La inteligencia artificial (IA) ya no es solo una promesa del futuro: está transformando la manera en que vivimos, trabajamos y aprendemos. En el ámbito de la construcción, esta tecnología se ha ido posicionando como una aliada estratégica para mejorar procesos, optimizar tiempos y garantizar estándares de calidad. Pero su impacto va más allá de las obras. Hoy, también está cambiando la forma en que formamos a los ingenieros que diseñarán, supervisarán y construirán las infraestructuras del mañana.
En este contexto, la academia de ingeniería en construcción ha comenzado a incorporar herramientas de IA no solo como contenidos teóricos, sino también como medios para acercar a los estudiantes a la realidad profesional que enfrentarán. En particular, las experiencias de fiscalización técnica y control de calidad en proyectos habitacionales del Ministerio de Vivienda y Urbanismo (MINVU) han servido como punto de partida para aplicar metodologías activas, con apoyo de IA, que conectan directamente la teoría con la práctica.
Esta columna presenta una mirada integrada sobre el uso de la inteligencia artificial en el proceso formativo de ingenieros en construcción, destacando sus aplicaciones reales, los aprendizajes que genera en el aula, las competencias que desarrolla en los estudiantes y los principales desafíos que implica su implementación desde una perspectiva humana y pedagógica.
Aplicaciones prácticas de la IA en la formación.
Cuando hablamos de aplicar inteligencia artificial en educación, solemos pensar en robots o complejos algoritmos. Pero en la formación de ingenieros, la IA se ha traducido en herramientas que permiten simular condiciones reales de obra, analizar datos técnicos y automatizar procesos que, hasta hace poco, eran exclusivamente manuales.
Un ejemplo concreto es el uso de visión computacional en obras simuladas. En clase, los estudiantes aprenden a utilizar software que analiza imágenes reales de construcciones y las compara con modelos digitales. Esto permite identificar errores constructivos, problemas de seguridad o desviaciones respecto a los planos. La experiencia no solo refuerza conocimientos técnicos, sino que también permite a los alumnos asumir el rol de un inspector fiscal asistido por IA, tal como lo harían en un proyecto habitacional público.
Otra herramienta clave es el análisis predictivo mediante machine learning. Los estudiantes trabajan con datos históricos de proyectos (costos, plazos, fallas), aplicando modelos que les ayudan a anticipar riesgos constructivos. De esta manera, desarrollan un pensamiento más estratégico y toman decisiones con base en evidencias, no solo en intuiciones.
Este tipo de actividades convierte al aula en un laboratorio virtual, donde la tecnología no reemplaza al profesor, sino que potencia su enseñanza y convierte al estudiante en protagonista de su propio aprendizaje.
Casos reales aplicados en el aula
Una de las experiencias más enriquecedoras ha sido trabajar con proyectos habitacionales reales del Minvu. En estas actividades, los estudiantes reciben toda la documentación de una obra construida —planos, especificaciones técnicas, fotografías, informes— y, con apoyo de herramientas de IA, deben realizar una auditoría virtual del proyecto.
Usando visión artificial, comparan lo ejecutado con lo proyectado y detectan inconformidades constructivas. Posteriormente, elaboran informes técnicos, identifican causas y proponen medidas correctivas, tal como lo haría un inspector fiscal profesional.
Otro caso exitoso ha sido la predicción de la resistencia del hormigón a partir de modelos de aprendizaje automático. Con datos de ensayos reales, los estudiantes desarrollan modelos que anticipan si un lote de hormigón cumplirá con la norma, integrando así la estadística, la normativa técnica y el razonamiento ingenieril.
Estas experiencias no solo fortalecen conocimientos técnicos, sino que refuerzan valores fundamentales como la responsabilidad, la rigurosidad profesional y la importancia de asegurar la calidad y seguridad de las obras.
Competencias que se desarrollan
La integración de IA en el aula no es solo una cuestión tecnológica: también es una oportunidad pedagógica para desarrollar un conjunto de competencias que son cada vez más valoradas en el mundo profesional.
- Competencias técnicas: los estudiantes aprenden a manejar herramientas digitales avanzadas, interpretar resultados generados por algoritmos y aplicarlos a contextos reales. Esto los prepara para desenvolverse con soltura en entornos de obra cada vez más digitalizados.
- Competencias normativas: al trabajar con casos reales, los estudiantes comprenden mejor la importancia del cumplimiento de normativas. Verifican, por ejemplo, si una partida cumple con el D.S. N°49, o si se respetan las exigencias de accesibilidad. La IA actúa como herramienta de validación, pero es el alumno o alumna quien interpreta y toma decisiones.
- Competencias éticas: usar IA en actividades académicas también lleva a reflexionar. ¿Hasta qué punto se puede confiar en un algoritmo? ¿Qué pasa si se delegan decisiones técnicas a una máquina? Estas preguntas abren espacio a discusiones en clase que fortalecen el pensamiento crítico y el sentido ético profesional.
- Competencias sociales: la mayoría de estas actividades se realiza en equipos multidisciplinarios, lo que fomenta la colaboración, la comunicación efectiva y el liderazgo. Además, al trabajar con proyectos de interés social, los estudiantes desarrollan empatía y compromiso con el entorno.
Desafíos para docentes y estudiantes
Integrar IA en el aula también implica enfrentar desafíos importantes, tanto logísticos como pedagógicos:
- Capacitación docente: no todos los profesores se sienten preparados para enseñar con herramientas de IA. Es necesario generar espacios de formación continua y acompañamiento institucional para que se sientan seguros, actualizados y motivados a innovar.
- Acceso a tecnología: no todas las instituciones cuentan con el equipamiento necesario para implementar estas metodologías. El acceso a software, datos reales o licencias específicas puede ser una barrera, especialmente en contextos más vulnerables.
- Equilibrio curricular: incluir IA no significa dejar de lado los fundamentos clásicos de la construcción. El desafío está en integrarla de manera transversal, sin sobrecargar la malla ni perder de vista los principios básicos del aprendizaje técnico.
- Cambio cultural: algunas personas —tanto docentes como estudiantes— pueden ver la IA con recelo. Superar esa resistencia implica generar confianza, mostrar resultados y entender que la tecnología está para apoyar, no reemplazar al ser humano.
Reflexión final
La incorporación de la inteligencia artificial en la enseñanza de la ingeniería en construcción no es una moda pasajera. Es una respuesta concreta a las transformaciones que está viviendo el sector, y una oportunidad real para mejorar la forma en que formamos a nuestros futuros profesionales.
Más allá de la herramienta, lo esencial es cómo se usa. En este proceso, el rol del docente sigue siendo insustituible: guía, interpreta, acompaña y humaniza el aprendizaje. La IA, bien utilizada, amplía nuestras capacidades, permite personalizar experiencias educativas y libera tiempo para lo que realmente importa: pensar, dialogar, construir conocimiento con sentido.
Preparar a los ingenieros del futuro no es solo enseñarles a calcular estructuras o coordinar partidas. También es ayudarlos a leer el mundo que están construyendo, a integrar tecnología con ética, y a tomar decisiones con base en datos, pero también en valores. En ese desafío, la IA no es una amenaza: es una aliada poderosa, siempre que sepamos ponerla al servicio del aprendizaje, la colaboración y el bienestar común.
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