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La inversión en infraestructura está en auge. En todo el mundo, los gobiernos están invirtiendo billones de dólares en carreteras, redes eléctricas, centros de datos, sistemas de agua y viviendas, muchos de ellos respondiendo a la intensificación de las crisis climáticas y a la creciente necesidad de adaptación. Sin embargo, la industria de la construcción —la principal fuerza que transforma físicamente el planeta— se encuentra entre los últimos sectores importantes en aprovechar todos los beneficios que ofrece la tecnología digital. Como resultado, representa alrededor del 21 por ciento de las emisiones de gases de efecto invernadero, produce la mitad de los residuos de vertederos mundiales y gasta 1,6 billones de dólares más al año.
Esto debe cambiar, y la IA puede ofrecer las soluciones que la industria necesita. Pero eso requerirá aprovechar al máximo el potencial de la colaboración institucional y las redes humanas. Si bien la IA generativa puede escribir código o resumir documentos, la construcción de activos reales como puentes y redes eléctricas requiere lo que podríamos llamar «infraestructura cognitiva»: datos de difícil acceso, experiencia humana, conocimiento del dominio e instituciones a través de las cuales implementar nuevas herramientas para la planificación y la ejecución. Al igual que la electricidad sin red eléctrica, la IA sin esta base seguirá siendo una fuente de potencial sin explotar.
¿Cómo se vería en la práctica el aprovechamiento de la IA? Para empezar, requeriría desbloquear e integrar datos aislados de miles de partes interesadas, como empresas constructoras, proveedores, ministerios, organismos multilaterales y entidades financieras. También implicaría codificar el conocimiento del dominio de ciclos de proyectos anteriores para comprender por qué se producen retrasos, cómo se agravan los riesgos y dónde falla la capacidad; y crear agentes digitales inteligentes que comprendan los flujos de trabajo específicos de la infraestructura (contratación, adquisiciones, permisos y presupuestos). Pero lo más importante es que exigiría colaboración institucional. No necesitamos hojas de ruta estáticas, sino mecanismos de retroalimentación dinámicos y en constante evolución. La IA para infraestructura aprendería de cada proyecto y aplicaría lecciones aprendidas en todas las organizaciones.
La oportunidad de mejorar la forma en que construimos surge justo cuando la geopolítica de la infraestructura está cambiando. Mientras el presidente Donald Trump busca revertir todas las políticas de energía limpia de su predecesor, otros están llenando el vacío de liderazgo que Estados Unidos ha creado. China, por ejemplo, ha reorientado su Iniciativa de la Franja y la Ruta hacia un desarrollo «verde y de alta calidad», combinando enormes inversiones en transporte y energía en el extranjero con proyectos de resiliencia climática en el país. Está impulsando la reforestación a gran escala del desierto y nuevos proyectos de energías renovables, aun cuando los proyectos de carbón, petróleo y gas aún ocupan un lugar destacado en su cartera internacional.
De manera similar, Arabia Saudita, sinónimo de hidrocarburos desde hace mucho tiempo, ha lanzado una «iniciativa verde» para canalizar decenas de miles de millones de dólares hacia proyectos solares y eólicos, marcos de financiación verde y nuevas asociaciones público-privadas. El Reino aspira a generar la mitad de su electricidad a partir de energías renovables para 2030. India ya ha alcanzado su objetivo de destinar el 50 por ciento de su capacidad energética instalada a fuentes no fósiles. También ha lanzado una Misión Nacional de Hidrógeno Verde, con el objetivo de alcanzar una producción anual de cinco millones de toneladas para 2030, y ha utilizado plataformas globales como el G20 y la Conferencia de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático para promover infraestructuras resilientes al clima y «pactos de desarrollo verde».
El resultado es un mapa fragmentado. Mientras el mayor emisor histórico del mundo redobla sus exportaciones de combustibles fósiles, las economías emergentes y de ingresos medios se presentan cada vez más como voces de la responsabilidad climática (incluso mientras siguen lidiando con sus propias contradicciones). En este nuevo panorama, la disputa no solo gira en torno a qué capital construirá la próxima generación de puertos, redes y ferrocarriles, sino también a qué datos, estándares y sistemas de inteligencia artificial guiarán esas inversiones.
El próximo líder en infraestructura se centrará en tres prioridades inmediatas. La primera es aprovechar al máximo los datos disponibles. El conocimiento sobre infraestructura suele estar oculto en archivos PDF, contratos y permisos. Gobiernos, bancos y empresas deben descubrir esta historia oculta para ayudar a todas las partes interesadas a evitar errores del pasado y a adaptarse a los nuevos entornos políticos cuando los gobiernos reescriben abruptamente las reglas (como ha hecho EE. UU.).
La segunda prioridad es desarrollar herramientas de IA para este propósito específico. Lo que necesitamos no es un chatbot genérico, sino modelos entrenados en ciencia de materiales, logística y normativas locales. Una IA que comprenda por qué fracasan los proyectos puede aumentar las probabilidades de éxito.
Por último, debemos mejorar el intercambio de conocimientos entre países. En lugar de que cada institución reinvente la rueda, necesitamos una base de conocimientos compartida para que las lecciones aprendidas de una presa en la India o de un metro en París puedan mejorar los proyectos en todas partes.
Durante la próxima década, la infraestructura definirá no solo la adaptación climática, sino también la competitividad global. Es el motor de la economía real. Los países que alineen sus compromisos climáticos, políticas industriales y proyectos de infraestructura con información fiable y basada en datos establecerán las reglas del juego para todos. Quienes instrumentalizan la incertidumbre o relegan la infraestructura sostenible a un segundo plano verán cómo su influencia se erosiona.
La IA no debe verse como un oráculo centralizado ni como una mente abstracta en la nube. Sus verdaderos usos residen en aplicaciones específicas para conectar proyectos reales, flujos de trabajo institucionales y redes humanas. Este tipo de inteligencia construirá no solo mejores carreteras y redes resilientes, sino también sistemas y organizaciones más eficaces y eficientes.
En un mundo donde la capacidad tecnológica abunda, pero la voluntad política se distribuye de forma desigual, la verdadera prueba del liderazgo reside en la ejecución de proyectos. Quien logre convertir la infraestructura, de una fuente de riesgo climático, en una plataforma compartida e inteligente para la prosperidad sostenible, tendrá algo que enseñar a todos.
Los autores, Bertrand Badré es ex director gerente del Banco Mundial, preside el Consejo Asesor de Project Syndicate, es director ejecutivo y fundador de Blue like an Orange Sustainable Capital y autor de ¿Pueden las finanzas salvar al mundo? (Berrett-Koehler, 2018). Saurabh Mishra, exdirector del Instituto de Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano de la Universidad de Stanford y economista del Banco Mundial y el Fondo Monetario Internacional, es fundador y director ejecutivo de Taiyō.AI.
Derechos de autor: Project Syndicate , 2026.
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