Implementación de la inteligencia artificial para la optimización de la gestión de riesgo, calidad y costos en el sector de la construcción en Colombia

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dc.contributor.advisorZabala Vargas, Sergio Andrés
dc.contributor.authorOspina Ospina, Daniel
dc.coverage.spatialBogotá D.C.
dc.date.accessioned2025-11-22T21:31:07Z
dc.date.available2025-11-22T21:31:07Z
dc.date.issued2024-06-30
dc.descriptionPresentar un conjunto de estrategias y recomendaciones para la incorporación de la inteligencia artificial en la gestión riesgo, calidad y costos en el sector de la construcción en Colombia; con la finalidad de optimizar la administración de proyectos y facilitar la toma de decisiones.
dc.description.abstractLa investigación aborda la implementación de la inteligencia artificial en el sector de la construcción en Colombia, con el objetivo de mejorar la gestión integral de proyectos. La IA ha demostrado ser una herramienta valiosa para optimizar la planificación y diseño de proyectos, así como también, desarrollar herramientas que mejoren la gestión en este sector vulnerable debido a la falta de personal capacitado y liderazgo en el uso de tecnologías emergentes. Por otra parte, se busca diagnosticar el estado actual de la adopción de la IA en la gestión de proyectos de construcción en Colombia mediante encuestas a directivos de diez empresas del sector dispuestas a participar en el estudio. Estas encuestas permitirán caracterizar cómo la IA contribuye a la optimización de la gestión de riesgos, calidad y costos en las empresas del sector de la construcción. El análisis de los datos recopilados mostrará el grado de adopción de tecnologías emergentes, destacando tanto avances como áreas que requieren mayor atención, observando un progreso notable en la digitalización de procesos de trabajo con clientes, aunque la integración completa de IA y otras tecnologías aún no se ha alcanzado en su totalidad. Esta investigación destaca que, aunque hay avances significativos, persisten retos en la implementación efectiva de IA, que podrían obstaculizar la eficiencia y calidad en la gestión de proyectos. Se propone un conjunto de estrategias y recomendaciones para mejorar la incorporación de la IA en el sector, optimizando la administración de proyectos y facilitando una toma de decisiones más informada.
dc.description.abstractThe research addresses the implementation of artificial intelligence in the construction sector in Colombia, with the aim of improving comprehensive project management. AI has proven to be a valuable tool to optimize project planning and design, as well as develop tools that improve management in this vulnerable sector due to the lack of trained personnel and leadership in the use of emerging technologies. On the other hand, it seeks to diagnose the current state of the adoption of AI in the management of construction projects in Colombia through surveys of executives from ten companies in the sector willing to participate in the study. These surveys will allow us to characterize how AI contributes to the optimization of risk, quality and cost management in companies in the construction sector. The analysis of the collected data will show the degree of adoption of emerging technologies, highlighting both advances and areas that require greater attention, observing notable progress in the digitization of work processes with customers, although the full integration of AI and other technologies has not yet been fully achieved. This research highlights that, although there are significant advances, challenges remain in the effective implementation of AI, which could hinder efficiency and quality in project management. A set of strategies and recommendations is proposed to improve the incorporation of AI in the sector, optimizing project management and facilitating more informed decision-making.
dc.format.extent61 páginas
dc.identifier.citationOspina Ospina, D. (2024). Implementación de la inteligencia artificial para la optimización de la gestión de riesgo, calidad y costos en el sector de la construcción en Colombia. [Monografía, Corporación Universitaria Minuto de Dios - UNIMINUTO]. Repositorio UNIMINUTO.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10656/22597
dc.language.isoes
dc.publisherCorporación Universitaria Minuto de Dios - UNIMINUTO
dc.publisher.departmentPosgrado (Virtual)
dc.publisher.programEspecialización en Gerencia de Proyectos
dc.rightsAcceso Restringido - http://purl.org/coar/access_right/c_16ec
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectArtificial intelligence
dc.subjectrisk management
dc.subjectquality management
dc.subjectcost management
dc.subjectemerging technologies
dc.subjectconstruction sector
dc.subject.keywordsInteligencia artificial
dc.subject.keywordsgestión de riesgos
dc.subject.keywordsgestión de calidad
dc.subject.keywordsgestión de costos
dc.subject.keywordssector de la construcción
dc.titleImplementación de la inteligencia artificial para la optimización de la gestión de riesgo, calidad y costos en el sector de la construcción en Colombia
dc.typeTrabajo de Investigación e Innovación
dc.type.coarthesis
dcterms.bibliographicCitationAbioye, S. O. et. Al (2021). Artificial intelligence in the construction industry: A review of present status, opportunities and future challenges Acosta, M. E. (2023). La Inteligencia Artificial en la ingeniería civil: Artificial Intelligence in civil engineering. Adell, J., & Castañeda Quintero, L. J. (2012). Tecnologías emergentes, ¿pedagogías emergentes?. CAMACOL (2023). Colombia también construye con inteligencia artificial (IA). Caro, B. A. (2021). Estudio de aplicaciones de la Inteligencia Artificial en el desarrollo de proyectos de ingeniería civil. Carvajal, L. M. (2022). Con monitoreo de salud estructural buscan disminuir riesgo de edificios “enfermos”. CEPAL. (2023). Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA). Congreso de la República. (1997). Decreto 1077 de 2015. Congreso de la República. (1997). Ley 400 de 1997. Congreso de la República. (2008). Ley 1266 de 2008. Congreso de la República. (2012). Ley 1581 de 2012. Congreso de la República. (2016). Ley 1796 de 2016. CONPES. (2019). Política nacional para la transformación digital e inteligencia artificial DANE. (2022). Encuesta Pulso Empresarial. DNP. (2023). Manual de supervisión e interventoría. Debrah, C., Chan, A. P., & Darko, A. (2022). Artificial intelligence in green building. Automation in Construction, 137, 104192. García, J. L. (2020). Inteligencia artificial en las organizaciones. Guerra, A. I., Martínez Rodríguez. M. A (2021). Los riesgos de la inteligencia artificial en las organizaciones. Ivanova S, Kuznetsov A, Zverev R, Rada A. (2023). Artificial Intelligence Methods for the Construction and Management of Buildings. Klashanov, F. (2016). Artificial intelligence and organizing decision in construction. Procedia Engineering Martínez, P. A., & Castellanos, A. (2023). Inteligencia Artificial en Arquitectura, Urbanismo y Diseño: Abriendo Nuevas Fronteras Creativas. Mendoza, J. G., Quispe, M. B., Muñoz, S. P. (2022). Una revisión sobre el rol de la inteligencia artificial en la industria de la construcción. MinTIC (2022), Colombia ingresa al top 50 global en aplicación de Inteligencia Artificial en prestación de servicios públicos a los ciudadanos. Morales, D. A. (2017). Técnicas de inteligencia artificial aplicadas a problemáticas de ingeniería civil. Pan, Y., & Zhang, L. (2021). Roles of artificial intelligence in construction engineering and management: A critical review and future trends. Automation in Construction Patil, G.(2019).Applications of Artificial Intelligence in Construction Management. Ríos, N y Viveros, D. (2018). Revisión literaria sobre la integración de inteligencia artificial y BIM para el desarrollo de la competitividad en el sector de la construcción en Colombia. Robles, S., & Sánchez, E. D. (2022). Transformación digital de la industria de la construcción a través de la identificación de innovaciones tecnológicas. Rodriguez, N. (2023). Inteligencia artificial en la construcción del estado de la técnica en el sistema de patentes. Rozo-García, F. (2020). Revisión de las tecnologías presentes en la industria 4.0. Silva, J. J. (2021). Mega tendencias e industria 4.0 tendencias tecnológicas en la ingeniería civil. WIPO (2023). Índice Mundial de Innovación de 2023.

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