De construir infraestructura a gestionar su inteligencia
La infraestructura produce información durante toda su vida útil. Estudios geotécnicos, modelos de diseño, registros de construcción, inspecciones, sensores y reportes de mantenimiento generan datos que podrían contribuir a mejorar su desempeño.
Sin embargo, disponer de información no equivale necesariamente a utilizarla de manera efectiva.
En muchos proyectos, los datos permanecen distribuidos entre plataformas, disciplinas y organizaciones. Parte del conocimiento generado durante el diseño y la construcción se pierde o resulta difícil de aprovechar cuando el activo entra en operación.
Esta fragmentación plantea uno de los desafíos centrales de la transformación digital: convertir la información disponible en conocimiento útil para tomar decisiones durante todo el ciclo de vida de la infraestructura.
La inteligencia artificial, los modelos digitales y las nuevas capacidades de análisis ofrecen oportunidades para avanzar en esta dirección, pero su valor depende de las condiciones técnicas e institucionales que permitan implementarlos.
Digitalizar un proceso no significa necesariamente transformarlo.
Una organización puede sustituir documentos físicos por archivos electrónicos y mantener las mismas dificultades de coordinación, duplicidad de información o ausencia de trazabilidad.
La transformación ocurre cuando los datos permiten modificar la manera en que se planifica, diseña, construye y gestiona una infraestructura.
Esto requiere definir qué información necesita cada actor, cómo debe estructurarse, quién es responsable de actualizarla y de qué manera se utilizará para respaldar decisiones.
La norma ISO 19650 proporciona un marco para organizar y gestionar la información mediante Building Information Modeling (BIM) a lo largo del ciclo de vida de los activos construidos.
Su relevancia no radica únicamente en la modelación tridimensional, sino en la gestión coordinada de información entre los participantes de un proyecto.
Bajo este enfoque, los modelos digitales pueden convertirse en herramientas para mejorar la colaboración, reducir inconsistencias y facilitar la transferencia de conocimiento entre etapas.
El objetivo no es producir modelos más complejos, sino información confiable que pueda utilizarse cuando resulte necesaria.
La inteligencia artificial permite procesar grandes volúmenes de información e identificar patrones que pueden resultar difíciles de detectar mediante métodos convencionales.
En infraestructura, sus aplicaciones potenciales incluyen el análisis de condiciones operativas, la identificación de anomalías, la evaluación de escenarios y el apoyo a estrategias de mantenimiento predictivo.
Por ejemplo, los registros históricos de inspección y los datos provenientes de sensores pueden utilizarse para desarrollar modelos que ayuden a identificar cambios en el comportamiento de determinados componentes.
Esto puede contribuir a priorizar intervenciones y orientar recursos hacia activos que requieren mayor atención.
Sin embargo, los resultados dependen de la calidad y representatividad de los datos, la selección de modelos apropiados y su validación frente a las condiciones reales de operación.
La IA no elimina la incertidumbre ni reemplaza el criterio de los especialistas.
Sus resultados deben interpretarse considerando las limitaciones del modelo, las características del activo y las consecuencias de una decisión incorrecta.
En infraestructuras críticas, esta precaución adquiere especial importancia debido a las implicaciones que pueden tener las fallas sobre la seguridad y la continuidad de los servicios.
Uno de los desarrollos asociados a la transformación digital es el uso de gemelos digitales.
Aunque sus características varían según la aplicación, estos sistemas buscan establecer una representación digital vinculada con información del activo físico para analizar su estado, comportamiento o desempeño.
A diferencia de un modelo estático, un gemelo digital puede incorporar actualizaciones procedentes de sistemas de monitoreo y registros operativos.
Esto abre posibilidades para evaluar escenarios, identificar desviaciones y apoyar decisiones de mantenimiento y operación.
No obstante, su implementación requiere mucho más que desarrollar una representación visual.
Es necesario contar con infraestructura de captura de datos, mecanismos de integración, modelos adecuados y procesos para mantener actualizada la información.
También debe existir una justificación clara sobre las decisiones que el sistema permitirá mejorar.
Un gemelo digital que no responde a necesidades operativas concretas corre el riesgo de convertirse en una inversión tecnológica con beneficios limitados.
La pregunta fundamental no es qué tan sofisticada puede ser la representación digital, sino qué decisiones pueden tomarse mejor gracias a ella.
Uno de los obstáculos de la digitalización es la dificultad para intercambiar información entre herramientas, organizaciones y etapas del proyecto.
Los sistemas utilizados durante el diseño no siempre son compatibles con las plataformas empleadas durante la construcción o la operación.
Como resultado, pueden producirse pérdidas de información, reprocesos y dificultades para mantener registros consistentes.
La interoperabilidad busca reducir estas barreras mediante estructuras de datos, estándares y procedimientos que faciliten el intercambio de información.
En este ámbito, los estándares abiertos promovidos por organizaciones como buildingSMART contribuyen a mejorar la colaboración entre diferentes herramientas y participantes.
Para las entidades responsables de infraestructura, esta capacidad resulta estratégica porque los activos suelen permanecer en servicio durante décadas, mientras que las plataformas tecnológicas evolucionan mucho más rápidamente.
La información debe conservar su utilidad incluso cuando cambian los proveedores, las herramientas o los equipos responsables.
La incorporación de inteligencia artificial y sistemas conectados introduce nuevas responsabilidades.
La calidad de los datos, la ciberseguridad, la protección de información sensible y la supervisión de los modelos deben formar parte de las estrategias de transformación digital.
El marco de gestión de riesgos de inteligencia artificial del National Institute of Standards and Technology (NIST) ofrece orientaciones para identificar y gestionar riesgos asociados al desarrollo y uso de estos sistemas.
En infraestructura, estos principios deben adaptarse a las condiciones específicas de cada aplicación.
No todas las decisiones requieren automatización y no todos los procesos ofrecen el mismo nivel de beneficio potencial.
La experiencia multidisciplinaria de organizaciones como Nippon Koei LAC permite reconocer la importancia de integrar las herramientas digitales con el conocimiento técnico y las necesidades de gestión de cada proyecto, evitando que la tecnología se convierta en un objetivo independiente.
La evolución digital de la infraestructura no debe medirse únicamente por la cantidad de sensores instalados, modelos desarrollados o algoritmos implementados.
Su contribución debe evaluarse por la capacidad para mejorar la planificación, fortalecer el mantenimiento, reducir incertidumbres y respaldar decisiones oportunas.
La verdadera transformación está en las decisiones
Para América Latina y el Caribe, esta transformación también representa un desafío de capacidades institucionales, inversión tecnológica y desarrollo de talento especializado.
El camino no necesariamente comienza con las herramientas más avanzadas.
Comienza con información organizada, procesos claros y problemas concretos que requieren mejores respuestas.
La infraestructura inteligente no es simplemente aquella que produce más datos. Es aquella que logra convertirlos en decisiones que mejoran su desempeño a lo largo del tiempo.
