Ética en la inteligencia artificial: análisis sectorial

Abstract

La transformación digital se ha consolidado como un imperativo estratégico para las empresas del siglo XXI, y la inteligencia artificial (IA) se posiciona como una herramienta clave en este proceso. Sin embargo, la industria de la construcción ha mostrado históricamente una baja adopción de estas tecnologías, lo que ha derivado en problemas crónicos como retrasos, sobrecostes y baja eficiencia operativa. Este trabajo de fin de grado analiza cómo la implementación de soluciones basadas en IA puede contribuir a optimizar la planificación y ejecución de proyectos en este sector, utilizando como caso de estudio a la empresa OHLA, una constructora española de tamaño medio en proceso de reestructuración estratégica. A través de una metodología cualitativa, basada en el análisis documental de fuentes académicas, informes sectoriales y datos corporativos, se identifican los principales beneficios, riesgos y barreras de la IA en la gestión de proyectos. Asimismo, se revisan casos de uso exitosos tanto en el ámbito de la construcción como en otros sectores, y se propone un modelo conceptual de aplicación de IA en OHLA, enfocado en tres áreas clave: planificación asistida por algoritmos, predicción proactiva de riesgos y optimización en tiempo real de recursos. El estudio concluye que la adopción de IA puede aportar beneficios tangibles a empresas como OHLA, incluyendo la reducción de plazos y costes, una mayor resiliencia operativa y una ventaja competitiva en procesos de licitación. Además, se resalta que las medianas empresas, al contar con estructuras más flexibles que los grandes conglomerados, presentan un terreno fértil para este tipo de transformaciones. El trabajo finaliza con una reflexión sobre los desafíos éticos, organizativos y técnicos que acompañan la integración de IA en sectores intensivos en proyectos.

Digital transformation has become a strategic imperative for 21st-century organizations, with artificial intelligence (AI) emerging as a key enabler. Despite this, the construction industry has historically shown limited adoption of advanced technologies, resulting in persistent issues such as delays, cost overruns, and low operational efficiency. This undergraduate thesis explores how AI-based solutions can optimize project planning and execution in the construction sector, using the Spanish mid-sized company OHLA as a case study. The research employs a qualitative methodology grounded in a review of academic literature, industry reports, and corporate data to examine the benefits, risks, and barriers associated with AI in project management. The study also presents real-world use cases from both the construction industry and comparable sectors. A conceptual framework for implementing AI in OHLA is proposed, focusing on three key areas: AI-assisted planning, proactive risk prediction, and real-time resource optimization. Findings suggest that AI adoption can provide measurable benefits for companies like OHLA, including shorter project durations, cost reductions, enhanced operational resilience, and a stronger competitive position in bidding processes. Mid-sized firms, due to their relatively flexible structures, are particularly well-positioned to benefit from such innovations compared to larger, more rigid corporations. The paper concludes with a critical reflection on the ethical, organizational, and technical challenges of integrating AI into project-intensive industries.