Estrategia para la adopción de la IA y el blockchain en el producto eTrace Construction

Abstract

El presente estudio aborda la evolución del sistema eTrace Construction de Stratos Group, una herramienta para el monitoreo térmico en tiempo real del concreto, con el propósito de fortalecer su precisión y trazabilidad mediante la adopción de inteligencia artificial (IA) y blockchain. A partir de un enfoque mixto, descriptivo-correlacional, no experimental y transversal, se aplicaron encuestas al personal interno y a clientes de la empresa para evaluar el estado actual del servicio y la disposición hacia la integración tecnológica. Los resultados evidenciaron una alta aceptación del sistema actual (superior al 90 %) y una percepción positiva sobre la incorporación de tecnologías emergentes, especialmente en relación con la automatización de procesos, la transparencia de los datos y la mejora en la toma de decisiones. Se identificaron limitaciones en la trazabilidad y dependencia de la interpretación humana, lo que respalda la necesidad de modernización. En respuesta, se diseñó un modelo estratégico que combina IA para el análisis predictivo del curado y resistencia del concreto, y, blockchain para la trazabilidad y seguridad de los registros, junto con un plan de implementación en fases que incluye diagnóstico, desarrollo, integración piloto y evaluación de impacto. Los hallazgos confirman la hipótesis de que la sinergia entre IA y blockchain potenciará la eficiencia operativa, la confiabilidad del sistema y la competitividad empresarial. En conclusión, la investigación demuestra que la adopción planificada de estas tecnologías es viable, necesaria y estratégicamente beneficiosa para posicionar a Stratos Group como líder en innovación dentro del sector de la construcción, aunque se recomienda validar los resultados con pilotos en entornos reales.

This study addresses the evolution of Stratos Group’s eTrace Construction system, a tool for real-time thermal monitoring of concrete, with the purpose of enhancing its accuracy and traceability through the adoption of artificial intelligence (AI) and blockchain. Using a mixed, descriptive-correlational, non-experimental, and cross-sectional approach, surveys were administered to the company’s internal staff and clients to assess the current state of the service and their willingness to embrace technological integration. The results revealed a high level of acceptance of the current system (over 90%) and a positive perception of emerging technologies, particularly regarding process automation, data transparency, and improved decision-making. However, limitations were identified in traceability and reliance on human interpretation, supporting the need for modernization. In response, a strategic model was designed that combines AI for predictive analysis of concrete curing and strength, and blockchain for record traceability and security, accompanied by a phased implementation plan that includes diagnosis, development, pilot integration, and impact evaluation. The findings confirm the hypothesis that the synergy between AI and blockchain will enhance operational efficiency, system reliability, and business competitiveness. In conclusion, the research demonstrates that the planned adoption of these technologies is viable, necessary, and strategically beneficial for positioning Stratos Group as a leader in innovation within the construction sector, although further validation through pilot projects in real environments is recommended.