La construcción será un 35% más barata gracias a la IA

Miguel Ángel Valero

El sector de la construcción en España atraviesa un momento de transformación acelerada: la inteligencia artificial (IA), junto con herramientas digitales como BIM, impresión 3D, big data o plataformas de monitorización de datos, asoman como piezas clave de una revolución que ya no es solo posible, sino necesaria para mantener competitividad. En un mercado que mueve más de 205.000 millones€ anuales y emplea a más de 1,33 millones de personas, según datos del INE, la irrupción de herramientas capaces de analizar todos los datos necesarios para ejecutar un proyecto supone un cambio estructural para fabricantes, ingenierías y promotoras.

“Hoy ya no basta con construir más rápido o más barato; hay que construir con datos e información de calidad para adelantarnos, lograr un sector de la construcción que sea inteligente, y convertir las estadísticas en oportunidades comerciales tangibles”, señala Xavier Piccinini, director general de DoubleTrade España, firma de soluciones analíticas. “Si antes gran parte de la estrategia comercial se medía en aparecer en las fases finales de un proyecto, ahora la IA permite aparecer desde los inicios, cuando aún se deciden los materiales, cuando se perfilan los detalles técnicos”, explica.

El tamaño del mercado lo respalda. Según los expertos en análisis de datos de DoubleTrade, la previsión es que el mercado español de construcción podría dispararse económicamente de aquí a 2030. Este contexto presupone una avalancha de oportunidades para las empresas del sector, que tendrán que apoyarse en tecnología basada en IA para alcanzar su mayor potencial y lograr ahorrar tiempo, una detección temprana de oportunidades y una ventaja competitiva.

Económicamente, la incidencia de la IA también sobresale: un informe de EY indica que la automatización y mejora de procesos en la construcción utilizando esta tecnología podría reducir los costes de operación hasta un 35%.

Gracias al análisis masivo de datos y la identificación de patrones de comportamiento, la IA permite procesar grandes volúmenes de datos y ofrecer soluciones adaptadas a cada proyecto. En lugar de revisar manualmente archivos PDF o planos en documentos técnicos vinculados a proyectos constructivos, los algoritmos detectan qué materiales están siendo prescritos, quiénes los están recomendando, en qué tipo de proyecto y cualquier detalle técnico.

Sin embargo, uno de los principales retos para las compañías del sector construcción es la gestión efectiva de la información: muchas no disponen de la capacidad técnica para importar, procesar o almacenar de forma útil los datos que generan. 

Una de las mayores ventajas del uso de la IA en la construcción incide directamente en las empresas de menor tamaño, que suman una valiosa herramienta que facilita su labor diaria de estructuración del material y les abre las puertas a poder competir contra rivales más grandes segmentando con precisión su actividad en un mercado más justo. De esta manera, además de optimizar procesos, abre un nuevo modelo competitivo en el que la información deja de ser un obstáculo y se convierte en palanca de crecimiento para un sector clave de la economía nacional.

H&K prueba en casa la IA que traslada a sus clientes

La IA avanza a una velocidad que obliga a las empresas a revisar continuamente sus decisiones. Herramientas, modelos y capacidades que hace apenas unas semanas requerían desarrollos complejos pueden aparecer de pronto resueltos por una nueva solución, incluso de código abierto. En este contexto, implantar IA ya no consiste solo en elegir tecnología sino que exige aprender a convivir con un cambio permanente y convertirlo en una capacidad real de negocio. 

Con esa convicción, la consultora h&k ha puesto en marcha HikaIA, un programa interno de transformación con IA al que destina el 15% de sus ingresos anuales y que utiliza la propia organización como entorno real de experimentación, aprendizaje y adopción. La compañía prueba en su casa la metodología que después traslada a sus clientes, enfrentándose primero a los obstáculos tecnológicos, organizativos y culturales que surgen cuando la IA entra de verdad en los procesos de una empresa. HikaIA parte de una idea sencilla: no se puede acompañar una transformación de esta magnitud únicamente desde la teoría o desde una sucesión de pruebas de concepto. Hay que recorrer el camino, asumir los errores, medir los resultados y aprender a tomar decisiones en un escenario que cambia cada semana. Cada avance interno se convierte así en conocimiento aplicable a los proyectos de clientes y en una forma de anticipar riesgos, inversiones innecesarias y frustraciones.

“HikaIA no nace para construir agentes. Nace para construir conocimiento. Cada acierto, cada error y cada decisión que tomamos dentro de nuestra organización nos ayuda a entender mejor cómo debe implantarse la IA en una empresa real. Esa experiencia nos permite acompañar a nuestros clientes con una ventaja que no se obtiene en una demostración: haber recorrido antes el camino", explica Carlos Cuadrado, director general de h&k

La compañía concibe HikaIA como un programa de transformación permanente. Su propósito es desarrollar la capacidad de observar, experimentar, priorizar y adaptarse al ritmo de la tecnología y transformar de forma continua el negocio. Esta disciplina obliga a revisar hipótesis, abandonar soluciones cuando dejan de ser las adecuadas y aprovechar con rapidez capacidades que no existían cuando comenzó el proyecto. La experiencia está mostrando que la dificultad principal no reside necesariamente en desarrollar un agente más o menos complicado. Los retos más exigentes aparecen antes y después: identificar un problema relevante, implicar al negocio, preparar los datos, redefinir procesos, cambiar hábitos, establecer criterios de gobierno, medir el impacto y acompañar a las personas para que incorporen la IA a su trabajo de manera más adecuada y eficiente en cada momento tecnológico. Por eso, HikaIA no se limita a desplegar tecnología. Es un trabajo constante y recurrente de definición y adopción. Requiere mantener una relación estrecha con los equipos, detectar usos inadecuados, ajustar expectativas y asegurar que la inteligencia artificial se integra en la organización con propósito, control y continuidad.

“La IA obliga a transformar procesos, datos, sistemas y formas de trabajar, pero no podemos utilizar un enfoque clásico de proyecto que comienza y termina: la transformación con IA debe ser continua. Decidimos vivir esa transformación dentro de h&k para aprender en un entorno real, entender dónde aparecen las dificultades y evitar que nuestros clientes tengan que recorrer ese camino a ciegas", apunta Javier Tejada, copresidente y responsable de tecnología de h&k.

HikaIA se articula en cuatro niveles: 

• IA personal, centrada en herramientas y formación para mejorar la productividad individual; 
• Business Agents, orientados a automatizar procesos departamentales;
• Enterprise AI, que incorpora capacidades avanzadas como la plataforma de ingeniería de software agéntica Ariadna, que ha transformado completamente el modelo comercial y operativo de los servicios de desarrollo y mantenimiento de aplicaciones en h&k; 
• y una capa transversal de gobierno y seguridad para garantizar una adopción controlada y responsable.

A partir de este marco, h&k trabaja cuatro dimensiones que deben avanzar de forma coordinada: 

• tecnología; 
• definición y gestión de la demanda; 
• desarrollo y adopción; 
• y gobierno de la IA. 

La metodología evoluciona con cada caso implantado, porque su valor no está en ofrecer una secuencia rígida de pasos, sino en proporcionar criterios para decidir qué hacer, qué no hacer todavía y cuándo replantear una inversión.

Uno de los aprendizajes centrales del programa es que la velocidad tecnológica cambia las reglas de planificación. Una solución en la que un equipo ha trabajado durante semanas puede quedar simplificada por una capacidad nueva que resuelve el mismo problema en minutos. En lugar de interpretar ese cambio como un fracaso, HikaIA lo incorpora como parte del proceso: aprender a detectar cuándo perseverar, cuándo adaptar y cuándo sustituir es una competencia esencial para cualquier empresa que quiera utilizar la IA de forma sostenible.

Los resultados respaldan el camino, pero no son el destino. Los primeros casos puestos en producción ya reflejan mejoras medibles en productividad, eficiencia operativa y calidad de la información. En el área comercial, un asistente inteligente que integra información del CRM, SharePoint, Work IQ y otras fuentes corporativas ha permitido alcanzar ahorros superiores al 12% semanales por profesional, facilitando la preparación de reuniones, el análisis de oportunidades y la elaboración de propuestas. En el ámbito administrativo, h&k ha desarrollado un Orquestador de Back Office que automatiza la validación de oportunidades comerciales antes de su traspaso a los equipos de soporte. Desde su puesta en marcha, cerca del 55% de los casos analizados se han procesado correctamente desde el primer momento, mientras que en aproximadamente el 36% se ha detectado información pendiente que ha podido gestionarse anticipadamente.

h&k ha definido un Stack de IA corporativo que adapta las herramientas a los distintos roles y necesidades de la compañía. Basado principalmente en el ecosistema Microsoft, este marco asigna a cada perfil su propio kit de IA -con soluciones como Copilot Chat, Microsoft 365 Copilot, Analista, Investigador, Cowork y GitHub Copilot- y establece criterios claros sobre cuándo y cómo utilizarlas. De este modo, la organización impulsa un uso integrado, seguro y responsable de la inteligencia artificial, protegiendo la información de h&k y de sus clientes dentro del entorno corporativo.

Estos resultados permiten validar avances concretos, pero no constituyen la tesis principal de HikaIA. Los agentes evolucionarán, aparecerán tecnologías mejores y algunos desarrollos serán sustituidos. El activo que permanece es la capacidad adquirida para transformar una necesidad de negocio en una iniciativa de IA gobernada, medible y adoptada por las personas.

Con HikaIA, h&k convierte su transformación interna en una ventaja para sus clientes. Cada dificultad resuelta dentro de la compañía amplía su conocimiento sobre cómo abordar la siguiente; cada error permite reconocer antes una señal de riesgo; y cada descubrimiento mejora los criterios con los que se priorizan y diseñan nuevas iniciativas. Este aprendizaje continuo prepara a h&k para acompañar a las organizaciones más allá de la implantación inicial. Porque la adopción corporativa de la IA exige estar cerca del negocio, revisar de forma recurrente los usos, reforzar el gobierno y ayudar a los equipos a evolucionar al mismo ritmoque la tecnología.

HikaIA nace de la unión entre h&k e ‘Hikari’, palabra japonesa que significa luz. El nombre expresa la ambición del programa: aportar claridad en un entorno marcado por la velocidad, la incertidumbre y la complejidad, y convertir la experiencia obtenida en mejores decisiones para los clientes. En un mercado donde el acceso a la tecnología se democratiza con rapidez, la diferencia no estará únicamente en disponer de herramientas de inteligencia artificial. Estará en haber desarrollado la disciplina necesaria para utilizarlas con criterio, integrarlas en el negocio y aprender de forma continua. Ese es el camino que h&k ha decidido recorrer primero.

“Lo más valioso de HikaIA no es una tecnología concreta, sino el entrenamiento que supone implantar IA sobre nuestra propia organización. Estamos aprendiendo a la misma velocidad que evoluciona la tecnología y convirtiendo ese aprendizaje en decisiones más seguras, rápidas y útiles para nuestros clientes, insiste Carlos Cuadrado

Luces y sombras en los resultados de IA

Por otra parte, los resultados de Alphabet y Microsoft ofrecieron luces y sombras. Por un lado, el debate estratégico dentro del propietario de Google sigue abierto. A pesar de que el buscador ya cuenta con un modo de IA, los ingresos publicitarios de esta línea de negocio comienzan a desacelerarse y presenta una menor capacidad de monetización. La acogida de Gemini 4 ha sido tibia dentro del ecosistema de IA y, de nuevo, al igual que al inicio de esta carrera, se aprecia cierto retraso de los productos de Alphabet frente a los de otros competidores. La compañía se enfrenta al dilema de sumarse a la tendencia de los buscadores agénticos o desarrollar un sistema paralelo apoyado en su buscador tradicional, todo ello en medio de unos ambiciosos planes de inversión, que contemplan 205.000 millones$ para este año. La buena noticia es que el negocio de la nube sigue avanzando a muy buen ritmo, con un crecimiento del +102% interanual frente al +82% del año pasado. 

Por otro lado, Microsoft sorprendió al alza. El más prudente de los hiperescaladores continúa manteniendo relativamente contenida la inversión –su inversión en bienes de capital este año se espera que será de 170.000 millones$, 5.000 millones menos que lo esperado en al anterior trimestre– y también marca distancias respecto a otros competidores, al señalar que buscará un momento más favorable para captar financiación. Destacan los ingresos derivados de su alianza con OpenAI –alcanzan 10.000 millones$, un 10% de los ingresos, frente a un 7% del anterior trimestre–, mientras que el resto de los productos también aumentaron sus ventas por encima de lo estimado. La 'nube' dio el espaldarazo definitivo a un buen trimestre, con un crecimiento que se aceleró del 48% al 43%. 

Samsung  no bate estimaciones, pero deja claro que la demanda de chips de memoria sigue fuerte, ofreciendo un fresco optimista sobre el gasto en IA. La inversión continúa traduciéndose en resultados y crecimiento, aunque las elevadas expectativas hacen que cualquier pequeña desviación respecto a la tendencia se perciba como un fracaso. 

Los resultados de estas empresas muestran que el ciclo de inversión en IA continúa en buen estado.

La sorpresa la ha dado Amazon, que imita a Alphabet y reduce beneficios en el tercer trimestre del año: -2,4%, hasta los 20.685 millones$. Y eso que las ventas aumentaron el 12%, hasta 201.944 millones. El segmento que más aportó fue el de comercialización de servicios, que creció un 19,4% hasta los 126.648 millones; la venta de productos avanzó el 1,2%, hasta los 75.296 millones. Los ingresos crecieron tanto en Norteamérica, su principal mercado (112.852 millones de dólares en el tercer trimestre, un 6,2% más), como a nivel internacional (43.108 millones de dólares, un incremento del 5,4%). Una vez más, el gran impulsor de los ingresos ha sido la plataforma de computación en la nube Amazon WebServices (AWS). Su cifra de negocios entre julio y septiembre creció un 39,3% en términos interanuales, al calor de la fuerte apuesta por la IA, hasta facturar 45.984 millones.

“Nuestra inversión en AWS en funcionalidad e infraestructura está dando frutos, con un crecimiento interanual de los ingresos superior al 39% en el tercer trimestre y proyecciones de crecimiento de los ingresos superiores al 40% tanto en 2027 como en 2028. Nunca antes ha existido un negocio con ingresos de un billón de dólares, y podríamos tener dos en los próximos cinco-diez años”, ha dicho Andy Jassy, presidente y consejero delegado de Amazon. 

En los nueve primeros meses del ejercicio, Amazon ha logrado un beneficio neto de 113.587 millones, un 101% más que un año antes, mientras que los ingresos sumaron 584.069 millones, un 16% más. 

De cara al último trimestre del año, Amazon espera que sus ventas netas se sitúen entre 240.000 millones y 247.000 millones, lo que supone un crecimiento de entre el 12% y el 16% interanual —incluyendo un impacto desfavorable de unos 60 puntos básicos por las fluctuaciones del tipo de cambio—, pero por debajo de lo esperado por el mercado. En cuanto al beneficio operativo, se situará entre 28.500 millones y 33.500 millones, frente a los 25.000 millones de dólares del año pasado. Amazon estima que las inversiones de capital en efectivo para 2026 ascenderán a aproximadamente a 220.000 millones.

SAP usará IA más barata para ahorrar 2.000 millones€

SAP retira sus modelos de IA más caros para lograr más de 2.000 millones€ de ahorro. Su director financiero, Dominik Asam, cuenta que el grupo alemán usará IA barata para sacar más de 2.000 millones en eficiencia en dos años. SAP trabaja con más de 70 modelos de OpenAI, Anthropic y Google. Ya ha quitado los caros de productos como su asistente de consultoría y elige el más barato que cumpla. El truco está en cómo cobra, por tarea terminada, no por el cálculo que consume. Como un taxi de tarifa fija que cambia a un coche que gasta menos, si el cliente paga igual, la diferencia es margen. Si los modelos se vuelven intercambiables, el dinero de la IA se lo queda quien vende el producto, no quien fabrica el cerebro. Bien para SAP, mal para las empresas de IA.

Anthropic ha compartido los primeros resultados de su trabajo con farmacéuticas y ha confirmado que ya tiene programas propios para descubrir fármacos. Para arrancar, ha comprado Mithril Medicine, una biotecnológica de una sola persona. Su candidato contra la distrofia muscular, desarrollado con ayuda de Claude, podría llegar a ensayos en humanos a finales de 2028. En Enveda, Claude escribió el primer borrador de un documento regulatorio clave en 4 horas, frente a unos 3 meses a mano. De paso, detectó siete errores en registros de fabricación que se les habían escapado a las personas. De unos 35.000 anticuerpos que Claude diseñó para Divergence Labs, tres parecen funcionar mejor que el fármaco de referencia actual contra las alergias. Anthropic trabaja con seis organizaciones, entre ellas Bristol Myers Squibb. De momento, la aportación de Claude se concentra en las fases iniciales del desarrollo. En su documentación para salir a Bolsa, Anthropic habla de un mercado farmacéutico de más de 2 billones$ este año, y aun así avisa de que sus apuestas en fármacos "puede que nunca generen ingresos".

Google DeepMind ha presentado Genie 4, la nueva versión de su modelo de mundos. El usuario le describe una escena y la convierte en un entorno fotorrealista que éste recorre en tiempo real con el teclado. La novedad: por primera vez el mundo genera su propio sonido y los personajes pueden mantener una conversación con el usuario. De momento solo lo prueban unos pocos testers seleccionados.

OpenAI ha añadido a ChatGPT dos complementos para conectar el correo y el calendario de Apple. Una vez conectados, el usuario puede preguntar por sus emails o pedirle que le cree una reunión, y el cambio aparece en el calendario del iPhone. Está disponible en todos los planes de ChatGPT, en web, escritorio e iOS.

Usar la IA en castellano sale más caro. Un estudio de Rest of World concluye que los modelos de IA cuestan más cuando trabajas en idiomas distintos del inglés. Si la empresa paga por uso, la factura en castellano es más alta por el mismo trabajo.

Apple mete un chatbot en Keynote, Pages y Numbers. Las apps de presentaciones, textos y hojas de cálculo de Apple tendrán un asistente de IA integrado. Si el usuario trabaja en Mac, la IA llega a las herramientas que ya usa.

Gemini Notebook ya graba reuniones de hasta una hora. La app móvil permite grabar audio en directo y usarlo como fuente junto a otros documentos, incluidas fotos de notas escritas a mano. Roban 100 millones en equipos para centros de datos. 

Las bandas que asaltan camiones con material para centros de datos usan IA para montar correos trampa, licencias falsas y engañar al GPS. El botín estimado ronda los 100 millones$. 

Los chips de Google llegarán a la nube de Oracle. Desde 2027, Oracle ofrecerá los TPU de Google, su alternativa a Nvidia. Es la primera vez que otra gran nube los pone a la venta.