"De nada sirve tener una caja con herramientas infinitas si no sé lo que voy a construir."

El verdadero paradigma de la IA

La inteligencia artificial no va a automatizar nada que no esté debidamente identificado y acotado. Este es el punto más critico sobre la cuestión y es también el más incómodo de aceptar.

Porque implica que el cuello de botella ya no es tecnológico. Es conceptual. El límite no está en lo que la herramienta puede hacer, sino en la claridad con la que somos capaces de definir qué queremos que haga.

Considero que la IA es al dato lo que la imaginación es a las ideas. Puedo imaginar lo que quiera. Pero no materializo todo lo que imagino. De todo lo que soy capaz de concebir, decido conscientemente invertir tiempo y energía en una fracción pequeña. Esa decisión, qué hacer, con qué propósito, dentro de qué contexto, es donde reside el verdadero valor profesional.

Poder sin propósito resta, no suma

Uno de los casos que ilustran esto mejor es el de la automatización dentro de flujos de trabajo reales. Imaginemos que pudiéramos fabricar unas alas para volar y viajar rápidamente como un ave a todos lados. Técnicamente posible, digamos. Pero nuestro cuerpo no está diseñado para volar: nuestra musculatura, nuestro sistema nervioso, nuestra visión periférica. La herramienta existe, pero el sistema que la recibe no está preparado para integrarla.

Ícaro tecnológico, La tecnología puede ampliar nuestras capacidades, pero no sustituye la necesidad de criterio, contexto y preparación.

Lo mismo ocurre con muchas implementaciones de IA en ingeniería y construcción. Se puede automatizar una tarea, pero si esa automatización no encaja dentro del flujo de trabajo real del equipo, no suma: resta. Genera fricción, confusión, resistencia.

Saber qué hacer implica entender cómo repercute en el equipo, en los procesos de la empresa, en los tiempos y los costos. Se trata de actuar con intención y con propósito.

Hacia dónde va el sector

Las casas de software ya llevan tiempo integrando IA en sus productos, principalmente en dos frentes.

El primero es como sistema de resolución de dudas. Un ejemplo interesante lo compartió el equipo de CYPE en su charla “Power is nothing without control IA”, donde explicaron cómo están aprovechando años de incidencias y soporte técnico para desarrollar un chatbot capaz de ayudar a los usuarios a resolver problemas repetitivos.

El segundo frente es el uso de la IA como canal de comunicación directo entre el usuario y la herramienta. Este enfoque conecta con lo que me comentaba Jose Maria Salcedo, a quien conocí durante el evento y es cofundador de Adarcus, un agente de IA integrado en Revit con el que el usuario puede interactuar directamente.

En el ámbito de la ingeniería, las empresas más avanzadas no están automatizando a ciegas. Están analizando con cuidado qué actividades son realmente aptas para ser delegadas en una IA. Esto quedó muy bien ejemplificado en la presentación de Agustí Jardí y Ana Belén de Apogea , titulada “Implementación de IA en una ingeniería especializada en BIM: de la detección de necesidades a la integración productiva”, donde compartieron su experiencia integrando IA dentro de sus propios procesos.

Pero emerge una pregunta incómoda al observar este panorama: si todos pueden resolver los problemas a su manera, con sus propias soluciones ad hoc generadas por IA, ¿para qué queremos un estándar?

A mi parecer, la respuesta no es únicamente técnica. Es, sobre todo, ética y colaborativa. Los seres humanos llevamos siglos construyendo normas que acotan nuestra capacidad de acción, no porque seamos incapaces de hacer ciertas cosas, sino porque hemos aprendido que no todo lo posible es necesariamente deseable. En un entorno de trabajo compartido, elegir una forma común de nombrar, modelar, documentar o intercambiar información no limita la creatividad: la hace interoperable. Los valores no son simples restricciones. Son el contrato que hace posible la colaboración.

La estandarización en BIM cumple la misma función. No limita lo que puedes hacer: te da un lenguaje común para que aquello que haces pueda ser entendido, verificado y continuado por otros.

La decisión como competencia diferencial

Por cada paso que da la IA, la gestión de la información orientada a procesos debe avanzar dos. El conocimiento técnico va a democratizarse de forma acelerada. Lo que no se puede democratizar con la misma facilidad es el criterio: saber qué problema merece ser resuelto, cómo encaja esa solución en un contexto real y qué consecuencias tiene sobre el equipo y el proyecto.

La pregunta que el EUBIM deja en el aire no es si hay que usar IA. Es mucho más exigente que esa: ¿Sabes lo suficiente sobre tus propios procesos como para saber qué merece ser automatizado?

Esa es la competencia del próximo ciclo. No la técnica. El criterio.