Inteligencia Artificial en la gestión de proyectos de ingeniería civil con integración BIM

Esta investigación busca analizar el impacto de IA-BIM en la gestión de proyectos de obras civiles, evaluando capacidades predictivas versus barreras de implementación regionales. Se empleó un enfoque cualitativo basado en revisión narrativa exhaustiva de 58 artículos científicos (2018-2026) de Scopus, Web of Science y Google Scholar, priorizando estudios peruanos empíricos triangulados con literatura internacional IA-BIM. La categorización temática dual identificó cinco capacidades principales: optimización predictiva de cronogramas, detección automática de colisiones, estimación inteligente de costos, simulación sísmica/climática andina y escenarios sostenibles; contrastando con cuatro barreras críticas peruanas: deficiencias técnicas (47-57% en 3D/4D/5D), estancamiento MIPYMES por costos/capacitación, interoperabilidad limitada entre software y resistencia organizacional. La triangulación reveló patrones convergentes en reducción global de ineficiencias, pero divergentes en Perú por sismicidad/topografía que exige algoritmos adaptativos específicos. Se concluye que BIM-IA transforma la gestión constructiva andina cuando se adapta a limitaciones locales a través de estándares interoperables, formación técnica continua para MIPYMES y algoritmos sísmicos especializados, posicionando esta integración como catalizador estratégico de competitividad en obras civiles peruanas.