{"id":47043,"date":"2025-12-10T13:10:07","date_gmt":"2025-12-10T13:10:07","guid":{"rendered":"https:\/\/aceweb.cat\/?p=47043"},"modified":"2025-12-10T13:10:31","modified_gmt":"2025-12-10T13:10:31","slug":"capitalizando-el-conocimiento-en-consultoria-estructural-con-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aceweb.cat\/es\/articulos-destacados\/capitalizando-el-conocimiento-en-consultoria-estructural-con-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"CAPITALIZANDO EL CONOCIMIENTO EN CONSULTOR\u00cdA ESTRUCTURAL CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"has-ast-global-color-8-color has-text-color has-background has-link-color wp-elements-a770acc4387574f61d3982be25891328\" style=\"background-color:#faaaaa\"><strong>CARLES FARR\u00c9 SERRA<\/strong><br\/>Profesional con m\u00e1s de 8 a\u00f1os de experiencia en el sector de la construcci\u00f3n, especializado en la gesti\u00f3n de proyectos y la implementaci\u00f3n de soluciones digitales para el sector AECO (Arquitectura,<br\/>Ingenier\u00eda, Construcci\u00f3n y Operaciones).<br\/>Actualmente, desarrolla como Co-fundador y consultor para implementar sistemas de IA, BIM y transformaci\u00f3n digital en empresas AEC a AECOTECH.<\/p>\n\n<p>Una de las grandes virtudes de la inteligencia artificial es su capacidad para \u00abrecordar\u00bb, o lo que llamamos \u00abmemoria\u00bb. Esto no solo permite que pueda retener informaci\u00f3n a lo largo de m\u00faltiples interacciones, sino tambi\u00e9n conservar y aplicar conocimiento sin intervenci\u00f3n humana, algo que, bien implementado en una empresa, representa una ventaja competitiva dif\u00edcil de igualar. Al encapsular tu experiencia en un modelo o emplearla como contexto para grandes modelos generativos, puedes distribuir y aprovechar el conocimiento de formas in\u00e9ditas.<br\/>Cuando exploramos c\u00f3mo aplicar la IA al \u00e1mbito de las estructuras, los conceptos clave siempre se repiten: aprovechar nuestros datos, mejorar la toma de decisiones, automatizar procesos y optimizar resultados, entre otros.<\/p>\n\n<p><strong>Pero, \u00bfqu\u00e9 implica realmente esto? \u00bfPor qu\u00e9 deber\u00eda interesarte?<\/strong><br\/><br\/>En esencia, se trata de dejar atr\u00e1s la costumbre<br\/>de \u00abreinventar la rueda\u00bb o de \u00abtropezar dos veces con la misma piedra\u00bb, dos pr\u00e1cticas que restan eficiencia y que, curiosamente, los ingenieros repetimos con frecuencia. \u00bfAlguna vez has perdido horas rebuscando soluciones en proyectos antiguos para aplicarlas al actual? \u00bfDudas sobre el material adecuado para ciertas condiciones? \u00bfSe fue de la empresa esa persona con experiencia que sol\u00eda resolver los retos dif\u00edciles y ahora nadie sabe c\u00f3mo abordar esos problemas? \u00bfSe tom\u00f3 una decisi\u00f3n en el pasado y hoy resulta imposible saber por qu\u00e9? Todo esto se traduce en p\u00e9rdida de tiempo, dinero y en resultados de calidad desigual,<br\/>y la causa principal suele ser la falta de acceso a la informaci\u00f3n y el conocimiento acumulado en la<br\/>empresa.<br\/><br\/>\u00bfTe imaginas contar con alguien que siempre recuerde todos los detalles importantes y que, cada vez que necesites ayuda, pueda encontrar la informaci\u00f3n, darte recomendaciones espec\u00edficas y mostrarte c\u00f3mo se solucionaron situaciones similares en el pasado?<\/p>\n\n<p><strong>Pero, \u00bfc\u00f3mo se logra esto en la pr\u00e1ctica?<\/strong><br\/>Lo que hoy llamamos inteligencia artificial es un\u00a0 conjunto de herramientas que nos permiten convertir datos en conocimiento \u00fatil y aplicable. De manera sencilla, podemos dividir la IA actual en dos grandes ramas:<br\/>Por un lado, el aprendizaje autom\u00e1tico (machine learning) utiliza algoritmos que, al entrenarse con tus propios datos, son capaces de resolver tareas espec\u00edficas como predecir precios, clasificar tipos de proyectos o reconocer elementos en im\u00e1genes. As\u00ed, el conocimiento se integra directamente en el modelo.<br\/>Por otro lado, la IA generativa (como la que impulsan sistemas tipo ChatGPT) funciona a partir de modelos previamente entrenados, a los que se les puede agregar conocimiento nuevo de dos maneras: realizando un reentrenamiento (fine-tuning) o aportando informaci\u00f3n relevante a trav\u00e9s del contexto (es decir, mediante prompts<br\/>y datos adicionales que se le proporcionan; forma indirecta).<\/p>\n\n<p><strong>\u00bfVas viendo ahora el potencial de capitalizar el conocimiento en tu empresa?<\/strong><br\/>Nada mejor que un ejemplo, as\u00ed que a continuaci\u00f3n vamos a explorar ambos enfoques: modelos personalizados y sistemas generativos con memoria para ilustrar c\u00f3mo una consultora puede aprovechar al m\u00e1ximo los datos que ya tiene, esos que muchas veces est\u00e1n guardados en un ordenador o servidor, esperando a ser redescubiertos y que puede ser que valgan oro.<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"731\" src=\"https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-1-1024x731.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-47028\" style=\"width:484px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-1-1024x731.png 1024w, https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-1-300x214.png 300w, https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-1-768x548.png 768w, https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-1-1536x1097.png 1536w, https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-1-600x428.png 600w, https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-1.png 1790w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"870\" src=\"https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-2-1024x870.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-47030\" style=\"aspect-ratio:1.1770599868160845;width:482px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-2-1024x870.png 1024w, https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-2-300x255.png 300w, https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-2-768x653.png 768w, https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-2-1536x1306.png 1536w, https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-2-600x510.png 600w, https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-2.png 1806w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><strong>Figura 1<\/strong>. Gr\u00e1ficos realizados con los datos sint\u00e9ticos<br\/>generados con una combinaci\u00f3n de reglas l\u00f3gicas e<br\/>IA generativa.<\/p>\n\n<p><strong>CASO DE ESTUDIO 1: <\/strong><strong>RECOMENDADOR DE MATERIAL <\/strong><strong>BASADO EN APRENDIZAJE<\/strong><br\/><strong>SUPERVISADO<\/strong><\/p>\n\n<p>Imagina que, en tu empresa ACME, se llevan a cabo unos 100 proyectos estructurales cada a\u00f1o y que el equipo est\u00e1 formado por cinco personas. Unos 80 proyectos se resuelven sin contratiempos, pero en 20 de ellos suele ser necesario invertir tiempo revisando materiales, perfiles o recubrimientos, consultando proyectos anteriores, normativas y fabricantes para encontrar soluciones. Adem\u00e1s, un par de veces al a\u00f1o surgen problemas graves que requieren intervenci\u00f3n directa en obra. Supongamos, adem\u00e1s, que tu especialista m\u00e1s experimentado, Juan, se jubila y parte de su conocimiento se&#13;\npierde con su salida.<\/p>\n\n<p><strong>Frente a esta situaci\u00f3n, \u00bfc\u00f3mo puede ayudarte la inteligencia artificial?<\/strong><br\/>Si analizas la trayectoria de la empresa, ver\u00e1s que en una d\u00e9cada se han acumulado alrededor de 1.000 proyectos, de los cuales 180 presentaron alg\u00fan grado de dificultad y 20 generaron incidencias importantes. Todo ese conocimiento, disperso en carpetas y documentos, tiene el potencial de transformar la forma de trabajar: podr\u00edan reducirse los casos especiales de 18 a solo<br\/>dos al a\u00f1o, los incidentes graves pasar\u00edan de dos anuales a uno cada dos a\u00f1os, y la empresa ser\u00eda menos vulnerable ante la rotaci\u00f3n de personal. Incluso pongamos que se pudiera aumentar la capacidad productiva hasta 150 proyectos al a\u00f1o con un equipo m\u00e1s resiliente. Ve\u00e1moslo.<br\/>Para realizar este caso, se ha creado un conjunto de datos sint\u00e9tico con 200 muestras, representando descripciones, caracter\u00edsticas ambientales, materiales, cargas de fuego, complejidad relativa, entre otros.<br\/>Al visualizar los resultados del an\u00e1lisis en las siguientes im\u00e1genes, se observa, por ejemplo, que los incidentes que cometen los t\u00e9cnicos tienden a concentrarse en proyectos sobre terrenos arcillosos. Los incidentes graves, adem\u00e1s, parece que se concentran en edificios residenciales con estructuras de hormig\u00f3n y mixtas. Adem\u00e1s, m\u00e1s<br\/>all\u00e1 del an\u00e1lisis cuantitativo de errores, se pueden analizar h\u00e1bitos sobre decisiones cualitativas, como la preferencia de ciertos recubrimientos seg\u00fan el contexto del proyecto (fig. 1).<br\/><br\/>En definitiva, en los datos se aprecia c\u00f3mo ACME ha utilizado determinados materiales y recubrimientos en funci\u00f3n de cada contexto, encontrando un patr\u00f3n que podemos explotar, ya que vemos una predominancia de soluciones en ambientes corrosivos, cargas de fuego, teniendo en cuenta el sesgo del proyectista y las incidencias registradas.<br\/>A partir de esta comprensi\u00f3n, es posible entrenar un modelo que recomiende tipolog\u00edas estructurales y recubrimientos de acuerdo con las variables de los nuevos proyectos. En este caso, se ha entrenado un \u00e1rbol de decisi\u00f3n con un rendimiento muy bueno (precisi\u00f3n del 98 %). Ahora, si tratamos de usar el modelo para usarlo<br\/>para predecir incidencias y que nos recomiende un<br\/>recubrimiento (tabla 1), tenemos que:<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><tbody><tr><td rowspan=\"7\">Datos de entrada<\/td><td>Edificio residencial<\/td><\/tr><tr><td>Hormig\u00f3n armado<\/td><\/tr><tr><td>Costero<\/td><\/tr><tr><td>Terreno arcilloso<\/td><\/tr><tr><td>Complejidad alta<\/td><\/tr><tr><td>Carga de fuego baja<\/td><\/tr><tr><td>Ambiente corrosivo alto<\/td><\/tr><tr><td rowspan=\"2\">Resultados<\/td><td>Probabilidad de incidencia: 40% leve, 2% grave<\/td><\/tr><tr><td>Recubrimiento recomendado: epoxi C5-M<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n<p>Tabla 1<\/p>\n\n<p>Como se ha dicho anteriormente, este conjunto de datos&#13;\nest\u00e1 simulado. En un entorno real, probablemente&#13;\ncon una gran cantidad de casos, ser\u00eda m\u00e1s certero y&#13;\nadem\u00e1s lo podemos alimentar con el tiempo, afinando&#13;\nel resultado en cada iteraci\u00f3n.<\/p>\n\n<p><strong>CASO DE ESTUDIO 2:<\/strong><br\/><strong>SISTEMA DE AGENTES PARA<\/strong><br\/><strong>EL AN\u00c1LISIS DE ESTUDIOS<\/strong><br\/><strong>GEOT\u00c9CNICOS CON MEMORIA<\/strong><\/p>\n\n<p>Ahora cambiemos de enfoque y centr\u00e9monos en la IA generativa, espec\u00edficamente en sistemas de agentes.<br\/>Imaginemos que en ACME ya se ha resuelto la recomendaci\u00f3n de materiales y la evaluaci\u00f3n de riesgos potenciales, pero el verdadero reto est\u00e1 en la interpretaci\u00f3n de los estudios geot\u00e9cnicos, ya que como se ha concluido en el anterior caso, los incidentes graves se concentran en terrenos arcillosos. ACME, despu\u00e9s de evaluarlo, determina que estos problemas suelen deberse a datos relevantes que faltan en los estudios y\/o a dificultades para identificar riesgos en los informes por parte de los ingenieros.<br\/>Aqu\u00ed la clave est\u00e1 en aprovechar los grandes modelos multimodales (como GPT), porque los informes geot\u00e9cnicos est\u00e1n compuestos principalmente de texto y gr\u00e1ficos.<br\/>Se pretende plantear una soluci\u00f3n basada en un sistema multi-agente en dos fases: primero, un sistema de aprendizaje multi-agente (<strong>el agente entrenador<\/strong>) se entrena usando informaci\u00f3n de internet, gu\u00edas especializadas y estudios geot\u00e9cnicos reales. Un agente principal coordina entre 10 y 30 subagentes, que exploran distintas<br\/>fuentes para recopilar datos \u00fatiles para interpretar<br\/>informes, como propiedades del terreno, riesgos asociados a los estratos y resultados de pruebas. Toda esa informaci\u00f3n se consolida y un agente final genera protocolos y advertencias que servir\u00e1n de gu\u00eda en la siguiente etapa. En las figuras 2 y 3 se puede visualizar<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"555\" src=\"https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-3-1024x555.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-47032\" style=\"aspect-ratio:1.8450704225352113;width:374px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-3-1024x555.png 1024w, https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-3-300x163.png 300w, https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-3-768x416.png 768w, https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-3-600x325.png 600w, https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-3.png 1313w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n<p class=\"has-text-align-center\">Figura 2.<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"257\" src=\"https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-4-1024x257.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-47034\" style=\"aspect-ratio:3.9850187265917603;width:764px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-4-1024x257.png 1024w, https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-4-300x75.png 300w, https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-4-768x193.png 768w, https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-4-1536x385.png 1536w, https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-4-600x151.png 600w, https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-4.png 1782w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n<p class=\"has-text-align-center\">Figura 3.<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"568\" src=\"https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-5-1024x568.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-47036\" style=\"aspect-ratio:1.8017572082663036;width:430px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-5-1024x568.png 1024w, https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-5-300x167.png 300w, https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-5-768x426.png 768w, https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-5-600x333.png 600w, https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-5.png 1245w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n<p class=\"has-text-align-center\">Figura 4.<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"310\" src=\"https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-6-1024x310.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-47038\" style=\"aspect-ratio:3.303514376996805;width:407px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-6-1024x310.png 1024w, https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-6-300x91.png 300w, https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-6-768x232.png 768w, https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-6-600x181.png 600w, https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-6.png 1045w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n<p class=\"has-text-align-center\">Figura 5.<\/p>\n\n<p>el esquema y la implementaci\u00f3n en Flowise del sistema de entrenamiento.<br\/><strong>El resultado: un protocolo para analizar los estudios <\/strong><strong>geot\u00e9cnicos, identificar posibles carencias en las pruebas <\/strong><strong>realizadas, extraer sus caracter\u00edsticas y recomendaciones, <\/strong><strong>y revisar el conocimiento de la empresa para<\/strong><br\/><strong>detectar incidentes para anticipar riesgos en los nuevos <\/strong><strong>proyectos.<\/strong><br\/>En la segunda fase, el \u00abagente analista\u00bb se encarga de extraer informaci\u00f3n clave y generar un informe detallado para que el ingeniero tome mejores decisiones (e incluso podr\u00eda ayudar al que redacta el estudio para detectar carencias). Adem\u00e1s, ACME implementa un mecanismo de memoria: cada vez que ocurre un incidente relevante, se documenta la incidencia con un peran\u00e1lisis<br\/>de las causas mediante un agente que almacena<br\/>la experiencia adquirida en una \u00abmemoria\u00bb. As\u00ed, el<br\/>sistema \u00abaprende\u00bb de cada caso, mejorando su precisi\u00f3n y anticip\u00e1ndose a situaciones similares en nuevos proyectos. En las figuras 4 y 5 se puede visualizar el esquema y la implementaci\u00f3n en Flowise del sistema de an\u00e1lisis.<br\/><br\/><strong>El resultado es un sistema de agentes capaz de generar informes exhaustivos sobre estudios geot\u00e9cnicos y facilitar al ingeniero estructural (incluso al laboratorio que emite el estudio) la extracci\u00f3n de datos clave y encontrar riesgos significativos en relaci\u00f3n con el conocimiento generado en la empresa.<\/strong><br\/>Este sistema, pongamos, que puede resolver inicialmente el 50 % de los problemas y mejorar su efectividad en un 10 % anual. Este avance se traduce en ahorro econ\u00f3mico, reducci\u00f3n de la incertidumbre y una mayor confianza t\u00e9cnica por parte de los clientes y que adem\u00e1s evoluciona con el tiempo.<br\/>Resultado de una ejecuci\u00f3n para analizar un geot\u00e9cnico (fig. 6).<br\/><br\/>\u00a0<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"843\" height=\"695\" src=\"https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-7.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-47040\" style=\"width:561px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-7.png 843w, https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-7-300x247.png 300w, https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-7-768x633.png 768w, https:\/\/aceweb.cat\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/figura-7-600x495.png 600w\" sizes=\"auto, (max-width: 843px) 100vw, 843px\" \/><\/figure>\n\n<p class=\"has-text-align-center\">Figura 6.<\/p>\n\n<p><strong>CONCLUSI\u00d3N<\/strong><\/p>\n\n<p>En definitiva, en la era de la inteligencia artificial, los datos se convierten en un recurso fundamental para aportar valor y competitividad a las empresas. La IA mite mejorar la calidad, minimizar riesgos y potenciar el talento de quienes la utilizan; en manos expertas, multiplica capacidades y abre nuevas  oportunidades.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>CARLES FARR\u00c9 SERRAProfesional con m\u00e1s de 8 a\u00f1os de experiencia en el sector de la construcci\u00f3n, especializado en la gesti\u00f3n de proyectos y la implementaci\u00f3n de soluciones digitales para el sector AECO (Arquitectura,Ingenier\u00eda, Construcci\u00f3n y Operaciones).Actualmente, desarrolla como Co-fundador y consultor para implementar sistemas de IA, BIM y transformaci\u00f3n digital en empresas AEC a AECOTECH. &hellip;<\/p>\n<p class=\"read-more\"> <a class=\"\" href=\"https:\/\/aceweb.cat\/es\/articulos-destacados\/capitalizando-el-conocimiento-en-consultoria-estructural-con-inteligencia-artificial\/\"> <span class=\"screen-reader-text\">CAPITALIZANDO EL CONOCIMIENTO EN CONSULTOR\u00cdA ESTRUCTURAL CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL<\/span> Leer 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