Estrategia de integración de inteligencia artificial en la presupuestación de proyectos de construcción: diagnóstico, análisis y hoja de ruta estratégica

Abstract

La presente investigación aborda la integración de la inteligencia artificial en la presupuestación de proyectos de construcción, una fase crítica para garantizar la eficiencia financiera y operativa en la industria. En un contexto marcado por la transformación digital, el estudio parte de los beneficios observados que está generando la incorporación de inteligencia artificial en la industria de la construcción, buscando identificar que aporte puede tener esta en el proceso específico de estimación de costos. Como objetivo general, se planteó desarrollar una propuesta estratégica para incorporar IA en la etapa de presupuestación, a partir de un análisis contextualizado del entorno técnico y organizativo. La metodología adoptada combinó enfoques cualitativos y cuantitativos, mediante revisión documental, entrevistas semiestructuradas, encuestas y análisis de casos reales. Esta triangulación de técnicas permitió identificar barreras clave para la adopción tecnológica, mapear beneficios potenciales y construir una hoja de ruta ajustada al contexto latinoamericano, con énfasis en el entorno costarricense. Entre los principales hallazgos, se evidenció un creciente interés por parte del sector en tecnologías como machine learning, procesamiento de lenguaje natural y modelos predictivos. Sin embargo, también se identificaron limitaciones significativas, como la falta de conocimiento técnico especializado, la resistencia al cambio y la ausencia de lineamientos estratégicos claros en muchas organizaciones. Las conclusiones apuntan a que la implementación efectiva de IA requiere un enfoque multidisciplinario y progresivo, que combine inversión tecnológica con gestión del cambio y fortalecimiento de competencias. Finalmente, se recomienda fomentar investigaciones aplicadas que validen empíricamente las propuestas desarrolladas, promover alianzas entre sectores técnicos y constructivos, e impulsar políticas organizacionales que faciliten la transformación digital. Este trabajo final de graduación busca servir como punto de partida para futuras iniciativas que busquen modernizar la presupuestación y adaptarla a los nuevos desafíos de la industria.

This research addresses the integration of artificial intelligence into the budgeting of construction projects, a critical phase for ensuring both financial and operational efficiency in the industry. In a context shaped by digital transformation, the study builds upon the benefits already observed from the incorporation of AI in the construction sector, aiming to identify its potential contribution to the specific process of cost estimation. The general objective was to develop a strategic proposal for incorporating AI into the budgeting stage, based on a contextualized analysis of the technical and organizational environment. A mixed-method approach was employed, combining documentary review, semi-structured interviews, surveys, and case study analysis. This triangulation allowed the identification of key barriers to technology adoption, the mapping of potential benefits, and the construction of a roadmap tailored to the Latin American context, with a specific focus on Costa Rica. The main findings revealed growing interest in technologies such as machine learning, natural language processing, and predictive models. However, several challenges were also identified, including the lack of specialized technical knowledge, organizational resistance to change, and the absence of clear strategic guidelines in many companies. The conclusions emphasize that the effective implementation of AI requires a multidisciplinary and progressive approach that integrates technological investment, change management, and capacity building. It is recommended to promote applied research that validates the proposed roadmap, foster partnerships between technical and construction sectors, and encourage organizational policies that enable digital transformation. This thesis aims to serve as a starting point for future initiatives seeking to modernize budgeting practices and adapt them to the evolving demands of the construction industry.