Duración
9 meses
Fecha de Inicio
09-10-2026
Modalidad
online
Dificultad
Experto
Precio
1967 €
El Máster en Construcción Inteligente e IA Generativa de Academia IA es el programa de formación de mayor nivel disponible en el ecosistema iberoamericano para arquitectos senior, ingenieros estructurales y de instalaciones con trayectoria, project managers de grandes obras y proyectos de infraestructura, directores técnicos de constructoras y promotoras inmobiliarias, BIM Managers con experiencia en proyectos de alta complejidad, y profesionales del sector AEC —Arquitectura, Ingeniería y Construcción— que quieren dominar la integración de la inteligencia artificial generativa y los sistemas de construcción inteligente en cada fase del ciclo de vida del proyecto constructivo: desde la generación automatizada de alternativas de diseño con IA generativa que optimizan simultáneamente la eficiencia estructural, energética y económica, hasta el despliegue de sistemas de visión por computador en la obra para la monitorización en tiempo real de la seguridad, el avance y la calidad, pasando por la automatización de los flujos de trabajo BIM con IA, la predicción de riesgos de plazo y coste con modelos de machine learning, y el desarrollo de los gemelos digitales del edificio que sintetizan el ciclo de vida completo del activo construido.
A lo largo del máster trabajarás con las herramientas, las plataformas y los frameworks más avanzados del estado del arte en IA para la construcción: Autodesk Forma y Speckle para la integración de IA generativa y machine learning en los flujos de trabajo BIM y para la automatización de la gestión de modelos en entornos colaborativos de alta complejidad; Grasshopper con Galapagos, Octopus y Wallacei para el diseño paramétrico y la optimización evolutiva multiobjetivo; Midjourney, Stable Diffusion y DALL-E 3 para la exploración de alternativas formales y la comunicación del proyecto con IA generativa visual; SAP2000 y Robot Structural Analysis integrados con modelos de ML para la predicción del comportamiento estructural bajo cargas dinámicas; OpenCV y YOLOv8 para el desarrollo de sistemas de visión por computador aplicados a la seguridad en obra y el control de calidad constructivo; Azure Machine Learning y Python con las librerías de análisis de datos del sector AEC para el desarrollo de los modelos de predicción de riesgos de proyecto; y Revit API y Dynamo para la automatización avanzada de los flujos de trabajo BIM con scripts de IA. El máster incluye el análisis profundo de los proyectos de referencia global que están usando IA generativa y construcción inteligente de forma más avanzada —Zaha Hadid Architects, Bjarke Ingels Group, Arup, Foster + Partners y las grandes constructoras españolas e iberoamericanas en su transformación digital.
La industria de la construcción es, junto con la agricultura, el sector económico con menor productividad relativa en el conjunto de la economía global: el coste de los proyectos de construcción supera en promedio en un 80% el presupuesto inicial, los plazos se incumplen en el 98% de los proyectos de gran envergadura, y la tasa de accidentes laborales es la más alta de cualquier sector industrial en la mayoría de los países. La paradoja es que ninguna otra industria tiene una necesidad más urgente de la transformación digital que la construcción —y sin embargo, la construcción ha sido durante décadas una de las industrias más resistentes a esa transformación. La convergencia de la inteligencia artificial generativa, los sistemas de sensores y visión en obra, el BIM de alta fidelidad y los gemelos digitales del activo construido está creando por primera vez las condiciones tecnológicas para una transformación de fondo de la productividad, la seguridad y la sostenibilidad de la construcción.
El Máster en Construcción Inteligente e IA Generativa de Academia IA existe para que el profesional AEC más experimentado y más ambicioso domine esa transformación con la profundidad que un programa de nivel experto requiere: no como usuario de las herramientas de IA que otros han diseñado para el sector, sino como el arquitecto de los sistemas que transforman cómo su organización diseña, construye y opera los activos construidos. El nivel experto del máster implica el dominio de las arquitecturas técnicas de los sistemas de IA aplicados a la construcción, la capacidad de desarrollar soluciones propias con código cuando las plataformas comerciales no cubren el caso de uso específico, y el liderazgo de los proyectos de transformación digital más complejos del sector.
El Máster en Construcción Inteligente e IA Generativa te prepara para dominar la totalidad del ciclo de vida del proyecto constructivo con IA, desde las primeras iteraciones de diseño generativo hasta la gestión del activo construido con el gemelo digital —con el nivel de profundidad técnica y de visión estratégica que solo un programa de nivel experto puede proporcionar.
Desarrollarás la capacidad de dominar el diseño generativo con IA para la arquitectura y la ingeniería: la configuración avanzada de los espacios de diseño paramétrico en Grasshopper con Galapagos y Octopus para la exploración de miles de alternativas de diseño en el espacio de soluciones definido por las restricciones del programa, el solar y la normativa, el entrenamiento de los modelos de optimización multiobjetivo que evalúan simultáneamente la eficiencia energética, el comportamiento estructural, el coste de construcción y el confort de los usuarios para generar las soluciones de Pareto óptimas del problema de diseño, la integración de los modelos de IA generativa visual —Midjourney, Stable Diffusion con ControlNet— como herramientas de exploración formal y de comunicación del proyecto con los clientes y los promotores, y el desarrollo de las interfaces de diseño asistido por IA que permiten al arquitecto dirigir el proceso generativo con criterio autoral en lugar de delegar la decisión en el algoritmo, integrar IA en los flujos de trabajo BIM de alta complejidad: el desarrollo de scripts avanzados en Dynamo y la Revit API para la automatización de los procesos de modelado más repetitivos.
admisiones@academiaia.ai +34 967 79 32 85
Av Marqués del Turia 14 Valencia
Accede al máster desde cualquier lugar y lidera la transformación inteligente de la construcción.
Dominarás el diseño generativo con IA, BIM avanzado, visión de obra y análisis estructural.
Trabajarás con Autodesk Forma, Speckle, Midjourney y modelos de visión computacional en obra.
La excelencia formativa define cada programa de Academia IA. Nuestro compromiso es ofrecer una experiencia de aprendizaje que combine rigor técnico con aplicabilidad inmediata, preparando profesionales capaces de generar impacto real desde el primer día.
Nuestros programas están diseñados por profesionales que trabajan en empresas del sector de inteligencia artificial. Compartimos las técnicas y herramientas que utilizamos en proyectos reales.
Al unirte a Academia IA accedes a más de 400 profesionales en Skool. Un espacio donde resolver dudas, compartir proyectos y seguir aprendiendo más allá del temario oficial.
( +34 ) 967 79 32 85
El Máster en Construcción Inteligente e IA Generativa te sitúa en la vanguardia de la transformación más profunda que la industria de la construcción ha vivido en su historia: la convergencia de la inteligencia artificial, la parametrización del diseño, la digitalización completa del proceso constructivo y la conectividad del activo construido en una nueva forma de concebir, construir y operar el entorno edificado.
Compresión radical del ciclo de diseño con exploración generativa de miles de alternativas en horas: El proceso de diseño arquitectónico convencional —la exploración manual de alternativas, la evaluación de cada opción con herramientas de simulación separadas, la iteración entre el arquitecto, el ingeniero estructural y el consultor energético para alcanzar una solución equilibrada— consume semanas o meses de trabajo coordinado entre especialistas con el resultado de explorar unas pocas decenas de alternativas de diseño. Los sistemas de diseño generativo con IA que el máster enseña a dominar pueden explorar miles de alternativas en el tiempo que el equipo convencional tarda en desarrollar una sola, evaluando cada alternativa simultáneamente con los modelos de eficiencia energética, de análisis estructural preliminar y de estimación de coste de construcción, y presentando al equipo de diseño las soluciones de Pareto óptimas que representan los mejores equilibrios posibles entre los objetivos en conflicto. Esa compresión del ciclo de diseño no elimina el criterio del arquitecto —que sigue siendo quien define los objetivos, las restricciones y los criterios de evaluación— sino que multiplica exponencialmente el espacio de soluciones que el arquitecto puede considerar antes de tomar las decisiones de diseño más críticas.
Eliminación de los retrasos más costosos de la obra con IA predictiva y visión computacional: Los estudios internacionales sobre las causas de los sobrecostes en los proyectos de construcción identifican consistentemente tres factores como los de mayor impacto: los conflictos entre los modelos de las distintas especialidades detectados en obra —cuando el coste de resolución es entre diez y cien veces mayor que si se hubieran detectado en la fase de diseño—, los accidentes laborales que paralizan la obra durante las investigaciones y los procesos legales, y la falta de información precisa sobre el avance real de la obra que hace imposible detectar las desviaciones de plazo hasta que son irrecuperables. Los sistemas de IA que el máster enseña a implementar atacan los tres factores directamente: la detección automática de interferencias entre modelos BIM con IA en la fase de diseño, el sistema de visión por computador que detecta en tiempo real las situaciones de riesgo antes del accidente, y el sistema de seguimiento del avance físico con drones y visión 3D que proporciona al project manager información precisa sobre el estado real de la obra con frecuencia semanal.
Posicionamiento en el perfil más demandado y más escaso de la transformación digital del sector AEC: El sector de la construcción en España, México, Colombia, Chile, Brasil y los principales mercados latinoamericanos está iniciando la adopción masiva de las herramientas de IA y de construcción inteligente —impulsada por los requisitos de BIM de las administraciones públicas, los objetivos de descarbonización del sector establecidos por la normativa europea y la presión de los promotores e inversores institucionales por la reducción de los costes de construcción y explotación de los activos. Los profesionales AEC con dominio de los sistemas de IA más avanzados del sector —el diseño generativo, los sistemas de visión en obra, la automatización BIM y los gemelos digitales— son hoy el perfil más escaso y más valorado del ecosistema, con proyectos de referencia, posiciones de dirección técnica y estructuras de compensación que los perfiles AEC convencionales no alcanzan.
La construcción inteligente con IA es la respuesta tecnológica más completa que el sector AEC tiene disponible para los tres desafíos estructurales que definen su agenda en los próximos veinte años: la crisis de productividad, la emergencia climática y la escasez de mano de obra cualificada. La convergencia de la IA generativa, los sistemas de visión en obra, el BIM de alta fidelidad y los gemelos digitales está redefiniendo lo que es posible en la construcción de forma tan radical como lo hizo la introducción del ordenador en el diseño arquitectónico en los años ochenta —pero a una velocidad exponencialmente mayor.
La directiva europea de eficiencia energética de los edificios como el driver regulatorio de mayor impacto en la adopción de IA en el sector: La Directiva Europea de Eficiencia Energética de los Edificios —EPBD 2024— establece la obligación de que todos los edificios residenciales de nueva construcción en la Unión Europea sean edificios de energía casi nula —nZEB— a partir de 2030, y fija objetivos de renovación energética del parque edificado existente que requieren la rehabilitación de millones de edificios en los próximos diez años. El cumplimiento de esos objetivos con los métodos de diseño y de evaluación convencionales es económicamente inviable para la mayoría de los proyectos: los sistemas de diseño generativo con IA que optimizan simultáneamente la envolvente, los sistemas de climatización, la generación de energía renovable y el comportamiento térmico del edificio son la herramienta que hace posible alcanzar los objetivos de eficiencia energética con la complejidad y la velocidad que la escala del reto exige.
La industrialización de la construcción y la prefabricación como el contexto donde la IA tiene mayor impacto potencial en la productividad: La industrialización de la construcción —la fabricación fuera de la obra de los componentes constructivos en fábricas controladas, con posterior montaje en el solar— es la tendencia que más consistentemente está mostrando mejoras de productividad en el sector: la reducción de los tiempos de construcción, la mejora de la calidad constructiva y la reducción de los residuos de obra son ventajas documentadas de los modelos de construcción industrializada. La IA amplifica esas ventajas de forma significativa: el diseño generativo que optimiza la geometría del edificio para maximizar el uso de los módulos prefabricados estándar, los sistemas de control de calidad con visión por computador en la fábrica que detectan los defectos de producción antes del envío al solar, y los modelos de simulación del montaje que identifican las secuencias de instalación óptimas y los puntos de riesgo del proceso de ensamblaje son capacidades que solo la IA hace posibles a la escala y la velocidad que la industrialización de la construcción requiere.
La escasez de mano de obra cualificada como el desafío estructural que convierte la automatización con IA en una necesidad de supervivencia del sector: La industria de la construcción española e iberoamericana está enfrentando una escasez creciente de mano de obra cualificada en los oficios más especializados —encofradistas, ferrallistas, montadores de fachadas, instaladores de sistemas técnicos— que limita la capacidad del sector para ejecutar los proyectos con la velocidad y la calidad que el mercado demanda. La automatización de las tareas más repetitivas y de mayor riesgo —el tendido de armaduras, el montaje de encofrados, la inspección de la calidad de los elementos ejecutados— con robots asistidos por IA y sistemas de supervisión con visión por computador no elimina la necesidad de la mano de obra cualificada sino que la amplifica: un equipo de operarios cualificados supervisado por sistemas de IA puede ejecutar proyectos de mayor complejidad y mayor volumen que el mismo equipo sin esas herramientas.
El plan de estudio del Máster en Construcción Inteligente e IA Generativa está organizado en siete fases que construyen el dominio experto de la IA en el ciclo de vida completo del proyecto constructivo, desde la exploración generativa del diseño hasta la operación del activo construido con el gemelo digital.
La primera fase, Fundamentos del diseño generativo y la IA en el sector AEC, establece la arquitectura conceptual y técnica del programa: la historia y el estado del arte del diseño computacional y paramétrico —desde los sistemas de diseño asistido por ordenador de los años setenta hasta el diseño generativo con IA de hoy—, el análisis profundo de los referentes globales del uso de IA en el diseño arquitectónico e ingenieril —Bjarke Ingels Group, Arup SH//FT, Zaha Hadid Architects Computation Design Group—, el mapa de herramientas de IA disponibles para cada fase del ciclo de vida del proyecto constructivo, y el diseño del caso de uso del Proyecto Final que el alumno desarrollará durante el máster.
La segunda fase cubre el diseño generativo y la optimización multiobjetivo con IA: Grasshopper avanzado, Galapagos, Octopus, Wallacei y la integración con modelos de análisis energético y estructural. La tercera fase trabaja la automatización BIM con IA: Dynamo avanzado, Revit API, Speckle y los pipelines de datos entre el modelo BIM y los sistemas de análisis. La cuarta fase cubre la IA generativa visual en el proyecto: Midjourney, Stable Diffusion con ControlNet y las técnicas de control de la generación para la exploración formal y la comunicación del proyecto. La quinta fase trabaja la visión por computador e IA en obra: YOLOv8, OpenCV y los sistemas de monitorización de seguridad y avance. La sexta fase aborda la IA en el análisis estructural y la selección de materiales: los modelos de ML para el comportamiento de materiales y la optimización topológica. La séptima fase integra la gestión predictiva del proyecto y el gemelo digital del edificio. El máster culmina con el Proyecto Final de nivel experto.
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El Proyecto Final del Máster en Construcción Inteligente e IA Generativa es el trabajo de nivel experto más exigente del programa: el diseño completo e implementación funcional de un Sistema de Construcción Inteligente para un proyecto constructivo real o de referencia, que integra al menos tres de los módulos de IA del máster en un flujo de trabajo coherente y demuestra el impacto medible de la IA en la calidad del diseño, la eficiencia del proceso constructivo o la calidad y la seguridad de la ejecución.
El proyecto tiene siete componentes entregables obligatorios: el Documento de Estrategia de IA del Proyecto, que define el caso de uso específico elegido —diseño generativo de la envolvente para la optimización energética, automatización del flujo de trabajo BIM en un proyecto de alta coordinación interdisciplinar, sistema de monitorización de obra con visión por computador, o gestión predictiva del riesgo de proyecto con ML—, con la justificación técnica y económica de la aplicación de la IA en ese caso de uso específico; el Sistema de Diseño Generativo funcional, con el script de Grasshopper con los componentes de optimización evolutiva configurados para el caso de uso, la demostración de la exploración del espacio de soluciones con al menos cien alternativas evaluadas, y el análisis de las soluciones de Pareto óptimas generadas con los criterios de evaluación definidos; el Pipeline BIM-IA implementado, con los scripts de Dynamo o Revit API que automatizan al menos dos de los procesos de modelado o documentación del proyecto, y la demostración del funcionamiento del pipeline con datos reales del modelo; el Modelo de IA entrenado y evaluado, con el notebook de Python documentado que incluye la preparación de los datos, el entrenamiento del modelo de ML o visión por computador, la evaluación del rendimiento con las métricas apropiadas para el caso de uso, y el análisis de los errores del modelo y las acciones de mejora; el Sistema de monitorización o de predicción desplegado, con la demostración del sistema de visión en obra o del modelo de predicción de riesgos funcionando con datos reales o de referencia representativos del caso de uso; el Dashboard de impacto del sistema de IA, con las métricas de impacto del sistema implementado en los KPIs del proyecto —la reducción del tiempo de diseño, la mejora de la eficiencia energética de las soluciones generadas, la tasa de detección de riesgos en obra, la mejora de la precisión de la predicción de plazo—; y la Defensa pública ante tribunal, en una sesión de presentación de noventa minutos ante un tribunal de expertos compuesto por profesionales senior del sector AEC y de la industria de la IA aplicada a la construcción, con treinta minutos de preguntas y debate técnico sobre las decisiones de diseño del sistema y sus implicaciones para la práctica del sector.
No te quedes con ninguna duda y revisa todas nuestras preguntas frecuentes!
Academia IA
Es la pregunta más importante —y más temida— que los arquitectos con mayor sensibilidad artística hacen sobre el diseño generativo con IA, y el Máster en Construcción Inteligente e IA Generativa de Academia IA la aborda como el desafío central del diseño con IA: la relación entre la autonomía del sistema generativo y la dirección artística del arquitecto. La respuesta honesta es que el diseño generativo con IA produce resultados tan coherentes o tan genéricos con la visión autoral del arquitecto como de precisos sean los criterios que el arquitecto ha definido para guiar el proceso generativo. Los sistemas de optimización evolutiva como Octopus y Wallacei no tienen ninguna agenda formal propia: producen soluciones que satisfacen los objetivos y las restricciones que el arquitecto ha definido. Si esos objetivos incluyen criterios formales —la relación con el contexto urbano, la organización tipológica, los principios de composición de la fachada— el sistema generará soluciones que los satisfacen. Si los objetivos son puramente técnicos —la eficiencia energética y el coste de construcción— el sistema generará soluciones técnicamente óptimas pero formalmente neutras. La práctica avanzada del diseño generativo con IA que el máster enseña consiste precisamente en la capacidad de traducir la visión artística del arquitecto en parámetros, restricciones y criterios de evaluación que guían el sistema generativo hacia el espacio de soluciones que la visión autoral define como válido —haciendo del sistema generativo un amplificador de esa visión artística, no un sustituto de ella.
El Máster en Construcción Inteligente e IA Generativa de Academia IA aborda el rendimiento de los sistemas de visión por computador en obra con los datos reales de las implementaciones más rigurosas del sector, porque la diferencia entre un sistema de monitorización de seguridad con IA que mejora de verdad la seguridad en obra y uno que produce tantas alertas irrelevantes que el equipo lo desactiva es exactamente el conocimiento de diseño que el máster proporciona. Los sistemas de detección de EPI con YOLOv8 entrenados con datasets específicos de obras de construcción —que incluyen las condiciones de iluminación, las distancias de captura y los tipos de EPI utilizados en las obras del contexto geográfico específico— alcanzan tasas de detección de incumplimiento de EPI de entre el 85% y el 95% en las evaluaciones de los sistemas más maduros, con tasas de falsa alarma inferiores al 10% en condiciones normales de operación. Las condiciones que degradan el rendimiento de forma más significativa son la iluminación insuficiente o excesiva, la oclusión parcial de los elementos que el sistema debe detectar y la alta densidad de personas en el encuadre de la cámara. El máster cubre en detalle el diseño del sistema de cámaras —la selección de los puntos de instalación, la resolución y los ángulos de captura necesarios para cada tipo de detección—, el entrenamiento del modelo con datos del contexto específico de la obra, la calibración del umbral de confianza que equilibra la tasa de detección con la tasa de falsa alarma, y el protocolo de gestión de las alertas que garantiza que cada alerta genera una respuesta operativa sin saturar al responsable de seguridad con notificaciones irrelevantes.
El Máster en Construcción Inteligente e IA Generativa de Academia IA es explícito sobre los prerrequisitos de programación que el nivel experto del programa requiere, porque la diferencia entre un programa que promete acceso sin conocimientos de código y uno que realmente enseña a dominar los sistemas de IA más potentes para la construcción es exactamente el nivel de profundidad técnica que la programación hace posible. El máster tiene tres capas de herramientas con diferentes requisitos de código: las herramientas sin código o con código visual —Grasshopper, Dynamo, el diseño de flujos en Autodesk Forma— que los arquitectos e ingenieros con experiencia en estas plataformas pueden dominar sin experiencia previa en programación convencional; las herramientas con scripting en lenguaje específico de la plataforma —la Revit API en Python o C#, los scripts de Grasshopper en GHPython— que requieren un nivel básico de programación en Python que el máster enseña desde cero para los alumnos que no lo tienen; y las herramientas que requieren programación en Python con las librerías de ML y visión por computador —el entrenamiento de los modelos de YOLOv8, el desarrollo de los modelos de predicción con Scikit-learn, el análisis de datos con Pandas— que representan el nivel de complejidad más alto del programa y que requieren que el alumno dedique tiempo al aprendizaje de Python en paralelo con el máster si no tiene experiencia previa. El perfil de alumno con el que el máster produce los mejores resultados es el profesional AEC senior con dominio de Grasshopper y de los flujos de trabajo BIM que ya tiene o está dispuesto a desarrollar competencias básicas de programación en Python —que el máster soporta con módulos específicos de introducción a Python para profesionales AEC diseñados para minimizar la curva de aprendizaje.
El Máster en Construcción Inteligente e IA Generativa de Academia IA aborda la transferibilidad de los modelos de predicción de riesgos de proyecto al contexto iberoamericano como uno de los desafíos de generalización más importantes de la IA en la construcción, porque la mayoría de los datasets de referencia para el entrenamiento de estos modelos provienen del contexto anglosajón —proyectos de construcción en el Reino Unido, Estados Unidos y Australia— con patrones de riesgo, marcos contractuales y condiciones de mercado significativamente diferentes a los del sector de la construcción en España, México, Colombia, Brasil y Chile. El máster cubre este desafío desde dos ángulos complementarios: la metodología de transferencia de aprendizaje que permite adaptar los modelos entrenados en contextos diferentes al contexto específico del alumno con un volumen relativamente pequeño de datos históricos de proyectos locales, y la metodología de construcción de datasets propios de la empresa a partir de los datos históricos de sus proyectos —los registros de progreso, los informes de certificación, los registros de no conformidades, los informes de siniestralidad y los datos de coste final versus presupuesto inicial— para el entrenamiento de modelos específicos del contexto operativo de la organización. El Proyecto Final del máster trabaja explícitamente con los datos reales o representativos del contexto de la empresa del alumno, garantizando que el sistema que el alumno desarrolla no es un modelo académico genérico sino un sistema calibrado para producir predicciones útiles en su entorno operativo específico.
