Integración de herramientas de inteligencia artificial para mejorar la eficiencia en la toma de decisiones en proyectos de construcción en Bogotá (2026)

García Barros, Fabio Estevan; Pérez Chiquiza, Carlos Andrés; Quintero Restrepo, Juan Camilo

Publicación:
Integración de herramientas de inteligencia artificial para mejorar la eficiencia en la toma de decisiones en proyectos de construcción en Bogotá (2026)

dc.contributor.advisor	Villalba Rivera, Ricardo Andrés
dc.contributor.author	García Barros, Fabio Estevan
dc.contributor.author	Pérez Chiquiza, Carlos Andrés
dc.contributor.author	Quintero Restrepo, Juan Camilo
dc.contributor.researchgroup	Emprendimiento y gerencia::Dirección y gestión de proyectos Nelson Antonio Moreno Monsalve Categoría A COL0158995
dc.creator.id	1030625946
dc.creator.id	1019093331
dc.creator.id	1018502056
dc.date.accessioned	2026-08-20T23:16:01Z
dc.date.issued	2026-08-04
dc.description.abstract	La presente investigación se ubica en el campo de la gerencia de proyectos y la transformación digital, analizando el papel de la inteligencia artificial como apoyo en la toma de decisiones en proyectos de construcción en la ciudad de Bogotá durante el año 2026. El documento reporta los resultados de una investigación de enfoque mixto en la que se aplicaron encuestas a 15 directores de proyecto del sector construcción en Bogotá y se realizaron entrevistas semiestructuradas con cinco de ellos. Los hallazgos permiten caracterizar el nivel de adopción de herramientas de IA, identificar sus efectos sobre el desempeño de los proyectos y proponer lineamientos de implementación para el sector.	spa
dc.description.abstract	This research is located in the field of project management and digital transformation, analyzing the role of artificial intelligence as a support for decision-making in construction projects in the city of Bogotá during the year 2026. The document reports the results of a mixed-approach research in which surveys were applied to 15 project managers from the construction sector in Bogotá, and semi-structured interviews were conducted with five of them. The findings allow characterizing the level of adoption of AI tools, identifying their effects on project performance, and proposing implementation guidelines for the sector.	eng
dc.description.degreelevel	Especialización
dc.description.degreename	Especialista en Gerencia de Proyectos
dc.description.researcharea	EMPRENDIMIENTO Y GERENCIA::DIRECCIÓN Y GESTIÓN DE PROYECTOS NELSON ANTONIO MORENO MONSALVE Categoría A COL0158995::Modelos, metodologías y sistemas de gestión para la Gerencia de Proyectos
dc.description.tableofcontents	Introducción Planteamiento del Problema Delimitación del Problema Pregunta de Investigación Objetivos Objetivo General Objetivos Específicos Justificación Marco Institucional Marco Conceptual y Contextual Variables de Investigación Diseño Metodológico Resultados Resultados Cuantitativos Resultados Cualitativos Integración de Resultados Conclusiones Recomendaciones Referencias Anexos (A, B, C, D)
dc.format	pdf
dc.format.extent	58 páginas
dc.format.medium	Recurso electrónico
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.instname	instname:Universidad Ean
dc.identifier.local	BDM-PGM
dc.identifier.reponame	reponame:Repositorio Institucional Biblioteca Digital Minerva
dc.identifier.repourl	repourl:https://repository.universidadean.edu.co/
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/10882/19524
dc.language.iso	spa
dc.publisher.faculty	Facultad de Administración, Finanzas y Ciencias Económicas	spa
dc.publisher.program	Especialización en Gerencia de Proyectos
dc.relation.references	American Psychological Association. (2020). Publication manual of the American Psychological Association (7th ed.). https://doi.org/10.1037/0000165-000 Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77-101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa Cheng, M. Y., Chen, J. S., & Tsai, H. C. (2020). Machine learning approaches for predicting construction project performance. Automation in Construction, 111, 103044. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2019.103044 Creswell, J. W., & Creswell, J. D. (2018). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (5th ed.). SAGE Publications. Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard Business Review, 96(1), 108-116. https://hbr.org/2018/01/artificial-intelligence-for-the-real-world Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press. https://www.deeplearningbook.org/ Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C., & Baptista Lucio, M. P. (2018). Metodología de la investigación (6.ª ed.). McGraw-Hill Education. Kerzner, H. (2022). Project management: A systems approach to planning, scheduling, and controlling (13th ed.). Wiley. Li, H., Hou, L., & Wang, X. (2019). Machine learning applications in construction management: A review. Journal of Construction Engineering and Management, 145(6). https://doi.org/10.1061/(ASCE)CO.1943-7862.0001650 Marzouk, M., & Enaba, M. (2019). Risk analysis for construction projects using artificial intelligence techniques. Journal of Civil Engineering and Management, 25(3), 245-258. https://doi.org/10.3846/jcem.2019.8642 Oesterreich, T. D., & Teuteberg, F. (2016). Understanding the implications of digitization and automation in the context of industry 4.0: A triangulation approach and elements of a research agenda for the construction industry. Computers in Industry, 83, 121-139. https://doi.org/10.1016/j.compind.2016.09.006 Project Management Institute. (2021). A guide to the project management body of knowledge (PMBOK® Guide) (7th ed.). Project Management Institute. https://www.pmi.org/pmbok-guide-standards/foundational/pmbok Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson. Wang, J., Li, H., & Skitmore, M. (2020). Machine learning in construction project management: Applications and research directions. Engineering, Construction and Architectural Management, 27(3), 489-508. https://doi.org/10.1108/ECAM-11-2018-0498
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dc.rights.creativecommons	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4_0 Internacional
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dc.title	Integrating artificial intelligence tools to enhance decision-making efficiency in construction projects in Bogotá (2026)	eng
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