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LA IA TAMBIÉN NECESITA REGLAS
Ética, gobernanza y responsabilidad para una construcción impulsada por inteligencia artificial.
La inteligencia artificial está entrando al sector construcción por la vía de la eficiencia operativa, pero su consolidación dependerá de algo más exigente que la velocidad: la confianza. En una industria donde una decisión técnica puede incidir en costos, plazos, contratos, seguridad laboral, permisos, reputación y vida útil de los activos, la adopción de algoritmos avanzados requiere marcos de cumplimiento, responsabilidades definidas, auditorías periódicas y criterio profesional capaz de distinguir entre una recomendación útil y una decisión que exige validación humana.
El reporte “2026 Engineering and Construction Industry Outlook”, de Deloitte, señala que la industria de ingeniería y construcción entra a 2026 enfrentando costos de materiales, presión sobre márgenes, escasez de talento, cambios en la demanda de proyectos y una transformación digital que está reconfigurando la forma de planificar, financiar y ejecutar obras.
En ese contexto, Deloitte destaca que las firmas del sector están recurriendo a herramientas digitales avanzadas, analítica impulsada por IA, plataformas de gestión en tiempo real y soluciones de obra conectada para optimizar capacidad, costos y competitividad.
Bajo esta perspectiva, conviene recordar que la construcción no administra datos abstractos. Trabaja con planos, especificaciones, solicitudes de información, aprobaciones de materiales, contratos, cronogramas, presupuestos, fotografías de obra, reportes de seguridad y bitácoras de campo. Autodesk, en “Construction AI Software for Smarter Workflows”, explica que la IA para construcción funciona mejor cuando la información del proyecto, dibujos, especificaciones, RFIs, submittals, incidencias, fotos y cronogramas, está capturada en un entorno conectado.
Del riesgo tecnológico al control corporativo
Una lectura sectorial del AI Act permite construir un mapa corporativo de exposición. En el primer nivel se ubican las herramientas de apoyo administrativo, como asistentes para resumir reuniones, redactar minutas, localizar documentos, preparar borradores internos o traducir especificaciones. Su riesgo principal no está en generar errores menores, pérdida de contexto o dependencia excesiva. En estos casos, el control razonable debe concentrarse en revisión humana, políticas internas de uso y trazabilidad básica del documento generado.
En un segundo nivel aparecen las aplicaciones con impacto económico, contractual o reputacional. Aquí entran sistemas capaces de comparar ofertas, analizar presupuestos de licitación, priorizar RFIs, revisar cláusulas contractuales, clasificar submittals o apoyar la optimización de cronogramas. Estas herramientas pueden incidir en costos, plazos, reclamaciones y relaciones con suplidores o subcontratistas. Por eso requieren validación técnica, registro de versiones, análisis de sensibilidad, revisión legal y claridad sobre quién aprueba la decisión final.
El nivel de mayor exposición corresponde a sistemas que intervienen en seguridad en obra, cumplimiento normativo, supervisión crítica, decisiones laborales, mantenimiento predictivo de activos esenciales o gestión de infraestructuras sensibles. Bajo la lógica del AI Act, los usos que puedan afectar salud, seguridad o derechos fundamentales requieren obligaciones estrictas, entre ellas evaluación y mitigación de riesgos, calidad de datos, registro de actividad, documentación técnica, información clara para el usuario, supervisión humana, robustez, ciberseguridad y precisión.
Existe, además, una zona que demanda revisión especializada antes de cualquier despliegue. La carga de expedientes confidenciales en herramientas abiertas, el uso de datos sensibles sin autorización suficiente, la automatización de decisiones sobre trabajadores, clientes o comunidades, o la implementación de sistemas biométricos sin evaluación legal pueden generar exposición patrimonial, vulneración de privacidad o riesgos de discriminación. La Comisión Europea identifica como especialmente sensibles ciertos usos relacionados con biometría, empleo, gestión de trabajadores, infraestructuras críticas y acceso a servicios esenciales; por eso, una empresa constructora no debería tratar estos escenarios como simples decisiones tecnológicas. Esta clasificación convierte la ética en una herramienta de gestión.
Gobernar el dato antes del modelo
Siete salvaguardas para una construcción inteligente y auditable
1- La primera condición para una IA confiable es ordenar el ecosistema documental que la alimenta. La serie ISO 19650 constituye un marco internacional para gestionar información durante el ciclo de vida de los activos construidos mediante BIM, con procesos orientados a estructurar, compartir y transferir datos entre los equipos de proyecto. En términos prácticos, esto significa que una empresa debe saber cuál es la versión vigente de un plano, quién aprobó una especificación, qué RFI permanece abierto, qué submittal fue aceptado y qué documento contractual tiene prioridad antes de permitir que un sistema inteligente procese o recomiende acciones sobre ese expediente.
La IA no corrige por sí sola un entorno documental desordenado; puede amplificarlo. Si la información está incompleta, duplicada, desactualizada o mal clasificada, las respuestas del modelo pueden resultar convincentes, pero técnicamente débiles. Autodesk subraya que el valor de la IA en construcción depende de datos de proyecto conectados y de su capacidad para analizar información con confianza y revelar patrones útiles. En consecuencia, la calidad del algoritmo empieza en la calidad del dato, y la calidad del dato empieza en la disciplina documental del proyecto.
2- La segunda salvaguarda consiste en precisar quién puede cargar, consultar, compartir o reutilizar información dentro de plataformas inteligentes. Los registros de una obra poseen valor técnico, comercial, financiero y legal: incluyen presupuestos, planos, reportes de avance, reclamaciones, expedientes laborales, datos de compradores, contratos de subcontratistas, fotografías del terreno, comunicaciones con suplidores y documentos de licitación. Esa información no puede circular en sistemas de IA sin reglas claras de acceso, retención, confidencialidad y responsabilidad.
La experiencia de plataformas globales muestra la importancia de leer las condiciones técnicas y contractuales. Procore indica, al explicar la seguridad de sus productos de IA, que los datos de clientes no se utilizan para entrenar, reentrenar, ajustar o mejorar productos de Microsoft Azure OpenAI, y que los prompts y respuestas pueden almacenarse de forma segura hasta 30 días para detectar y mitigar abusos. La lección para el sector no es asumir que todos los proveedores operan igual, sino exigir en cada contrato una respuesta verificable sobre uso de datos, subprocesadores, almacenamiento, entrenamiento de modelos, monitoreo de abuso y eliminación de información.
3– La tercera salvaguarda es documentar el recorrido de cada recomendación generada o asistida por IA. En ingeniería civil y contratos de infraestructura resulta insuficiente justificar una modificación técnica, un cambio de procura o una priorización de riesgo alegando que “el sistema lo recomendó”. Cada salida relevante debe dejar evidencia sobre qué documentos fueron consultados, qué versión estaba vigente, qué variables fueron consideradas, qué supuestos aplicó el modelo, quién revisó el resultado y quién asumió la decisión final.
Aquí el NIST AI Risk Management Framework aporta una referencia clave al vincular la confianza en la IA con transparencia, explicabilidad, seguridad, privacidad y gestión de sesgos. Para la construcción, esos principios no son conceptos abstractos: se traducen en bitácoras verificables, control de versiones, responsables identificables y capacidad de reconstruir el camino que llevó de un dato técnico a una decisión de obra. Una recomendación algorítmica sin trazabilidad puede convertirse en un punto débil frente a reclamaciones, arbitrajes, auditorías, conflictos con suplidores o revisiones de cumplimiento.
4– La cuarta salvaguarda es preservar la autoridad profesional. El artículo 14 del AI Act establece que los sistemas de alto riesgo deben diseñarse y desarrollarse de forma que puedan ser supervisados de manera efectiva por personas naturales durante su uso, con el objetivo de prevenir o minimizar riesgos para la salud, la seguridad o los derechos fundamentales. Esa exigencia tiene una lectura directa para la construcción: la supervisión humana no puede ser simbólica ni posterior al daño; debe tener capacidad real de interpretar, corregir, detener o escalar una salida del sistema.
El ingeniero residente, el arquitecto diseñador, el gerente de proyecto, el supervisor de seguridad, el responsable legal o el director técnico deben conservar la potestad profesional de validar o rechazar una recomendación automatizada. La herramienta puede advertir, priorizar, comparar escenarios o identificar patrones; la decisión final, cuando afecta seguridad, cumplimiento, costos o responsabilidad civil, debe permanecer en manos de personas con competencia, experiencia y habilitación profesional. La IA eleva el criterio técnico, pero nunca lo desplaza.
5– La quinta salvaguarda es tratar la ciberseguridad como parte de la seguridad operacional. La Construcción 4.0 integra BIM, nubes documentales, sensores, cámaras, drones, gemelos digitales, aplicaciones móviles y plataformas de IA; por tanto, el perímetro de riesgo ya no se limita al campamento físico ni al departamento de tecnología. OWASP, en su “Top 10 for LLMs and Gen AI Apps 2025”, identifica riesgos como prompt injection, divulgación de información sensible, vulnerabilidades de cadena de suministro, contaminación de datos o modelos, debilidades en vectores y embeddings, desinformación y consumo no controlado.
En una obra conectada, una vulnerabilidad puede comenzar con un plano cargado en la nube, un contrato procesado por un asistente generativo o un presupuesto compartido en una plataforma externa. Si ese flujo carece de cifrado, control de permisos, auditoría, registro de accesos y validación humana, la empresa puede quedar expuesta a filtraciones, manipulación de instrucciones, pérdida de ventaja competitiva o decisiones basadas en información contaminada. En una construcción digitalizada, proteger los datos también es proteger la obra.
6– La sexta salvaguarda es llevar la IA al lenguaje de los contratos. ISO/IEC 42001:2023, presentada por ISO como el primer estándar internacional para sistemas de gestión de inteligencia artificial, ofrece un marco para administrar riesgos y oportunidades asociados con IA, equilibrando innovación y gobernanza. Para la construcción, esta orientación significa que contratar software inteligente no debe limitarse a precio, funcionalidades y soporte, sino incluir obligaciones sobre datos, seguridad, auditoría, continuidad, subprocesadores, responsabilidad ante errores y salida ordenada del servicio.
Las cláusulas deben responder preguntas que muchas veces quedan fuera de la negociación comercial: dónde se alojan los datos, bajo qué jurisdicción se procesan, si pueden utilizarse para entrenamiento, qué terceros intervienen, cómo se notifican incidentes, quién responde ante fallas, qué evidencias quedan disponibles para auditoría y cómo se recupera la memoria técnica del proyecto al finalizar la relación. Una empresa que no pacta estas condiciones queda expuesta a depender de términos generales que quizá no fueron diseñados para la criticidad de una obra.
7– La séptima salvaguarda es desarrollar criterio interno. ISO/IEC 23894:2023 proporciona orientación para que las organizaciones que desarrollan, implementan o utilizan productos y servicios basados en IA gestión de riesgos específicos e integren esa gestión a sus actividades y funciones. En construcción, esto exige evaluar las herramientas antes de llevarlas al frente de trabajo, monitorear su desempeño durante el proyecto, registrar incidentes, revisar desviaciones y limitar o retirar sistemas que no demuestran confiabilidad suficiente.
La gobernanza no puede descansar únicamente en un manual corporativo. Necesita equipos capaces de entender qué hace la herramienta, qué no hace, qué datos utiliza, qué sesgos puede introducir y qué decisiones deben escalarse. El “Future State of Construction Report”, de Procore, señala que más del 80% de los ejecutivos de construcción considera que los datos históricos conectados son cruciales para el éxito del proyecto, aunque el 76% de los constructores civiles y de infraestructura reconoce que aún no aprovecha plenamente ese potencial. Esa brecha confirma que el desafío no es solo tecnológico; es organizacional y cultural.
República Dominicana: Innovación, permisos y responsabilidad
El despliegue de IA llega a una industria que ya enfrenta tensiones de talento, relevo generacional y nuevas exigencias técnicas. El “Future State of Construction Report”, de Procore, indica que el 47% de las empresas cuenta con programas de actualización de capacidades y que otro 41% planea implementarlos. Esa inversión en upskilling no es un complemento blando de la transformación digital: es una condición para que los equipos puedan usar la IA sin perder criterio, autonomía ni control sobre las decisiones del proyecto.
La alfabetización digital debe alcanzar a la alta dirección, ingeniería, operaciones, compras, legal, seguridad, calidad, mercadeo inmobiliario y servicio posventa. De lo contrario, la IA puede profundizar una brecha interna entre quienes comprenden los límites de una salida algorítmica y quienes la aceptan sin capacidad de contraste. En una industria intensiva en coordinación, esa asimetría puede generar dependencia, errores de interpretación y pérdida de control técnico.
República Dominicana llega a esta conversación en un momento especialmente relevante. La Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA), presentada en octubre de 2023 y registrada por OECD.AI, busca integrar la IA de manera ética y responsable para apoyar el desarrollo nacional, con énfasis en talento humano, infraestructura, innovación, colaboración regional y gobernanza ética. Para la construcción y el desarrollo inmobiliario, esa agenda puede convertirse en una plataforma para alinear innovación tecnológica con productividad, simplificación de trámites, transparencia, planificación urbana y competitividad.
El país también enfrenta brechas que deben atenderse antes de escalar sistemas automatizados en decisiones públicas o privadas de alto impacto. El Observatorio Global de Ética y Gobernanza de la IA de UNESCO, en su perfil sobre República Dominicana, identifica vacíos en la dimensión legal, especialmente en privacidad, ciberseguridad y datos abiertos. En construcción, estas brechas importan porque los expedientes digitales, los permisos, las plataformas de tramitación, la contratación pública, la supervisión técnica y la custodia de documentación sensible requieren confianza institucional, trazabilidad y garantías procedimentales.
La modernización normativa del sector abre una ventana adicional. El Ministerio de Vivienda, Hábitat y Edificaciones (Mvhed) oficializó la entrada en vigencia del Código de Construcción de República Dominicana. La IA puede apoyar la revisión documental, detectar omisiones, organizar expedientes, priorizar trámites o certificar trazabilidad frente al nuevo marco técnico. Pero si no queda claro qué versión normativa consulta, qué criterios aplica, qué funcionario valida, qué evidencia conserva y qué recurso tiene el usuario ante un error, la automatización podría
trasladar opacidad a procesos que precisamente necesitan mayor claridad. La oportunidad dominicana no está solo en usar tecnología, sino en diseñar confianza alrededor de ella.
A este entorno se suma la Ley No. 172-13 sobre Protección de Datos Personales, que protege los datos asentados en archivos, registros públicos, bancos de datos u otros medios técnicos, y busca garantizar el honor, la intimidad y el acceso a la información registrada sobre las personas. En un proyecto inmobiliario o una obra en ejecución circulan datos de compradores, empleados, subcontratistas, suplidores, visitantes, comunidades y equipos de seguridad. Por tanto, cualquier uso de IA sobre cámaras, controles de acceso, expedientes comerciales, registros laborales o documentación contractual debe respetar finalidad, autorización, proporcionalidad y seguridad.
Para las empresas dominicanas, la gobernanza de IA puede convertirse en una ventaja competitiva. Constructoras, desarrolladores y firmas de ingeniería que documenten políticas internas, clasifiquen usos por riesgo, protejan datos, auditen proveedores, capaciten equipos y mantengan supervisión profesional estarán mejor posicionados ante clientes, inversionistas, bancos, aseguradoras y aliados internacionales.
Del entusiasmo tecnológico a la confianza verificable
La evidencia global advierte que la capacidad de la IA avanza más rápido que los sistemas diseñados para controlarla. El “2026 AI Index Report”, de Stanford HAI, señala que la IA responsable no está siguiendo el ritmo de las capacidades de los modelos, que los reportes sobre benchmarks de seguridad siguen siendo irregulares y que los incidentes documentados aumentaron a 362 en 2025, frente a 233 en 2024. Para la construcción, el mensaje es directo: no basta con adoptar herramientas poderosas; hay que demostrar que pueden utilizarse sin debilitar seguridad, responsabilidad ni confianza.
El desafío estratégico para los líderes de la construcción es diseñar una innovación que pueda explicar por qué merece confianza. Eso implica inventariar usos de IA, clasificar riesgos, definir custodios de datos, revisar contratos, capacitar equipos, registrar decisiones, auditar proveedores y preservar la autoridad profesional en cada etapa crítica del proyecto.
En la próxima etapa del desarrollo constructivo regional, las empresas más competitivas serán aquellas capaces de probar ante clientes, aseguradoras, autoridades e inversionistas que sus datos están protegidos, sus modelos son auditables, sus decisiones son trazables y sus profesionales conservan el control sobre aquello que la máquina recomienda. La inteligencia artificial puede ayudar a construir mejor, pero solo será verdaderamente estratégica si también ayuda a construir con mayor responsabilidad.
En construcción, una recomendación algorítmica puede convertirse en costo, plazo, contrato, riesgo o seguridad. Por eso, la inteligencia también necesita marcos de cumplimiento
