Implantar inteligencia artificial en una empresa técnica no es un problema técnico

Hace algún tiempo conocí de manera fortuita al director de una ingeniería. La conversación surgió fuera de cualquier contexto profesional, después de que me escuchara hablar sobre inteligencia artificial aplicada al trabajo técnico. Terminamos hablando de su empresa y me explicó que habían decidido no utilizarla. No confiaban suficientemente en una tecnología que todavía podía equivocarse, les preocupaba la seguridad de la información y, además, percibían cierta resistencia entre los empleados, algunos de los cuales interpretaban la llegada de la inteligencia artificial como una amenaza directa a sus puestos de trabajo. Su posición no me pareció especialmente extraña. De hecho, es una combinación de argumentos que he encontrado después en muchas empresas: interés, desconfianza y una prudencia que a veces resulta difícil distinguir del rechazo.

La conversación terminó con una reunión con su equipo. Fue allí donde apareció una situación mucho más interesante de lo que el propio director imaginaba. La empresa que oficialmente había decidido no utilizar inteligencia artificial ya la estaba utilizando. Parte de los empleados recurría por su cuenta a distintas herramientas cuando la carga de trabajo aumentaba, cuando necesitaban resolver algo con rapidez o cuando sencillamente consideraban que podían ahorrar tiempo. Lo hacían desde cuentas personales, sin ningún criterio común y fuera de cualquier marco corporativo. Algunos de quienes expresaban temor a que la tecnología pudiera sustituirles eran, al mismo tiempo, quienes acudían a ella cuando necesitaban resolver sus propios problemas de trabajo.

Aquello me hizo comprender con especial claridad algo que después he visto repetirse: muchas empresas creen que todavía están decidiendo si quieren incorporar inteligencia artificial cuando, en realidad, la adopción ya ha comenzado dentro de ellas. Lo que no existe todavía es una implantación consciente, ordenada y adaptada a su actividad. El problema deja entonces de ser tecnológico y pasa a ser organizativo. No se trata de elegir entre utilizar inteligencia artificial o ignorarla, sino de comprender qué está ocurriendo ya dentro de la empresa y decidir si esa realidad va a permanecer dispersa, improvisada y fuera de control o va a convertirse en una capacidad profesional integrada con criterio.

Los datos disponibles ayudan a comprender por qué esta situación empieza a ser frecuente. En España, el uso de inteligencia artificial entre las empresas de diez o más trabajadores pasó del 12,4 % en el primer trimestre de 2024 al 21,1 % en el primer trimestre de 2025. En construcción, la cifra seguía siendo sensiblemente inferior, aunque había crecido con rapidez, hasta situarse en el 11,4 %. Al mismo tiempo, el informe internacional de RICS de 2025 mostraba que una parte muy importante de las organizaciones del sector seguía sin utilizar inteligencia artificial de forma estructurada y que la mayoría de quienes habían comenzado a experimentar con ella permanecían en fases iniciales. No falta interés. Lo que falta es integración.

Esa es, probablemente, la cuestión más importante de todo este debate. Durante los últimos meses he tenido la oportunidad de hablar y trabajar con empresas, profesionales y autónomos que desean incorporar inteligencia artificial a su actividad, y cada caso ha terminado confirmando la misma conclusión: no existe una implantación genérica. Ni siquiera dos estudios de arquitectura aparentemente similares trabajan realmente de la misma manera. Lo mismo ocurre con dos ingenierías, dos empresas de reformas o dos instaladores especializados. Pueden compartir profesión, normativa, programas e incluso clientes parecidos, pero detrás de cada organización existe una combinación distinta de hábitos, documentación, experiencia, responsabilidades, criterios internos y formas de tomar decisiones. Es ahí donde reside gran parte de su verdadero conocimiento.

Por eso desconfío de cualquier planteamiento que reduzca la incorporación de inteligencia artificial a contratar una herramienta, impartir unas horas de formación o aprender a escribir instrucciones más sofisticadas. Todo eso puede ser útil, pero confundirlo con una implantación profesional conduce a una falsa sensación de avance. Una organización puede utilizar inteligencia artificial todos los días y seguir trabajando prácticamente igual que antes, con las mismas pérdidas de información, las mismas duplicidades, los mismos problemas de coordinación y los mismos puntos débiles. La tecnología puede estar presente sin haber transformado realmente nada.

La cuestión se complica porque buena parte del conocimiento de una empresa nunca ha sido formalizado. Vive en las personas. Está en la experiencia acumulada, en pequeñas comprobaciones que nadie ha escrito, en decisiones que parecen obvias porque alguien lleva veinte años tomándolas y en una forma de interpretar los problemas que difícilmente aparece recogida en un procedimiento. Esto ocurre especialmente en arquitectura, ingeniería y construcción, donde la experiencia profesional pesa tanto como la información documental. Una organización puede disponer de miles de archivos y, aun así, depender completamente de determinadas personas para saber qué significa realmente esa información.

La inteligencia artificial obliga a enfrentarse a este problema porque pone de manifiesto cuánto conocimiento damos por supuesto. Los profesionales estamos acostumbrados a comunicarnos con otros profesionales utilizando un enorme volumen de contexto compartido. Podemos resumir una cuestión en pocas palabras porque sabemos qué hay detrás. Cuando se intenta trasladar parte de ese trabajo a un sistema inteligente aparece de inmediato todo aquello que nunca había sido necesario explicar. No porque antes estuviera mal organizado, sino porque el conocimiento humano funciona también mediante experiencia, memoria y convenciones implícitas.

Por eso considero que una de las transformaciones más interesantes que puede provocar la inteligencia artificial no será únicamente tecnológica. Puede obligar a muchas empresas a comprenderse mejor a sí mismas. A identificar dónde reside su conocimiento, de qué personas depende, qué información utilizan realmente para decidir y qué parte de su funcionamiento descansa sobre procedimientos que nunca han sido descritos. La tecnología actúa entonces como una especie de espejo incómodo: muestra hasta qué punto una organización conoce sus propios procesos o simplemente se ha acostumbrado a ellos.

En otra empresa me encontré con la situación contraria. Allí parte de los responsables ya se había formado por su cuenta y veía claramente el potencial de la inteligencia artificial, mientras que la resistencia procedía de la dirección. El gerente consideraba que incorporar sistemas inteligentes podía distorsionar la información que recibía y prefería mantener una relación directa con sus equipos mediante reuniones, correos y presentaciones periódicas. Su preocupación era comprensible porque, en el fondo, no estaba rechazando únicamente una tecnología; estaba protegiendo una determinada forma de controlar su organización.

Lo interesante fue comprobar que ese control también tenía un coste. Gran parte del tiempo de muchos profesionales se dedicaba a preparar información para que otros pudieran entender qué estaba ocurriendo. Reuniones, presentaciones, informes internos, recopilaciones y explicaciones que no producían directamente arquitectura, ingeniería ni obra, pero que resultaban necesarias para que la organización pudiera coordinarse. Esta es una realidad habitual y rara vez se cuantifica: las empresas consumen una cantidad enorme de recursos simplemente explicándose internamente a sí mismas.

La inteligencia artificial puede alterar esta relación con la información, y probablemente ahí reside una de sus capacidades menos comprendidas. No se trata de sustituir reuniones ni de eliminar conversaciones entre personas. Tampoco de convertir una empresa en un sistema automático. Se trata de reducir la fricción que existe entre la información disponible y las personas que necesitan comprenderla para tomar decisiones. Cuando esto ocurre, cambia la calidad del trabajo directivo y también cambia la forma en la que los técnicos utilizan su tiempo.

Esta cuestión enlaza con otro aspecto que considero especialmente relevante en nuestro sector: la presión laboral. Arquitectos, ingenieros, Project Managers, responsables de obra y técnicos especializados trabajan habitualmente en entornos donde coinciden plazos, responsabilidad, cambios continuos, coordinación de múltiples agentes y una fragmentación constante de la atención. Durante una misma jornada podemos pasar de una incidencia de obra a una consulta normativa, de una llamada de un cliente a una certificación, de un presupuesto a una reunión o de una decisión técnica a una cuestión administrativa. La carga no procede únicamente del volumen de trabajo, sino del número de contextos diferentes que debemos mantener simultáneamente abiertos.

Por eso reducir el debate sobre inteligencia artificial a productividad me parece insuficiente. Evidentemente puede aumentar la capacidad de trabajo, pero su valor profesional no debería medirse únicamente por cuántos documentos más pueden producirse en una jornada. Una mejora real también puede consistir en disminuir la carga cognitiva, reducir omisiones, evitar reconstruir continuamente información que ya existe y permitir que el profesional concentre su atención en aquello que verdaderamente requiere experiencia y criterio. Esa diferencia puede ser mucho más importante que cualquier promesa espectacular de multiplicar la producción.

Existe además una cuestión cultural que todavía acompaña a esta tecnología. No es raro escuchar comentarios del tipo «está muy bien, pero lo has hecho con inteligencia artificial», como si la intervención de una herramienta redujera automáticamente el valor del resultado. Esta percepción recuerda a otras transiciones tecnológicas que ya hemos vivido. Hubo un momento en que dibujar con ordenador parecía una forma menos auténtica de producir arquitectura que hacerlo manualmente. Después el CAD se convirtió simplemente en la manera habitual de trabajar y dejó de resultar necesario justificar su utilización.

La diferencia entre aquellas herramientas y la inteligencia artificial es importante, pero existe un patrón común: cuando una tecnología reduce el esfuerzo necesario para realizar determinada tarea, tendemos inicialmente a interpretar que también disminuye el valor del trabajo. Sin embargo, el valor profesional nunca debería descansar en la cantidad de esfuerzo mecánico necesario para producir un resultado. Está en saber qué hay que hacer, por qué, con qué información, con qué límites y bajo qué responsabilidad.

La inteligencia artificial puede acelerar tareas, pero también puede acelerar errores. Puede aumentar la capacidad de producir información y, al mismo tiempo, aumentar la capacidad de propagar información incorrecta. Puede ser extraordinariamente útil y también generar una falsa sensación de seguridad cuando sus resultados parecen convincentes. Precisamente por eso defender su incorporación profesional no significa aceptar sus resultados de forma acrítica. Cuanto mayor sea la capacidad de la tecnología, mayor debe ser el criterio de quien la utiliza.

Esta es probablemente una de las razones por las que no comparto la idea de que la implantación de inteligencia artificial pueda resolverse exclusivamente mediante aprendizaje autodidacta o mediante una aproximación puramente informática. El aprendizaje individual es posible y necesario, pero una organización real contiene problemas técnicos, humanos, económicos, documentales y jurídicos que difícilmente pertenecen a una única disciplina. En arquitectura e ingeniería esto resulta especialmente evidente porque detrás de muchas decisiones existe responsabilidad profesional.

La inteligencia artificial tampoco elimina la necesidad de conocimiento sectorial. Ocurre justamente lo contrario. Cuanto más capaz es la herramienta, más importante resulta saber dónde están sus límites. Un sistema puede producir un resultado extremadamente convincente y seguir estando equivocado. Un profesional inexperto puede no detectarlo. Otro con años de oficio puede identificar inmediatamente algo que no encaja. Esa diferencia no desaparece con la tecnología. Se vuelve todavía más valiosa.

He vivido ya suficientes transformaciones tecnológicas como para desconfiar tanto del entusiasmo desmedido como del rechazo automático. Recuerdo los primeros teléfonos móviles, cuando hablar por la calle con uno de aquellos dispositivos llamaba la atención. Recuerdo también la normalización de Internet y la transformación que produjo el CAD en los estudios técnicos. En todos aquellos casos hubo una fase en la que la tecnología parecía extraordinaria, otra en la que generó resistencia y una posterior en la que simplemente dejó de resultar necesario hablar de ella porque ya formaba parte del trabajo cotidiano.

No sé si la inteligencia artificial tendrá una importancia histórica comparable a la máquina de vapor, a la imprenta o a Internet. Hacer esa afirmación ahora sería más retórico que riguroso. Pero sí existen suficientes señales para pensar que no estamos ante una moda pasajera. La adopción empresarial aumenta, las capacidades evolucionan con rapidez y una parte creciente de los profesionales ya la utiliza incluso antes de que sus organizaciones hayan decidido formalmente qué hacer con ella.

Probablemente llegará un momento en el que resulte extraño hablar de «trabajar con inteligencia artificial». Del mismo modo que hoy nadie considera relevante explicar que utiliza Internet, llegará un punto en el que determinadas capacidades inteligentes estarán incorporadas de manera natural al entorno profesional. La pregunta importante no será entonces quién utiliza inteligencia artificial, sino quién ha sabido integrarla con suficiente criterio como para obtener una ventaja real sin perder control, seguridad ni responsabilidad.

Esa es precisamente la diferencia que hoy empieza a separar la curiosidad de la implantación.

Durante mucho tiempo, muchas empresas han pensado que incorporar inteligencia artificial consiste en decidir qué herramienta utilizar. Después de trabajar con distintas organizaciones he llegado a una conclusión diferente: el verdadero problema aparece mucho antes. Está en comprender cómo trabaja realmente la empresa, qué conocimiento posee, dónde se pierde información, cómo circulan las decisiones y qué parte de su funcionamiento depende todavía de procesos que nadie ha cuestionado porque siempre se han hecho de la misma manera.

La tecnología viene después.

Y quizá por eso el problema de implantar inteligencia artificial en un estudio de arquitectura, una ingeniería o una empresa constructora no sea, en primer lugar, tecnológico.

Es un problema de conocimiento, organización y criterio.

La inteligencia artificial puede aportar soluciones.

Pero primero hay que saber qué problema se está intentando resolver.