Los tres retos para escalar la IA en el sector AECO

¿Qué diferencia a los proyectos de IA exitosos de los que se quedan estancados?

La conversación sobre la inteligencia artificial en los sectores de Arquitectura, Ingeniería, Construcción y Operaciones (AECO) ha pasado de la teoría a la aplicación práctica. El 84 % de los responsables del sector AECO afirma que la IA tiene un impacto positivo en la productividad. Sin embargo, el paso de los proyectos piloto a una integración efectiva sigue siendo un reto.

Durante el webinar Expert Edge sobre inteligencia artificial, tres expertos del sector AECO de ARKANCE, Lantis y Autodesk comparten sus experiencias y recomendaciones basadas en proyectos reales. Cada uno aporta su visión sobre el proceso de transformación para ayudarle a identificar los principales obstáculos y las mejores prácticas para escalar la IA con éxito. Estas son sus principales conclusiones.

"Existe una prioridad cultural sobre la que todo CEO debe actuar: reconocer que la IA ya está aquí y que sus empleados ya la están utilizando. Pero, para escalarla de forma segura, el liderazgo debe apoyarse en tres pilares fundamentales: un liderazgo sólido, una gobernanza rigurosa y una formación continua". Grégoire Arranz, CEO Global de ARKANCE

Las organizaciones que adoptan la IA abren la puerta a importantes mejoras en eficiencia e innovación, pero los riesgos también son reales y solo un liderazgo decidido puede gestionarlos con éxito. Como señaló Grégoire Arranz durante el webinar, las diferencias de productividad en nuestro sector ya son muy significativas. Esperar a que la tecnología madure por completo antes de adoptarla puede poner en riesgo la competitividad de su organización.

Tres obstáculos que frenan silenciosamente la implantación de la IA

Los proyectos de inteligencia artificial rara vez fracasan por la tecnología en sí. Lo hacen por todo lo que hay detrás. Existen tres obstáculos que se repiten de forma constante en las organizaciones del sector AECO, y los tres pueden identificarse antes incluso de seleccionar una sola herramienta.

RETO 1 Entornos de datos fragmentados

La preparación de los datos no es un reto técnico, sino estratégico. La mitad de los responsables del sector AECO considera que la integración de la IA con los sistemas existentes es uno de los principales desafíos. En la mayoría de los casos, el problema tiene un mismo origen: datos que no están suficientemente estructurados, no son fácilmente accesibles o no ofrecen la fiabilidad necesaria para aprovechar todo el potencial de la IA.

Emmanuel Di Giacomo, experto en BIM e IA de Autodesk, lo resume con claridad: antes de que una organización pueda beneficiarse de la inteligencia artificial, debe definir sus objetivos estratégicos, asignar los recursos adecuados, evaluar la calidad de los datos disponibles y establecer indicadores (KPIs) alcanzables con un calendario bien definido. No al revés.

Las organizaciones que quieren mantener su competitividad están implantando entornos comunes de datos (CDE) como base de su infraestructura digital, organizando y protegiendo la información antes de que la IA interactúe con ella. Actualmente, el 96 % de los datos del sector de la construcción no se utiliza, ya que permanece aislado en silos departamentales. Centralizar esta información en un CDE mejora la confianza en los datos y elimina estas barreras, pero también resuelve una importante vulnerabilidad de seguridad: una infraestructura de datos sin una gestión adecuada puede exponer información confidencial de los proyectos a personas que no deberían tener acceso a ella.

Como advierte Grégoire Arranz: "Esta base es esencial para que la IA disponga de información de calidad y pueda ofrecer resultados precisos. Pero también es fundamental desde el punto de vista de la seguridad. Si la información no está correctamente organizada, los datos confidenciales de los proyectos podrían quedar accesibles para muchas más personas de las que realmente deberían tener acceso".

Sin una base sólida de datos, la IA no fracasa de forma evidente. Simplemente, no alcanza todo su potencial.

RETO 2  Poner la herramienta antes que la estrategia

Las organizaciones que consiguen superar la fase piloto no delegan la adopción de la IA en el departamento de tecnología, sino en las personas que mejor conocen el trabajo diario. El error más común es tratar la inteligencia artificial como un proyecto exclusivamente de TI.

Yanissa De Jonghe, Responsable de Digital & Data en Lantis, lo expresa con claridad al explicar dónde reside el verdadero éxito:

«La IA solo genera valor cuando está conectada con el trabajo real. No es responsabilidad exclusiva de un departamento de TI o de transformación digital; debe formar parte del ADN de la organización para generar un impacto real.»

Esto implica identificar patrocinadores internos, dar voz a los responsables de los procesos de negocio y crear un entorno en el que experimentar y equivocarse no se considere un fracaso, sino una parte natural de la estrategia. Como señala Yanissa:

«Fomente una cultura en la que sea aceptable probar, aprender y, si algo no funciona, hacerlo rápido para seguir avanzando.»

Los mayores beneficios suelen obtenerse en procesos que, a priori, reciben menos atención. Las plataformas de software para el sector AECO están incorporando la IA directamente en las herramientas que los equipos ya utilizan. Aunque esto reduce la barrera tecnológica, Yanissa explica que en Lantis el retorno de la inversión más rápido y con mayor impacto se consiguió automatizando procesos que no forman parte de la actividad principal del negocio.

Tareas administrativas como la detección de anomalías en facturas o la gestión de consultas contractuales siguen estando poco digitalizadas, lo que convierte a la IA en una tecnología con un enorme potencial para generar resultados inmediatos. Analizar estos procesos y definir un objetivo estratégico constituye un excelente punto de partida.

Grégoire Arranz comparte este enfoque gradual y señala que dividir la innovación en iniciativas pequeñas y manejables es la forma más rápida de aprender y seguir avanzando. No obstante, recuerda que estos logros iniciales deben estar respaldados por una estrategia común: "La modularidad aporta rapidez, pero es imprescindible contar con un programa coordinado que implante las políticas adecuadas y fomente el aprendizaje continuo para que ese conocimiento pueda aprovecharse en toda la organización."

RETO 3  La inesperada curva de adopción

Las ideas tradicionales sobre quién se resiste a las nuevas tecnologías y quién lidera su adopción están cambiando radicalmente en el sector AECO. Ignorar el ritmo humano de la adopción es un error de gobernanza que puede frenar incluso los programas mejor financiados.

Yanissa ha observado este fenómeno de primera mano en Lantis: quienes adoptan antes la inteligencia artificial suelen ser los perfiles con mayor experiencia, como directores de proyecto y asistentes sénior, que utilizan la IA para aumentar su productividad sin temor a ser reemplazados.

Esta misma tendencia se está acelerando en todo el sector, especialmente con la aparición de la IA agéntica (Agentic AI), diseñada para ejecutar flujos de trabajo de forma autónoma. Grégoire señala que los impactos más transformadores e inmediatos se están produciendo en funciones con un uso intensivo de datos y contexto, como la gestión de solicitudes de oferta (RFQ), la elaboración de presupuestos, la contabilidad y la atención al cliente. En esta etapa, el objetivo no es delegar por completo las tareas en la IA, sino utilizarla como un acelerador de la productividad de las personas.

Para superar este obstáculo y escalar la adopción de la IA, es imprescindible acompañar a los empleados en cada etapa del proceso, combinando formación técnica especializada con aprendizaje práctico que les permita adquirir confianza en estas soluciones avanzadas. Desarrollar las competencias de su equipo garantizará que estas plataformas de IA integradas potencien realmente el trabajo de las personas que impulsan cada proyecto.

La cuestión ya no es el ROI, sino el RONI

Para los responsables que aún dudan sobre la adopción de la IA, el debate ha cambiado. El verdadero riesgo ya no está en invertir en inteligencia artificial, sino en esperar. Es decir, en asumir el riesgo de no invertir (RONI, Risk of Not Investing).

Aunque los modelos tradicionales para calcular el retorno de la inversión (ROI) siguen siendo complejos debido a la relativa juventud de esta tecnología, el coste de la inacción es cada vez más evidente. Durante el webinar, Grégoire Arranz explicó que las organizaciones que han adoptado la IA de forma temprana ya están obteniendo mejoras de productividad de entre el 5 % y el 10 %. En un sector con márgenes tan ajustados como el AECO, una diferencia del 10 % en eficiencia supone una desventaja competitiva inmediata y muy difícil de recuperar para quienes optan por esperar.

Como señala Yanissa: "Es un error pensar que la transformación digital comienza con una herramienta, en lugar de responder a una necesidad clara de la organización. También lo es creer que la inversión en inteligencia artificial requiere grandes presupuestos y un retorno lento".

Yanissa denomina a este fenómeno el coste del legado (cost of legacy): cuanto más tiempo tarda una organización en construir una base sólida de datos y desarrollar su capacidad para gestionar el cambio, mayor será el coste de adaptarse en el futuro. Lantis lo comprobó de forma muy clara durante la pandemia: cuando llegó la COVID-19, su nivel de preparación digital permitió que entre 300 y 400 colaboradores externos comenzaran a trabajar en remoto desde el primer día. No fue cuestión de suerte, sino el resultado de decisiones estratégicas tomadas años antes.

Por su parte, Emmanuel Di Giacomo considera que el futuro de la transformación digital pasa por el Outcome-Based BIM, y que las herramientas de IA integradas pueden ayudar a las organizaciones del sector AECO a optimizar sus flujos de datos para alcanzar antes la madurez BIM. A la hora de evaluar una solución, recomienda comprobar que responda a tres principios fundamentales:

• Automatizar, para reducir las tareas repetitivas.

• Asistir, proporcionando información útil que facilite la toma de decisiones.

• Potenciar, reforzando la creatividad y la capacidad de diseño de los profesionales.

La distancia entre los proyectos piloto y una implantación a gran escala no es un problema tecnológico, sino un reto relacionado, en la misma medida, con los datos y con las personas. Las organizaciones que obtienen el mayor valor de la inteligencia artificial no son únicamente aquellas que cuentan con datos bien estructurados y correctamente gobernados. Son aquellas en las que las personas, en todos los niveles de la organización, impulsan la adopción de la IA, formulan mejores preguntas y desarrollan nuevas formas de trabajar.

Los datos proporcionan a la IA la materia prima con la que trabajar. La cultura organizativa le permite generar un impacto real. Cuando ambos elementos se desarrollan conjuntamente, la base que construya será verdaderamente sólida.

Un socio para impulsar la innovación

Grégoire entiende la relación ideal con los clientes no como una simple relación proveedor-cliente, sino como una auténtica colaboración: "Entendemos este proceso como una cocreación. Nuestros clientes son los propietarios de sus datos, de su conocimiento y de la experiencia acumulada en su sector. Ellos saben cómo diseñar y construir de la forma más eficiente. En ARKANCE aportamos la metodología, la estructura de los datos y la experiencia necesaria para implantar la tecnología de la forma más segura, fiable y eficaz".

En ARKANCE colaboramos con las organizaciones para acompañar, capacitar y ayudar a sus equipos en la adopción de la inteligencia artificial, desde la creación de una base sólida de datos hasta su implantación a gran escala con confianza. Descubra la serie Expert Edge y acceda a estrategias reales y experiencias compartidas por profesionales que están liderando la transformación en el sector.

La transformación es un trabajo en equipo. Somos las personas que le ayudarán a hacerla posible.

Póngase en contacto con nosotros y comience a definir su hoja de ruta para la adopción de la IA.