Direccionamiento de Proyectos de Construcción mediante Inteligencia Artificial y Big Data para Mejorar la Eficacia y la Toma de Decisiones

Abstract

La dirección inadecuada y la falta de compromiso en los proyectos de obras civiles generan sobrecostos, retrasos y baja eficacia en la toma de decisiones, afectando el rendimiento de las inversiones en infraestructura. En el sector de la construcción, la limitada integración de tecnologías analíticas dificulta la identificación temprana de riesgos asociados al liderazgo, la planificación y el control del proyecto. Este estudio adoptó un enfoque metodológico mixto. En la fase cualitativa exploratoria se realizó una revisión sistemática de literatura, análisis documental de proyectos ejecutados y entrevistas semiestructuradas a directores de obra, ingenieros residentes y supervisores de contrato, entre otros, con el fin de identificar categorías críticas que inciden en el direccionamiento efectivo. Posteriormente, en la fase cuantitativa descriptiva y correlacional, se aplicaron encuestas estructuradas y se analizaron registros históricos de proyectos de infraestructura para medir la relación entre liderazgo, comunicación, planificación, control, uso de tecnología y desempeño del proyecto. Los resultados cualitativos evidenciaron como categorías centrales el liderazgo estratégico, la comunicación efectiva, la planificación predictiva y la cultura organizacional, destacándose que más del 70% de los entrevistados asociaron los retrasos con deficiencias en la planeación y comunicación.