Propuesta para la estimación de costo y días en la finalización de proyectos de construcción con Inteligencia Artificial

Abstract

Este trabajo aborda el desafío de estimar con precisión los costos y la duración de finalización de proyectos de construcción mediante la aplicación de modelos de Inteligencia Artificial (IA). A partir de una revisión crítica de los métodos tradicionales y de estudios recientes en la industria de la construcción, se propone un enfoque basado en algoritmos de aprendizaje automático, como Random Forest y regresión lineal, entrenados sobre conjuntos de datos sintéticos debido a la limitada disponibilidad de datos reales en la provincia de Misiones. La metodología adoptada contempla un flujo de trabajo típico del ML: preprocesamiento de datos, modelado y evaluación. Los resultados evidencian que, con datos de calidad, los modelos predictivos alcanzan altos niveles de precisión (90–99 %), superando las limitaciones de métodos clásicos como CPM o PERT. Asimismo, se destaca la importancia de contar con bases de datos estructuradas y accesibles que integren información clave del ciclo de vida del proyecto, sugiriendo como estrategia su incorporación en el portal IDE Misiones. El estudio concluye que la IA constituye una herramienta valiosa para mejorar la planificación y toma de decisiones en proyectos constructivos, especialmente en contextos donde la incertidumbre y la complejidad son elevadas.