Tabla de Contenidos
- La necesidad imperativa de la IA en ingeniería, procura, construcción y comisionamiento
- Comprendiendo el panorama de adopción de IA en el sector EPCC
- Análisis de las principales estrategias de implementación de IA
- Estrategia 1: Desarrollo interno (In-House)
- Estrategia 2: Colaboración con proveedores de plataformas especializadas
- Estrategia 3: Uso de soluciones comerciales y servicios tercerizados
- Marco de decisión para seleccionar el camino óptimo
- Recomendaciones estratégicas para la alta dirección EPCC
La necesidad imperativa de la IA en ingeniería, procura, construcción y comisionamiento
La Inteligencia Artificial (IA) se posiciona como una fuerza transformadora preparada para redefinir el panorama operativo de las empresas de Ingeniería, Procura, Construcción y Comisionamiento (EPCC) en los sectores de Oil & Gas, Energía, Marítimo y Petroquímico.
La IA aporta la capacidad analítica necesaria para gestionar la creciente complejidad de los proyectos de gran escala actuales, desde la optimización del diseño y la procura hasta la identificación temprana de riesgos y la predicción de desviaciones. En SEAWING, se plantea investigar aplicaciones clave de IA que puedan mejorar de forma significativa el desempeño de las actividades de gestión de proyectos.
Este artículo funciona como una guía estratégica dirigida a ejecutivos y tomadores de decisiones, ofreciendo un marco de acción para abordar de manera estructurada la integración de la IA. Presenta una hoja de ruta conceptual para desarrollar, implementar y escalar capacidades de IA que generen valor tangible para el negocio.
Comprendiendo el panorama de adopción de IA en el sector EPCC
Una estrategia de IA exitosa debe basarse en una evaluación realista de los desafíos específicos que caracterizan a la industria EPCC. Al clasificar estos obstáculos, se logra una comprensión estructurada del entorno, permitiendo a los líderes anticipar riesgos y mitigarlos de forma más efectiva.
Los principales desafíos para la adopción de IA en el sector EPCC pueden resumirse de la siguiente manera:
- Desafíos de negocio: Sin una propuesta de valor claramente cuantificable, resulta difícil justificar y asegurar la inversión necesaria para iniciativas de IA.
- Desafíos arquitectónicos: La integración de soluciones de IA en grandes organizaciones EPCC —multinacionales con entornos de TI complejos— representa un reto técnico considerable.
- Desafíos de procesos: La inconsistencia en los métodos de captura de datos y la falta generalizada de flujos de trabajo orientados a datos dificultan la preparación de conjuntos de datos adecuados para el despliegue de modelos de IA efectivos.
- Desafíos organizacionales: La captación y retención de talento especializado en IA, con un entendimiento profundo del contexto específico del negocio, constituye un obstáculo relevante.
Análisis de las principales estrategias de implementación de IA
Las empresas EPCC disponen de distintos enfoques para adquirir e implementar capacidades de IA. Cada alternativa:
- Desarrollo interno.
- Colaboración con especialistas.
- Adquisición de soluciones comerciales.
Implica compromisos importantes en términos de costo, control, velocidad de implementación y desarrollo de capacidades a largo plazo.
Estrategia 1: Desarrollo interno (In-House)
| Categoría | Análisis |
| Fortalezas | Control total de la propiedad intelectual (IP); Desarrollo de soluciones a medida; Acumulación de conocimiento técnico interno |
| Debilidades | Alto costo de recursos; Largos plazos de desarrollo; Desempeño impredecible en proyectos pioneros |
| Oportunidades | Creación de nuevos modelos de negocio; Potencial de escalamiento futuro |
| Amenazas | Alta inversión con retorno incierto Riesgo de retrasos en proyectos |
Estrategia 2: Colaboración con proveedores de plataformas especializadas
| Categoría | Análisis |
| Fortalezas | Acceso a infraestructuras consolidadas; Menores tiempos de desarrollo y despliegue; Intercambio de conocimiento tecnológico |
| Debilidades | Dependencia del proveedor; Costos elevados a largo plazo por licenciamiento |
| Oportunidades | Aceleración de la innovación aprovechando la experiencia del proveedor; Enfoque de los recursos internos en el core del negocio |
| Amenazas | Cambios en la tecnología o el modelo de negocio del proveedor; Riesgos relacionados con la seguridad de la información |
Estrategia 3: Uso de soluciones comerciales y servicios tercerizados
| Categoría | Análisis |
| Fortalezas | Tiempo de implementación más corto; Costos y cronogramas predecibles; Requiere pocos recursos internos |
| Debilidades | No se posee la propiedad intelectual; Soluciones genéricas que pueden no ajustarse a necesidades específicas; Dependencia continua del proveedor |
| Oportunidades | Resolución rápida de problemas no críticos para el negocio; Validación de aplicaciones de IA con baja inversión inicial |
| Amenazas | Posible discontinuidad del producto; Riesgos de seguridad y privacidad de datos |
La selección de la estrategia óptima no es universal y debe basarse en una evaluación estructurada de las prioridades específicas del negocio.
Marco de decisión para seleccionar el camino óptimo
Elegir una estrategia de implementación de IA sin una metodología estructurada suele derivar en asignación ineficiente de capital y desalineación estratégica. Este apartado propone un marco práctico de toma de decisiones para apoyar a los líderes EPCC en la selección del camino más adecuado, considerando factores críticos del negocio.
| Estrategias | La ruta de decisión estratégica | |||
| ¿La aplicación de IA propuesta es un diferenciador clave del negocio? | ¿La aplicación responde a una necesidad altamente especializada donde la madurez tecnológica es baja? | ¿El despliegue rápido es un requisito crítico del negocio? | ¿Existen restricciones importantes de seguridad de datos o legales? | |
| Desarrollo interno | SI | SI | NO | SI |
| Colaboración con terceros | – | SI | SI | – |
| Solución lista para usar / Subcontratada | NO | – | SI | – |
Evidencia de valor: Aplicaciones de IA en la ejecución de proyectos EPCC
El verdadero valor de una estrategia tecnológica se mide por su impacto real en las operaciones. A continuación, se presentan dos casos representativos de aplicación de IA en el sector EPCC.
- Caso de estudio: Automatización del control de calidad en ingeniería
Se desarrolló una solución basada en IA utilizando modelos de deep learning entrenados para identificar automáticamente patrones de diseño correctos e incorrectos en diagramas P&ID. El modelo fue entrenado con miles de planos para incorporar reglas y estándares de ingeniería.
El sistema logró identificar casi el 100 % de los errores de diseño objetivo, alcanzando niveles de precisión y velocidad imposibles de lograr mediante revisiones manuales tradicionales.
- Caso de estudio: Optimización de estimación de costos y procura
La solución combina un modelo de visión por computadora para reconocer símbolos y textos en planos de ingeniería y generar automáticamente el MTO (Material Take-Off), junto con un modelo de machine learning que pronostica cantidades de materiales utilizando datos históricos de proyectos anteriores.
El modelo de regresión demostró un alto poder predictivo, con niveles de precisión entre 67,3 % y 93 % al estimar cantidades clave de materiales.
Estos casos confirman el alto valor que la IA puede aportar cuando se aplica estratégicamente a los desafíos centrales del sector EPCC.
Recomendaciones estratégicas para la alta dirección EPCC
Este artículo busca apoyar a los ejecutivos EPCC en el inicio o aceleración de su adopción de IA de forma estructurada y orientada al valor.
- Priorizar iniciativas con un caso de negocio claro. Que generen resultados tempranos y construyan credibilidad interna.
- Seleccionar deliberadamente la estrategia de implementación. Alineándola con los objetivos estratégicos de la organización.
- Establecer una gobernanza de datos sólida. Reconociendo que toda solución de IA exitosa depende de datos confiables y accesibles.
En un entorno EPCC global cada vez más competitivo, una integración de IA estratégica, progresiva y enfocada en valor se convertirá en un diferenciador clave para compañías como SEAWING. Aquellas organizaciones que incorporen esta tecnología en el núcleo de sus operaciones construirán una base más resiliente y sostenible para su crecimiento futuro.
Referencia:
AI for Enhancing Project Execution in Engineering and Construction
Rimma Dzhusupova
Eindhoven University of Technology
https://research.tue.nl/en/publications/ai-for-enhancing-project-execution-in-engineering-and-constructio
Este artículo ha sido elaborado por el especialista Osman KARAÇORLU y publicado como parte de la séptima edición de Inspenet Brief Febrero de 2026, dedicada a contenidos técnicos del sector energético e industrial.