IA en la elaboración de presupuestos de construcción: qué es real, qué sigue siendo una demostración y cómo pueden distinguirlo los contratistas

La construcción se basa en planos. Antes de que un contratista pueda presentar una oferta para un edificio, alguien de su equipo realiza una medición de cantidades. Revisa el conjunto de planos —el paquete de dibujos en PDF que el arquitecto y los ingenieros entregan para el proyecto— y cuenta y mide todo lo que el contratista suministrará e instalará: tomacorrientes, puertas, fregaderos, pies lineales de pared y pies cuadrados de revestimiento de suelo. Esas cantidades se incorporan al presupuesto, el documento con precios que constituye la oferta. Si la oferta resulta ganadora, las mismas cifras vuelven a aparecer en las órdenes de cambio, las modificaciones al contrato con precios y firmas que se realizan cuando cambia el diseño.

La medición de cantidades es lenta, repetitiva y costosa si se hace mal, por lo que es un objetivo evidente para la IA. Desarrollo software que interpreta planos de construcción, y los contratistas con los que hablo intentan decidir qué afirmaciones sobre la IA son creíbles. Así distingo lo que funciona de lo que todavía es una demostración.

El optimismo va por delante de la adopción

Dos encuestas recientes ponen cifras a esta brecha. En un estudio de Dodge Construction Network junto con CMiC, publicado en diciembre de 2025, el 87 % de los contratistas afirmó que espera que la IA transforme el sector, y el 19 % dijo haber adaptado sus flujos de trabajo para incorporarla.

RICS, el organismo profesional de los topógrafos, encuestó a más de 2.200 profesionales de la construcción para elaborar su informe de 2025 sobre la IA en la construcción. Alrededor del 45 % afirmó que sus organizaciones no habían implementado la IA, y menos del 1 % describió su uso como plenamente integrado en toda la organización. Construction Dive informó sobre los resultados con el titular «Los constructores tardan en adoptar la IA pese a los beneficios percibidos».

Optimismo y adopción según dos encuestas recientes. Datos: Dodge Construction Network y CMiC (diciembre de 2025), RICS (2025). Imagen: Bildrix

La fase previa a la construcción —todo lo que hace un contratista antes de iniciar las obras (presentar ofertas, revisar documentos y programar trabajos)— es un punto de partida natural, porque la información de entrada ya está en documentos digitales.

Lo que ya funciona

La lectura de conjuntos de planos ya es una categoría de productos en funcionamiento. El software puede ordenar y nombrar las láminas de un conjunto, determinar la escala de cada plano, contar símbolos como tomacorrientes, luminarias y artefactos de plomería comparándolos con la leyenda que el ingeniero preparó para ese proyecto, y medir habitaciones y paredes. El reconocimiento de símbolos en planos lleva años siendo un área de investigación activa. El conjunto de datos FloorPlanCAD, publicado en 2021, contiene anotaciones de más de 10.000 planos de planta distribuidos en 30 categorías de objetos, para que los investigadores pudieran entrenar y probar modelos en esta tarea.

Otras dos capacidades también dan buenos resultados en la práctica. Una es responder preguntas sobre planos y especificaciones, citando la lámina de la que procede la respuesta para que una persona pueda verificarla en segundos. La otra es incorporar las cantidades revisadas al presupuesto, siempre que la lista de precios del propio contratista incluya los artículos correspondientes.

Lo que todavía es una demostración

Conviene mirar con más escepticismo tres afirmaciones.

Precios que nadie revisa. Los precios de los materiales y la mano de obra varían según la región y cambian con el tiempo. Un precio sugerido por la IA puede ser un punto de partida razonable, pero debe identificarse claramente como una sugerencia y verificarse con una cotización de un proveedor antes de incluirlo en una oferta.

Todos los oficios, con cualquier tipo de información de entrada. Los PDF vectoriales limpios, exportados directamente desde un programa de diseño, son el caso más sencillo. Los planos escaneados, las fotos tomadas con el teléfono y los conjuntos incompletos siguen causando problemas, y la cobertura varía mucho según el oficio. Una herramienta que interpreta bien planos eléctricos quizá no sirva de mucho para los planos de otro oficio.

Ofertas totalmente automáticas. Muchos factores que determinan una oferta nunca aparecen en los planos: las lagunas en el alcance entre distintos oficios, los métodos de trabajo, las condiciones existentes en una remodelación, el cronograma y cuánto riesgo está dispuesto a asumir el contratista. El estimador firma la cifra y responde por ella.

Lo que funciona en la práctica hoy y lo que todavía es una demostración. Imagen: Bildrix

Cuatro señales de que está viendo una demostración

1. Solo funciona con los planos del proveedor. Pida que la prueben con su propio conjunto de planos, idealmente el más desordenado de los que usó para presentar una oferta el trimestre pasado.
2. Da una sola cifra de precisión sin definirla. ¿Precisión al contar qué elementos, en qué planos y con qué método de medición? Una cifra sin un desglose por artículo aporta muy poca información.
3. No señala nada. Todos los modelos tienen algún grado de incertidumbre. Una herramienta que nunca la muestra la está ocultando.
4. El resultado termina en una hoja de cálculo que alguien vuelve a transcribir en el presupuesto. Cada cifra que se vuelve a escribir abre una nueva posibilidad de error tipográfico.

Preguntas para hacerle a cualquier proveedor

• ¿Qué tipos de información de entrada acepta, qué oficios cubre y qué se niega a hacer?
• ¿Cómo muestra la incertidumbre y cuánto tarda la revisión de uno de mis conjuntos de planos?
• ¿Puedo editar el resultado y se incorporan mis cambios al presupuesto y a las modificaciones posteriores?
• ¿Mis datos se utilizan para entrenar los modelos de alguien y dónde se almacenan?

El Marco de gestión de riesgos de IA del NIST es una referencia útil para este último grupo. Describe la IA confiable como, entre otras cosas, válida y fiable, segura y resiliente, responsable y transparente, y con mayor protección de la privacidad. Cada una de estas características se convierte en una pregunta que un contratista puede hacerle a un proveedor.

Por qué la duda es una característica

Los modelos suelen tener más confianza de la que deberían. Guo y sus colegas demostraron en 2017 que las redes neuronales modernas suelen estar mal calibradas. La confianza que indica una red a menudo no coincide con la frecuencia con la que acierta. La calibración puede mejorarse y, una vez mejorada, la puntuación de confianza se convierte en una lista de tareas. Los elementos con baja confianza se asignan a una persona, mientras que los de alta confianza reciben una revisión rápida.

Esa característica me importa más que cualquier función destacada. Quien prepara un presupuesto no tiene tiempo para volver a comprobar todos los recuentos de un conjunto de unos cientos de planos. Sí tiene tiempo para revisar las pocas decenas de elementos que el software marca como inciertos. Quien prepara el presupuesto sigue firmando la oferta, y las buenas herramientas agilizan esa revisión.

El software lee y cuenta, una persona revisa aquello sobre lo que tiene dudas y quien prepara el presupuesto firma la oferta. Imagen: Bildrix

Unite.AI publicó recientemente un artículo de Baber Javed sobre el diseño de IA para nóminas, admisiones y otros ámbitos en los que los errores se pagan caro. Javed sostiene que las reglas deterministas deben regir todo lo que tenga consecuencias financieras o legales, que el modelo debe interpretar y explicar, y que debe haber revisión humana cuando los errores resulten costosos. Una oferta de construcción encaja en esa descripción.

Qué conviene observar a continuación

Espero que los avances del próximo año lleguen después de la primera medición: comparar las revisiones de los planos y trasladar las cantidades modificadas a las órdenes de cambio y las facturas sin volver a introducirlas a mano. Las revisiones son el punto en el que los contratistas pierden dinero sin darse cuenta, porque un cambio que nadie presupuestó se convierte en trabajo gratuito.

Si dirige una empresa contratista y quiere probar alguna de estas herramientas, haga una prueba piloto con sus propios planos, mantenga a una persona revisando cada resultado y anote sus propios datos: horas dedicadas, errores detectados y errores que pasaron inadvertidos. Aprenderá más de esos datos que de las cifras de cualquier proveedor.

¿Qué tendría que ver para confiar en una cantidad leída por una máquina en una oferta que lleva su nombre?