La digitalización en la industria de la construcción en Euskadi sigue siendo desigual y, en muchos casos, incipiente. Aunque el discurso tecnológico lleva tiempo presente, la realidad operativa del sector —altamente fragmentado, con predominancia de pequeñas empresas y procesos complejos— ha dificultado una adopción efectiva y sostenida de herramientas digitales.
Sin embargo, esa percepción está empezando a cambiar. La necesidad de mejorar la productividad ha llevado a muchas empresas del sector a incorporar herramientas como sistemas de planificación, software especializado, metodologías BIM o análisis de datos. En ese mismo contexto, la inteligencia artificial empieza a considerarse una tecnología más, con potencial para resolver problemas concretos si se aplica con criterio.
En paralelo, el uso de IA en Euskadi crece de forma sostenida. Según el segundo Diagnóstico de la Inteligencia Artificial elaborado por BAIC (Basque Artificial Intelligence Center), el porcentaje de organizaciones vascas que aplican esta tecnología ha aumentado un 42 % en solo un año, pasando del 12,2 % al 17,4 %. Este crecimiento confirma que cada vez más agentes del ecosistema están dando pasos concretos en esta dirección, lo que refuerza el sentido de proyectos como ER(AI)KIN, centradas en casos de uso reales y orientadas a la realidad operativa de la industria de la ocnstrucción.
ER(AI)KIN, proyecto que presentamos en el marco de MEET:INN 2025 organizado por BUILD:INN, nace desde esa necesidad: analizar con realismo en qué fases del ciclo constructivo puede tener sentido aplicar IA, con qué datos, bajo qué condiciones y con qué limitaciones. Lo impulsamos desde BUILD:INN, junto a Ayesa e Ikerlan, con el apoyo del Departamento de Promoción Económica y Proyectos Estratégicos de la Diputación Foral de Gipuzkoa.
Objetivo del proyecto
El objetivo principal ha sido identificar oportunidades reales para aplicar técnicas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) a lo largo del ciclo de vida de un proyecto constructivo. El enfoque se ha mantenido práctico, con una orientación clara hacia casos de uso viables y alineados con la operativa del sector.
Metodología
A lo largo del proyecto se han identificado y analizado 27 casos de uso concretos, estructurados en función de su aplicabilidad a distintas etapas del ciclo constructivo:
· Concepción y diseño
· Planificación y gestión
· Construcción y ejecución
· Comercialización
· Operaciones y mantenimiento
· Demolición, reutilización y sostenibilidad
Cada caso incluye:
· El problema a resolver
· Tipos de datos requeridos
· Herramientas o modelos de IA aplicables
· Mejora esperada (eficiencia, reducción de errores, anticipación de fallos, etc.)
Casos representativos
Entre los casos evaluados, algunos destacan por su aplicabilidad inmediata y potencial de impacto:
· Generación de diseños urbanos automáticos, ajustados a normativa y condiciones del terreno
· Predicción de costes, plazos o demanda a partir de históricos de proyectos
· Detección de desviaciones en obra mediante análisis de imágenes y sensores
· Mantenimiento predictivo de maquinaria con modelos basados en series temporales
· Clasificación de perfiles de cliente y segmentación geográfica para la comercialización de activos
Factores clave para la implantación
Más allá del análisis técnico, el proyecto ha identificado los factores que condicionan la viabilidad de estas soluciones:
· Disponibilidad y calidad de los datos
· Capacitación de los equipos
· Ciberseguridad
· Adaptación a la normativa vigente
· Grado de madurez tecnológica de las organizaciones
Se recomienda una adopción progresiva, comenzando por casos con alta visibilidad de resultados y baja complejidad de integración. La mejora de la seguridad en obra o la planificación de recursos son ejemplos adecuados para una primera implementación.
Próximas acciones
Finalizado el estudio, la siguiente fase la centramos en la transferencia de conocimiento y aplicación práctica de los resultados:
· Publicación técnica de resultados
· Jornadas formativas
· Apoyo a empresas interesadas en realizar pruebas piloto
· Difusión de los casos de uso con potencial de escalado
¿Quieres profundizar más en cómo aplicar IA en la construcción?
Desde BUILD:INN, junto a Ayesa e Ikerlan, hemos desarrollado tres entregables clave del proyecto ER(AI)KIN que te ayudarán a entender cómo aprovechar la inteligencia artificial en cada fase del ciclo de vida constructivo. Si formas parte del ecosistema de la construcción, estos documentos te ofrecen una guía práctica, con ejemplos reales, herramientas concretas y recomendaciones adaptadas al sector.
¿Qué encontrarás en estos descargables?
1. [Entregable 1] Estado del arte de la IA y ML en construcción Conoce las tecnologías clave y su aplicabilidad a procesos repetitivos del sector.
2. [Entregable 2] Análisis de fuentes de datos disponibles Aprende qué datos necesitas, dónde encontrarlos y cómo preparar tu empresa para la IA.
3. [Entregable 3] Herramientas con mayor potencial de aplicación Un catálogo práctico de soluciones de IA y casos de uso para aplicar hoy mismo.
Descarga los tres entregables y da el primer paso hacia la transformación digital de tu empresa.