Formar líderes la industria AECO en LATAM sin entrenamiento en datos, simulación y IA aplicada es como formar pilotos sin simulador. No se trata de “meter tecnología por moda”, sino de enseñar a pensar y decidir mejor: detectar riesgos temprano, reducir incertidumbre y acelerar aprendizaje organizacional. ¿Estamos listos para elevar el estándar mínimo?
Porque hoy el problema no es la ausencia de educación; es su forma. Hemos diseñado programas que optimizan para el aplauso —contenido atractivo, casos “inspiradores”, certificados— pero no para el desempeño. En construcción, eso es peligroso: lo que no se prueba en un entorno controlado se paga en obra, con tiempo, caja, seguridad y reputación.
En Lean Construction se volvió común confundir método con ceremonia. Reuniones, post-its, tableros fotogénicos y “cultura Lean” en discursos. Pero sin datos y sin experimentación, Lean termina como entretenimiento corporativo: produce sensación de avance, no avance. Y lo mismo está ocurriendo con Takt, IPD, VDC e IA.
Takt, por ejemplo, se enseña muchas veces como un diagrama elegante. Pero la realidad es un sistema vivo: rendimientos que cambian por cuadrilla, restricciones que aparecen tarde, interferencias, trade stacking, buffers mal ubicados, liberaciones incompletas. Si un magíster no entrena a los líderes a simular escenarios (¿qué pasa si cae el rendimiento 15%?, ¿si se atrasa la aprobación?, ¿si un trade rompe el ritmo?), entonces no está formando ejecutores: está formando narradores.
IPD y VDC también cayeron en el “showroom”. Modelos impecables que no gobiernan la obra porque faltan reglas duras: control de cambios, trazabilidad, 4D para secuencias reales, 5D para decisiones de costo, gestión de RFIs y submittals como flujo, no como trámites. Un programa que celebra el 3D sin conectar decisiones con producción es como enseñar navegación mirando un mapa sin salir al mar.
Y llegó la IA. La nueva tentación: producir entregables instantáneos que parecen trabajo. Reportes, actas, cronogramas, matrices de riesgo… pulcros, rápidos, convincentes. Pero si la IA se usa para “fabricar documentos” y no para reducir incertidumbre (detección temprana de riesgos, predicción de cuellos de botella, priorización de restricciones, análisis de variabilidad, QA/QC asistido, visión computacional para avance), entonces sólo acelera lo mismo que ya estaba mal: burocracia.
La pregunta que incomoda a universidades, gremios y gerentes es ésta: ¿por qué aceptamos programas sin laboratorio? En medicina hay clínica. En aviación hay simulador. En software hay despliegue y tests. En AECO, demasiada educación ocurre lejos de la obra y lejos de los datos. Y cuando el aprendizaje no toca la realidad, se vuelve una industria paralela: rentable, respetable… y desconectada.
Propongo un giro: que el estándar mínimo de un magíster AECO sea demostrar impacto medible, no prometerlo. Que el estudiante salga con cuatro activos tangibles:
Y aquí entra lo más incómodo: si la academia no puede moverse a esa velocidad, entonces necesitamos otro nodo en la red: startups ConTech conectadas a obra real. Equipos pequeños que tomen dolores específicos (permisos, RFIs, control de cambios, productividad por frente, seguridad, avance con visión computacional, compras y logística) y los conviertan en productos. No para “reemplazar” a la universidad, sino para cerrarle el circuito a la educación: del aula al campo y del campo al algoritmo.
La productividad en la industria AECO no va a subir por más títulos. Va a subir cuando cambiemos el diseño del aprendizaje: menos espectáculo, más experimento; menos discurso, más simulación; menos credencial, más evidencia. Y sí: eso exige valentía. Porque eleva la barra y deja a muchos programas al descubierto.
Entonces la pregunta final no es si necesitamos IA. La pregunta es si aceptamos seguir educando para una industria que ya cambió. ¿Quién se atreve a convertir el magíster en un simulador… y a medir resultados como se mide una obra?