{"id":6881,"date":"2026-07-27T01:43:22","date_gmt":"2026-07-26T23:43:22","guid":{"rendered":"https:\/\/www.geolabor.com.br\/espanol\/?p=6881"},"modified":"2026-07-27T01:43:22","modified_gmt":"2026-07-26T23:43:22","slug":"inteligencia-artificial-ingenieria-geotecnica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.geolabor.com.br\/espanol\/inteligencia-artificial-ingenieria-geotecnica\/","title":{"rendered":"Inteligencia artificial en la ingenier\u00eda geot\u00e9cnica: el papel del pensamiento cr\u00edtico"},"content":{"rendered":"

La inteligencia artificial en la ingenier\u00eda geot\u00e9cnica, junto con la evoluci\u00f3n de las tecnolog\u00edas digitales, ha ampliado significativamente la capacidad para procesar datos, automatizar an\u00e1lisis y desarrollar modelos cada vez m\u00e1s sofisticados. Sin embargo, para el profesor M\u00e1rcio Le\u00e3o, uno de los principales referentes de la geotecnia brasile\u00f1a, la ingenier\u00eda sigue dependiendo de un factor que ninguna tecnolog\u00eda puede sustituir: el pensamiento cr\u00edtico.<\/span><\/p>\n

Durante las \u00faltimas d\u00e9cadas, la ingenier\u00eda geot\u00e9cnica ha experimentado una profunda transformaci\u00f3n. El aumento de la capacidad computacional, el avance de la modelaci\u00f3n num\u00e9rica, la digitalizaci\u00f3n de procesos y, m\u00e1s recientemente, la incorporaci\u00f3n de la inteligencia artificial han cambiado la forma en que los datos se generan, organizan, analizan y utilizan para la toma de decisiones.<\/span><\/p>\n

Al mismo tiempo que estas herramientas aceleran los an\u00e1lisis y permiten explorar escenarios que antes resultaban inviables, tambi\u00e9n plantean un nuevo desaf\u00edo para los profesionales del sector: interpretar correctamente la informaci\u00f3n generada por estos sistemas.<\/span><\/p>\n

Al fin y al cabo, ninguna tecnolog\u00eda es capaz de corregir autom\u00e1ticamente datos inconsistentes, identificar todas las particularidades de un macizo rocoso o de un suelo, ni sustituir la experiencia acumulada en el an\u00e1lisis de un problema geot\u00e9cnico. En otras palabras, cuanto m\u00e1s sofisticadas son las herramientas, mayor es la importancia de la calidad de la informaci\u00f3n que alimenta estos modelos y de la capacidad t\u00e9cnica para interpretar sus resultados.<\/span><\/p>\n

Esta reflexi\u00f3n est\u00e1 presente en gran parte de los debates actuales sobre la transformaci\u00f3n digital en la ingenier\u00eda. 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 hip\u00f3tesis, contrastar resultados y comprender las limitaciones de cada modelo utilizado.<\/span><\/p>\n

Para el profesor M\u00e1rcio Le\u00e3o<\/a>, docente de la PUC-Rio<\/a> y una de las mayores autoridades de la ingenier\u00eda geot\u00e9cnica en Brasil, este escenario exige un cambio importante en la formaci\u00f3n de los nuevos profesionales. M\u00e1s que dominar herramientas digitales, ser\u00e1 cada vez m\u00e1s necesario desarrollar una actitud investigadora, capaz de cuestionar respuestas, interpretar evidencias y transformar la informaci\u00f3n en decisiones t\u00e9cnicas fundamentadas.<\/span><\/p>\n

A lo largo de la siguiente entrevista, M\u00e1rcio Le\u00e3o comparte su visi\u00f3n sobre el impacto de la inteligencia artificial en la ingenier\u00eda geot\u00e9cnica, la importancia de validar los modelos, el papel de la calidad de los datos y los desaf\u00edos que marcar\u00e1n la evoluci\u00f3n de la profesi\u00f3n en las pr\u00f3ximas d\u00e9cadas.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Entrevista | M\u00e1rcio Le\u00e3o<\/b><\/h1>\n

Profesor de la PUC-Rio, investigador y uno de los mayores referentes de la geotecnia brasile\u00f1a, M\u00e1rcio Le\u00e3o comparte su visi\u00f3n sobre la inteligencia artificial, la calidad de los datos, la formaci\u00f3n de ingenieros, la sostenibilidad y los desaf\u00edos que definir\u00e1n el futuro de la ingenier\u00eda geot\u00e9cnica en las pr\u00f3ximas d\u00e9cadas.<\/span><\/p>\n

Vivimos un momento en el que los datos, la inteligencia artificial y la modelaci\u00f3n num\u00e9rica adquieren cada vez mayor protagonismo en la ingenier\u00eda. \u00bfQu\u00e9 sigue siendo insustituible en el trabajo del ingeniero?<\/span><\/h3>\n

Lo que sigue siendo insustituible es la capacidad de juicio. Los datos y los modelos ayudan a procesar informaci\u00f3n, identificar patrones y evaluar escenarios, pero no asumen la responsabilidad de interpretar f\u00edsicamente el problema.<\/span><\/p>\n

El ingeniero debe comprender c\u00f3mo se obtuvieron los datos, qu\u00e9 hip\u00f3tesis sustentan el modelo, qu\u00e9 fen\u00f3menos podr\u00edan no estar representados y qu\u00e9 consecuencias puede generar una determinada decisi\u00f3n. Tambi\u00e9n siguen siendo insustituibles la observaci\u00f3n en campo, el di\u00e1logo con los equipos de prospecci\u00f3n y de obra, y la disposici\u00f3n para cuestionar resultados que, aunque parezcan muy precisos, deben analizarse cr\u00edticamente.<\/span><\/p>\n

La inteligencia artificial puede ampliar nuestra capacidad de an\u00e1lisis, pero no reemplaza la experiencia, el pensamiento cr\u00edtico, la responsabilidad profesional ni la comprensi\u00f3n del comportamiento real del terreno.<\/span><\/p>\n

\u00a0<\/b><\/p>\n

La ingenier\u00eda nunca hab\u00eda generado tantos datos como hoy. Sin embargo, disponer de m\u00e1s informaci\u00f3n no significa necesariamente tomar mejores decisiones. \u00bfCu\u00e1l es la diferencia entre acumular datos y transformarlos en conocimiento?<\/b><\/h3>\n

Acumular datos significa reunir resultados de sondeos, ensayos, levantamientos, sensores e inspecciones. Transformarlos en conocimiento implica establecer relaciones entre esa informaci\u00f3n y utilizarla para responder a las preguntas que plantea el proyecto.<\/span><\/p>\n

Una base de datos puede contener miles de registros y, aun as\u00ed, no representar adecuadamente el terreno. Es necesario verificar la calidad de los datos, su representatividad espacial, su trazabilidad y la compatibilidad entre los distintos m\u00e9todos utilizados. Tambi\u00e9n es fundamental relacionar cada dato con el modelo geol\u00f3gico-geot\u00e9cnico y con los posibles modos de falla de la estructura.<\/span><\/p>\n

Los datos adquieren valor cuando reducen una incertidumbre relevante, confirman o refutan una hip\u00f3tesis y orientan una decisi\u00f3n. Por lo tanto, disponer de m\u00e1s informaci\u00f3n no significa autom\u00e1ticamente contar con mayor seguridad. Lo que realmente genera seguridad es informaci\u00f3n de calidad, interpretada a la luz de un modelo conceptual s\u00f3lido.<\/span><\/p>\n

\u00a0<\/b><\/p>\n

Despu\u00e9s de m\u00e1s de cinco d\u00e9cadas dedicadas a la geolog\u00eda de ingenier\u00eda y a la geotecnia, \u00bfqu\u00e9 transformaciones han cambiado m\u00e1s la forma de investigar el terreno y tomar decisiones t\u00e9cnicas?<\/b><\/h3>\n

Una de las principales transformaciones ha sido el paso de una investigaci\u00f3n basada en informaci\u00f3n relativamente puntual hacia una caracterizaci\u00f3n cada vez m\u00e1s integrada del macizo rocoso o del suelo. Hoy es posible combinar sondeos, ensayos de campo y laboratorio, m\u00e9todos geof\u00edsicos, instrumentaci\u00f3n, modelos geol\u00f3gicos tridimensionales y monitoreo pr\u00e1cticamente en tiempo real.<\/span><\/p>\n

Sin embargo, el cambio m\u00e1s importante no ha sido simplemente tecnol\u00f3gico. Ha sido la forma en que entendemos la incertidumbre. El terreno sigue siendo heterog\u00e9neo, discontinuo y, en muchos casos, solo parcialmente conocido. Las nuevas herramientas permiten reducir y organizar esa incertidumbre, pero no eliminarla.<\/span><\/p>\n

Las buenas decisiones t\u00e9cnicas siguen dependiendo de la capacidad para integrar distintas evidencias, reconocer las limitaciones de cada m\u00e9todo y revisar el modelo conceptual a medida que surgen nuevos datos.<\/span><\/p>\n

A lo largo de su carrera, ha trabajado con distintas generaciones de ingenieros e investigadores. \u00bfQu\u00e9 ha cambiado en la forma de aprender ingenier\u00eda?<\/b><\/h3>\n

El acceso a la informaci\u00f3n ha cambiado por completo. Hoy, estudiantes y j\u00f3venes profesionales pueden consultar art\u00edculos cient\u00edficos, cursos, programas inform\u00e1ticos y ejemplos de proyectos con una rapidez impensable hace algunas d\u00e9cadas.<\/span><\/p>\n

Sin embargo, esta facilidad tambi\u00e9n puede generar la impresi\u00f3n de que obtener una respuesta equivale a comprender un problema. Aprender ingenier\u00eda requiere tiempo para formular hip\u00f3tesis, realizar c\u00e1lculos, comparar resultados, cometer errores y entender por qu\u00e9 un determinado procedimiento funciona o no.<\/span><\/p>\n

Las nuevas generaciones tienen una gran facilidad para utilizar herramientas digitales y trabajar de manera colaborativa. El desaf\u00edo consiste en combinar esas habilidades con fundamentos t\u00e9cnicos s\u00f3lidos, experiencia pr\u00e1ctica y pensamiento cr\u00edtico. La mejor formaci\u00f3n surge cuando el acceso r\u00e1pido a la informaci\u00f3n va acompa\u00f1ado de un an\u00e1lisis profundo.<\/span><\/p>\n

\u00a0<\/b><\/p>\n

A lo largo de su trayectoria, ha transitado entre la universidad, la investigaci\u00f3n y grandes proyectos de ingenier\u00eda. \u00bfQu\u00e9 falta a\u00fan para acercar de manera m\u00e1s consistente el \u00e1mbito acad\u00e9mico a las necesidades reales del mercado?<\/b><\/h3>\n

Todav\u00eda necesitamos construir relaciones m\u00e1s permanentes entre las universidades y las empresas. Con frecuencia, este acercamiento se produce \u00fanicamente cuando surge un problema espec\u00edfico o un proyecto de investigaci\u00f3n puntual. Lo ideal ser\u00eda contar con programas continuos de cooperaci\u00f3n que promuevan la movilidad de profesionales, el intercambio responsable de datos y la definici\u00f3n conjunta de l\u00edneas de investigaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

La universidad aporta el tiempo necesario para estudiar los mecanismos, poner a prueba metodolog\u00edas y desarrollar nuevas soluciones. El sector productivo, por su parte, ofrece problemas reales, desaf\u00edos a gran escala, restricciones constructivas y una enorme cantidad de informaci\u00f3n generada en campo. Cuando ambos entornos trabajan de forma integrada, todos se benefician.<\/span><\/p>\n

Tambi\u00e9n es importante valorar la investigaci\u00f3n aplicada sin dejar de lado la investigaci\u00f3n fundamental. Las soluciones pr\u00e1cticas de mayor calidad suelen surgir de la combinaci\u00f3n entre conocimiento cient\u00edfico, experiencia en proyectos y observaci\u00f3n del comportamiento de las obras.<\/span><\/p>\n

\u00a0<\/b><\/p>\n

En los \u00faltimos a\u00f1os, Brasil ha aprendido importantes lecciones en materia de seguridad de presas. \u00bfQu\u00e9 cambios han provocado estos acontecimientos en la investigaci\u00f3n y en la pr\u00e1ctica de la ingenier\u00eda geot\u00e9cnica?<\/b><\/h3>\n

Los acontecimientos recientes demostraron que la seguridad de presas no puede entenderse \u00fanicamente como una verificaci\u00f3n peri\u00f3dica de los factores de seguridad. Debe abordarse como un sistema que integra el dise\u00f1o, la construcci\u00f3n, la operaci\u00f3n, la gobernanza, la instrumentaci\u00f3n, la gesti\u00f3n del cambio, la preparaci\u00f3n para emergencias y la comunicaci\u00f3n de riesgos.<\/span><\/p>\n

Estos episodios tambi\u00e9n ampliaron el debate sobre temas como la licuefacci\u00f3n, la erosi\u00f3n interna, el comportamiento no drenado, la gesti\u00f3n de relaves, el desmantelamiento de estructuras y las alternativas de disposici\u00f3n, 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 t\u00e9cnicas.<\/span><\/p>\n

Quiz\u00e1 la principal lecci\u00f3n haya sido comprender que los cambios en el comportamiento de una estructura deben identificarse y abordarse de manera temprana. Instrumentar una estructura, por s\u00ed sola, no es suficiente. Es indispensable interpretar los datos, establecer niveles de control, definir responsabilidades y actuar siempre que los indicadores se\u00f1alen desviaciones.<\/span><\/p>\n

En Geolabor creemos en la colaboraci\u00f3n y el v\u00ednculo permanente con la academia.<\/b><\/h3>\n

Recientemente establecimos una alianza con la Universidad Federal de Ouro Preto (UFOP) para impulsar la transformaci\u00f3n digital en la formaci\u00f3n de los futuros ingenieros geot\u00e9cnicos.<\/span><\/p>\n

M\u00e1s informaci\u00f3n: <\/b>https:\/\/www.geolabor.com.br\/espanol\/el-futuro-de-la-ingenieria-geotecnica\/<\/a><\/p>\n

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