Por Canuto  

La inteligencia artificial está cambiando la organización del trabajo en la construcción más de lo que está eliminando empleos. Una encuesta de Berkeley Research Group muestra que las empresas redistribuyen personal y buscan nuevas habilidades, mientras enfrentan dudas sobre capacitación, precisión y responsabilidad.
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  • El 46% de los encuestados norteamericanos cambió la estructura de sus equipos y el 38% capacitó de nuevo a sus empleados; el 11% redujo personal por la IA.
  • Más de dos tercios invirtieron al menos USD 250.000 en IA durante los dos años previos, pero solo el 15% dijo haberla integrado por completo.
  • La falta de talento especializado y la responsabilidad por errores generados por IA aparecen entre los principales obstáculos para ampliar su uso.

La IA reorganiza la construcción: cambian los equipos, pero pocos empleos desaparecen

La inteligencia artificial está modificando cómo se distribuyen las tareas en las empresas de construcción, pero la reorganización del trabajo supera ampliamente a los recortes de puestos. En una encuesta de Berkeley Research Group (BRG), el 46% de los participantes norteamericanos afirmó que había cambiado la estructura de sus equipos por la IA, frente a un 11% que redujo personal y un 18% que añadió trabajadores en determinadas áreas.

Los datos reflejan una adopción extendida, aunque todavía incompleta: más de dos tercios de los encuestados norteamericanos invirtieron al menos USD 250.000 en estas herramientas durante los dos años anteriores, y el 37% desembolsó USD 1.000.000 o más. Sin embargo, apenas el 15% dijo haber integrado completamente la IA en proyectos y operaciones, una diferencia que muestra que gastar en tecnología no equivale a incorporarla de forma sistemática.

Más reorganización que eliminación de empleos

El estudio de BRG encontró que el cambio laboral más habitual no fue la reducción de la plantilla, sino la modificación de la manera en que se organiza el trabajo. Además del 46% que alteró la estructura de sus equipos, el 38% capacitó de nuevo a sus empleados, mientras que el 31% trasladó personal a funciones distintas.

La contratación también empieza a reflejar esta transformación: el 29% de los participantes creó nuevos tipos de puestos y el 20% cambió las habilidades que busca en quienes incorpora. Estos resultados sugieren que algunas compañías están ajustando los perfiles y las responsabilidades para trabajar con herramientas de IA, aunque la encuesta no indica cuántos empleos nuevos se crearon ni qué puestos específicos desaparecieron.

La dependencia de personal externo también se movió: el 51% dijo que modificó su uso de proveedores, consultores o contratistas. En conjunto, las cifras describen una transición que alcanza tanto la distribución interna del trabajo como la relación con colaboradores externos, sin que el informe presente la inteligencia artificial como una causa automática de despidos.

Richard Fultineer, director general de BRG y responsable global de construcción, planteó que la transformación se concentra en la gestión de información de los proyectos. A su juicio, las empresas deben priorizar en sus contrataciones a personas capaces de administrar y hacer avanzar aplicaciones de tipo IA, una necesidad que vincula la adopción tecnológica con nuevas competencias laborales.

Las tareas donde la IA ya puede apoyar

El impacto inmediato, según Fultineer, se observa en labores con alta carga de información, como la estimación de costos, las compras, la revisión de diseños, el seguimiento de cronogramas y el análisis de contratos y cumplimiento. En esas actividades, la tecnología puede procesar documentos y datos que forman parte de las decisiones cotidianas de una obra, aunque su uso no elimina la necesidad de revisión profesional.

Ocho de cada diez constructores norteamericanos encuestados afirmaron que utilizan IA para ayudar a evaluar y planificar proyectos propuestos. Fultineer señaló que algunas herramientas pueden revisar planos para detectar errores o detalles faltantes que, si pasan inadvertidos, podrían derivar en correcciones costosas durante el desarrollo de la obra.

Otro ejemplo mencionado por el ejecutivo es el uso de modelos de estimación capaces de apoyarse en cientos de proyectos similares ya terminados para calcular costos de materiales, mano de obra y equipos. El informe no presenta estas capacidades como garantía de exactitud, sino como usos que pueden respaldar el análisis y la planificación cuando se aplican con controles adecuados.

La utilidad de estas aplicaciones depende de que las empresas sepan incorporarlas a sus procedimientos y evaluar sus resultados. Por eso, la transformación no se reduce a comprar programas: también exige definir quién interpreta sus resultados, cómo se verifican las estimaciones y en qué momento una persona debe revisar una recomendación automatizada.

Inversión alta, integración todavía limitada

La distancia entre el gasto reportado y la integración completa destaca uno de los desafíos centrales de la adopción. Aunque más de dos tercios de los encuestados norteamericanos gastaron al menos USD 250.000 en IA en los dos años anteriores, solo el 15% afirmó haberla integrado plenamente en sus operaciones y proyectos.

El alcance funcional también tiene límites: el 42% de los participantes de construcción dijo que la IA estaba activa en la mayoría de las funciones principales. BRG comparó esa cifra con el 48% registrado en el comercio minorista y el 54% en instituciones financieras, mientras que la construcción tuvo una profundidad de adopción similar a la observada en sus encuestas de los sectores minorista, energético y financiero.

Las comparaciones sobre capacitación y contratación requieren cautela, porque la encuesta de construcción fue la primera de BRG que preguntó por esos cambios laborales. Por ello, los porcentajes de nuevos puestos, recapacitación y redistribución de trabajadores no permiten establecer una comparación directa con los otros sectores incluidos en los estudios.

La medición se basó en respuestas de 109 ejecutivos involucrados en la implementación de IA, consultados en julio de 2026; 58 trabajaban en construcción y 51 representaban a propietarios. La mayoría de los resultados destacados corresponde a 65 participantes norteamericanos: los constructores eran principalmente contratistas generales y gerentes de construcción pequeños o medianos, mientras que entre los propietarios predominaban desarrolladores de mayor tamaño y fideicomisos de inversión inmobiliaria.

Capacitación, responsabilidad y control de calidad

La falta de talento o experiencia especializada fue identificada como un reto por el 40% de los encuestados, mientras que el 43% señaló la responsabilidad por errores generados por IA como una preocupación que limita su uso. Esas barreras muestran que las empresas deben resolver tanto la preparación de sus equipos como la atribución de responsabilidades cuando una herramienta produce una recomendación equivocada.

Fultineer sostuvo que cerrar la brecha de habilidades requiere capacitación adaptada a cada etapa de la construcción. Añadió que buena parte de esa formación ocurre dentro de las propias empresas, pero necesita un uso constante para convertirse en una práctica habitual, además del impulso de los niveles directivos para promover una utilización eficiente y sostenida.

El informe también encontró una cobertura de políticas menor que en los otros tres sectores analizados para dos aspectos de control: la supervisión y responsabilidad humanas alcanzaron el 42%, y la precisión y confiabilidad, el 34%. Fultineer atribuyó parte de esa diferencia a que la banca y la energía enfrentan más presión regulatoria para formalizar sus mecanismos de supervisión.

Para evaluar los resultados de las herramientas, el ejecutivo recomendó que los contratistas sigan la precisión de las estimaciones, el desempeño de los cronogramas, el retrabajo y las órdenes de cambio. También planteó que las compañías prueben la IA en proyectos en curso con la debida consideración y mantengan controles de calidad continuos para detectar y prevenir errores; esa vigilancia, según sus declaraciones a Construction Dive, es parte del trabajo práctico que acompaña su adopción.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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