecha entre la persona y la empresa
El principal resultado del estudio es la distancia entre lo que ocurre a nivel individual y lo que ocurre a nivel organizacional: la adopción individual está prácticamente resuelta, pero la adopción organizacional, no. En el plano individual, 9 de cada 10 profesionales declaran usar IA en su trabajo habitual, 5 de cada 10 la utilizan en las seis actividades consultadas, 4 de cada 10 reportan un ahorro superior al 50% en alguna actividad y 6 de cada 10 reinvierten el tiempo liberado en realizar más tareas.
En el plano organizacional, en cambio, la fotografía cambia: 9 de cada 10 empresas aún no tienen IA en producción en procesos relevantes, 8 de cada 10 no la han incorporado a su plan estratégico, 4 de cada 10 no utilizan datos de proyectos anteriores y 8 de cada 10 gerencias declaran no tener una gobernanza definida para la IA. Medir con precisión esta brecha es, justamente, lo que esta trazabilidad viene a habilitar.
Las principales brechas del sector
El estudio identifica con datos los obstáculos que hoy frenan una adopción más madura. El primero es la ausencia de medición de resultados: el 74% de los usuarios no estima con datos el ahorro obtenido. A ello se suma la falta de datos de proyecto utilizables —menos del 10% de la muestra emplea de forma sistemática información de proyectos anteriores, un insumo esencial para cualquier modelo— y el déficit de gobernanza, con un 77% de las gerencias sin roles, políticas, priorización ni seguimiento definidos.
El diagnóstico se completa con una capacitación y gestión del cambio insuficientes (la resistencia se percibe baja, pero todavía no se gestiona), la concentración del uso en tareas de soporte en lugar de tareas de mayor valor, y el rezago de la empresa mediana: un 53% de estas se encuentra en un nivel inicial de madurez.
Dónde entra la IA y hacia dónde avanzar
El reporte también mapea los puntos de entrada de la IA en el ciclo de vida del proyecto —diseño, planificación, construcción, operación y activos e infraestructura— y las familias tecnológicas que lo atraviesan, desde la IA generativa y la gestión del conocimiento hasta la analítica predictiva, la visión por computador, la optimización y los agentes de apoyo a la decisión.
A partir de ese diagnóstico, el estudio plantea cuatro prioridades para el gremio: definir un estándar sectorial de medición del ahorro —que no requiere infraestructura ni datos maduros y convierte el uso individual en un caso de negocio comparable entre empresas—; habilitar el dato de proyecto mediante su uso sistemático; focalizar el registro y la estructura del dato de obra a lo largo del ciclo de vida; y poner prioridad en la empresa mediana, el segmento más rezagado y que requiere instrumentos distintos a los de la gran empresa.
La Hoja de Ruta de IA para el sector constructor
En ExpoCamacol, este diagnóstico dialogó con la Hoja de Ruta de IA del sector constructor colombiano, impulsada por CAMACOL. Más que un documento, es una herramienta estratégica que reúne un diagnóstico del sector, un modelo de madurez sectorial, 14 rutas de adopción adaptadas a distintos perfiles empresariales, un portafolio de casos de uso y lineamientos para una implementación responsable, con una visión al 2030.
“La inteligencia artificial ya está transformando la forma en que diseñamos, construimos y gestionamos nuestros proyectos. Como gremio, tenemos la responsabilidad de anticiparnos a esta transformación y asegurar que el sector la incorpore de manera estratégica y con una visión compartida.” — Guillermo Herrera, Presidente Ejecutivo de CAMACOL
La hoja de ruta plantea enfoques estratégicos en cuatro frentes: adopción empresarial, con empresas de todos los tamaños incorporando IA en al menos una etapa de su cadena de valor; cierre de brechas, para reducir la distancia tecnológica entre grandes, medianas y pequeñas empresas; talento y capacidades, con equipos formados para aprovechar la IA; y productividad sectorial, situando a la IA como motor de la agenda de productividad y sostenibilidad del gremio.
IA post-terremoto: del edificio por edificio al screening inteligente
Otra de las líneas abordadas fue el uso de la inteligencia artificial en la evaluación de daños post-sismo. Colombia estableció recientemente una metodología nacional unificada que, en su primera fase, contempla una inspección visual rápida que clasifica las edificaciones en verde, amarillo o rojo, derivando los casos más complejos a una evaluación detallada.
Sobre esa base, la IA abre la posibilidad de pasar de inspeccionar edificio por edificio a realizar un screening inteligente, que permita priorizar recursos, acelerar la clasificación y anticipar el riesgo sísmico, aportando a una reconstrucción más ágil y segura.
El rol de los estudiantes y un mensaje para las nuevas generaciones
La trazabilidad no habría sido posible sin un equipo. El estudio fue un trabajo colaborativo liderado por el profesor Prieto en el que participaron estudiantes de doctorado, de máster y de pregrado —a través del programa de Investigación de Pregrado (IPRE)—, quienes serán reconocidos en el documento final que se proyecta lanzar en Edifica.
Consultado por el mensaje que daría a un joven que quiere dedicarse a la IA aplicada a la construcción, el profesor Prieto subrayó que hoy no se requiere un conocimiento exhaustivo de programación para incorporar inteligencia artificial. Lo esencial es conocer muy bien el problema del sector que se quiere mejorar y, con algunas nociones de programación o automatización, apoyarse en las herramientas disponibles —desde la programación visual hasta soluciones low code y no code— para automatizar procesos e integrar la IA.
Un requisito clave, advirtió, son los datos: sin información disponible es muy difícil generar un buen modelo predictivo o generativo que apoye la toma de decisiones. En esa línea, resumió el propósito del reporte con una idea muy presente en el sector: “todo lo que no se mide no se puede mejorar”. La línea base levantada este año permitirá volver a medir el avance del sector hacia 2027 y 2028.
Que hoy exista esta primera trazabilidad de la IA en la construcción chilena es, ante todo, resultado del liderazgo del profesor Andrés Prieto y del trabajo del DIGC UC junto a la CDT y la CChC. Una base sólida, medible y comparable para que la adopción de la inteligencia artificial se traduzca en más productividad y resiliencia para el sector.