La inteligencia artificial en la ingeniería geotécnica, junto con la evolución de las tecnologías digitales, ha ampliado significativamente la capacidad para procesar datos, automatizar análisis y desarrollar modelos cada vez más sofisticados. Sin embargo, para el profesor Márcio Leão, uno de los principales referentes de la geotecnia brasileña, la ingeniería sigue dependiendo de un factor que ninguna tecnología puede sustituir: el pensamiento crítico.

Durante las últimas décadas, la ingeniería geotécnica ha experimentado una profunda transformación. El aumento de la capacidad computacional, el avance de la modelación numérica, la digitalización de procesos y, más recientemente, la incorporación de la inteligencia artificial han cambiado la forma en que los datos se generan, organizan, analizan y utilizan para la toma de decisiones.

Al mismo tiempo que estas herramientas aceleran los análisis y permiten explorar escenarios que antes resultaban inviables, también plantean un nuevo desafío para los profesionales del sector: interpretar correctamente la información generada por estos sistemas.

Al fin y al cabo, ninguna tecnología es capaz de corregir automáticamente datos inconsistentes, identificar todas las particularidades de un macizo rocoso o de un suelo, ni sustituir la experiencia acumulada en el análisis de un problema geotécnico. En otras palabras, cuanto más sofisticadas son las herramientas, mayor es la importancia de la calidad de la información que alimenta estos modelos y de la capacidad técnica para interpretar sus resultados.

Esta reflexión está presente en gran parte de los debates actuales sobre la transformación digital en la ingeniería. La inteligencia artificial representa un avance significativo, pero su verdadero potencial depende directamente de la confiabilidad de los datos disponibles y de la capacidad de los profesionales para validar hipótesis, contrastar resultados y comprender las limitaciones de cada modelo utilizado.

Para el profesor Márcio Leão, docente de la PUC-Rio y una de las mayores autoridades de la ingeniería geotécnica en Brasil, este escenario exige un cambio importante en la formación de los nuevos profesionales. Más que dominar herramientas digitales, será cada vez más necesario desarrollar una actitud investigadora, capaz de cuestionar respuestas, interpretar evidencias y transformar la información en decisiones técnicas fundamentadas.

A lo largo de la siguiente entrevista, Márcio Leão comparte su visión sobre el impacto de la inteligencia artificial en la ingeniería geotécnica, la importancia de validar los modelos, el papel de la calidad de los datos y los desafíos que marcarán la evolución de la profesión en las próximas décadas.

Entrevista | Márcio Leão

Profesor de la PUC-Rio, investigador y uno de los mayores referentes de la geotecnia brasileña, Márcio Leão comparte su visión sobre la inteligencia artificial, la calidad de los datos, la formación de ingenieros, la sostenibilidad y los desafíos que definirán el futuro de la ingeniería geotécnica en las próximas décadas.

Vivimos un momento en el que los datos, la inteligencia artificial y la modelación numérica adquieren cada vez mayor protagonismo en la ingeniería. ¿Qué sigue siendo insustituible en el trabajo del ingeniero?

Lo que sigue siendo insustituible es la capacidad de juicio. Los datos y los modelos ayudan a procesar información, identificar patrones y evaluar escenarios, pero no asumen la responsabilidad de interpretar físicamente el problema.

El ingeniero debe comprender cómo se obtuvieron los datos, qué hipótesis sustentan el modelo, qué fenómenos podrían no estar representados y qué consecuencias puede generar una determinada decisión. También siguen siendo insustituibles la observación en campo, el diálogo con los equipos de prospección y de obra, y la disposición para cuestionar resultados que, aunque parezcan muy precisos, deben analizarse críticamente.

La inteligencia artificial puede ampliar nuestra capacidad de análisis, pero no reemplaza la experiencia, el pensamiento crítico, la responsabilidad profesional ni la comprensión del comportamiento real del terreno.

La ingeniería nunca había generado tantos datos como hoy. Sin embargo, disponer de más información no significa necesariamente tomar mejores decisiones. ¿Cuál es la diferencia entre acumular datos y transformarlos en conocimiento?

Acumular datos significa reunir resultados de sondeos, ensayos, levantamientos, sensores e inspecciones. Transformarlos en conocimiento implica establecer relaciones entre esa información y utilizarla para responder a las preguntas que plantea el proyecto.

Una base de datos puede contener miles de registros y, aun así, no representar adecuadamente el terreno. Es necesario verificar la calidad de los datos, su representatividad espacial, su trazabilidad y la compatibilidad entre los distintos métodos utilizados. También es fundamental relacionar cada dato con el modelo geológico-geotécnico y con los posibles modos de falla de la estructura.

Los datos adquieren valor cuando reducen una incertidumbre relevante, confirman o refutan una hipótesis y orientan una decisión. Por lo tanto, disponer de más información no significa automáticamente contar con mayor seguridad. Lo que realmente genera seguridad es información de calidad, interpretada a la luz de un modelo conceptual sólido.

Después de más de cinco décadas dedicadas a la geología de ingeniería y a la geotecnia, ¿qué transformaciones han cambiado más la forma de investigar el terreno y tomar decisiones técnicas?

Una de las principales transformaciones ha sido el paso de una investigación basada en información relativamente puntual hacia una caracterización cada vez más integrada del macizo rocoso o del suelo. Hoy es posible combinar sondeos, ensayos de campo y laboratorio, métodos geofísicos, instrumentación, modelos geológicos tridimensionales y monitoreo prácticamente en tiempo real.

Sin embargo, el cambio más importante no ha sido simplemente tecnológico. Ha sido la forma en que entendemos la incertidumbre. El terreno sigue siendo heterogéneo, discontinuo y, en muchos casos, solo parcialmente conocido. Las nuevas herramientas permiten reducir y organizar esa incertidumbre, pero no eliminarla.

Las buenas decisiones técnicas siguen dependiendo de la capacidad para integrar distintas evidencias, reconocer las limitaciones de cada método y revisar el modelo conceptual a medida que surgen nuevos datos.

A lo largo de su carrera, ha trabajado con distintas generaciones de ingenieros e investigadores. ¿Qué ha cambiado en la forma de aprender ingeniería?

El acceso a la información ha cambiado por completo. Hoy, estudiantes y jóvenes profesionales pueden consultar artículos científicos, cursos, programas informáticos y ejemplos de proyectos con una rapidez impensable hace algunas décadas.

Sin embargo, esta facilidad también puede generar la impresión de que obtener una respuesta equivale a comprender un problema. Aprender ingeniería requiere tiempo para formular hipótesis, realizar cálculos, comparar resultados, cometer errores y entender por qué un determinado procedimiento funciona o no.

Las nuevas generaciones tienen una gran facilidad para utilizar herramientas digitales y trabajar de manera colaborativa. El desafío consiste en combinar esas habilidades con fundamentos técnicos sólidos, experiencia práctica y pensamiento crítico. La mejor formación surge cuando el acceso rápido a la información va acompañado de un análisis profundo.

A lo largo de su trayectoria, ha transitado entre la universidad, la investigación y grandes proyectos de ingeniería. ¿Qué falta aún para acercar de manera más consistente el ámbito académico a las necesidades reales del mercado?

Todavía necesitamos construir relaciones más permanentes entre las universidades y las empresas. Con frecuencia, este acercamiento se produce únicamente cuando surge un problema específico o un proyecto de investigación puntual. Lo ideal sería contar con programas continuos de cooperación que promuevan la movilidad de profesionales, el intercambio responsable de datos y la definición conjunta de líneas de investigación.

La universidad aporta el tiempo necesario para estudiar los mecanismos, poner a prueba metodologías y desarrollar nuevas soluciones. El sector productivo, por su parte, ofrece problemas reales, desafíos a gran escala, restricciones constructivas y una enorme cantidad de información generada en campo. Cuando ambos entornos trabajan de forma integrada, todos se benefician.

También es importante valorar la investigación aplicada sin dejar de lado la investigación fundamental. Las soluciones prácticas de mayor calidad suelen surgir de la combinación entre conocimiento científico, experiencia en proyectos y observación del comportamiento de las obras.

En los últimos años, Brasil ha aprendido importantes lecciones en materia de seguridad de presas. ¿Qué cambios han provocado estos acontecimientos en la investigación y en la práctica de la ingeniería geotécnica?

Los acontecimientos recientes demostraron que la seguridad de presas no puede entenderse únicamente como una verificación periódica de los factores de seguridad. Debe abordarse como un sistema que integra el diseño, la construcción, la operación, la gobernanza, la instrumentación, la gestión del cambio, la preparación para emergencias y la comunicación de riesgos.

Estos episodios también ampliaron el debate sobre temas como la licuefacción, la erosión interna, el comportamiento no drenado, la gestión de relaves, el desmantelamiento de estructuras y las alternativas de disposición, incluido el apilamiento de relaves filtrados. Asimismo, pusieron de relieve la importancia de la calidad de los datos, la independencia de las evaluaciones y el registro riguroso de las decisiones técnicas.

Quizá la principal lección haya sido comprender que los cambios en el comportamiento de una estructura deben identificarse y abordarse de manera temprana. Instrumentar una estructura, por sí sola, no es suficiente. Es indispensable interpretar los datos, establecer niveles de control, definir responsabilidades y actuar siempre que los indicadores señalen desviaciones.

En Geolabor creemos en la colaboración y el vínculo permanente con la academia.

Recientemente establecimos una alianza con la Universidad Federal de Ouro Preto (UFOP) para impulsar la transformación digital en la formación de los futuros ingenieros geotécnicos.

Más información: https://www.geolabor.com.br/espanol/el-futuro-de-la-ingenieria-geotecnica/