Diplomado en Inteligencia Artificial en diseño y construcción

La Inteligencia Artificial presenta una oportunidad significativa para el diseño y construcción de proyectos. Herramientas como modelos predictivos, el reconocimiento de imágenes, la búsqueda de información, la generación automática de textos, y la interacción natural con grandes volúmenes de datos pueden potenciar múltiples procesos a lo largo del ciclo de vida del proyecto. Sin embargo, el actual enfoque en el acelerado avance de estas tecnologías, sin un conocimiento adecuado de sus fundamentos, lleva a profesionales y organizaciones a desaprovechar el verdadero potencial de la Inteligencia Artificial (IA).

El diplomado está orientado a desarrollar competencias estratégicas en profesionales de la industria de la construcción, permitiéndoles diseñar e implementar procesos y estrategias que aprovechen el potencial de la Inteligencia Artificial. Su enfoque es práctico y aplicado, sin requerir conocimientos técnicos en programación ni en la construcción de modelos de IA.

Para ello, se propone una estructura que combina cursos asincrónicos del área de la ciencia de la computación – que permitirán a los estudiantes aprender los fundamentos de estas tecnologías y de las estrategias de datos – con cursos sincrónicos (online-clases en vivo) del área de ingeniería civil, que ofrecen la oportunidad de discutir con los profesores y compañeros la adaptación y aplicación de estos fundamentos al contexto del diseño y construcción de proyectos.

Profesionales de la industria de la arquitectura, ingeniería, construcción y/o ciencia afín.

Diseñar estrategias y procesos orientadas a integrar herramientas de Inteligencia Artificial en las distintas etapas del diseño y construcción de proyectos, para la optimización de procesos, mejora en la toma de decisiones y aumento en la eficiencia operativa.

Título profesional, licenciatura o equivalente.
Se recomienda: 2 años de experiencia laboral y manejo del idioma inglés, para posibles lecturas complementarias en dicho idioma.

Al final del curso podrás:
– Identificar los fundamentos, herramientas y tipos de aprendizaje automático de la inteligencia artificial en distintos contextos disciplinarios.
– Evaluar el potencial uso de aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial, incluyendo la generativa, en la resolución de problemas empresariales y sociales.
– Proponer soluciones innovadoras basadas en inteligencia artificial considerando impactos éticos, desafíos y oportunidades en la sociedad contemporánea.

Contenidos:
Módulo 1: ¿Qué es la Inteligencia Artificial? 
– Fundamentos de la IA. 
– Historia y evolución de la IA. 
– Tipos de aprendizaje automático. 
 
Módulo 2: Inteligencia Artificial Generativa 
– Principios de Inteligencia Artificial Generativa (IAG).
– Ejemplos de IAG. 
– Aplicaciones prácticas de la IAG. 

Módulo 3: Aplicaciones de Inteligencia Artificial 
– Casos de estudio en el uso de IA en la industria. 
– Implementación de IA en la toma de decisiones empresariales. 
– Primeros pasos para implementar soluciones de IA en tu empresa. 

Módulo 4: Planificación de Proyectos de Inteligencia Artificial 
– Metodologías para la implementación de soluciones de IA.
– Integración de teoría y aplicación práctica en proyectos reales.
– Gobernanza para planificación y ejecución de proyectos en IA.

Módulo 5: Transformación Basada en Inteligencia Artificial 
– Horizontes de Adopción de la IA.
– Nuevas Capacidades de la IA.
– Foresight.

Módulo 6: Impactos de la Inteligencia Artificial en la sociedad 
– Ética en la IA. 
– Desafíos y oportunidades sociales de la IA. 
– Mitigaciones y regulaciones propuestas. 

Al final del curso podrás:
– Identificar el rol de los datos en la transformación digital y los principales desafíos relacionados con ellos, incluyendo aspectos éticos y regulatorios.
– Analizar diversas estrategias para la captura y organización de los datos en la nube.
– Formular una estrategia de gobierno de datos en la organización.

Contenidos:
Módulo 1: El rol de los datos en la IA
– Los datos como base de la IA.
– Los datos como recurso.
– Estrategia de datos.
– Desafíos principales relacionados con datos.

Módulo 2: Calidad y sesgo
– Factores de calidad de los datos.
– Asegurando la calidad en la fuente.
– Creando una cultura de calidad de los datos.
– El problema del sesgo.

Módulo 3: Captura y organización de los datos
– Fuentes de datos y forma de adquisición.
– Datos estructurados, no estructurados, big data.
– Metadata.
– Infraestructura, herramientas, tecnología.
– Arquitecturas centralizadas y descentralizadas.
– Datos en la nube.

Módulo 4: Gobierno de datos
– La necesidad de un gobierno de datos.
– Gestión de la metadata.
– Frameworks de gobernanza de datos.
– Roles y responsabilidades.

Módulo 5: Seguridad de los datos
– Privacidad, confidencialidad e integridad.
– Principales amenazas.
– Encriptación de los datos.
– Gestión de identidad y accesos (IAM).
– Frameworks de seguridad de los datos.

Módulo 6: Aspectos éticos y legales
– Privacidad de los datos.
– Datos sensibles y datos personales.
– Marco regulatorio internacional.
– Marco regulatorio nacional.

Al final del curso podrás:
– Aplicar herramientas de IAG en la elaboración de casos de negocio y análisis de viabilidad para proyectos de construcción.
– Utilizar la IAG en la planificación, control y gestión de riesgos en proyectos de construcción, integrándola con herramientas estándar como MS Project.
– Diseñar procesos de dirección de proyectos de construcción mediante el uso de modelos predictivos y simulación de escenarios, alineados con estándares internacionales.

Contenidos:
Módulo 1: Apoyo de IAG en la elaboración de caso de negocios de proyectos de construcción
– Principios del Prompt Engineering. Prompting en la gestión de proyectos de construcción.
– Empleos de la IAG en las distintas fases del ciclo de vida de un proyecto de construcción (según estándar FEL – Front End Loading): desde el caso de negocio hasta las post evaluaciones de proyectos.
– ¿Cómo estructurar un caso de negocio de proyecto de construcción con IAG?: objetivos, justificación, beneficios esperados, y análisis de viabilidad.
– Herramientas de IA para la recopilación de datos relevantes (CAPEX y OPEX) y la realización de análisis de viabilidad económica (proceso de estimación de CAPEX, OPEX, determinación de flujo de efectivo y definición de indicadores de rentabilidad VAN, TIR, Payback) de proyectos de construcción.
– Uso de IA generativa para la simulación de escenarios y evaluación de riesgos en la fase inicial de los proyectos de construcción. Aplicación de IA en la creación de modelos predictivos para prever el éxito del proyecto y la toma de decisiones informadas.
– Caso aplicado de prompt y secuencia de conversación para optimizar gradualmente un caso de negocio utilizando información disponible en la bibliografía especializada.

Módulo 2: Apoyo de IAG en planificación y control de proyectos de construcción
– Revisión de los principales aportes de la IAG en los procesos de dirección de proyectos de construcción- alienado con estándar del Project Management Institute (2023), Process Groups A Practice Guide, PMI Standard (ex PMBOK® versión 6).
– Diseño de WBS y aplicación de AWP con IAG.
– Gestión de cronogramas y costos con IAG y su integración con MS Project Professional®.
– Integración de datos entregados por IAG con software de gestión de proyectos (MS Project Professional) para asignación y nivelación de recursos.
– Apoyo de IAG en gestión de riesgos en proyectos de construcción.
– Revisión de herramientas IAG para otros procesos de planificación y control de proyectos de construcción (según estándar PMBOK®).
– Casos prácticos de IA. Ejemplos de prompt y secuencia de conversación (hilos) para: Definición de EDT (en línea con caso de negocio) y AWP (paquetes de trabajo) con IAG. Elaboración de cronogramas y estimación de costos y recursos con IAG. Elaboración de Matriz de Riesgos de proyectos de construcción con IAG.

Al final del curso podrás:
– Explicar las formas en que la IA apoya los procesos de diseño y construcción de proyectos.
– Analizar casos de aplicación de IA en el ámbito del diseño y construcción.
– Diseñar un proyecto de aplicación de IA, considerando las características, necesidades y contexto específico de su organización y/o proyecto.

Contenidos:
Módulo 1:
– Rol de la inteligencia artificial en el diseño y construcción de proyectos.
– Consultas de información desde modelos BIM:
­• Desafíos y estrategias para la recuperación de datos utilizando inteligencia artificial generativa.
– Automatización de flujos de gestión con herramientas no-code e IA.
­• Diseño y despliegue de procesos administrativos y operativos sin programación, mediante plataformas visuales.
– Redes neuronales para el apoyo a toma de decisiones.

Módulo 2:
– Inspección técnica automatizada mediante IA
­• Aplicación de visión computacional para la detección de defectos constructivos.
­• Generación de reportes de no conformidad.
– Evaluación del estado actual del proyecto mediante visión artificial.
­• Empleo de visión artificial, determinación del nivel de avance.
­• Discrepancias en la ejecución y generación informes de progreso objetivos sin intervención manual.
– Formulación proyecto de aplicación de IA.