Estrategias para la optimización en el control de la calidad de los materiales de construcción con tecnologías como Inteligencia Artificial, Big Data y Ciencia de Datos para proyectos de infraestructura vial en Bogotá

Abstract

La investigación se orientó a analizar cómo tecnologías emergentes como la Inteligencia Artificial (IA), el Big Data y la Ciencia de Datos pueden optimizar el control de calidad de los materiales empleados en proyectos de infraestructura vial en la ciudad de Bogotá D.C. A partir de referentes teóricos y de estudios previos sobre la adopción de tecnológica en el sector de la construcción, se evidencia que estas herramientas permiten mejorar la gestión técnica mediante la automatización de procesos, la detección temprana de fallas, el análisis avanzado de datos y el fortalecimiento de la toma de decisiones. El estudio se desarrolló bajo un enfoque metodológico cuantitativo, mediante la aplicación de un cuestionario a organizaciones vinculadas a la construcción y supervisión de proyectos de infraestructura vial. Los resultados evidencian que el sector presenta un nivel medio de madurez digital, dado que el 33,33 % de las organizaciones manifestó contar con iniciativas de transformación digital promovidas desde la alta dirección; no obstante, estas se concentran principalmente en fases tempranas, clasificadas como “existencia de la iniciativa” (33,33 %) y “en desarrollo” (25,93 %). En contraste, solo el 18,52 % reporta encontrarse en fase de “implementación” y el 14,81 % en etapa de “acción”, lo que confirma una brecha significativa entre la formulación estratégica y la ejecución técnica. Asimismo, aunque el 40,74 % de las organizaciones reconoce la relevancia del uso y análisis de la información y el 25,93 % identifica la necesidad de fortalecer la capacitación del talento humano, la adopción efectiva de tecnologías