La Inteligencia Artificial en la ingenierı́a civil

La ingenierı́a civil ha sido revolucionada significativamente por el uso de las Tecnologı́as de la Información y la Comunicación (TIC) y la Inteligencia Artificial (IA), con el potencial de mejorar la eficiencia, precisión y rentabilidad en la planificación, diseño, construcción y mantenimiento de proyectos de infraestructura. Sin embargo, para garantizar en su uso la equidad, privacidad, seguridad y responsabilidad, es necesario adoptar una perspectiva ética y asegurar la supervisión humana constante. Los profesionales del área deben adaptarse a estos avances y fomentar la formación en TIC e IA favoreciendo el desarrollo sostenible y la calidad de las obras, contribuyendo de esta forma al bienestar social y al cuidado ambiental. En este contexto, se ubica el presente artı́culo, cuyo propósito se centra en abordar el uso de las TIC y la IA en la Ingenierı́a Civil, aportando grandes beneficios sin ignorar los retos que su implementación implica.

Palabras clave: eficiencia, ingenierı́a civil, inteligencia artificial, precisión, tecnologı́as de la información, sostenibilidad.

Civil engineering has been significantly revolutionized by the use of Information and Communication Technologies (ICT) and Artificial Intelligence (AI), with the potential to improve efficiency, accuracy, and profitability in the planning, design, construction, and maintenance of infrastructure projects. However, to ensure equity, privacy, security, and accountability in their use, it is necessary to adopt an ethical perspective and ensure constant human supervision. Professionals in the field must adapt to these advances and promote training in ICT and AI to favor sustainable development and the quality of works, thus contributing to social welfare and environmental care. In this context, this article aims to address the use of ICT and AI in Civil Engineering, providing significant benefits without ignoring the challenges that their implementation implies.

Key words: efficiency, civil engineering, artificial intelligence, precision, information technologies, sustainability.

Nos encontramos inmersos en una época que se orienta cada vez más hacia el uso de la tecnologı́a, los procesos de cambio e innovación están transformando más rápido que nunca nuestro modo de vida avanzando a pasos agigantados y la industria de la construcción no es ajena a la ola tecnológica que está cambiando el mundo entero y la forma en cómo se desarrolla.

No cabe duda que la ingenierı́a civil es esencial para el crecimiento de las sociedades en sus distintos campos de acción, ya que representa un gran potencial para mejorar la calidad de vida de las personas. A lo largo del tiempo, ha evolucionado junto con las tecnologı́as y ha logrado reinventarse para aprovechar al máximo los beneficios que se pueden obtener al automatizar ciertos procesos, como en la construcción de infraestructura, el desarrollo sostenible, la gestión eficiente del agua y la energı́a, la mitigación del cambio climático y la resistencia ante desastres naturales, entre otros. En estos aspectos, es fundamental para el buen funcionamiento y la seguridad de una sociedad.

En el futuro se verá cada vez más apoyada en TIC ası́ como en IA, lo que permitirá una mayor eficiencia en la planificación, diseño, construcción y mantenimiento de proyectos, por lo que se espera una transformación disruptiva que propicie una renovación radical del sector. Esto incluirá el uso de herramientas de diseño y modelado en 3D, el análisis de datos para optimizar la toma de decisiones, y la implementación de tecnologı́as de realidad virtual y aumentada para mejorar la colaboración y la comunicación en proyectos, resolución de problemas basados en la interacción de varias disciplinas. También, se aproximan mejoras en la construcción automatizada y la utilización de drones y robots para la inspección y el mantenimiento de estructuras.

Tomando en consideración estos planteamientos, el presente artı́culo aborda la IA en la Ingenierı́a Civil, para contribuir a comprender sus posibilidades futuras debido a su naturaleza diversa e ilimitada, sin olvidar los desafı́os y consideraciones éticas asociadas a su implementación.

Reproducir las caracterı́sticas humanas tiene su origen con la historia misma del hombre y siempre ha sido uno de los objetivos más ambiciosos que se ha trazado la ciencia. De allı́, han nacido diversas máquinas, cada vez más desarrolladas, como las computadoras, por citar alguna reciente, que realizan actividades de forma automática y sin errores; razón por la cual en las ciencias de la informática, la IA es un campo de investigación destacado.

En su sentido más amplio, la IA es la capacidad de una máquina programada con algoritmos para imitar o simular las funciones intelectuales que normalmente requieren la inteligencia humana para ser realizadas, usando como sistema de entrada y de salida de información, texto, voz o imagen. Dichas funciones incluyen el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora, el reconocimiento de patrones, la toma de decisiones y la posibilidad de razonar.

Esencialmente, lo que intenta la IA es crear una máquina secuencial programada que repita indefinidamente un conjunto de instrucciones generadas por un ser humano (Kurzweil, 2005). En concreto, señala Boden (2017), que la IA tiene como propósito que los ordenadores hagan lo mismo que puede realizar la mente humana, con la mejorı́a de que se articula a sistemas automáticos que posibilitan su ejecución.

Uno de los primeros investigadores en introducir la expresión inteligencia artificial fue el matemático y lógico Alan Turing, considerado el padre de la informática, quien planteó que la IA es la capacidad de una máquina para imitar las funciones intelectuales que normalmente requieren la inteligencia humana, como la comprensión del lenguaje natural, el aprendizaje y la resolución de problemas. En 1950, publicó un artı́culo en la revista Mind titulado “Computing Machinery and Intelligence” (“Ordenador e inteligencia”), en el que establecı́a lo que luego se conocerı́a como el Test de Turing, una prueba que permite evaluar si una máquina puede ser considerada como artificialmente inteligente o no; test que para algunos expertos no define del todo este concepto (Turing, 1950). Posteriormente, en 1956, durante la Conferencia de Dartmonuth, nace la Inteligencia Artificial como disciplina, término acuñado por el informático estadounidense John McCarthy.

Desde allı́, se ha recorrido un arduo camino en investigación y desarrollo en IA, ası́ como también han evolucionado las definiciones planteadas por los investigadores. Aunque, como campo de estudio, es conveniente mencionar que se basa en diversos enfoques, entre ellos la filosofı́a (marco conceptual para el estudio de la inteligencia y la mente), la matemática (herramientas para la representación formal del conocimiento y el razonamiento), la psicologı́a (funcionamiento y procesamiento de la información en la mente humana), la lingüı́stica (información sobre el lenguaje y comunicación de las personas) y principalmente las ciencias de la computación cuyos aportes han modelado las caracterı́sticas generales de las técnicas utilizadas para la conceptualización y aproximación al conocimiento (Barrera, 2012).

Existen varias categorı́as de Inteligencia Artificial (IA), siendo las más utilizadas la IA débil y la IA fuerte (Russell y Norvig, 2020). La IA débil, también conocida como IA limitada, se enfoca en la resolución de actividades especı́ficas, como el reconocimiento de voz, procesamiento del lenguaje natural y visión artificial. Estos sistemas son diseñados para llevar a cabo tareas puntuales y no tienen la capacidad de adaptarse a nuevas situaciones. En contraposición, la IA fuerte o IA general, desarrolla sistemas capaces de ejecutar cualquier tarea que implique inteligencia humana, como razonamiento, toma de decisiones y resolución de problemas. Están diseñados para aprender de manera autónoma y adaptarse a situaciones nuevas.

En ese orden, es fundamental tener en cuenta que la IA brinda un gran potencial que la hace atractiva para mejorar la eficiencia y la precisión en una amplia variedad de aplicaciones en las que el rendimiento debe ser perfeccionado continuamente, tales como el análisis de grandes cantidades de datos y el descubrimiento de patrones que podrı́an pasar desapercibidos para los humanos, entre otros destacados usos.

Sin embargo, la IA tiene sus desventajas. En primer lugar, los sistemas de IA son solo tan buenos como los datos con los que se entrenan. Si los datos son sesgados o incompletos, el rendimiento del sistema también lo será. En segundo lugar, los sistemas de IA son solo tan seguros como los algoritmos que los controlan. Si un sistema de IA es hackeado o se ve afectado por un error de programación, puede tomar decisiones peligrosas o causar daño, incluso replicar o exacerbar el sesgo y la discriminación humana si no se supervisan adecuadamente, lo que plantea desafı́os éticos.

Tal como expresa Weizenbaum (1976), es fundamental impedir que las máquinas tomen decisiones de forma completamente autónoma o den recomendaciones que requieran, entre otras cosas, de los valores y sensibilidad humana, pues aunque es capaz de realizar tareas complejas y determinaciones basadas en datos, aún no tienen o no deberı́an tener la capacidad de entender los matices humanos que influyen en muchas decisiones importantes.

En la actualidad, notablemente se ha avanzado y aún queda mucho por investigar en los grandes laboratorios tecnológicos del mundo. Esta evolución, ha permitido extraordinarios progresos para mejorar significativamente la vida humana, sin embargo, es importante ser conscientes de sus limitaciones y asegurarse de que se utilice de manera responsable y ética, lo que requiere de una supervisión adecuada, ası́ como de normas y leyes que la regulen.

El sector de la construcción está experimentando una transformación digital que le brinda la oportunidad de reinventarse y aprovechar las ventajas de las nuevas tecnologı́as para optimizar los procesos de diseño, planificación y reducción de costos. La creciente complejidad de los negocios y los desafı́os en la gestión de personal están incentivando a las empresas del ramo a adoptar un nuevo paradigma que les permita mejorar su eficiencia operativa y seguridad en la obra de forma sistematizada.

La automatización, que se precisa como el uso de máquinas y equipos para realizar tareas en las que se requiere mı́nima la intervención humana, además debe “ser un sistema “flexible” el cual se ajusta de distintas maneras a los posibles cambios en momentos puntuales” (SEAS, 2010, s.n.). Ofreciendo numerosos beneficios en términos de eficiencia operativa, a la industria de la construcción, entre ellas, los procesos basados en Inteligencia Artificial (IA) destacan como los más prometedores, transformando drásticamente la forma en la que se ejecutan los trabajos.

En ese sentido, la IA responde a estı́mulos ambientales y adapta su desarrollo para mejorar las acciones que se llevan a cabo. Esta tecnologı́a se implementa principalmente mediante el empleo de algoritmos de aprendizaje automático (machine learning), identificación de patrones, procesamiento del lenguaje natural, visión computarizada, robots fı́sicos y automatización robótica de procesos (RPA), (Russell y Norvig, 2020). Campos en los que la IA puede ser aplicada con éxito en proyectos de construcción mejorando la eficiencia y reduciendo costos, plazos y errores, transformando la forma en que se han venido realizando estas actividades.

Por lo tanto, para garantizar la implementación exitosa de la Inteligencia Artificial (IA) en el sector de la construcción, empresas e instituciones deben adaptarse a esta nueva era. Esto implica revisar leyes, estudios e inversiones en innovación, con el objetivo de crear un ambiente donde la IA pueda coexistir con los trabajadores. Se debe promover la reorientación de los colaboradores hacia nuevos roles y desarrollar un modelo de pensamiento que entienda la digitalización como una herramienta, no como una competencia. Adoptar este enfoque estratégico, es crucial para asegurar la transición segura a un entorno laboral donde la IA y los trabajadores, hagan equipo para maximizar la eficiencia y la productividad.

En el ámbito de la gestión de datos, resulta relevante llevar a cabo un oportuno procesamiento y registro de los mismos, con el fin de posibilitar su uso y automatización en situaciones que demanden la consideración de variables en tiempo real para la toma de decisiones. Para lograr esto, es imprescindible contar con plataformas digitales que integren herramientas que permitan el control remoto de la obra, incluso en ausencia fı́sica, haciendo uso de tecnologı́as accesibles como puerta de entrada al dato.

La aplicación adecuada de la Inteligencia Artificial (IA) en las empresas de construcción puede mejorar la calidad de los proyectos, reducir los tiempos de construcción y minimizar los costos asociados con errores, solo por nombrar algunos beneficios. Sin embargo, es crucial tener en cuenta que la IA también conlleva riesgos que deben abordarse cuidadosamente. Es por eso que es fundamental aplicarla de manera responsable y equilibrada, asegurando su uso progresivo y combinado con las habilidades y caracterı́sticas humanas para maximizar su aprovechamiento y evitar los peligros relacionados.

En definitiva, “la inteligencia artificial es una herramienta económica, eficaz y eficiente que brindará soluciones en ingenierı́a” (Reyes-Ortiz et al., 2019, p. 200), con el potencial de optimizar los procesos y mejorar la eficiencia operativa, la IA aporta beneficios innovadores para la industria. Si bien existen riesgos y desafı́os asociados con su implementación, un enfoque responsable y estratégico puede garantizar que la IA y los trabajadores coexistan en un entorno de trabajo colaborativo. El futuro de la construcción parece prometedor gracias a las oportunidades que ofrece como instrumento poderoso y transformador.

En ese orden, basado en su buen uso, en la siguiente sección se describe cómo, en un futuro no muy lejano, se implementarán las innovaciones de la IA a lo largo del ciclo de vida de una construcción:

La IA puede ser utilizada en la planificación de obras civiles para mejorar la eficiencia, reducir los costos y minimizar el riesgo de errores en el proceso de diseño. Uno de los mayores beneficios es la capacidad para analizar grandes cantidades de datos sobre el terreno en identificación de patrones y tendencias. Para ello, algunos equipos tecnológicos pueden ser dotados con sensores que recopilan datos para estudios preliminares en el sitio de la obra, tales como información topográfica, geológica, climática, presencia de agua y cualquier otro elemento de importancia para el proyecto. Esto proporciona información valiosa sobre las condiciones de la zona en estudio, que mediante la combinación con técnicas de aprendizaje automático y análisis de datos hacen evaluaciones más precisas para tomar decisiones informadas del proyecto a realizar (Muñoz et al., 2022).

Del mismo modo, la IA puede identificar patrones y tendencias en los datos históricos para prever el futuro e incluir información del clima, periodo de retorno, el tráfico, la producción y el consumo de energı́a, uso de la tierra y la disponibilidad de materiales, ası́ como la presencia de especies en peligro de extinción y otros factores ambientales para determinar el impacto ambiental. Datos que permiten decidir aspectos sobre la ubicación de la obra, el momento del inicio de la construcción y la programación del proyecto.

Otro uso importante en la planificación de la obra es el modelado de información de construcción o también conocida como Building Information Modeling (BIM). El BIM es una herramienta que utiliza software para crear modelos 3D detallados de la obra (IBM, 2021), incluye información sobre la geometrı́a, la ubicación, las dimensiones y las propiedades de los materiales utilizados en la construcción. Al emplear técnicas de IA, se pueden analizar los datos recopilados en el modelo BIM para optimizar la planificación del proyecto, identificando posibles problemas y soluciones antes de que ocurran, para tomar decisiones idóneas.

En el área de ingenierı́a vial, la IA puede ser usada en la planificación de vı́as nuevas en aspectos como la ruta ideal, restricciones y posibles vı́as alternas. Ası́ como también, para mejorar el tránsito en vı́as operativas, analizando datos de tráfico en tiempo real como volumen, velocidad y los patrones de movimiento de los vehı́culos, optimizando la planificación de estructuras viales, respecto a la ubicación de intersecciones, señalizaciones, rampas de acceso y otros elementos de diseño, que conlleven a reducir los embotellamientos y corregir la seguridad vial.

En hidráulica, la IA puede mejorar los modelos hidrológicos al incorporar datos meteorológicos, topográficos, tipo de vegetación y de suelo, periodo de retorno, entre otros elementos relacionados con la hidrologı́a de una cuenca, para luego modelarlas y de esta forma predecir las inundaciones y evaluar la capacidad de los sistemas de drenaje. Inclusive a través de patrones de aprendizaje automático, la IA puede analizar datos de inundaciones, fallas de presas y otros desastres naturales (Ghorbanzadeh y Talei, 2019). Esto ayuda a tomar decisiones informadas sobre la ubicación y el diseño de las estructuras hidráulicas minimizando el riesgo de daños futuros.

En la fase de diseño, la IA resulta fundamental para la optimización de estructuras, la simulación de escenarios y la toma de decisiones, lo que permite el desarrollo de propuestas más eficientes y económicas. La optimización de estructuras (Ávila-Montes et al., 2019) es una de las áreas donde la IA ha demostrado ser especialmente útil. Los algoritmos de IA analizan una gran cantidad de datos, encontrando la mejor forma, tamaño y materiales para la estructura, teniendo en cuenta factores como el peso, la resistencia, la rigidez y la economı́a. Además, la IA puede ser utilizada para aprovechar al máximo la ubicación y diseño de sus elementos, considerando aspectos ambientales y sociales.

Asimismo, la IA resulta clave para consolidar modelos de simulación y crear distintos escenarios. Esto permite visualizar y analizar cómo funcionarı́an diferentes diseños en distintas situaciones, lo que ayuda a identificar problemas y mejorar la eficiencia del diseño antes de la construcción. Este proceso es fundamental en el diseño generativo, en el cual la IA crea múltiples prototipos y luego los evalúa en función de los criterios y los requisitos del proyecto, para finalmente escoger la propuesta que mejor se adapte a las especificaciones.

La IA también puede ser empleada para realizar análisis de elementos finitos (FEA) para evaluar la respuesta de la estructura a cargas, como fuerzas, presiones y vibraciones. Al utilizar técnicas de aprendizaje automático, la IA examina estos resultados para perfeccionar el diseño, teniendo en cuenta factores como la seguridad, la eficiencia y la durabilidad.

Por otro lado, los algoritmos de IA proporcionan información valiosa para la toma de decisiones, como la selección de materiales, el diseño de las fundaciones y la disposición de los elementos estructurales. También se puede utilizar el análisis de datos para predecir la cantidad de materiales que serán necesarios para la construcción, ası́ como para determinar los requisitos de energı́a y la eficiencia energética de una estructura. Además, la IA puede ser utilizada para programar y administrar proyectos de construcción complejos.

De igual modo, al diseñar una estructura con IA, es fundamental considerar factores adicionales como la accesibilidad, uso de recursos naturales, la resistencia a desastres naturales y el impacto ambiental y social, lo que permitirá crear estructuras más eficientes, sostenibles y seguras (Muñoz et al., 2022).

En la fase de construcción, la integración de la IA pretende lograr la automatización de ciertos procesos constructivos, tales como la planificación de la logı́stica y la gestión de recursos, ası́ como también la sistematización de ciertas tareas, aumentando la eficiencia, seguridad y calidad de la obra, lo que conlleva a la reducción de costos y mejoras en el tiempo de construcción.

Al respecto, la IA permite el monitoreo y control del progreso de construcción por medio de sensores y dispositivos inteligentes que recopilan datos en tiempo real sobre factores ambientales como calidad del aire, temperatura y humedad, y que son útiles para ajustar y mejorar el rendimiento de la obra.

Igualmente, la IA puede analizar datos de sensores, dispositivos portátiles y cámaras, para detectar comportamientos inseguros o condiciones peligrosas, mejorando la seguridad en el sitio de construcción. Además, descubrir el posible uso inadecuado de equipos de seguridad, el acceso no autorizado a áreas restringidas o riesgos ambientales como fugas de gas o inestabilidad en las estructuras, al alertar al equipo técnico sobre peligros en tiempo real, lo que ayudarı́a a reducir los accidentes y las lesiones en la obra.

Incluso, en condiciones peligrosas, el uso de robots y vehı́culos autónomos para realizar tareas extremas y repetitivas aumentarı́a la seguridad en el sitio de la obra, dejando libertad a los trabajadores para que se concentren en aspectos más complejos del proyecto, ajustando los horarios y cronogramas en consecuencia (Muñoz et al., 2022). Si bien la construcción totalmente autónoma sigue siendo bastante futurista, la IA y la robótica están preparadas para hacerse cargo de actividades rutinarias y estrechamente definidas.

Adicionalmente, la IA también podrı́a ser utilizada para optimizar la gestión de los recursos, analizando los datos de materiales y equipos de construcción, y proporcionando recomendaciones para mejorar la eficiencia en su uso, incluyendo la planificación y optimización del transporte de materiales y equipos, asegurando que estén disponibles en el sitio de la obra en el momento requerido. Por otra parte, la IA mejorará la calidad de la obra, analizando los materiales y equipos a utilizar para que estos cumplan con los estándares establecidos, y monitoreando que los métodos constructivos sean los adecuados, detectando problemas y proporcionando recomendaciones a tiempo.

El mantenimiento de obras civiles es un aspecto crı́tico en la vida útil de las infraestructuras, donde la identificación temprana de fallas y la toma de decisiones apropiadas garantizan la durabilidad, seguridad y funcionalidad de las estructuras. Afortunadamente, el avance en tecnologı́as de IA proporcionará herramientas eficientes para mejorar la detección de defectos, la evaluación del estado estructural, la planificación de acciones y la gestión del mantenimiento en la ingenierı́a civil (Muñoz et al., 2022).

Una vez completado el proyecto, el monitoreo constante es fundamental para identificar cambios en el comportamiento estructural y detectar errores a tiempo. La IA, mediante técnicas de aprendizaje automático y procesamiento de imágenes, analiza datos de sensores integrados en la infraestructura y sistemas de inspección visual para reconocer anomalı́as y predecir fallas, lo que permite planificar y programar reparaciones e intervenciones de forma proactiva antes de que se produzcan deterioros graves. Igualmente, la IA puede automatizar ciertas tareas de mantenimiento, como el uso de drones autónomos para inspeccionar carreteras o lı́neas ferroviarias en busca de fallas o implementando sistemas robóticos para reparar fugas o grietas simples.

Otra aplicación, es la optimización de la planificación y el presupuesto (Muñoz et al., 2022). Los sistemas de inteligencia artificial pueden analizar los datos de mantenimiento para identificar patrones de gastos y fallas, permitiendo planificar acciones óptimas y eficientes respecto a los presupuestos y los recursos necesarios para la obra civil. Además, asegura que se realicen en el momento y de la manera más eficiente posible.

La ingenierı́a civil es un campo en constante evolución, que cada vez usa más los avances tecnológicos en todas las fases de vida de una infraestructura. Las TIC posibilitan la utilización de herramientas como el modelado en 3D, la realidad aumentada y la simulación de procesos, lo cual hace que los ingenieros civiles puedan visualizar de manera clara y precisa el resultado final de sus proyectos y detectar posibles problemas antes de que ocurran. Asimismo, la IA facilita la automatización de tareas, lo que disminuye la necesidad de trabajo manual y los errores humanos.

Una de las principales razones para la aplicación de la IA en la ingenierı́a civil es la optimización de recursos. Gracias a la inteligencia artificial, se logra llevar a cabo un mayor control y precisión en la planificación y ejecución de las obras, detectando problemas y fallos potenciales antes de que estos ocurran, lo que reduce el riesgo de accidentes y aumenta la seguridad en el lugar de trabajo. Además, es utilizada para simular diferentes escenarios y evaluar el riesgo de posibles desastres naturales o accidentes. La IA al analizar grandes cantidades de datos detectan patrones que indican problemas en la seguridad de las infraestructuras.

El uso de herramientas digitales y tecnológicas facilita una mayor precisión en la medición y control de los materiales y recursos utilizados en la construcción, lo que implica una gestión más eficiente de los mismos. A la par, la IA puede ser empleada para monitorizar el consumo de energı́a y agua de las infraestructuras, logrando identificar áreas de mejora para reducir el impacto ambiental, ası́ como también para el mantenimiento predictivo, lo que ayuda a prevenir problemas y a prolongar la vida útil de las estructuras.

Además, existen varias razones especı́ficas que explican la relevancia del uso de las TIC y la IA en la Ingenierı́a Civil:

La aplicación de las TIC y la IA en la ingenierı́a civil plantea importantes implicaciones éticas que deben ser consideradas en su implementación, pues “cuanto mayor sea la libertad de una máquina, más necesitará normas morales” (Picard, 1997, p. 19), garantizando un uso responsable, progresivo y buscando el equilibrio entre la tecnologı́a y las cualidades humanas, para que sea justo para los trabajadores de la construcción.

Uno de los principales aspectos a considerar es el impacto que estas tecnologı́as pueden tener en el empleo de trabajadores de la construcción. La automatización de tareas y la reducción de la necesidad de trabajo manual llevarı́an posiblemente a la pérdida de empleos, lo que tiene un impacto negativo en las comunidades locales y en la economı́a en general. Por lo tanto, es necesario que se tomen medidas para evitar desventajas en el área laboral.

Otro elemento por discurrir es el acceso y la equidad en el uso de estas tecnologı́as. A medida que la ingenierı́a civil se vuelve cada vez más dependiente de las TIC y la IA, puede haber una brecha digital entre aquellos que tienen acceso y aquellos que no. Esto supone una desigualdad en la calidad de las infraestructuras construidas, lo que tendrı́a un impacto negativo en las comunidades menos favorecidas.

Además, es necesario tomar en cuenta la privacidad y la seguridad de los datos en la aplicación de estas tecnologı́as. Tal como se ha explicado anteriormente, la recopilación y el análisis de grandes cantidades de datos puede ser utilizado para mejorar la eficiencia y la seguridad de las infraestructuras, pero también plantea preocupaciones sobre la privacidad de los datos. Es importante garantizar que se empleen de manera transparente y responsable, y que se implementen medidas de control para protegerlos de posibles transgresores.

La IA plantea preocupaciones éticas en términos de su capacidad para tomar decisiones autónomas. Es necesario garantizar que los algoritmos de aprendizaje automático sean transparentes, éticos, justos y responsables, y que se implementen acciones de control para certificarlo. De igual forma, es clave avalar que se tomen medidas para minimizar el impacto ambiental al entorno y que se promueva el desarrollo sostenible en la construcción y mantenimiento de infraestructuras, esto puede incluir el uso de materiales adecuados, la implementación de prácticas de construcción verde y la planificación cuidadosa del uso de la tierra.

Abordar estas preocupaciones éticas en la aplicación de las TIC y la IA en la industria de la construcción es esencial para garantizar la sostenibilidad, la equidad y la transparencia en la construcción y mantenimiento de infraestructuras, asegurando que se beneficie a todos por igual.