Categoría: investigación

¿Más allá del ladrillo? El sorprendente futuro de la vivienda social sostenible

Introducción: El reto de los 1 600 millones.

La crisis de la vivienda no es solo una estadística, sino una emergencia humanitaria. Según UN-Habitat, más de 1 600 millones de personas carecen de una vivienda adecuada y, para cerrar esta brecha, el mundo debe enfrentarse al titánico reto de construir 96 000 viviendas al día hasta el año 2030. Este desafío tiene un rostro concreto en distritos como Carabayllo, en Lima (Perú), una zona de expansión urbana acelerada donde la necesidad de soluciones rápidas suele chocar con la falta de recursos y la precariedad constructiva.

Ante este panorama, surge la pregunta central: ¿es posible construir viviendas económicas y rápidas que también respeten el medio ambiente y la dignidad de quienes las habitan? Para responderla, la ciencia del urbanismo recurre hoy a métodos avanzados de evaluación, como el análisis del ciclo de vida (LCA), el análisis de costes del ciclo de vida (LCC) y el análisis del ciclo de vida social (S-LCA). Los resultados de aplicar estas herramientas en el contexto peruano revelan que el futuro de la vivienda social no radica en el ladrillo tradicional, sino en la construcción industrializada.

Punto 1: el acero ligero (LSF) es el nuevo referente en materia de sostenibilidad.

En la búsqueda del sistema constructivo ideal, el acero ligero, también conocido como Light Steel Frame (LSF), ha destronado a las opciones convencionales. Su éxito se debe a su equilibrio casi perfecto entre peso, resistencia y sostenibilidad. Al ser un sistema de baja intensidad material, el LSF utiliza los recursos de forma quirúrgica, minimizando el desperdicio que abunda en las obras tradicionales.

Desde el punto de vista financiero, el LSF no solo es competitivo, sino también transformador: reduce el coste inicial de construcción en un 15 % y los costes de fin de vida (demolición y reciclaje) en un asombroso 77 % en comparación con la mampostería confinada (RCF-M). Al ser altamente reciclable, el acero hace que el edificio, al final de su vida útil, no se convierta en escombro, sino en un recurso.

«El Life Cycle Steel Frame (LSF) ha obtenido la máxima puntuación en sostenibilidad en todas las categorías».

Punto 2: lo social ya no es secundario (pesa un 40 %).

Quizás el hallazgo más revolucionario de la investigación es que la sostenibilidad ya no se mide solo en toneladas de CO₂. Los indicadores sociales representaron casi el 40 % del peso total (38,93 %) en la toma de decisiones, superando por primera vez a los factores económicos y ambientales.

Este estudio introduce una métrica basada en el factor humano: las horas de riesgo medio (MRH). En lugar de limitarse a calcular el ahorro de energía, el análisis cuantifica la seguridad del trabajador, las condiciones laborales y el impacto en la comunidad local. Lo fascinante es que estos resultados son robustos: el análisis de sensibilidad (S-BWM) demostró que, independientemente de si el evaluador era un experto sénior con 35 años de experiencia o un especialista júnior, los datos señalaban de manera consistente al LSF como el camino más ético y eficiente.

Punto 3: La trampa del coste inicial frente al ciclo de vida.

En urbanismo sostenible, lo que hoy es barato puede resultar carísimo mañana. Existe una brecha crítica entre el presupuesto de obra y el LCC (costo del ciclo de vida) a 50 años. Aquí es donde entra en juego la funcionalidad (C9): no debemos considerar la vivienda social como un «refugio temporal», sino como un activo permanente que garantiza la dignidad y el patrimonio familiar.

Los sistemas pesados, como los paneles sándwich, pueden prometer rapidez, pero imponen cargas de mantenimiento y de demolición mucho más elevadas. Para evitar esta trampa, la evaluación debe considerar tres momentos:

  • Construcción: el gasto inmediato en materiales y mano de obra especializada.
  • Uso (mantenimiento): la inversión necesaria para que la casa sea habitable y segura (pintura, anticorrosión).
  • Fin de vida (EoL): el coste de «desaparecer» la estructura de forma responsable.

Punto 4: El «efecto dominó» del coste medioambiental.

Gracias al análisis causal DEMATEL, hemos descubierto que la sostenibilidad funciona como un juego de dominó. El coste de construcción es la pieza clave: el motor principal que impulsa el resto de los impactos.

La ciencia nos dice que no podemos mejorar la salud humana (C5), lo cual actúa como un criterio dependiente o «efecto» si simplemente nos enfocamos en indicadores sanitarios aislados. Para proteger la salud de las poblaciones urbanas, debemos «atacar» los impulsores causales: si optimizamos el coste inicial y la gestión de recursos desde el diseño, reduciremos inevitablemente la contaminación y el estrés ambiental que enferma a las ciudades décadas después.

Punto 5: El mito de que lo prefabricado siempre es mejor.

El estudio revela una ironía tecnológica. Los paneles sándwich con conexiones de pernos (LBSPS), que a primera vista parecen la cúspide de la innovación «prefabricada», ocuparon el último lugar en el ranking de sostenibilidad.

¿Por qué este sistema falló en el contexto de Lima? El análisis revela una paradoja: resultó un 20 % más costoso que la mampostería tradicional que pretendía reemplazar. El sistema se penalizó por una cadena de suministro local inmadura y la necesidad de una mano de obra extremadamente especializada. Esto debe servir de advertencia a los responsables de la toma de decisiones: la tecnología sin un marco institucional y un mercado local preparado es solo una solución teórica, no una realidad social.

Conclusión: una brújula para la política de vivienda.

No existe un sistema «perfecto», sino decisiones equilibradas basadas en datos. Mientras el LSF lidera la vanguardia, los muros de hormigón armado (RCW) se consolidan como la segunda opción: una alternativa económicamente sólida y viable en contextos donde la capacidad industrial del acero es limitada.

Como especialistas, nuestra misión es avanzar hacia procesos de evaluación que no sacrifiquen la calidad de vida en aras de la rapidez. Debemos comprender que cada ladrillo o cada perfil de acero es una decisión que afecta la salud y la economía de las generaciones futuras.

Ante el déficit global de vivienda, ¿estamos dispuestos a cambiar nuestra cultura constructiva para garantizar un hogar digno y sostenible para las generaciones futuras?

Aquí tienes una conversación en la que puedes escuchar argumentos sobre este trabajo.

En este vídeo puedes ver un resumen de las ideas más interesantes sobre este tema.

También os dejo un documento resumen, a modo de presentación.

Vivienda Social Sostenibilidad y Decisiones Integrales.pdf

 

Referencia:

LUQUE CASTILLO, X.; YEPES-BELLVER, L.; YEPES, V. (2026). Towards Sustainable Social Housing: An Integrative Life Cycle and Multi-Criteria Approach. Sustainable Cities and Society, 137, 107164. DOI:10.1016/j.scs.2026.107164

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Nueva colaboración internacional: estancia de investigación del profesor Élcio Cassimiro Alves

Profesores Víctor Yepes y Élcio C. Alves

Nuestro grupo de investigación se siente especialmente orgulloso y afortunado de recibir con regularidad a profesores de reconocido prestigio internacional que visitan la Universitat Politècnica de València para colaborar, investigar y compartir experiencias. En entradas anteriores ya he comentado estancias y visitas tan relevantes como la del profesor Dan M. Frangopol, la del profesor Gizo Parskhaladze, o la del profesor Moacir Kripka, todas ellas realizadas junto a nuestro grupo en el ICITECH.

En esta línea de colaboración internacional, la Universitat Politècnica de València (UPV) acoge durante diez meses la estancia de investigación del doctor Élcio Cassimiro Alves, ingeniero civil y profesor de la Universidad Federal de Espírito Santo (UFES, Brasil). Esta estancia, que se desarrolla entre enero y octubre de 2026, tiene como objetivo reforzar la colaboración científica con el grupo de investigación del profesor Víctor Yepes, especialmente en los ámbitos de la optimización estructural y de la sostenibilidad en ingeniería civil.

El profesor Alves cuenta con una sólida trayectoria académica y docente. En la UFES imparte docencia en los grados de Ingeniería Civil y de Arquitectura, así como en los programas de máster y de doctorado en Ingeniería Civil. A lo largo de su carrera ha asumido importantes responsabilidades de gestión académica, entre ellas la coordinación de los grados y másteres en ingeniería civil, periodo durante el cual impulsó de manera decisiva la creación del programa de doctorado en esta disciplina en su universidad.

Más allá de su actividad estrictamente académica, destaca también su compromiso social. Ha coordinado proyectos de extensión universitaria vinculados a la ONG Ingenieros Sin Fronteras, participando en iniciativas orientadas a la transferencia del conocimiento de la ingeniería a comunidades vulnerables, lo cual se alinea directamente con la visión contemporánea de la ingeniería como herramienta de transformación social.

Durante su estancia posdoctoral en la UPV, financiada por la Fundación de Apoyo a la Investigación del Espíritu Santo (FAPES, Brasil), el profesor Cassimiro Alves trabajará estrechamente con el grupo del profesor Víctor Yepes en líneas de investigación comunes. Su trabajo se centra en la optimización estructural, con especial énfasis en criterios de sostenibilidad y en la reducción del impacto ambiental, abordando temas como la minimización de emisiones de CO₂, el análisis estructural lineal y no lineal, el hormigón armado y las estructuras mixtas de acero y hormigón.

Este tipo de estancias refuerza la internacionalización de la investigación, favorece el intercambio de conocimientos y experiencias y contribuye al desarrollo de soluciones innovadoras para uno de los grandes retos actuales de la ingeniería civil: diseñar estructuras más eficientes, seguras y sostenibles. Sin duda, la colaboración entre la UFES y la UPV durante estos meses será una oportunidad enriquecedora para ambas instituciones y para el avance de la investigación en ingeniería estructural.

 

Vivienda social sostenible: un enfoque integrador de ciclo de vida y evaluación multicriterio

Acaban de publicar un artículo nuestro en Sustainable Cities and Society, una de las revistas de mayor impacto científico, ubicada en el primer decil del JCR. En este trabajo se propone un enfoque integrador basado en el ciclo de vida y en métodos de evaluación multicriterio para analizar la vivienda social sostenible. La investigación se enmarca en el proyecto RESILIFE, que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València. A continuación, se presenta un resumen del trabajo.

Los principales resultados revelan que el sistema Light Steel Frame (LSF) es la alternativa más sostenible, ya que logra un equilibrio superior entre la eficiencia en el uso de los recursos, la durabilidad y la reducción del mantenimiento. Un descubrimiento crucial es el papel de la dimensión social, que representó casi el 40 % del peso total en la evaluación, por encima de las dimensiones económica y medioambiental. El análisis causal identifica el coste de construcción, la funcionalidad y los agentes de la cadena de valor como los principales factores que condicionan el rendimiento sostenible del resto del sistema.

El artículo presenta un marco metodológico integrador que combina evaluaciones basadas en el ciclo de vida —análisis de ciclo de vida (LCA), análisis de coste del ciclo de vida (LCC) y análisis de ciclo de vida estocástico (S-LCA)— con técnicas avanzadas de decisión multicriterio: método mejor-peor (BWM), análisis DEMATEL difuso y análisis MARCOS. Esta integración permite incorporar ponderaciones de expertos, modelar relaciones causales entre criterios y sintetizar resultados frente a soluciones ideales o anti-ideales, lo que aumenta la transparencia en la priorización de alternativas constructivas. Este enfoque se ha aplicado a un caso real de vivienda social en Perú, en el que se han comparado cinco sistemas estructurales representativos: LSF, LBSPS, RCW, RCF-M y RCF-CP. El estudio ha proporcionado pruebas empíricas sobre los costes del ciclo de vida, los impactos ambientales y las prestaciones sociales que respaldan las decisiones de diseño y las políticas.

El estudio analiza cinco sistemas constructivos adaptados a contextos de urbanización rápida (específicamente en Lima, Perú), que van desde métodos convencionales hasta industrializados:

Entre las aportaciones metodológicas, la combinación de BWM con una agregación basada en credenciales profesionales reduce la carga de comparación y atenúa los sesgos en la agregación de juicios, mientras que la extensión difusa de DEMATEL permite identificar los criterios que funcionan como impulsores del sistema y los que actúan como receptores. Esta capacidad para distinguir entre causas y efectos permite aclarar qué palancas hay que modificar para lograr efectos amplificados en la sostenibilidad. Por último, la validación cruzada con otros métodos de MCDM y los ensayos de sensibilidad aumentan la confianza en la estabilidad de los resultados.

Discusión de resultados

Los análisis económicos muestran que, en un horizonte de 50 años y por metro cuadrado, los sistemas basados en acero ligero (LSF) tienen los menores costes totales de ciclo de vida, mientras que algunas alternativas prefabricadas, como el LBSPS, tienen los mayores costes de construcción. Estos datos implican que si solo se tiene en cuenta la inversión inicial, se pueden tomar decisiones subóptimas, ya que no se consideran el mantenimiento y el fin de vida.

En términos ambientales, la evaluación con ReCiPe (endpoint) sitúa al LSF como el sistema con el menor impacto agregado, principalmente debido a su menor intensidad material. Por el contrario, las soluciones con mayor presencia de hormigón y ladrillo presentan una carga superior, especialmente en la dimensión de recursos. Esta diferenciación pone de manifiesto la influencia del perfil material y del proceso de fabricación en la huella medioambiental de la vivienda y sugiere que, en la práctica profesional, se deben priorizar medidas que reduzcan la demanda de materiales energéticamente intensivos en la fase de fabricación.

La S-LCA revela una tensión entre la industrialización y la exposición social: las alternativas más industrializadas, como el LSF y el LBSPS, presentan mayores valores de exposición laboral y de funcionalidad exigente, mientras que las tipologías convencionales de hormigón muestran menores riesgos sociales, medidos en Medium Risk Hours. Este resultado indica que la adopción de sistemas industrializados exige prestar atención explícita a la gestión del trabajo, la formación y la coordinación de la cadena de suministro para evitar que los impactos negativos se transfieran al personal y a la comunidad.

La síntesis mediante MARCOS ubica a LSF como la alternativa mejor valorada en el escenario analizado, seguida de RCW y RCF-M. Los sistemas LBSPS y RCF-CP quedan en posiciones inferiores. Las pruebas de sensibilidad (variación de los pesos de ±15 %, escenarios de distancia de transporte y estratificación de expertos) muestran que el orden general se mantiene, lo que indica cierta robustez frente a perturbaciones razonables en los supuestos. Estos resultados permiten extraer una conclusión práctica: en contextos con características similares a las del caso estudiado, las soluciones ligeras industrializadas pueden mejorar la relación entre coste, impacto ambiental y rendimiento técnico, siempre que se gestionen adecuadamente los aspectos sociales y de ejecución.

Un aspecto metodológico de interés es la identificación de los criterios causales. La técnica DEMATEL identifica el coste de construcción, la funcionalidad y las interacciones con la cadena de valor como criterios que inciden en el resto del sistema, mientras que los indicadores ambientales, como la salud humana y la conservación de los ecosistemas, se presentan principalmente como efectos. Esto sugiere que las intervenciones en los costes de construcción y en la organización funcional pueden provocar mejoras indirectas en la sostenibilidad ambiental y social, lo cual resulta relevante al diseñar políticas y contratos que incentiven las prácticas integradas.

Futuras líneas de investigación

Una línea de trabajo inmediata consiste en ampliar la diversidad y el tamaño del panel de agentes consultados para captar las variaciones en las prioridades y las competencias profesionales. Esto permitiría evaluar la sensibilidad de las ponderaciones y mejorar la representatividad social del proceso. Otra opción es trasladar y recalibrar el marco a otros contextos geográficos y tipologías constructivas, como viviendas de mayor altura o equipamientos públicos, para evaluar la transferibilidad de la clasificación y de la estructura causal identificada en este estudio.

En el ámbito técnico, utilizar datos primarios de obras reales en lugar de bases de datos secundarias aumentará la fiabilidad de la evaluación del ciclo de vida (LCA) y del análisis del ciclo de vida (S-LCA) y mejorará la precisión de los modelos de coste del ciclo de vida (LCC). La incorporación de enfoques dinámicos, como la LCA dinámica o las simulaciones acopladas a plataformas BIM, puede facilitar las evaluaciones en etapas iniciales y permitir análisis de sensibilidad más detallados relacionados con la sustitución de componentes, las reparaciones y las evoluciones tecnológicas. Asimismo, explorar técnicas de optimización multiobjetivo que vinculen explícitamente las restricciones económicas con las metas ambientales y sociales podría proporcionar soluciones de diseño más operativas para promotores y organismos públicos.

Desde la perspectiva social, investigar intervenciones concretas de capacitación, reorganización de procesos y de contratos que reduzcan la exposición de los trabajadores a los sistemas industrializados aportará pruebas sobre cómo mantener los beneficios ambientales y económicos sin incrementar los impactos sociales. Por último, el estudio de la interacción entre políticas públicas, incentivos financieros y la adopción tecnológica ofrecerá información útil para diseñar instrumentos que favorezcan soluciones constructivas más equilibradas en el marco de los programas de vivienda social.

Conclusión

El estudio proporciona un marco metodológico replicable y sólido que combina la evaluación del ciclo de vida con técnicas multicriterio capaces de representar las interdependencias y la incertidumbre. Los resultados empíricos indican que, en el caso analizado, las soluciones ligeras industrializadas presentan ventajas en términos de coste y de huella ambiental, aunque se requieren medidas específicas para reducir los riesgos sociales derivados de su ejecución. La metodología y los resultados obtenidos sientan las bases para orientar las políticas y las decisiones de los proyectos y ponen de manifiesto la necesidad de ampliar los datos primarios, diversificar la muestra de expertos y conectar el análisis con herramientas digitales de diseño y gestión.

Referencia:

LUQUE CASTILLO, X.; YEPES-BELLVER, L.; YEPES, V. (2026). Towards Sustainable Social Housing: An Integrative Life Cycle and Multi-Criteria Approach. Sustainable Cities and Society, 137, 107164. DOI:10.1016/j.scs.2026.107164

Dejo a continuación el artículo completo, ya que está publicado en abierto.

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Unidades experimentales y muestrales en el diseño de experimentos

La unidad experimental (UE) es el elemento central en el diseño y el análisis de experimentos comparativos. Se define como la entidad a la que se le puede asignar un tratamiento de forma independiente y sobre la cual se realizan las mediciones. La identificación correcta de la UE es fundamental, ya que la estimación de la variabilidad natural, conocida como error experimental, depende exclusivamente de la comparación entre unidades experimentales idénticas que reciben el mismo tratamiento.

Una unidad experimental puede contener múltiples unidades muestrales, subelementos que reciben obligatoriamente el mismo tratamiento que la UE a la que pertenecen. Por esta razón, la variabilidad entre estas unidades muestrales internas no resulta útil para estimar el efecto del tratamiento. Un diseño experimental sólido se basa en la capacidad de distinguir los efectos reales de los tratamientos del «ruido» natural del sistema, una distinción que solo es posible mediante la correcta cuantificación de la variabilidad entre las unidades experimentales completas.

Definiciones fundamentales

El marco de un experimento se define a través de sus componentes básicos, en los que la unidad experimental y la unidad muestral desempeñan funciones distintas, aunque interconectadas.

1. La unidad experimental (UE)

La unidad experimental es el pilar de cualquier ensayo comparativo. Su definición formal es la siguiente:

«El elemento sobre el que se realizan las mediciones y al que se puede asignar un tratamiento de forma independiente».

El conjunto de todas las unidades experimentales disponibles para un estudio se denomina material experimental. La definición de una UE es flexible y se adapta a los objetivos de la investigación.

Ejemplos prácticos:

  • Ensayo de resistencia del hormigón: la unidad experimental puede ser un bloque o un cilindro de hormigón elaborado con una mezcla específica. Las unidades muestrales serían las probetas o las muestras extraídas del mismo bloque para realizar ensayos de compresión o de flexión.
  • Prueba de rendimiento de pavimentos: la unidad experimental puede ser un tramo de vía construido con un diseño o material específico (por ejemplo, un segmento de 50 metros). Las unidades muestrales serían los puntos de medición dentro del tramo, por ejemplo, las deflexiones o la rugosidad.
  • Ensayo de estructuras a escala en laboratorio: la unidad experimental puede ser una viga o una columna, construida según un diseño específico. Las unidades muestrales serían los puntos de medición (deformaciones, desplazamientos o tensiones) registrados por sensores a lo largo de la estructura.

El criterio esencial para definir una UE es que sea capaz de recibir diferentes tratamientos de manera independiente de las demás unidades.

2. La unidad muestral.

Dentro de una unidad experimental pueden existir subelementos en los que se aplican las condiciones experimentales. A estos se les conoce como unidades muestrales.

La regla fundamental que las rige es que todas las unidades muestrales de una misma unidad experimental deben recibir el mismo tratamiento. Como consecuencia directa, la asignación del tratamiento a estas subunidades no es independiente entre sí, lo que tiene implicaciones críticas para el análisis estadístico.

El papel de la estimación en la variabilidad.

La distinción entre unidades experimentales y muestrales es crucial para inferir correctamente los efectos de un tratamiento, ya que incide directamente en la medición de la variabilidad del sistema.

a. El error experimental

Para evaluar si un tratamiento tiene un efecto real, es necesario conocer la variabilidad natural del material experimental. Esta variabilidad inherente se conoce como error experimental. Es la base contra la que se comparan las diferencias observadas entre los tratamientos.

b. Metodología de estimación

La estimación correcta del error experimental solo se logra a partir de las diferencias observadas entre unidades experimentales que, en principio, son idénticas y han recibido el mismo tratamiento.

  • Fuente de estimación válida: la variación entre unidades experimentales es la única que permite estimar correctamente el error experimental.
  • Fuente de estimación no válida: la variación entre las unidades muestrales dentro de una misma unidad experimental es, por lo general, muy pequeña y no proporciona información útil para estimar el efecto del tratamiento ni el error experimental.

La observación clave es que «solo la unidad experimental completa permite estimar correctamente el error experimental».

Tipología de variables en un experimento.

Los datos recopilados en un experimento se organizan en dos categorías principales de variables:

Tipo de variable Descripción
Variables de respuesta Son las mediciones obtenidas de las unidades experimentales. Sus valores reflejan tanto los efectos de los tratamientos como la variabilidad natural del sistema.
Variables explicativas (factores) Son las variables que se manipulan o controlan porque se cree que influyen en las variables de respuesta. Incluyen los factores de clasificación, que definen los niveles o categorías sobre los cuales se realizan las inferencias estadísticas.

Conclusión: el fundamento de un diseño sólido.

La estructura de un diseño experimental robusto se basa en comparar unidades experimentales similares. Este enfoque permite a los investigadores distinguir de manera fiable el efecto real de los tratamientos aplicados del «ruido» o de la variabilidad natural inherente al sistema experimental. Por tanto, la identificación precisa y la gestión adecuada de la unidad experimental no son meros detalles técnicos, sino requisitos indispensables para que las conclusiones científicas derivadas del experimento sean válidas y fiables.

En este documento tenéis un resumen de las ideas más importantes.

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Clasificación y principios fundamentales del diseño experimental

Cuando pensamos en un experimento, solemos imaginar una prueba simple para ver qué opción es “mejor”. Sin embargo, esta visión apenas roza la superficie de una disciplina profunda y estratégica. Existen principios sorprendentes que rigen el diseño experimental y son cruciales no solo para la ciencia, sino también para cualquier toma de decisiones informada. A continuación, se describen brevemente los tipos de experimentos que pueden utilizarse en la investigación científica.

El diseño experimental se clasifica en dos categorías principales, según la propuesta de Anscombe (1947): el experimento absoluto y el experimento comparativo. El experimento absoluto se enfoca en la medición de propiedades físicas constantes para ampliar el conocimiento científico, utilizando un modelo estadístico de efectos aleatorios (Modelo II de Eisenhart), ya que los tratamientos se seleccionan al azar de una población más amplia. Por el contrario, el experimento comparativo está orientado a la toma de decisiones en ciencias aplicadas, con el fin de determinar cuál de varios tratamientos predefinidos es “mejor”. Este enfoque utiliza un modelo de efectos fijos (Modelo I de Eisenhart) y exige una definición precisa del problema para garantizar su validez.

El éxito de un experimento, especialmente el comparativo, depende del cumplimiento de cinco principios fundamentales: simplicidad, nivel de precisión adecuado, ausencia de error sistemático, amplio rango de validez de las conclusiones y una correcta cuantificación de la incertidumbre. La elección del diseño y el modelo estadístico asociado (fijo, aleatorio o mixto) determinan directamente el alcance y la naturaleza de las inferencias que pueden extraerse, vinculando de manera inseparable la planificación experimental con las conclusiones científicas y las decisiones de gestión.

La clasificación propuesta por Anscombe distingue los experimentos en dos grandes tipos según su objetivo fundamental: la adquisición de conocimiento puro o la fundamentación de decisiones prácticas.

Uno de ellos es el llamado experimento absoluto. En este tipo de experimento, el interés principal es medir y conocer las propiedades físicas de una población. Se asume que dichas propiedades permanecen constantes, lo que justifica el uso del término absoluto. El objetivo no es comparar alternativas concretas, sino ampliar el conocimiento científico sobre el fenómeno estudiado.

Los experimentos absolutos suelen centrarse en un solo factor y consideran un número limitado de tratamientos o niveles de ese factor. Estos tratamientos suelen elegirse de forma aleatoria. Por esta razón, si el experimento se repite, no es obligatorio utilizar exactamente los mismos tratamientos en cada ocasión.

Debido a esta forma de selección, los tratamientos se consideran variables aleatorias. En consecuencia, el análisis se basa en un modelo de efectos aleatorios, también conocido como el Modelo II de Eisenhart (1947). Este tipo de modelo permite identificar y estimar los distintos componentes de la variación aleatoria presentes en una población compuesta, lo que constituye un enfoque especialmente útil para muchos problemas de ingeniería.

El experimento comparativo es el segundo tipo de experimento descrito por Anscombe. Este enfoque se utiliza cuando se analizan varios tratamientos y se observa que, aunque los valores absolutos de los resultados pueden fluctuar de forma irregular, las comparaciones relativas entre tratamientos suelen mantenerse estables. En este contexto, es posible concluir que, bajo condiciones similares, algunos tratamientos ofrecen resultados claramente mejores que otros.

Brownlee (1957) sitúa este tipo de experimentos en el ámbito de las ciencias aplicadas, y no es casualidad: la teoría estadística del diseño de experimentos se desarrolló originalmente para responder a las necesidades de este tipo de estudios.

En un experimento comparativo, los tratamientos se evalúan según su efecto promedio sobre una variable de respuesta, con el objetivo principal de determinar cuál es “mejor” según un criterio definido. A diferencia de los experimentos orientados al conocimiento fundamental, aquí el propósito central es apoyar la toma de decisiones prácticas, especialmente las administrativas o de gestión.

Una característica fundamental de los experimentos comparativos es que todos los tratamientos de interés están incluidos explícitamente en el estudio. Por esta razón, el análisis se basa en un modelo de efectos fijos, también conocido como el Modelo I de Eisenhart (1947). Si el experimento se repite, se utilizan exactamente los mismos tratamientos, ya que no se considera una muestra aleatoria. El interés principal radica en detectar y estimar relaciones constantes entre las medias de los tratamientos, lo que conduce naturalmente a la evaluación de hipótesis estadísticas sobre dichas medias.

Para que un experimento comparativo sea válido, debe comenzar con una definición clara y precisa del problema. No basta con plantear de manera general la idea de “comparar tratamientos”. Es imprescindible especificar con detalle los objetivos del estudio y formular con precisión las hipótesis que se probarán. Esta definición inicial determina la población a la que se aplicarán las conclusiones, identifica los factores, los tratamientos y sus niveles, establece las variables de respuesta que se medirán y define qué diferencias entre tratamientos se consideran relevantes. Sin estas especificaciones, no es posible diseñar un experimento adecuado.

Finalmente, una consecuencia natural de los experimentos comparativos es que casi siempre conducen a decisiones concretas. Dado un nivel suficiente de recursos, la hipótesis nula de igualdad entre tratamientos puede rechazarse, lo que obliga a actuar: mantener la situación actual o cambiar a un nuevo tratamiento. Este proceso de decisión consta de dos etapas bien definidas:

  1. Análisis estadístico de los datos, en el que se evalúan las probabilidades asociadas a los resultados y se extraen conclusiones técnicas.
  2. Decisión de gestión en la que, con base en esas conclusiones, se define la acción a realizar.

Esta conexión directa entre el análisis estadístico y la toma de decisiones explica por qué los experimentos comparativos son una herramienta central en la divulgación y la práctica de la ingeniería y de las ciencias aplicadas.

El estadístico cumple un rol clave en el proceso experimental: su responsabilidad es presentar, con la mayor precisión posible, las probabilidades obtenidas en la etapa de análisis, de manera que se reduzca al mínimo la posibilidad de tomar decisiones equivocadas cuando llegue el momento de actuar.

Dado que las decisiones sobre las hipótesis dependen directamente de experimentos cuidadosamente planificados, es esencial que dichos ensayos cumplan con una serie de principios básicos. A continuación se resumen los más importantes, con un enfoque práctico para la ingeniería:

  • Simplicidad: Tanto la selección de los tratamientos como la organización del experimento deben ser lo más simples posible. Un diseño sencillo facilita el análisis estadístico y la interpretación de los resultados y reduce el riesgo de errores innecesarios.
  • Nivel de precisión: El experimento debe permitir detectar diferencias entre tratamientos con el grado de precisión que el investigador considere relevante. Para lograrlo, se requiere un diseño experimental adecuado y un número suficiente de repeticiones que garanticen mediciones confiables.
  • Ausencia de error sistemático: El experimento debe planearse de modo que las unidades experimentales que reciben distintos tratamientos no difieran sistemáticamente entre sí antes de aplicarlos. Este cuidado es fundamental para obtener estimaciones insesgadas del efecto real de cada tratamiento, evitando que factores externos distorsionen los resultados.
  • Rango de validez de las conclusiones: Las conclusiones del experimento deben ser aplicables a un rango de situaciones lo más amplio posible. Los experimentos replicados y los diseños factoriales ayudan a ampliar este rango de validez, ya que permiten evaluar la consistencia de los resultados bajo diferentes condiciones.
  • Cuantificación de la incertidumbre: Todo experimento conlleva cierto grado de incertidumbre. Por ello, el diseño debe permitir calcular la probabilidad de que los resultados observados se deban únicamente al azar. Esta cuantificación es esencial para evaluar la solidez de las conclusiones.

Estos principios conducen a una clasificación clásica de los modelos estadísticos, propuesta por Eisenhart (1947), que conecta el diseño del experimento con el tipo de inferencia que se desea realizar:

  • Modelo de efectos fijos: se utiliza cuando las conclusiones se formulan sobre un conjunto específico y previamente definido de tratamientos. En este caso, el interés estadístico se centra en comparar los efectos medios de dichos tratamientos.
  • Modelo de efectos aleatorios: se aplica cuando los tratamientos evaluados representan una muestra aleatoria de una población más amplia de tratamientos. Aquí, las conclusiones se extienden más allá de los tratamientos observados y la inferencia se centra en las varianzas asociadas a dichos tratamientos.
  • Modelo de efectos mixtos: surge cuando el experimento combina tratamientos de efectos fijos y aleatorios en un mismo estudio.

Esta clasificación permite comprender cómo las decisiones sobre el diseño experimental influyen directamente en el tipo de conclusiones que pueden extraerse, un aspecto fundamental tanto en la práctica como en la divulgación de la ingeniería.

En este archivo de audio puedes escuchar una conversación sobre los tipos de experimentos.

En este vídeo se resumen las ideas más importantes sobre este tema.

Referencias:

Anscombe, F. J. (1947). The validity of comparative experiments. Journal of the Royal Statistical Society, 61, 181–211.

Brownlee, K. A. (1957). The principles of experimental design. Industrial Quality Control, 13, 1–9.

Eisenhart, C. (1947). The assumptions underlying the analysis of variance. Biometrics, 3, 1–21.

Melo, O. O., López, L. A., & Melo, S. E. (2007). Diseño de experimentos: métodos y aplicaciones. Universidad Nacional de Colombia. Facultad de Ciencias.

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El coste humano de la innovación: Lo que revela el análisis del ciclo de vida social

La ingeniería actual ha evolucionado más allá de lo técnico para integrar la responsabilidad social como un pilar fundamental de la ética profesional. En este artículo, destacamos la importancia de la Evaluación del Ciclo de Vida Social (SLCA), una herramienta esencial para medir el impacto en los derechos humanos y las condiciones laborales de cada proyecto. A continuación, ofrecemos una síntesis de las ideas clave de la revisión sistemática presentada en el artículo “Social life cycle assessment: a systematic review from the engineering perspective”, de Yagmur Atescan Yuksel y colaboradores. Exploraremos cómo esta metodología está cobrando importancia en sectores como el de la energía y el de la mecánica, y analizaremos sus principales tendencias y desafíos metodológicos. Al final, en las referencias, podéis ver también algunos de los trabajos que hemos realizado en nuestro grupo de investigación al respecto.

Introducción: El lado oculto de la sostenibilidad.

Cuando pensamos en «sostenibilidad» en el ámbito de la ingeniería, solemos imaginar paneles solares, turbinas eólicas y procesos de producción extremadamente eficientes. Hablamos de reducir emisiones, optimizar el uso de recursos y minimizar el impacto ambiental. Sin embargo, esta visión, aunque correcta, es incompleta. La sostenibilidad tiene una tercera dimensión crucial que a menudo se pasa por alto en los cálculos técnicos: el impacto social y humano.

Para medir esta dimensión, se desarrolló una herramienta específica conocida como Análisis del Ciclo de Vida Social (ACVS) o Social Life Cycle Assessment (SLCA), impulsada por organizaciones de referencia como el Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA) y la Sociedad de Toxicología y Química Ambiental (SETAC). El objetivo del ACVS es sencillo, pero profundo: evaluar cómo los productos y procesos afectan a las personas a lo largo de toda su vida útil. En este artículo se presenta una revisión sistemática de 196 estudios de ACVS en ingeniería, que revela los hallazgos más impactantes sobre el verdadero coste humano de la innovación.

1. El foco universal: la seguridad y el bienestar del trabajador.

A pesar de la enorme diversidad de campos de la ingeniería —desde la energía y la automoción hasta la construcción y la química—, el análisis de casi doscientos estudios revela una preocupación principal y constante: el impacto en los trabajadores. Antes de analizar las complejas dinámicas comunitarias o el bienestar del consumidor, la atención se centra abrumadoramente en las personas que hacen posible la producción. Las subcategorías que se han evaluado de forma más consistente en todas las disciplinas son salud y seguridad, salario justo, horas de trabajo, trabajo infantil y trabajo forzoso.

Si bien estas preocupaciones son universales, el análisis muestra matices: la ingeniería mecánica, por ejemplo, pone un énfasis particular en la «formación y educación» de los trabajadores, reconociendo el valor del capital humano en la fabricación avanzada.

Este resultado es fundamental. No se trata de un enfoque arbitrario, sino de una consecuencia directa de dónde se materializan los impactos de la ingeniería. La mayoría de los estudios se centran en la extracción de materias primas, la fabricación y la cadena de suministro, ámbitos en los que los efectos sobre los trabajadores y las comunidades cercanas son más pronunciados. Esto subraya que la base de una ingeniería socialmente responsable consiste en garantizar la dignidad y la seguridad de todas las personas a lo largo de la cadena de producción, antes de aspirar a impactos más abstractos.

2. La transición energética tiene su propia carga social.

Resulta sorprendente que el sector de la energía, con un 30 % del total, sea el campo de la ingeniería en el que más se aplica el análisis de ciclo de vida social. Esto resulta sorprendente, ya que instintivamente asociamos la producción de energía con debates ambientales sobre las emisiones de carbono y el agotamiento de los recursos.

Sin embargo, los estudios demuestran que, además de las preocupaciones laborales comunes, el sector energético presenta impactos únicos que van desde el consumidor hasta la sociedad en su conjunto. Entre ellos, destacan los siguientes: — La desigualdad en el coste de la electricidad (un impacto directo en el consumidor), así como la seguridad energética y el agotamiento de las reservas de combustibles fósiles (impactos que afectan a la sociedad en general).

Esto supone una advertencia crítica para los líderes políticos e industriales. Debido al papel fundamental que desempeña el sector en la infraestructura nacional y en la transición hacia la sostenibilidad, una mala gestión de sus aspectos sociales no solo afecta a un producto, sino que también puede poner en peligro la seguridad energética de un país y aumentar la desigualdad social. La carrera hacia la energía limpia no es solo un desafío técnico, sino también un complejo problema de justicia y equidad.

3. El gran desafío: medir lo social sin una «regla» estándar.

A diferencia de las evaluaciones ambientales (ACV), que cuentan con metodologías más estandarizadas, la evaluación del ciclo de vida social (ACVS) enfrenta un obstáculo considerable: la falta de un marco universalmente aceptado. La revisión de estudios concluye que esta falta de estandarización dificulta enormemente la comparación de resultados entre diferentes proyectos, tecnologías e incluso países.

Un ejemplo perfecto de este problema es la inconsistencia en el uso de la «unidad funcional» (UF). En un análisis ambiental, la UF es fundamental (por ejemplo, «el impacto por cada 1000 kilómetros recorridos por un coche»). Sin embargo, muchos estudios de ACVS no la definen ni la aplican de manera consistente. La razón es simple, pero crucial: mientras que las emisiones pueden medirse por producto (por ejemplo, por coche), los impactos sociales, como las «condiciones laborales», se extienden a toda una organización o a un sector, por lo que resulta casi imposible atribuirlos a una sola «unidad» de producción.

Este desafío nos enseña una lección valiosa: medir el impacto humano es inherentemente más complejo y depende del contexto en el que se miden las emisiones de CO₂. Esta flexibilidad metodológica no solo supone un reto académico, sino que también plantea un segundo obstáculo más práctico: la lucha persistente por obtener datos fiables.

4. La falta de datos fiables: el talón de Aquiles del análisis social.

Una de las mayores limitaciones para realizar un ACVS preciso es la disponibilidad y la calidad de los datos. A diferencia de los datos económicos o medioambientales, que suelen ser cuantitativos y estar bien documentados, los datos sociales tienden a ser cualitativos, difíciles de verificar, incompletos o desactualizados, sobre todo en cadenas de suministro globales y opacas.

Para mitigar este problema, han surgido bases de datos especializadas como la Social Hotspots Database (SHDB) y la Product Social Impact Life Cycle Assessment (PSILCA). Su función no es proporcionar datos exactos de un proveedor concreto, sino evaluar el nivel de riesgo social (desde bajo hasta muy alto) en combinaciones específicas de país y sector industrial, con el fin de identificar los denominados «puntos calientes» en la cadena de suministro. Por ejemplo, pueden alertar sobre un alto riesgo de trabajo infantil en el sector textil de un país determinado, y así guiar a las empresas sobre dónde deben enfocar sus auditorías.

No obstante, la calidad de los datos sigue siendo un desafío sistémico. Como concluye el estudio, los datos sociales a menudo están desactualizados, incompletos o sesgados, lo que puede dar lugar a evaluaciones imprecisas o engañosas.

5. El futuro es inteligente: cómo la tecnología podría resolver el problema.

A pesar de los desafíos, el futuro del ACVS parece prometedor y la solución podría provenir de la propia ingeniería. Para superar los obstáculos metodológicos y de datos, la investigación futura se centra en la integración de tecnologías avanzadas capaces de transformar el análisis social.

Entre las soluciones propuestas se incluye el uso de herramientas de la Industria 4.0 para lograr la trazabilidad de datos sociales en tiempo real. También se plantea el uso del análisis de datos impulsado por inteligencia artificial para validar y verificar la información recopilada. Asimismo, se sugieren modelos de dinámica de sistemas para comprender las relaciones de causa y efecto entre distintos factores sociales. Por último, se consideran los modelos basados en agentes (ABM) para simular la influencia de las decisiones individuales en los resultados sociales.

En resumen, el futuro de la evaluación social podría dejar de ser un análisis retrospectivo y estático para convertirse en una herramienta dinámica y predictiva. En lugar de ser un informe que se elabora al final, podría convertirse en un panel de control en tiempo real, integrado directamente en los procesos de toma de decisiones de los ingenieros, para guiar el diseño hacia resultados verdaderamente sostenibles.

Conclusión: ¿Estamos haciendo las preguntas correctas?

La ingeniería se encuentra en medio de una profunda transformación. Su enfoque se está ampliando, pasando del «qué» y el «cuánto» al «cómo» y al «para quién». El análisis del ciclo de vida social es una manifestación de esta evolución, ya que busca dar voz y establecer métricas de los impactos humanos de la tecnología.

Aunque los desafíos metodológicos y de disponibilidad de datos siguen siendo significativos, el campo avanza a gran velocidad. La creciente aplicación del ACVS en sectores clave y la exploración de soluciones tecnológicas demuestran un compromiso real con una visión más integral de la sostenibilidad.

Así surge una pregunta final que no solo interpela a quienes trabajan en ingeniería, sino también a toda la sociedad: ¿se está diseñando el futuro teniendo en cuenta no solo qué construir, sino también cómo y para quién? Al proyectar el futuro, ¿se están incorporando de manera consciente estas mismas preguntas?

Esta conversación nos permite conocer este tema de manera entretenida y clara.

En este vídeo se presenta una síntesis de las ideas más interesantes del tema.

Aquí os dejo una presentación que resume lo más interesante del artículo.

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Referencias:

Luque Castillo, X., & Yepes, V. (2025). Multi-criteria decision methods in the evaluation of social housing projects. Journal of Civil Engineering and Management, 31(6), 608–630. https://doi.org/10.3846/jcem.2025.24425

Luque Castillo, X., & Yepes, V. (2025). Life cycle assessment of social housing construction: A multicriteria approach. Building and Environment, 282, Article 113294. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2025.113294

Navarro, I. J., Martí, J. V., & Yepes, V. (2023). DEMATEL-based completion technique applied for the sustainability assessment of bridges near shore. International Journal of Computational Methods and Experimental Measurements, 11(2). https://doi.org/10.18280/ijcmem.110206

Navarro, I. J., Villalba, I., Yepes-Bellver, L., & Alcalá, J. (2024). Social life cycle assessment of railway track substructure alternatives. Journal of Cleaner Production, 450, Article 142008. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2024.142008 

Martínez-Muñoz, D., Martí, J. V., & Yepes, V. (2025). Game theory-based multi-objective optimization for enhancing environmental and social life cycle assessment in steel-concrete composite bridges. Mathematics, 13(2), Article 273. https://doi.org/10.3390/math13020273

Martínez-Muñoz, D., Martí, J. V., & Yepes, V. (2022). Social impact assessment comparison of composite and concrete bridge alternatives. Sustainability, 14(9), Article 5186. https://doi.org/10.3390/su14095186

Salas, J., & Yepes, V. (2024). Improved delivery of social benefits through the maintenance planning of public assets. Structure and Infrastructure Engineering, 20(5), 699–714. https://doi.org/10.1080/15732479.2022.2121844

Sánchez-Garrido, A. J., Navarro, I. J., & Yepes, V. (2026). Multivariate environmental and social life cycle assessment of circular recycled-plastic voided slabs for data-driven sustainable construction. Environmental Impact Assessment Review, 118, Article 108297. https://doi.org/10.1016/j.eiar.2025.108297 

Sierra, L. A., Yepes, V., & Pellicer, E. (2018). A review of multi-criteria assessment of the social sustainability of infrastructures. Journal of Cleaner Production, 187, 496–513. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.03.022

Sierra-Varela, L., Calabi-Floody, A., Valdés-Vidal, G., Yepes, V., & Filun-Santana, A. (2025). Determination of the social contribution of sustainable additives for asphalt mixes through fuzzy cognitive mapping. Applied Sciences, 15(7), Article 3994. https://doi.org/10.3390/app15073994

Yüksek, Y. A., Haddad, Y., Cox, R., & Salonitis, K. (2026). Social life cycle assessment: A systematic review from the engineering perspective. International Journal of Sustainable Engineering, 19(1), Article 2605864. https://doi.org/10.1080/19397038.2025.2605864 

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4 verdades incómodas sobre la innovación en empresas constructoras tradicionales

Introducción: el dilema de la innovación.

Existe una creencia muy extendida en el mundo empresarial: para innovar, se necesita un líder transformador. Alguien carismático, visionario y capaz de inspirar a sus equipos para alcanzar nuevas metas. Y, en muchos casos, es cierto. Sin embargo, ¿qué sucede cuando intentamos aplicar esta fórmula a sectores más tradicionales, conservadores y reacios al cambio, como el de la construcción?

La realidad, como suele suceder, es mucho más compleja y sorprendente. Un estudio reciente, realizado en 60 empresas de construcción y consultoría en España, ha puesto de relieve algunas verdades incómodas sobre lo que realmente impulsa la innovación. Los resultados desafían las ideas preconcebidas y nos obligan a replantearnos el papel del liderazgo en sectores altamente regulados.

Este artículo desglosa los cuatro hallazgos más impactantes y prácticos de esta investigación. Descubre por qué el carisma no siempre es la solución y por qué, a veces, un buen sistema es más efectivo que un gran discurso.

Primer hallazgo: el liderazgo inspira productos, pero no mejora los procesos.

Este es, quizás, el descubrimiento más sorprendente. El estudio ha descubierto que el liderazgo transformacional tiene un impacto directo, fuerte y positivo en la innovación de productos. En otras palabras, los líderes inspiradores son excelentes motivadores de sus equipos para que estos desarrollen nuevos materiales, diseños o servicios.

Los datos son claros: el efecto del liderazgo sobre la innovación de productos fue muy alto (β = 0,548, p < 0,001). Sin embargo, y aquí viene la sorpresa, ese mismo estilo de liderazgo no mostró un efecto significativo en la innovación de procesos, es decir, en la mejora de la eficiencia de las operaciones internas (β = 0,102).

Esto no implica un fracaso del liderazgo, sino una colisión entre la visión inspiradora y la realidad inamovible de un sector atado por contratos, regulaciones e infraestructuras físicas. La innovación de procesos en industrias como la construcción es de naturaleza operativa y rutinaria. Su mejora depende menos de la motivación y más de la inversión tecnológica, la estandarización y la superación de las barreras burocráticas. Como señala el estudio, los equipos de proyecto suelen ser temporales y tienen una autonomía limitada para modificar los procesos definidos en el contrato.

En sectores altamente regulados, como el de la construcción, la capacidad de un líder para alterar procesos establecidos está limitada por la burocracia, las infraestructuras existentes y la naturaleza temporal de los equipos de proyecto, que tienen poca autonomía para modificar los procesos definidos por contrato.

En resumen, puedes ser el líder más inspirador del mundo, pero eso no te servirá de mucho para cambiar un procedimiento operativo anclado en la rutina y la regulación.

Segundo hallazgo: el héroe anónimo de la eficiencia es el sistema, no el carisma.

Si el liderazgo carismático no es la clave para mejorar los procesos, ¿qué lo es? La respuesta del estudio es contundente: los sistemas.

El concepto clave aquí es la gobernanza del conocimiento (Knowledge Governance). Se trata de los mecanismos y estructuras formales que una organización utiliza para capturar, organizar y aplicar el conocimiento. Piensa en repositorios de lecciones aprendidas, manuales de buenas prácticas o puestos dedicados a la gestión de la información.

El hallazgo fue revelador: la gobernanza del conocimiento es el factor que más influye, con diferencia, en la innovación de procesos. Su impacto fue muy potente (β = 0,508, p < 0,001), mucho mayor que el efecto sobre la innovación de productos (β = 0,241, p < 0,05).

La implicación práctica es directa: si tu objetivo es mejorar la eficiencia, optimizar las operaciones y hacer las cosas mejor, más rápido o con menos coste, debes centrarte menos en el carisma y más en ser un arquitecto de sistemas. Construir estructuras robustas para gestionar el conocimiento es la verdadera palanca del cambio operativo en las industrias tradicionales.

Tercer hallazgo: el clima de innovación es un amplificador, no un motor.

Muchas empresas invierten grandes sumas de dinero en crear un «clima de innovación»: oficinas abiertas, post-its de colores, sesiones de lluvia de ideas… La idea es que un entorno que fomenta la creatividad impulsará la innovación por sí solo. Sin embargo, el estudio demuestra que esto es solo medio cierto.

Por sí solo, un clima de innovación positivo no tuvo un efecto directo significativo sobre el intercambio de conocimientos ni sobre la innovación. Es decir, tener un ambiente «guay» no garantiza que la gente colabore más ni que surjan mejores ideas.

La clave está en que el clima de innovación actúa como un amplificador. Cuando se combina con un liderazgo transformacional activo, potencia significativamente la capacidad del líder para que la gente comparta conocimientos (el estudio detectó un efecto de interacción β = 0,141, p < 0,1).

La conclusión es clara: crear un clima innovador no sirve de nada si no va acompañado de un liderazgo que sepa aprovecharlo. Es como tener un coche de carreras (el clima), pero sin un piloto que sepa conducirlo (el líder). La combinación de un buen entorno y un buen líder es lo que realmente desbloquea el potencial colaborativo de un equipo.

Cuarto hallazgo: ¿colaboración o estructura? Depende de lo que quieras innovar.

Dado que el impacto de un líder se ve amplificado por el entorno, es crucial saber qué entorno construir. El estudio revela dos planos distintos: uno para crear nuevos productos y otro para perfeccionar los procesos existentes. No existe una única «receta para innovar».

La vía hacia la innovación de productos se logra principalmente mediante el intercambio de conocimientos. Para desarrollar nuevos productos, servicios o soluciones, es fundamental que las personas hablen, colaboren e intercambien ideas con fluidez. El estudio demuestra que el liderazgo transformacional impulsa la innovación de productos de forma indirecta a través de este intercambio (efecto indirecto: β = 0,089, p < 0,001).

La innovación de procesos se logra mediante la gobernanza del conocimiento. Para optimizar las operaciones, estandarizar las buenas prácticas y mejorar la eficiencia, son necesarios sistemas y estructuras formales. La investigación muestra que el liderazgo transformacional influye en la innovación de procesos de manera indirecta a través de estos sistemas de gobernanza (efecto indirecto: β = 0,136, p < 0,001).

En resumen, la innovación de productos surge de las conversaciones informales; la innovación de procesos se plasma en los manuales de la empresa. Una es social y la otra, estructural.

Si quieres desarrollar nuevos productos, fomenta una cultura de colaboración y comunicación abierta. Si quieres mejorar tus procesos internos, invierte en sistemas y estructuras que organicen el conocimiento de la empresa.

Conclusión: liderar la innovación es más que inspirar.

En sectores tradicionales como la construcción, la innovación no es un concepto monolítico. Pensar que un liderazgo inspirador lo soluciona todo es un error que puede salir muy caro. Este estudio nos demuestra que la estrategia debe ser dual: se requieren palancas distintas para la innovación de productos y de procesos.

El liderazgo transformacional no es una solución universal. Su efectividad depende del contexto y de si se apoya en sistemas robustos y en un clima adecuado que lo potencie.

La inspiración sin sistemas da lugar a productos nuevos y emocionantes, pero construidos sobre procesos ineficientes y frágiles. Los sistemas sin inspiración conducen a mejoras incrementales que no logran crear los productos disruptivos necesarios para capturar nuevos mercados. Un camino crea valor y el otro lo protege. El verdadero liderazgo industrial requiere dominar ambos.

La pregunta final es para ti. Como líder en tu sector, ¿en qué estás invirtiendo tu energía: en ser una fuente de inspiración o en ser un arquitecto de sistemas? Este estudio sugiere que necesitas ser ambas cosas.

En esta conversación se profundiza en las ideas del trabajo. Espero que te resulte interesante.

Aquí tienes un vídeo en el que se sintetizan las ideas comentadas en este artículo.

En este documento se explican las ideas más importantes.

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Referencia:

LOPEZ, S.; YEPES, V. (2026). Innovation in construction: Assessing the role of transformational leadership and knowledge governance. Journal of Civil Engineering and Management, (accepted, in press)

 

Balance personal de 2025 en el ámbito docente e investigador

Cada 31 de diciembre siento que el tiempo nos invita a hacer una pausa. No porque el mundo cambie de un día para otro, sino porque hemos aprendido a ver este día como el cierre de una etapa y el comienzo de otra. Tal vez haya sido un solsticio o un equinoccio, pero esta es la fecha que nos lleva a mirar hacia atrás. Y eso es justo lo que hago ahora: repasar lo vivido en 2025. Un año intenso, de esos que dejan huella y que, estoy seguro, no olvidaremos fácilmente.

En 2025, hemos vivido un año marcado por retos que van mucho más allá de la ingeniería, pero que nos afectan de lleno: el regreso de Trump a la presidencia de Estados Unidos ha vuelto a influir en la política mundial y en decisiones estratégicas que repercuten en las infraestructuras críticas, mientras que la elección del papa León XIV, simbolizó un momento de transformación institucional. Las tensiones geopolíticas siguieron en aumento: la guerra en Ucrania no ha terminado y sigue afectando a ciudades e infraestructuras clave, con ataques continuos y enormes necesidades de reconstrucción y resiliencia civil. La tragedia en Gaza ha sacudido a la comunidad internacional, con miles de víctimas y un conflicto humanitario que no cesa, incluso después de las protestas internas contra Hamás y de los prolongados ataques en la franja. En nuestro entorno, España sufrió un gran apagón que puso de manifiesto la importancia de contar con redes eléctricas robustas y evidenció cómo la desinformación puede agravar las crisis técnicas, con bulos que provocaron pánico y confusión entre la población. Los incendios del verano y la reconstrucción de Valencia tras la DANA han servido de laboratorio real para mejorar el diseño urbano y la gestión de riesgos ante eventos extremos. Al mismo tiempo, las tensiones en el Caribe aumentaron con operaciones militares y bloqueos contra Venezuela, lo que complica aún más la estabilidad regional y nos recuerda que, en un mundo saturado de información —y de desinformación—, los ingenieros no solo construyen, sino que también interpretan y comunican hechos técnicos en medio de narrativas polarizadas y extremismos crecientes.

El pasado 21 de julio se conmemoró el bicentenario del nacimiento de Práxedes Mateo Sagasta, una de las figuras cumbre del liberalismo decimonónico y referente de la Restauración. Como ingeniero de Caminos y estadista, Sagasta fue clave en la modernización de nuestras infraestructuras y de nuestras libertades. Lamentablemente, este año de celebraciones también ha estado marcado por la pérdida de ingenieros ilustres como Javier Ruiz-Wamba Martija. Tuve el honor de recordar su legado participando en una de las mesas redondas del homenaje que se le rindió en el Colegio de Ingenieros de Caminos de Madrid.

Pero ya voy a centrarme en el balance personal que suelo hacer cada año en estas fechas. Este año estamos trabajando en nuestro nuevo proyecto de investigación RESILIFE, con una duración de tres años. En este momento, mi índice H es de 47 en la Web of Science, de 48 en Scopus y de 66 en Google Académico, y cuento con 206 artículos publicados en revistas indexadas en el JCR. Además de los 24 artículos científicos que he publicado en revistas indexadas en el JCR, ya hemos publicado tres en 2026 y nos han aceptado uno más. Nunca me cansaré de elogiar a los integrantes del grupo de investigación. Mejoran cada día. Destaco la defensa de tres tesis doctorales este año, que he dirigido dentro del proyecto RESILIFE, y mención especial la de Lorena Yepes Bellver, mi hija, dirigida por Julián Alcalá.

Este año sigo ejerciendo como Consejero en el Sector 4: docencia e investigación del Colegio de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos. También participé como secretario en la Comisión de Acreditación 15 de Ingeniería Civil de la ANECA. Asimismo, he participado en numerosas evaluaciones de proyectos de I+D+i con AENOR. Especial ha sido el reconocimiento que me otorgó la Universitat Politècnica de València por mi compromiso con la divulgación científica y con la atención a los medios de comunicación en la cobertura periodística vinculada a la DANA. Además, quiero destacar el Premio al mejor proyecto en la categoría «AI for Sustainable Development» de la European Universities Competition on Artificial Intelligence, organizada por la HAW Hamburg. También el premio recibido por mi antiguo doctorando, Zhiwu Zhu, por su excelencia en investigación, otorgado por la Escuela de Ingeniería Civil y Ambiental de la Universidad de Ciencias e Ingeniería de Hunan, China.

Demos un pequeño repaso de lo que ha sido este 2025. El 12 de febrero se defendió la tesis doctoral de Mehrdad Hadizadeh Bazaz, el 6 de mayo la tesis doctoral de Ashwani Kumar Malviya y el 19 de diciembre la tesis doctoral de Iván Antonio Negrín Díaz. Todas las tesis doctorales que he dirigido este año son de estudiantes internacionales, de Irán, India y Cuba, respectivamente. He participado en varios congresos, como el XI Congreso de Innovación Educativa y Docencia en Red (IN-RED 2025), el Congreso Nacional de Áridos, el IX Congreso Internacional de Estructuras (ACHE 2025), la International Conference on High Performance and Optimum Design of Structures and Materials (HPSM/OPTI 2025) y el 29th International Congress on Project Management and Engineering (AEIPRO 2025). También he tenido la oportunidad de dar una conferencia plenaria en el XLVI Ibero-Latin American Congress on Computational Methods in Engineering (CILAMCE 2025), que se celebró en Vitória, Espírito Santo, Brasil, del 24 al 27 de noviembre.

Este post es el número 205 de los que he escrito este año, lo cual no está nada mal. Ya he publicado 2243 artículos en mi blog desde que inicié esta andadura el 5 de marzo de 2012, por lo que este año se cumple una década de esta aventura. Sin darme cuenta, he tocado muchos temas relacionados con la ingeniería civil y la construcción en todos sus aspectos. Además, tengo una presencia cada vez mayor en las redes sociales. Tengo más de 35 000 seguidores en X (antes Twitter) y casi 26 000 en LinkedIn.

Por último, a continuación, os dejo algunas referencias sobre los artículos, congresos, libros y vídeos educativos que he realizado durante este año 2025. Cada año es más difícil mejorar los resultados del año anterior, pero haremos todo lo posible para 2026.

INVESTIGADOR PRINCIPAL EN PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN COMPETITIVOS:

  • Optimización resiliente del ciclo de vida de estructuras híbridas y modulares de alta eficiencia social y medioambiental bajo condiciones extremas. (RESILIFE). [Resilient life-cycle optimization of socially and environmentally efficient hybrid and modular structures under extreme conditions]. PID2023-150003OB-I00.

ARTÍCULOS INDEXADOS EN EL JCR:

  1. TRES JUNIOR, F.L.; DE MEDEIROS, G.F.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). Designing for Safety and Sustainability: Optimization of Fire-Exposed Steel-Concrete Composite Footbridges. Structural Engineering and Mechanics, 96 (4):337-350. DOI:10.12989/sem.2025.96.4.337
  2. NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). Life-cycle environmental impact optimization of an RC-THVS composite frame for sustainable construction. Engineering Structures, 345, 121461. DOI:10.1016/j.engstruct.2025.121461
  3. NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). Manufacturing cost optimization of welded steel plate I-girders integrating hybrid construction and tapered geometry. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 140, 1601-1624. DOI:10.1007/s00170-025-16365-2
  4. ZHOU, Z.; ZHAO, Z.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Intelligent operation monitoring and finite element coupled identification of hyperstatic structures. Results in Engineering, 27, 106990. DOI:10.1016/j.rineng.2025.106990
  5. NEGRÍN, I.; CHAGOYÉN, E.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). An integrated framework for Optimization-based Robust Design to Progressive Collapse of RC skeleton buildings incorporating Soil-Structure Interaction effects. Innovative Infrastructure Solutions, 10:446. DOI:10.1007/s41062-025-02243-z
  6. YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Predictive modeling for carbon footprint optimization of prestressed road flyovers. Applied Sciences, 15(17), 9591. DOI:10.3390/app15179591
  7. VILLALBA, P.; SÁNCHEZ-GARRIDO, A.; YEPES-BELLVER, L.; YEPES, V. (2025). A Hybrid Fuzzy DEMATEL–DANP–TOPSIS Framework for Life Cycle-Based Sustainable Retrofit Decision-Making in Seismic RC Structures. Mathematics, 13(16), 2649. DOI:10.3390/math13162649
  8. LUQUE CASTILLO, X.; YEPES, V. (2025). Multi-criteria decision methods in the evaluation of social housing projects. Journal of Civil Engineering and Management, 31(6), 608–630. DOI:10.3846/jcem.2025.24425
  9. ZHOU, Z.; TIAN, Q.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Research on the coupling of talent cultivation and reform practice of higher education in architecture. Computers and Education Open, 9:100268. DOI:10.1016/j.caeo.2025.100268.
  10. LUQUE CASTILLO, X.; YEPES, V. (2025). Life Cycle Assessment of Social Housing Construction: A Multicriteria Approach. Building and Environment, 282:113294. DOI:10.1016/j.buildenv.2025.113294
  11. ZHOU, Z.; WANG, Y.J.; YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Intelligent monitoring of loess landslides and research on multi-factor coupling damage. Geomechanics for Energy and the Environment, 42:100692. DOI:10.1016/j.gete.2025.100692
  12. VITORIO JUNIOR, P.C.; YEPES, V.; ONETTA, F.; KRIPKA, M. (2025). Comparative Life Cycle Assessment of Warehouse Construction Systems under Distinct End-of-Life Scenarios. Buildings, 15(9), 1445. DOI:10.3390/buildings15091445
  13. ZHOU, Z.; YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Study on the failure mechanism of deep foundation pit of high-rise building: comprehensive test and microstructure coupling. Buildings, 15(8), 1270. DOI:10.3390/buildings15081270
  14. SIERRA-VARELA, L.; CALABI-FLOODY, A.; VALDÉS-VIDAL, G.; YEPES, V.; FILUN-SANTANA, A. (2025). Determination of the social contribution of sustainable additives for asphalt mixes through fuzzy cognitive mapping. Applied Sciences, 15(7):3994. DOI:10.3390/app15073994
  15. NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). Design optimization of a composite typology based on RC columns and THVS girders to reduce economic cost, emissions, and embodied energy of frame building construction. Energy and Buildings, 336:115607. DOI:10.1016/j.enbuild.2025.115607
  16. MOSTOFI, F.; BAHADIR, U.; TOKDEMIR, O.B.; TOGAN, V.; YEPES, V. (2025). Enhancing Strategic Investment in Construction Engineering Projects: A Novel Graph Attention Network Decision-Support Model. Computers & Industrial Engineering, 203:111033. DOI:10.1016/j.cie.2025.111033
  17. ROJAS, L.; YEPES, V.; GARCÍA, J. (2025). Complex Dynamics and Intelligent Control: Advances, Challenges, and Applications in Mining and Industrial Processes. Mathematics, 13(6):961. DOI:10.3390/math13060961
  18. FERNÁNDEZ-MORA, V.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2025). Structural damage index evaluation in BIM environments. Structures, 74:108544. DOI:10.1016/j.istruc.2025.108544
  19. VILLALBA, P.; GUAYGUA, B.; YEPES, V. (2025). Optimal seismic retrofit alternative for shear deficient RC beams: a multiple criteria decision-making approach. Applied Sciences, 15(5):2424. DOI:10.3390/app15052424
  20. YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Surrogate-assisted cost optimization for post-tensioned concrete slab bridges. Infrastructures, 10(2): 43. DOI:10.3390/infrastructures10020043.
  21. BLIGHT, T.; MARTÍNEZ-PAGÁN, P.; ROSCHIER, L.; BOULET, D.; YEPES-BELLVER, L.; YEPES, V. (2025). Innovative approach of nomography application into an engineering educational context. Plos One, 20(2): e0315426. DOI:10.1371/journal.pone.0315426
  22. MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2025). Game Theory-Based Multi-Objective Optimization for Enhancing Environmental and Social Life Cycle Assessment in Steel-Concrete Composite Bridges. Mathematics, 13(2):273. DOI:10.3390/math13020273
  23. LI, Y.J.; ZHOU, Z.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Research on spatial deformation monitoring and numerical coupling of deep foundation pit in soft soil. Journal of Building Engineering, 99:111636. DOI:10.1016/j.jobe.2024.111636
  24. NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). Metamodel-assisted design optimization of robust-to-progressive-collapse RC frame buildings considering the impact of floor slabs, infill walls, and SSI implementation. Engineering Structures, 325:119487. DOI:10.1016/j.engstruct.2024.119487

OTROS ARTÍCULOS:

CAPÍTULOS DE LIBROS:

CONGRESOS:

  • YEPES, V. (2025). Advances in resilient optimization and decision-making in structures. [Plenary lecture]. XLVI Ibero-Latin American Congress on Computational Methods in Engineering (CILAMCE 2025), Vitória, Espírito Santo, Brazil.
  • YEPES, V. (2025). Infraestructuras resilientes frente a eventos climáticos extremos [Discurso de apertura]. Innotransfer, 28 de mayo, Universitat Politècnica de València.
  • MARTÍNEZ-PAGÁN, P.; YEPES, V.; ROSCHIER, L.; BLIGHT, T.; BOULET, D.; PERALES, A. (2025). Elaboración y uso de nomogramas para el ámbito de las explotaciones de áridos. Introducción de los códigos abiertos Pynomo y Nomogen. Actas del VII Congreso Nacional de Áridos, Córdoba, pp. 1085-1100. ISBN 978-84-125559-2-9.
  • YEPES, V. (2025). Pensamiento lateral para mejorar la resolución de problemas complejos en estudios de máster. En libro de actas: XI Congreso de Innovación Educativa y Docencia en Red. Valencia, 17 – 18 de julio de 2025.
  • YEPES, V.; YEPES-BELLVER, L.; MARTÍNEZ-PAGÁN, P. (2025). Impacto de la diversidad cultural en la resolución colaborativa de problemas en la docencia universitaria de ingeniería. En libro de actas: XI Congreso de Innovación Educativa y Docencia en Red. Valencia, 17 – 18 de julio de 2025.
  • SÁNCHEZ-GARRIDO, A.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2025). Resiliencia para la sostenibilidad de las estructuras de edificación mediante forjados con losas aligeradas biaxiales. IX Congreso Internacional de Estructuras, 25-27 de junio, Granada (Spain).
  • YEPES-BELLVER, L.; NAVARRO, I.J.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Redes neuronales y Kriging para la optimización de la huella de carbono de puentes losa pretensados. IX Congreso Internacional de Estructuras, 25-27 de junio, Granada (Spain).
  • YEPES, V.; ALCALÁ, J.; GARCÍA, J.A.; KRIPKA, J. (2025). Optimización resiliente del ciclo de vida de estructuras híbridas y modulares de alta eficiencia social y medioambiental bajo condiciones extremas. IX Congreso Internacional de Estructuras, 25-27 de junio, Granada (Spain).
  • YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Multi-attribute decision-making in prestressed concrete road flyover design. International Conference on High Performance and Optimum Design of Structures and Materials HPSM/OPTI 2025, 10-12 June 2025, Edinburgh, UK.
  • YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Multi-objective optimization of prestressed slab bridges using the
    CRITIC-MCDM approach. 29th International Congress on Project Management and Engineering, AEIPRO, 16-17 de julio, Ferrol (Spain). https://doi.org/10.61547/2502015
  • YEPES-BELLVER, L.; MARTÍNEZ-PAGÁN, P.; YEPES, V. (2025). Nomograms for the economic pre-design of earth retaining walls. 29th International Congress on Project Management and Engineering, AEIPRO, 16-17 de julio, Ferrol (Spain). https://doi.org/10.61547/2502019

VÍDEOS EDUCATIVOS:

  1. Necesidad y fases del curado del hormigón. 8 minutos, 52 segundos.
  2. Puesta en obra del hormigón compactado con rodillo. 9 minutos, 51 segundos.
  3. Fabricación y puesta en obra del hormigón autocompactante. 8 minutos, 59 segundos.
  4. Hormigón al vacío. 10 minutos.
  5. Hormigón reforzado con fibra de vidrio. 9 minutos, 21 segundos.
  6. Hormigones ligeros. 9 minutos, 19 segundos.
  7. Alisadoras rotativas o fratasadoras. 10 minutos, 8 segundos.
  8. Vibradores de aguja para compactar el hormigón. 8 minutos, 58 segundos.

MEDIOS DE PRENSA:

Levante: Víctor Yepes, catedrático de la UPV: «Es un error reconstruir infraestructuras sin adaptarlas al cambio climático»

The Conversation: La ingeniería ante la dana: la reconstrucción no basta si se repiten los errores del pasado

Levante: «Si construimos todo igual, volverá a ocurrir una catástrofe similar»

La Opinión de Murcia: Una reconstrucción de dimensiones históricas con más de un millar de infraestructuras dañadas por la dana

Cadena Ser: Nueve meses después de la DANA la legislación urbanística sigue reconstruyendo sin tener en cuenta los riesgos

Cadena Ser: Un estudio de la UPV propone cómo construir viviendas sociales más baratas y sostenibles y de forma más rápida

Economía 3: UPV impulsa una nueva forma de construir viviendas sociales más eficientes

Cadena Ser: La UPV propone cómo hacer más duraderos los edificios junto al mar

La Vanguardia: Crean una herramienta que ayuda a alargar la vida útil de edificios situados junto al mar

RTVE: Reconstruir Valencia un año después: «cirugía urbana» y zonas verdes para protegerse de futuras danas

RTVE: Garajes en alto e ingeniería verde: la construcción a prueba de danas

iAgua: Lecciones aprendidas de la DANA: proteger a la población es la prioridad

EuroNews: Un año después de la DANA del 29-O, los expertos advierten: «Podría volver a pasar»

Construnews: Víctor Yepes: “La gran olvidada es la conservación: sin mantenimiento, ninguna infraestructura es sostenible”

El País: Así construían los albañiles de la antigua Roma

Evaluación multidimensional de losas aligeradas con plástico reciclado.

Acaban de publicar un artículo nuestro en Environmental Impact Assessment Review, una de las revistas de mayor impacto científico, dentro del primer decil del JCR. En este trabajo se sintetizan los resultados de un estudio exhaustivo sobre un sistema constructivo innovador: las losas biaxiales de hormigón armado aligeradas con esferas o discos de plástico 100 % reciclado (Losa Aligerada, VS). La investigación se enmarca en el proyecto RESILIFE, que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València. A continuación, se presenta un resumen del trabajo y de la información de contexto.

La investigación aborda la necesidad crítica de reducir el impacto ambiental del sector de la construcción, responsable de casi la mitad del consumo mundial de materias primas y de más de un tercio del consumo de energía. El estudio integra un análisis estadístico multivariado basado en datos empíricos de 67 edificios reales, así como una evaluación del ciclo de vida ambiental (E-LCA) y una evaluación del ciclo de vida social (S-LCA), para ofrecer una valoración multidimensional completa.

Hallazgos clave:

  • Modelo predictivo robusto: se desarrolló un modelo estadístico de alta precisión (R² ajustado = 98,26 %) para el predimensionamiento del espesor de las losas aligeradas, utilizando como variables clave el canto del aligerante, la sobrecarga de uso y el cuadrado de la luz. Este modelo ofrece una herramienta práctica para optimizar el diseño en las etapas iniciales.
  • Ahorro sustancial de materiales: en comparación con un sistema de losa reticular convencional con bloques de EPS (losas convencionales), el sistema VS reduce el consumo de hormigón entre un 23 % y un 33 % y el de acero de refuerzo hasta un 29 %.
  • Beneficios ambientales cuantificados: el sistema VS demuestra una reducción media del 25 % en el impacto ambiental total a nivel de punto final. El potencial de calentamiento global (PCG) se reduce en media en un 24 %, alcanzando un 30 % en luces de seis metros. El hormigón sigue siendo el principal contribuyente de emisiones en ambos sistemas.
  • Mejoras en el desempeño social: la S-LCA revela que el sistema VS disminuye los riesgos sociales hasta en un 20 % en la categoría de «Comunidad local» y en un 19 % en la de «Trabajadores». Estas mejoras se deben a una menor demanda de mano de obra en obra, a la reducción de los movimientos de materiales pesados y a una mayor seguridad laboral.

En conclusión, el estudio demuestra empíricamente que el sistema de losas aligeradas con plástico reciclado es una alternativa materialmente eficiente y sostenible que promueve los principios de la economía circular. Los resultados proporcionan una base de pruebas sólida que respalda la adopción de esta tecnología, informa sobre el desarrollo de códigos de construcción y guía las políticas públicas hacia prácticas constructivas más resilientes y con bajas emisiones de carbono.

1. Contexto: El desafío de la sostenibilidad en la construcción.

El sector de la construcción es un importante motor económico a nivel mundial, pero también uno de los principales contribuyentes al cambio climático y al agotamiento de los recursos. Es responsable de aproximadamente el 50 % del uso de materiales y del 36 % del consumo total de energía a nivel mundial. Solo la producción de cemento representa entre un 5 % y un 7 % de las emisiones globales de CO₂. Se prevé que la demanda de materiales superará los 90 mil millones de toneladas para 2050, por lo que resulta imperativo alinear las prácticas constructivas con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) en el marco de la Economía Circular (EC).

Dentro de los edificios, los forjados y las losas estructurales son los elementos que más impacto ambiental tienen debido a la gran cantidad de hormigón y acero que se emplea en su fabricación. Las innovaciones en los sistemas de losas, como los métodos modernos de construcción (MMC), son fundamentales para la descarbonización. Sin embargo, la adopción de estas tecnologías se ve obstaculizada por la falta de marcos de evaluación estandarizados que integren de manera coherente las tres dimensiones de la sostenibilidad: ambiental, social y económica. En particular, la dimensión social a menudo se pasa por alto.

2. Análisis de sistemas constructivos.

El estudio realiza una evaluación comparativa entre un sistema de losa innovador (VS) y otro convencional (CS) desde un enfoque de ciclo de vida integral.

Sistema innovador: losa aligerada biaxial (VS).

  • Descripción: consiste en una losa plana de hormigón armado bidireccional y sin vigas, aligerada mediante la inclusión de elementos huecos. Dichos aligerantes son esferas o discos fabricados con polietileno de alta densidad (HDPE) reciclado al 100 %. El sistema está diseñado para ser totalmente reciclable al final de su vida útil.
  • Configuración: Los discos se utilizan en losas de entre 16 y 28 cm de espesor, mientras que las esferas se emplean en losas de entre 28 y 42 cm de espesor. Al eliminar el hormigón no estructural del núcleo de la losa, el peso propio se reduce hasta un 35 % respecto a una losa maciza.
  • Ventajas: permite luces más largas, reduce las cargas sísmicas, simplifica los encofrados, acelera la ejecución y puede disminuir la altura total del edificio.
Losa aligerada biaxial (VS) mediante la inclusión de elementos huecos.

Sistema de referencia: losa convencional (CS).

  • Descripción: se define como una losa reticular bidireccional (también llamada «waffle») de hormigón armado, aligerada con bloques de poliestireno expandido (EPS).
  • Configuración: Este sistema se apoya sobre vigas y presenta nervios visibles en su cara inferior (intradós), ya que los bloques de EPS que conforman dichos nervios quedan expuestos.

3. Metodología de evaluación integrada.

El estudio emplea un marco metodológico triple para evaluar y comparar exhaustivamente los sistemas de losas. El análisis abarca «de la cuna a la tumba» y la unidad funcional se define como 1 m² de losa diseñada para 50 años de servicio.

3.1. Análisis estadístico multivariado.

Para compensar la ausencia de códigos de diseño estandarizados para el sistema VS, se ha desarrollado un modelo predictivo para dimensionar su espesor.

  • Base de datos: El análisis se basa en datos empíricos de 75 tipos de losas procedentes de 67 edificios reales construidos principalmente en Argentina. El conjunto de datos abarca luces de entre 5,2 y 15 metros y espesores de entre 16 y 42 centímetros.
  • Proceso: se realizó un análisis de regresión multivariado en tres etapas, comenzando por una regresión lineal simple y avanzando hasta un modelo más complejo que considera múltiples variables predictoras.
  • Validación: La solidez del modelo final se verificó mediante pruebas estadísticas, como la prueba de Durbin-Watson (para detectar autocorrelación), el análisis de residuos estudiantados (para detectar valores atípicos) y la comprobación de la homocedasticidad y la normalidad de los residuos.

3.2. Evaluación del ciclo de vida ambiental (E-LCA)

  • Metodología: se utilizó el método ReCiPe 2016 con una perspectiva jerárquica (H), evaluando los impactos a nivel de punto medio (18 categorías específicas) y de punto final (agrupados en tres áreas de daño: salud humana, ecosistemas y disponibilidad de recursos).
  • Bases de datos y software: el inventario del ciclo de vida se modeló con el programa informático OpenLCA, utilizando la base de datos Ecoinvent v3.2.
  • Asignación de cargas: para el plástico reciclado, se aplicó el método de asignación «cut-off», según la norma ISO 14044. Esto significa que los aligerantes de HDPE reciclado solo heredan las cargas ambientales de su propio proceso de reciclaje y no las de la producción de plástico virgen.

3.3. Evaluación del ciclo de vida social (S-LCA).

  • Metodología: el análisis se realizó siguiendo las directrices de UNEP/SETAC y utilizando un modelo coherente con el de la E-LCA.
  • Bases de datos y software: se utilizó la base de datos SOCA v2, una ampliación de Ecoinvent que adapta el marco de PSILCA (Evaluación del ciclo de vida del impacto social de los productos).
  • Indicadores y grupos de interés: los riesgos sociales se cuantificaron mediante el indicador de Riesgo Medio por Hora (MRH). Se evaluaron cuatro grupos de interés (trabajadores, comunidades locales, sociedad y actores de la cadena de valor) mediante veinte subcategorías relevantes para el sector de la construcción.

4. Resultados clave y hallazgos

4.1. Modelo predictivo para el predimensionamiento de losas VS.

El análisis estadístico culminó en un modelo de regresión múltiple robusto y preciso para estimar el espesor de la losa (t).

  1. Precisión del modelo: el modelo final (ecuación 3) alcanzó un coeficiente de determinación ajustado (R²) del 98,26 %, lo que indica un poder explicativo excepcional.
  2. Variables significativas: las variables con mayor influencia estadística en el espesor de la losa fueron las siguientes:
    – Canto del aligerante de plástico (He).
    – Cuadrado de la luz principal (L²).
    – Sobrecarga de uso característica (Q₁).

Fórmula simplificada: para facilitar su aplicación práctica en el diseño preliminar, se derivó una fórmula simplificada (ecuación 4) que reemplaza los coeficientes decimales por fracciones simples, manteniendo una alta precisión con un margen conservador.

Ecuación refinada (3): 𝑡 (cm) = 6,0064 + (0,7717 ∙ 𝐻𝑒) + (0,3679 ∙ 𝑄1) + (0,0553 ∙ 𝐿2)

Ecuación simplificada (4): 𝑡 (cm) = 6 + (4/5 ∙ 𝐻𝑒) + (2/5 ∙ 𝑄1) + (𝐿/√18)²

4.2. Resultados de la evaluación ambiental (E-LCA)

La E-LCA demuestra claras ventajas ambientales del sistema VS frente al CS.

Indicador clave Reducción lograda por el sistema VS Observaciones
Ahorro de hormigón 23 % – 33 % La mayor reducción se observa en luces más cortas (6 m).
Ahorro de acero Hasta 29 % La mayor reducción se observa en luces de 6 m.
Potencial de calentamiento global (PCG) 24 % (promedio), hasta 30 % (luz de 6 m) El hormigón es el principal contribuyente (53,5 % en VS, 55,8 % en CS).
Impacto ambiental total (punto final) 25 % (promedio) Reducciones de hasta el 29 % en salud humana y del 31% en recursos.
Etapa del ciclo de vida dominante Fabricación Representa el 89 % del impacto total en ambos sistemas.
  • Análisis de punto medio: el sistema VS muestra un mejor rendimiento en 17 de las 18 categorías de impacto evaluadas. La única excepción es la categoría «Ocupación de suelo agrícola», ya que la base de datos Ecoinvent atribuye el uso del suelo a los plásticos (incluidos los reciclados). Las reducciones más notables se observan en el agotamiento de fósiles (29 %) y en la formación de oxidantes fotoquímicos (28 %).

4.3. Resultados de la evaluación social (S-LCA)

El sistema VS también genera beneficios sociales cuantificables, principalmente gracias a su eficiencia en el uso de materiales y a la simplificación de los procesos de construcción.

  • Principales reducciones del riesgo social:
    • Comunidad local: reducción de hasta un 20 % (para una luz de 6 m).
    • Trabajadores: reducción de hasta un 19 % a una altura de 6 m.
  • Causas de las mejoras: estas reducciones se deben a la disminución de las horas de trabajo en obra, a la reducción del transporte y del movimiento de materiales pesados y a una menor exposición a riesgos laborales.
  • Focos de riesgo del sector: para ambos sistemas, las categorías con mayor riesgo social son:
    • Trabajadores: factores relacionados con la carga de trabajo, como las contribuciones a la Seguridad Social, los riesgos de trabajo infantil y los gastos sindicales (77 % del impacto en el VS).
    • Sociedad: la falta de educación es el factor predominante (76 % del impacto en ambos casos)

5. Implicaciones, limitaciones y conclusiones

Este estudio aporta una validación empírica rigurosa que demuestra que el sistema de losas aligeradas con plástico reciclado constituye un avance significativo hacia una construcción circular y de bajo carbono.

Implicaciones clave:

  • Para diseñadores e ingenieros, el modelo de predimensionamiento ofrece una herramienta fiable para acelerar la toma de decisiones en las primeras fases del diseño, optimizar el uso de materiales sin comprometer la seguridad.
  • Para la industria y los reguladores, los datos cuantitativos sobre los beneficios ambientales y sociales pueden informar la creación de nuevos códigos de construcción, guías de diseño y políticas de compra pública verde que incentiven la adopción de la construcción modular.
  • Contribución a la economía circular: el sistema no solo reduce el consumo de materiales vírgenes, sino que también otorga un uso de alto valor a los residuos de plástico HDPE, inmovilizándolos de forma segura en la estructura del edificio durante décadas y evitando que contaminen los ecosistemas.

Limitaciones reconocidas:

  • Análisis económico: no se realizó una evaluación del coste del ciclo de vida (LCCA) debido a la falta de datos económicos detallados, lo cual es crucial para su adopción en el mercado.
  • Contexto geográfico: la mayoría de los casos de estudio (63 de 67) provienen de Argentina, por lo que los resultados reflejan las prácticas constructivas y la combinación energética de este país. Para extrapolar los resultados a otras regiones, sería necesario validarlos con datos locales.
  • Alcance del análisis: el estudio se centra en el componente (1 m² de losa) y no cuantifica los impactos per cápita según la tipología de vivienda.

Conclusión final:

El sistema de losas aligeradas (VS) con plástico reciclado es una tecnología superior en términos de sostenibilidad multidimensional en comparación con un sistema convencional. Al combinar un análisis estructural empírico con una evaluación medioambiental y social exhaustiva, esta investigación aporta las pruebas necesarias para superar las barreras normativas y acelerar la transición hacia un entorno construido más eficiente en el uso de los recursos, socialmente responsable y alineado con los objetivos de sostenibilidad global.

Referencia:

SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2026). Multivariate Environmental and Social Life Cycle Assessment of Circular Recycled-Plastic Voided Slabs for Data-Driven Sustainable Construction. Environmental Impact Assessment Review, 118, 108297. DOI:10.1016/j.eiar.2025.108297

En esta conversación se pueden escuchar algunas de las ideas más importantes del trabajo.

Este vídeo sintetiza algunos de los conceptos y resultados del artículo.

Aquí os dejo un documento de síntesis.

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5 lecciones sorprendentes de la IA para construir puentes más sostenibles y económicos.

La tesis doctoral leída recientemente por Lorena Yepes Bellver se centra en la optimización del diseño de puentes de losa de hormigón pretensado para pasos elevados con el fin de mejorar la sostenibilidad económica y ambiental mediante la minimización de costes, energía incorporada y emisiones de CO₂. Con el fin de reducir la elevada carga computacional del análisis estructural, la metodología emplea un marco de optimización de dos fases asistido por modelos sustitutos, en el que se destaca el uso de Kriging y redes neuronales artificiales (RNA).

En concreto, la optimización basada en Kriging condujo a una reducción de costes del 6,54 % al disminuir significativamente el consumo de hormigón y acero activo sin comprometer la integridad estructural. Si bien las redes neuronales demostraron una mayor precisión predictiva global, el modelo Kriging resultó más eficaz para identificar los óptimos locales durante el proceso de búsqueda. El estudio concluye que las configuraciones de diseño óptimas priorizan el uso de altos coeficientes de esbeltez y suponen una reducción del hormigón y del acero activo en favor del acero pasivo, con el fin de mejorar la eficiencia energética. Finalmente, la investigación integra la toma de decisiones multicriterio (MCDM, por sus siglas en inglés) para evaluar de manera integral los diseños en función de sus objetivos económicos, estructurales y ambientales.

Cuando pensamos en la construcción de grandes infraestructuras, como los puentes, suele venirnos a la mente la imagen de proyectos masivos, increíblemente caros y con un gran impacto ambiental. Son gigantes de hormigón y acero que, aunque necesarios, parecen irrenunciablemente vinculados a un alto coste económico y ecológico.

Sin embargo, ¿y si la inteligencia artificial nos estuviera mostrando un camino para que estos gigantes de hormigón fueran más ligeros, económicos y respetuosos con el planeta? Una reciente tesis doctoral sobre la optimización de puentes está desvelando hallazgos impactantes y, en muchos casos, sorprendentes. Este artículo resume esa compleja investigación en cinco lecciones clave y a menudo sorprendentes que no solo se aplican a los puentes, sino que anuncian una nueva era en el diseño de infraestructuras.

1. La sostenibilidad cuesta mucho menos de lo que crees.

Uno de los descubrimientos más importantes de la investigación es que la idea de que la sostenibilidad siempre implica un alto sobrecoste es, en gran medida, un mito. La optimización computacional demuestra que la viabilidad económica y la reducción del impacto ambiental no son objetivos opuestos.

La tesis doctoral lo cuantifica con precisión: un modesto aumento de los costes de construcción (inferior al 1 %) puede reducir sustancialmente las emisiones de CO₂ (en más de un 2 %). Este dato es muy relevante, ya que demuestra que con un diseño inteligente asistido por modelos predictivos se puede conseguir un beneficio medioambiental significativo con una inversión mínima. La sostenibilidad y la rentabilidad pueden y deben coexistir en el diseño de las infraestructuras del futuro.

2. El secreto está en la esbeltez: cuanto más fino, más eficiente.

En el diseño de un puente, la «relación de esbeltez» es un concepto clave que define la proporción entre la altura del tablero (su grosor) y la longitud del vano principal. Tradicionalmente, podríamos pensar que «más robusto es más seguro», pero la investigación demuestra lo contrario.

El estudio identificó una relación de esbeltez óptima para minimizar el impacto ambiental. Concretamente, el estudio halló una relación de esbeltez de aproximadamente 1/30 para optimizar las emisiones de CO₂ y de aproximadamente 1/28 para optimizar la energía incorporada. Esto significa que, en lugar de construir puentes masivos por defecto, los modelos de IA demuestran que un diseño más esbelto y afinado no solo es estructuralmente sólido, sino también mucho más eficiente en el uso de materiales. Este diseño más esbelto se logra no solo usando menos material en general, sino también mediante un sorprendente reequilibrio entre los componentes clave de la estructura, como veremos a continuación.

3. El equilibrio de materiales: menos hormigón, más acero (pasivo).

Quizás uno de los descubrimientos más sorprendentes es que el diseño más sostenible no consiste simplemente en utilizar menos cantidad de todos los materiales. La solución óptima es más un reequilibrio inteligente que una simple reducción general.

La investigación revela que los diseños optimizados lograron reducir el uso de hormigón en un 14,8 % y de acero activo (el acero de pretensado que tensa la estructura) en un 11,25 %. Sin embargo, este descenso se compensa con un aumento de la armadura pasiva (el acero convencional que refuerza el hormigón). Esto resulta contraintuitivo, ya que la intuición ingenieril a menudo favorece una reducción uniforme de los materiales. Sin embargo, los modelos computacionales identifican un complejo intercambio —sacrificar un material más barato (hormigón) por otro más caro (acero pasivo)— para alcanzar un diseño globalmente óptimo en términos de coste y emisiones de CO₂, un equilibrio que sería extremadamente difícil de lograr con métodos de diseño tradicionales.

4. Precisión frente a dirección: El verdadero poder de los modelos predictivos.

Al comparar diferentes modelos de IA, como las redes neuronales artificiales y los modelos Kriging, la tesis doctoral reveló una lección fundamental sobre su verdadero propósito en ingeniería.

El estudio reveló que, si bien las redes neuronales ofrecían predicciones absolutas más precisas, el modelo Kriging era más eficaz para identificar las regiones de diseño óptimas. Esto pone de manifiesto un aspecto crucial sobre el uso de la IA en el diseño: su mayor potencial no radica en predecir un valor exacto, como si fuera una bola de cristal, sino en guiar al ingeniero hacia la «región» del diseño donde se encuentran las mejores soluciones posibles. La IA es una herramienta de exploración y dirección que permite navegar por un universo de posibilidades para encontrar de forma eficiente los diseños más prometedores.

5. La optimización va directo al bolsillo: reducción de costes superior al 6 %.

Más allá de los objetivos medioambientales, la investigación demuestra que estos modelos de IA son herramientas muy potentes para la optimización económica directa. Este descubrimiento no se refiere al equilibrio entre coste y sostenibilidad, sino a la reducción pura y dura de los costes del proyecto.

La tesis doctoral muestra que el método de optimización basado en Kriging consigue una reducción de costes del 6,54 %. Esta importante reducción se consigue principalmente minimizando el uso de materiales: un 14,8 % menos de hormigón y un 11,25 % menos de acero activo, el acero de pretensado más especializado y costoso. Esto demuestra de forma contundente que los modelos sustitutivos no solo sirven para alcanzar metas ecológicas, sino que también son una herramienta de gran impacto para la optimización económica en proyectos a gran escala.

Conclusión: Diseñando el futuro, un puente a la vez.

La inteligencia artificial y los modelos de optimización han dejado de ser conceptos abstractos para convertirse en herramientas prácticas que permiten descubrir formas novedosas y eficientes de construir la infraestructura del futuro. Los resultados de esta investigación demuestran que es posible diseñar y construir puentes que sean más económicos y sostenibles al mismo tiempo.

Estos descubrimientos no solo se aplican a los puentes, sino que abren la puerta a una nueva forma de entender la ingeniería. Si la IA puede rediseñar algo tan grande como un puente para hacerlo más sostenible, ¿qué otras grandes industrias están a punto de transformarse con un enfoque similar?

En este audio podéis escuchar una conversación sobre este tema.

Este vídeo resume las ideas principales.

Aquí tenéis un documento resumen de las ideas básicas.

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Referencias:

YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Predictive modeling for carbon footprint optimization of prestressed road flyovers. Applied Sciences, 15(17), 9591. DOI:10.3390/app15179591

VILLALBA, P.; SÁNCHEZ-GARRIDO, A.; YEPES-BELLVER, L.; YEPES, V. (2025). A Hybrid Fuzzy DEMATEL–DANP–TOPSIS Framework for Life Cycle-Based Sustainable Retrofit Decision-Making in Seismic RC Structures. Mathematics, 13(16), 2649. DOI:10.3390/math13162649

ZHOU, Z.; WANG, Y.J.; YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Intelligent monitoring of loess landslides and research on multi-factor coupling damage. Geomechanics for Energy and the Environment, 42:100692. DOI:10.1016/j.gete.2025.100692

ZHOU, Z.; YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Study on the failure mechanism of deep foundation pit of high-rise building: comprehensive test and microstructure coupling. Buildings, 15(8), 1270. DOI:10.3390/buildings15081270

YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Surrogate-assisted cost optimization for post-tensioned concrete slab bridges. Infrastructures, 10(2): 43. DOI:10.3390/infrastructures10020043.

BLIGHT, T.; MARTÍNEZ-PAGÁN, P.; ROSCHIER, L.; BOULET, D.; YEPES-BELLVER, L.; YEPES, V. (2025). Innovative approach of nomography application into an engineering educational context. Plos One, 20(2): e0315426. DOI:10.1371/journal.pone.0315426

NAVARRO, I.J.; VILLALBA, I.; YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J. Social Life Cycle Assessment of Railway Track Substructure Alternatives. J. Clean. Prod. 2024, 450, 142008.

YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2024). Artificial neural network and Kriging surrogate model for embodied energy optimization of prestressed slab bridges. Sustainability, 16(19), 8450. DOI:10.3390/su16198450

YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2023). Embodied energy optimization of prestressed concrete road flyovers by a two-phase Kriging surrogate model. Materials, 16(20); 6767. DOI:10.3390/ma16206767

YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2022). CO₂-optimization of post-tensioned concrete slab-bridge decks using surrogate modeling. Materials, 15(14):4776. DOI:10.3390/ma15144776

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