Diplomado en Inteligencia Artificial en diseño y construcción

Docente: Patricio Cofré

Unidad académica responsable: Escuela de Ingeniería

Requisitos: sin prerrequisitos

Créditos: 4

Horas totales: 75

Horas directas: 35

Horas indirectas: 40

Descripción del curso:

En este curso, los estudiantes aprenderán los fundamentos de la Inteligencia Artificial (IA), explorando desde los conceptos básicos hasta sus aplicaciones más avanzadas. Conocerán herramientas esenciales como el aprendizaje automático, y las redes neuronales, desarrollando además habilidades para identificar aplicaciones y diseñar soluciones innovadoras a problemas reales.

Resultados de aprendizaje:

• Identificar los fundamentos, herramientas y tipos de aprendizaje automático de la inteligencia artificial en distintos contextos disciplinarios.
• Evaluar el potencial uso de aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial, incluyendo la generativa, en la resolución de problemas empresariales y sociales.
• Proponer soluciones innovadoras basadas en inteligencia artificial considerando impactos éticos, desafíos y oportunidades en la sociedad contemporánea.

Contenidos:

Módulo 1: ¿Qué es la Inteligencia Artificial? 

• Fundamentos de la IA. 
• Historia y evolución de la IA. 
• Tipos de aprendizaje automático 

 Módulo 2: Inteligencia Artificial Generativa 

• Principios de Inteligencia Artificial Generativa (IAG) 
• Ejemplos de IAG 
• Aplicaciones prácticas de la IAG. 

Módulo 3: Aplicaciones de Inteligencia Artificial 

• Casos de estudio en el uso de IA en la industria. 
• Implementación de IA en la toma de decisiones empresariales. 
• Primeros pasos para implementar soluciones de IA en tu empresa 

Módulo 4: Planificación de Proyectos de Inteligencia Artificial 

• Metodologías para la implementación de soluciones de IA. 
• Integración de teoría y aplicación práctica en proyectos reales. 
• Gobernanza para planificación y ejecución de proyectos en IA. 

Módulo 5: Transformación Basada en Inteligencia Artificial  

• Horizontes de Adopción de la IA 
• Nuevas Capacidades de la IA 
• Foresight 

Módulo 6: Impactos de la Inteligencia Artificial en la sociedad 

• Ética en la IA. 
• Desafíos y oportunidades sociales de la IA. 
• Mitigaciones y regulaciones propuestas. 

Estrategias metodológicas:

• Aprendizaje autónomo asincrónico estructurado en 6 módulos
• Clases expositivas
• Foros
• Estudio de caso
• Materiales complementarios 

Estrategias evaluativas:

• 3 controles individuales – 40%
• 3 mini proyectos individuales – 60%

Docente: Jaime Navón

Unidad académica responsable: Escuela de Ingeniería

Requisitos: sin prerrequisitos

Créditos: 4

Horas totales: 75

Horas directas: 35

Horas indirectas: 40

Descripción del curso:

Este curso se centra en la problemática de los datos desde un punto de vista estratégico, considerándolos un recurso fundamental para construir soluciones que apoyen la transformación digital y la innovación mediante la Inteligencia Artificial. Se abordan tanto los aspectos de captura y organización como los desafíos de gobernanza, incluyendo las dimensiones éticas y regulatorios, siempre desde la perspectiva del tomador de decisiones.

Resultados de aprendizaje:

• Identificar el rol de los datos en la transformación digital y los principales desafíos relacionados con ellos, incluyendo aspectos éticos y regulatorios. 
• Analizar diversas estrategias para la captura y organización de los datos en la nube.  
• Formular una estrategia de gobierno de datos en la organización. 

Contenidos:

Modulo 1: El rol de los datos en la IA 

• Los datos como base de la IA 
• Los datos como recurso
• Estrategia de datos
• Desafíos principales relacionados con datos 

Modulo 2: Calidad y sesgo

• Factores de calidad de los datos
• Asegurando la calidad en la fuente
• Creando una cultura de calidad de los datos
• El problema del sesgo

Módulo 3: Captura y organización de los datos 

• Fuentes de datos y forma de adquisición 
• Datos estructurados, no estructurados, big data 
• Metadata
• Infraestructura, herramientas, tecnología
• Arquitecturas centralizadas y descentralizadas
• Datos en la nube

Módulo 4: Gobierno de datos 

• La necesidad de un gobierno de datos 
• Gestión de la metadata
• Frameworks de gobernanza de datos
• Roles y responsabilidades

Módulo 5: Seguridad de los datos

• Privacidad, confidencialidad e integridad
• Principales amenazas
• Encriptación de los datos
• Gestión de identidad y accesos (IAM)
• Frameworks de seguridad de los datos

Módulo 6: Aspectos éticos y legales

• Privacidad de los datos
• Datos sensibles y datos personales
• Marco regulatorio internacional 
• Marco regulatorio nacional 

Estrategias metodológicas

• Aprendizaje autónomo asincrónico estructurado en 6 módulos 
• Clases expositivas  
• Foros 
• Estudio de caso 

Estrategias evaluativas

• 3 controles individuales – 40% 
• 3 mini proyectos individuales – 60%

Unidad académica responsable: Escuela de Ingeniería

Requisitos : sin prerrequisitos

Créditos : 2

Horas totales : 44

Horas directas : 24

Horas indirectas : 20

Descripción del curso

Este curso se centra en las aplicaciones avanzadas de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en el ciclo de vida de proyectos de Construcción. Los participantes explorarán cómo las tecnologías de IAG pueden integrarse en metodologías de gestión de proyectos de construcción, incluyendo la creación de casos de negocio, la planificación y el control de dichos proyectos (según estándares propuestos por PMI®, AACEI®, CII®, IPA® y otros). A través de ejemplos prácticos y el uso de herramientas de IA, se busca optimizar la toma de decisiones, mejorar la productividad y asegurar el éxito de los proyectos de construcción en un entorno tecnológicamente dinámico y competitivo.

Resultados de aprendizaje:

• Aplicar herramientas de Inteligencia Artificial Generativa en la elaboración de casos de negocio y análisis de viabilidad para proyectos de construcción.
• Utilizar la IAG en la planificación, control y gestión de riesgos en proyectos de construcción, integrándola con herramientas estándar como MS Project.
• Diseñar procesos de dirección de proyectos de construcción mediante el uso de modelos predictivos y simulación de escenarios, alineados con estándares internacionales.

Contenidos:

Módulo 1: Apoyo de IAG en la elaboración de caso de negocios de proyectos de construcción

• Principios del Prompt Engineering. Prompting en la gestión de proyectos de construcción
• Empleos de la IAG en las distintas fases del ciclo de vida de un proyecto de construcción (según estándar FEL – Front End Loading): desde el caso de negocio hasta las post evaluaciones de proyectos.
• ¿Cómo estructurar un caso de negocio de proyecto de construcción con IAG?: objetivos, justificación, beneficios esperados, y análisis de viabilidad (en base a un formato de documento diseñado por relator en línea con mejores prácticas).
• Herramientas de IA para la recopilación de datos relevantes (CAPEX y OPEX) y la realización de análisis de viabilidad económica (proceso de estimación de CAPEX, OPEX, determinación de flujo de efectivo y definición de indicadores de rentabilidad VAN, TIR, Payback) de proyectos de construcción.
• Uso de IA generativa para la simulación de escenarios y evaluación de riesgos en la fase inicial de los proyectos de construcción. Aplicación de IA en la creación de modelos predictivos para prever el éxito del proyecto y la toma de decisiones informadas.
• Caso aplicado de prompt y secuencia de conversación (hilos) para optimizar gradualmente un caso de negocio utilizando información disponible en la bibliografía especializada.

Módulo 2: Apoyo de IAG en planificación y control de proyectos de construcción

• Revisión de los principales aportes de la IAG en los procesos de dirección de proyectos de construcción- alienado con estándar del Project Management Institute (2023), Process Groups A Practice Guide, PMI Standard (ex PMBOK® versión 6).
• Diseño de WBS y aplicación de AWP con IAG.
• Gestión de cronogramas y costos con IAG y su integración con MS Project Professional®.
• Integración de datos entregados por IAG con software de gestión de proyectos (MS Project Professional) para asignación y nivelación de recursos.
• Apoyo de IAG en gestión de riesgos en proyectos de construcción.
• Revisión de herramientas IAG para otros procesos de planificación y control de proyectos de construcción (según estándar PMBOK®).
• Casos prácticos de IA. Ejemplos de prompt y secuencia de conversación (hilos) para:
  • Definición de EDT (en línea con caso de negocio) y AWP (paquetes de trabajo) con IAG.
  • Elaboración de cronogramas y estimación de costos y recursos con IAG.
  • Elaboración de Matriz de Riesgos de proyectos de construcción con IAG.

Estrategias metodológicas

• Clases expositivas
• Talleres prácticos
• Análisis colectivo de casos y ejemplos
• Lecturas de apoyo
• Actividades de discusión.
• Aplicación de cuestionarios

Estrategias evaluativas

• 2 prueba virtual (evaluación individual): (40%).
• 2 talleres aplicados (grupal): (60%).

Nota:

La primera prueba y el primer taller ponderan el 40% del total del curso

La segunda prueba y el segundo taller ponderan el 60% del total del curso.

Docentes(s): Andrés Prieto, Rodrigo Reyes y Claudio Mourgues

Unidad académica responsable: Escuela de Ingeniería

Requisitos: Cursos 1, 2 y 3 de este diplomado

Créditos: 2

Horas totales: 44

Horas directas: 24

Horas indirectas: 20

Descripción del curso

Las potenciales aplicaciones de Inteligencia Artificial al diseño y construcción son muy diversas. A través del análisis de casos prácticos, y con base en los fundamentos aprendidos en los cursos previos del diplomado, los estudiantes podrán formular un proyecto con integración de IA, adaptado a las necesidades y características propias de sus organizaciones o proyectos.

Resultados de aprendizaje:

• Explicar las formas en que la IA apoya los procesos de diseño y construcción de proyectos.
• Analizar casos de aplicación de IA en el ámbito del diseño y construcción.
• Diseñar un proyecto de aplicación de IA, considerando las características, necesidades y contexto específico de su organización y/o proyecto.

Contenidos:

Módulo 1:

• Rol de la inteligencia artificial en el diseño y construcción de proyectos.
• Consultas de información desde modelos BIM:
  • Desafíos y estrategias para la recuperación de datos utilizando inteligencia artificial generativa.
• Automatización de flujos de gestión con herramientas no-code e IA
  • Diseño y despliegue de procesos administrativos y operativos sin programación, mediante plataformas visuales.
• Redes neuronales para el apoyo a toma de decisiones

Módulo 2:

• Inspección técnica automatizada mediante IA
  • Aplicación de visión computacional para la detección de defectos constructivos
  • Generación de reportes de no conformidad.
• Evaluación del estado actual del proyecto mediante visión artificial
  • Empleo de visión artificial, determinación del nivel de avance
  • Discrepancias en la ejecución y generación informes de progreso objetivos sin intervención manual.
• Formulación proyecto de aplicación de IA

Estrategias metodológicas

• Clases expositivas
• Análisis colectivo de casos.
• Talleres computacionales
• Talleres grupales
• Lecturas de apoyo
• Actividades de discusión.

Estrategias evaluativas

• Control individual (40 %)
• Proyecto grupal (60%)