IA Conversacional en la Construcción: Identificación de la Tecnología Más Efectiva para Resolver Dudas Técnicas durante el Proceso Constructivo

Autores/as

  • Jhan Jairo Abel Guevara Becerra Universidad Privada del Norte - (PE), Perú
  • Leoncio Benito Pompa López Universidad Privada del Norte - (PE), Perú
  • Henrry Josué Villanueva Bazán Universidad Privada del Norte - (PE), Perú

DOI:

https://doi.org/10.18687/LEIRD2024.1.1.405

Palabras clave:

Artificial intelligence”, “Constructive process” and “Technical doubts”.

Resumen

Actualmente, la industria de la construcción se enfrenta a diferentes retos relacionados con la resolución de dudas técnicas durante el proceso constructivo. Es por ello que en este artículo se estudia la aplicación de la inteligencia artificial conversacional para abordar estas necesidades. Esta investigación se realizó a través de un análisis comparativo de las respuestas proporcionadas por cinco plataformas de IA conversacional (Chat GPT, Google Gemini, Copilot, Perplexity IA y Meta IA) a las preguntas comunes que surgen durante el proceso constructivo de edificaciones, se evaluaron aspectos clave como la precisión de las respuestas y el uso e interpretación de la normativa de edificación vigente para ilustrar el desempeño de cada IA ​​en situaciones prácticas. Los resultados obtenidos muestran que las plataformas que proporcionan respuestas más precisas y basadas en normativa son Chat GPT y Meta AI, pero Chat GPT es la que muestra un desempeño superior en la resolución de dudas técnicas durante el proceso constructivo. Por lo que concluimos diciendo que Chat Gpt es la mejor IA conversacional que se puede aplicar para resolver dudas técnicas que surgen durante el proceso constructivo.

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Publicado

2026-05-10

Número

Sección

Articles

Cómo citar

Guevara Becerra, J. J. A., Pompa López, L. B., & Villanueva Bazán, H. J. (2026). IA Conversacional en la Construcción: Identificación de la Tecnología Más Efectiva para Resolver Dudas Técnicas durante el Proceso Constructivo. LACCEI, 2(11). https://doi.org/10.18687/LEIRD2024.1.1.405

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