La IA y los centros de datos: un enfoque emergente en la construcción

Según Construction Dive, la construcción de centros de datos ha sido el tema principal en las últimas llamadas de resultados de las empresas constructoras cotizadas. Este enfoque se debe a que la construcción de estos centros ha dominado el sector, enmascarando una debilidad más amplia entre los contratistas, especialmente los más pequeños.

Las empresas constructoras con más de 100 millones de dólares en ingresos anuales reportaron un backlog de 12.1 meses en julio, en comparación con los siete meses de los contratistas con menos de 30 millones de dólares en ingresos. Este fenómeno ha beneficiado principalmente a las grandes constructoras.

Además, las empresas cotizadas están diversificando su enfoque hacia otros sectores, como el transporte, la aviación, la energía y los megaproyectos de infraestructura, manteniendo así una estrategia de negocio diversificada.

La construcción de centros de datos es crucial para las empresas del sector debido a su capacidad para generar ingresos significativos y estabilidad en tiempos de incertidumbre económica. Este enfoque permite a las constructoras grandes mantener un flujo constante de proyectos y mitigar los riesgos asociados con la dependencia de un solo tipo de construcción.

La diversificación hacia otros sectores, como la energía y el transporte, ofrece oportunidades adicionales para las constructoras, permitiéndoles participar en proyectos de infraestructura a gran escala que son esenciales para el desarrollo económico y social.

Para las empresas del sector, la capacidad de adaptarse a las demandas cambiantes del mercado y capitalizar las oportunidades emergentes, como la construcción de centros de datos, es fundamental para su sostenibilidad y crecimiento a largo plazo.

La inteligencia artificial (IA) juega un papel fundamental en la optimización de la construcción de centros de datos, permitiendo una mejor planificación y ejecución de proyectos. La IA ayuda a las constructoras a gestionar grandes volúmenes de datos, mejorar la precisión en la planificación y reducir el tiempo de inactividad.

La automatización y el uso de modelos de IA permiten a las empresas optimizar sus procesos, desde la gestión de recursos hasta el seguimiento del progreso del proyecto. Esto resulta en una mayor eficiencia y reducción de costos, lo que es esencial en un sector competitivo.

El flujo de trabajo en la construcción se transforma con la integración de la IA, permitiendo una mejor coordinación entre equipos y una toma de decisiones más informada. Esto no solo mejora la productividad, sino que también reduce los riesgos asociados con errores humanos.

Un ejemplo concreto de la aplicación de IA en la construcción es el uso de herramientas de comparación de planos, que ahorran tiempo y reducen errores en la fase de planificación. Colin Stoner, CIO de Novo Construction, destaca el tiempo ahorrado en este proceso tradicionalmente tedioso.

Empresas como Fluor están adoptando la IA para optimizar sus proyectos de energía, que ahora representan hasta el 40% de sus ingresos. La IA permite una mejor gestión de proyectos complejos y la identificación de oportunidades más rentables.

Para que la implementación de IA sea efectiva, las empresas deben contar con la infraestructura tecnológica adecuada y personal capacitado. Además, es crucial establecer métricas claras para evaluar el impacto de la IA en sus operaciones.

Según Construction Dive, el backlog de centros de datos ha aumentado más de tres veces, lo que ha permitido a las empresas elevar su guía de ingresos generales. Sin embargo, la reestructuración de la deuda ha resultado en pérdidas para algunas firmas.

Este crecimiento en la construcción de centros de datos se alinea con una tendencia más amplia en el sector, donde la digitalización y la demanda de infraestructura tecnológica están impulsando nuevas oportunidades de negocio.

Sin embargo, los datos no reflejan los desafíos subyacentes, como los costos crecientes de materiales y mano de obra, que pueden afectar la rentabilidad de los proyectos si no se gestionan adecuadamente.

Los costos asociados con la implementación de IA y la construcción de centros de datos pueden ser significativos, y las empresas deben considerar cuidadosamente su capacidad para absorber estos gastos antes de comprometerse con grandes proyectos.

La transferibilidad de las soluciones de IA puede ser limitada, y las empresas deben estar preparadas para enfrentar posibles fracasos si las condiciones del mercado cambian o si la tecnología no cumple con las expectativas.

Existen riesgos organizativos y éticos asociados con la adopción de IA, como la resistencia al cambio por parte del personal y las preocupaciones sobre la privacidad de los datos, que deben ser abordados de manera proactiva.

Las empresas interesadas en adoptar IA deben comenzar con una evaluación exhaustiva de sus necesidades y capacidades tecnológicas. Un piloto inicial puede ayudar a identificar áreas de mejora y establecer un caso de negocio sólido.

Al tomar decisiones sobre la implementación de IA, las empresas deben considerar criterios como el retorno de la inversión, el impacto en la productividad y la capacidad de integración con sistemas existentes.

El siguiente paso realista para las empresas es desarrollar un plan de acción claro, que incluya la capacitación del personal y la actualización de la infraestructura tecnológica, para garantizar una transición exitosa hacia un modelo de negocio impulsado por IA.

Construction Dive: https://www.constructiondive.com/news/builders-earnings-roundup-q2-2026-balfour-beatty-skanska-wsp-aecom-granite-tutor-perini/827956/