La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una de las tecnologías más transformadoras del siglo XXI, impactando diversos sectores, incluido el urbanismo y la construcción.
En un mundo cada vez más digitalizado, la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos, automatizar procesos y tomar decisiones informadas se ha vuelto esencial para enfrentar los desafíos contemporáneos en la planificación urbana y la gestión de proyectos de construcción.
Este curso está diseñado para proporcionar a los Arquitectos Técnicos una comprensión integral de cómo la IA puede ser utilizada para optimizar procesos, mejorar la eficiencia y fomentar la sostenibilidad en el entorno urbano.
A lo largo de dos bloques temáticos, los participantes explorarán desde los fundamentos de la IA hasta sus aplicaciones prácticas en proyectos reales, con un enfoque especial en la ética y la regulación que rodean su uso.
El primer bloque se centrará en los fundamentos de la inteligencia artificial, donde se abordarán temas como la evolución de la IA, los conceptos básicos, y las consideraciones éticas y regulatorias que deben tenerse en cuenta al implementar estas tecnologías en el ámbito urbano.
Los participantes aprenderán sobre el procesamiento del lenguaje natural y el análisis de datos, así como sobre modelos de lenguaje que facilitan la búsqueda y el análisis de información relevante.
El segundo bloque se enfocará en las herramientas y aplicaciones prácticas de la IA en urbanismo, incluyendo la automatización de procesos en proyectos de construcción, herramientas de gestión de proyectos y ejemplos de implementación de IA en la planificación urbana. A través de casos prácticos, los asistentes podrán ver cómo la IA está transformando la forma en que se diseñan, construyen y gestionan las ciudades.
Al finalizar el curso, los participantes estarán equipados con el conocimiento y las habilidades necesarias para comenzar a integrar la inteligencia artificial en sus proyectos, contribuyendo así a un futuro urbano más eficiente, sostenible y ético.
BLOQUE 1: Fundamentos de Inteligencia Artificial
1. Introducción a la IA.
o Contexto y relevancia de la IA.
o La evolución de la inteligencia artificial: inviernos, veranos y actualidad.
2. Conceptos básicos de IA.
o Diferenciando: ¿Qué es y qué no es la IA?
o Machine Learning y Deep Learning: conceptos clave.
3. Ética, riesgos y regulación en la era digital urbana.
o Consideraciones éticas en la aplicación de IA (privacidad, seguridad y sesgos).
o Legislación y normativas relevantes (GDPR y AI_ACT).
o Gobernanza y desafíos en la toma de decisiones automatizadas.
4. Procesamiento del lenguaje natural y análisis de datos.
o Herramientas de NLP aplicadas a la consulta y análisis de documentos.
5. Modelos de lenguaje y análisis de políticas urbanas
o Uso de LLM como ChatGPT, Deep Seek, Gemini y otros para búsquedas
avanzadas en grandes volúmenes de datos.
o Aplicación de herramientas como NotebookLM para el análisis y resumen de
normativas y estudios de caso.
o Desarrollo de prompts personalizados para trabajar con documentos y datos
propios.
6. Aplicaciones visuales y análisis geoespacial.
o Modelos de visión para la interpretación de imágenes y datos de sensores.
Casos prácticos
BLOQUE 2: Herramientas y Aplicaciones Prácticas de
IA en Urbanismo
1. Automatización y Análisis de Datos en Proyectos de Construcción.
a.- Uso de software de simulación y automatización para cálculos estructurales y
análisis de viabilidad.
b.- Herramientas para la integración y análisis de datos en tiempo real en obra.
c.- Ejemplos prácticos: seguimiento del consumo energético, optimización.
de recursos y control de costes.
2. Herramientas de Comunicación y Gestión de Proyectos.
a.- Software de gestión de proyectos y coordinación en obra (ej.: Microsoft
Project, Trello, BIM 360).
b.- Aplicaciones de AR/VR para inspección, supervisión y control de calidad en obra.
c.- Demostración de plataformas colaborativas para la integración de equipos de
trabajo.
3. Casos prácticos y aplicaciones reales en urbanismo.
a.- Ejemplos de implementación de IA en planificación de transportes, gestión de
residuos y servicios públicos.
b.- Integración de soluciones de IA en procesos de consulta ciudadana y toma de
decisiones urbanas.
c.- Evaluación de resultados: indicadores y métricas para medir la eficacia de las
aplicaciones de IA en el entorno urbano.
