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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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Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.

Primer aniversario de la DANA de Valencia: Anatomía de un desastre

Vista del barranco del Poyo, en Paiporta, 17 de octubre de 2025. Imagen: V. Yepes

Hoy, 29 de octubre de 2025, se cumple el primer aniversario de la DANA de Valencia de 2024, un evento que ha sido catalogado como una de las mayores catástrofes naturales ocurridas en España en décadas. La tragedia se produjo por unas precipitaciones históricas que pulverizaron récords nacionales, con máximos de más de 770 l/m² acumulados en 24 horas en Turís, lo que demuestra que el riesgo cero no existe en un contexto de cambio climático. El desastre no se explica únicamente por la cantidad de lluvia caída, sino por la trágica multiplicación entre el evento extremo, sobrealimentado por el calentamiento global, y el fallo estructural de un urbanismo que, durante décadas, ha ignorado las zonas de riesgo. Aunque la respuesta inmediata y los esfuerzos por restablecer las infraestructuras críticas han sido notables, la ingeniería de la reconstrucción no puede limitarse a reponer lo perdido, ya que replicar el estado previo implica aceptar que los efectos se repetirán. En este contexto, un medio de comunicación me ha solicitado una entrevista para abordar si, un año después, hemos avanzado hacia las soluciones de resiliencia y prevención que el conocimiento técnico lleva tiempo demandando. Os dejo la entrevista completa, por si os resulta de interés.

¿Cómo describiría desde un punto de vista técnico lo que ocurrió el 29 de octubre en Valencia? ¿Qué falló?

Desde el punto de vista técnico e ingenieril, el suceso del 29 de octubre en Valencia fue un evento de inundación extremo provocado por una DANA con un carácter pluviométrico extraordinario, ya que se registraron cifras extremas, como los 771,8 l/m² en 24 horas en Turís, y caudales en la Rambla del Poyo de hasta 2.283 m³/s antes de que los sensores fueran arrastrados, superando con creces cualquier expectativa de diseño y demostrando que el riesgo cero no existe. La magnitud del impacto fue consecuencia de una serie de factores concurrentes. El factor principal se produjo en la cuenca de la Rambla del Poyo, donde la virulencia del agua (con caudales medidos superiores a 2.200 m³/s y estimaciones simuladas que superan los 3.500 m³/s) se encontró con la ausencia de infraestructuras hidráulicas suficientes para la laminación de avenidas y otras medidas complementarias. Los proyectos de defensa contra inundaciones, que llevaban años planificados y con estudios previos, no se ejecutaron a tiempo. En contraste, el Nuevo Cauce del Turia y las presas de Forata y Buseo funcionaron eficazmente, protegiendo la ciudad de Valencia y otras poblaciones. Además de estas vulnerabilidades latentes, el impacto humano y material se vio agravado por desafíos en la respuesta, incluyendo la efectividad en los sistemas de alerta temprana (SAIH) bajo condiciones tan extremas y en la implantación de los planes de emergencia municipales, así como en la emisión de avisos con suficiente antelación a la población, impidiendo que esta pudiera reaccionar a tiempo.

¿Qué papel jugaron las infraestructuras y la planificación urbana en la magnitud de los daños? ¿Hubo zonas especialmente vulnerables o mal planificadas?

Las infraestructuras y la planificación urbana jugaron un papel determinante en la magnitud de los daños. Por un lado, las obras estructurales, como el Nuevo Cauce del Turia y las presas de Forata y Buseo, resultaron fundamentales, mitigando las inundaciones y protegiendo la ciudad de Valencia y otras poblaciones. Sin embargo, la magnitud de los daños se vio agravada por la ausencia de medidas integrales de defensa diseñadas para la laminación de avenidas, especialmente en la cuenca de la Rambla del Poyo, donde los proyectos planificados no se ejecutaron a tiempo. Los caudales extraordinarios superaron con creces la capacidad existente. Además, las infraestructuras lineales (carreteras, ferrocarriles y puentes) actuaron como puntos de estrangulamiento, reteniendo arrastres y aumentando el nivel de destrucción. Las zonas más vulnerables se concentraron en el cono aluvial de L’Horta Sud, una zona de alto riesgo urbanizada principalmente entre la riada de 1957 y la década de 1970, sin planificación adecuada ni infraestructuras de saneamiento suficientes. La falta de unidad de criterio en la ordenación territorial municipal y la prevalencia de intereses de desarrollo sobre las directrices de restricción de usos en zonas inundables (a pesar de instrumentos como el PATRICOVA) aumentaron la vulnerabilidad social y material del territorio. Aunque algunos hablan de emergencia hidrológica, probablemente sea más adecuado hablar de un profundo desafío urbanístico y de ordenación territorial.

Desde entonces, ¿qué medidas reales se han tomado —si las hay— para reducir el riesgo de que vuelva a suceder algo similar?

Desde la DANA de octubre de 2024, las medidas adoptadas se han enfocado en la reconstrucción con criterios de resiliencia y atención a urgencias, aunque las soluciones estructurales de gran calado, que requieren plazos de ejecución más largos, siguen mayormente pendientes. En la fase inmediata, se activaron obras de emergencia, destacando la reparación y refuerzo de infraestructuras críticas como las presas de Forata y Buseo, y la recuperación de cauces y del canal Júcar-Turia. Un ejemplo de reconstrucción en curso es la mejora de la red de drenaje de Paiporta, que forma parte de las primeras actuaciones tras la catástrofe. En el ámbito normativo, el Consell aprobó el Decreto-ley 20/2024 de medidas urbanísticas urgentes y se ha puesto sobre la mesa la revisión de normativas como el Código Técnico de la Edificación (CTE) para incluir requisitos para edificaciones en zonas inundables. También se prevé que los sistemas de comunicación y alerta estén coordinados en todas las cuencas mediterráneas, lo que podría evitar muertes en caso de repetirse el fenómeno. Sin embargo, es un hecho que, meses después, la legislación urbanística de fondo sigue sin cambios estructurales y que, en cuanto a las obras hidráulicas estructurales de prevención, como las presas de laminación, sus plazos de tramitación y ejecución impiden que se hayan materializado avances significativos todavía, dificultando el avance de proyectos críticos. Por tanto, existe una etapa de reconstrucción que debería ser inteligente y no dejar las infraestructuras como estaban antes de la DANA, pues eso implicaría asumir los mismos riesgos, y otra a medio y largo plazo que permita defender a la población, minimizando los riesgos.

¿Qué actuaciones considera urgentes o prioritarias para evitar repetir los errores del pasado?

Para evitar repetir los errores del pasado, es necesario un cambio de modelo que combine inversión estructural urgente con planificación territorial resiliente. En ingeniería hidráulica, la acción prioritaria es acelerar e implementar las obras de laminación contempladas en la planificación hidrológica, como la construcción de presas en las cuencas de la Rambla del Poyo y el río Magro, y destinar recursos extraordinarios para construir las estructuras de prevención necesarias y corregir el déficit de infraestructuras de prevención. También es prioritario eliminar obstáculos urbanísticos, como puentes y terraplenes insuficientes, y reconstruir infraestructuras lineales con criterios resilientes, permitiendo el paso seguro del agua. En urbanismo, la enseñanza principal es devolverle el espacio al agua, retirando estratégicamente infraestructuras de las zonas de flujo preferente para reducir la exposición al riesgo más elevado e iniciando un plan a largo plazo para reubicar infraestructuras críticas y viviendas vulnerables. Se recomienda revisar la normativa sobre garajes subterráneos en llanuras de inundación. Asimismo, es esencial invertir en sistemas de alerta hidrológica robustos, con más sensores y modelos predictivos que traduzcan la predicción en avisos concretos y accionables. Por último, es fundamental que la gobernanza supere la inercia burocrática mediante un modelo de ejecución de urgencia que priorice el conocimiento técnico y garantice que el riesgo no se convierta de nuevo en catástrofe humana.

¿Hasta qué punto Valencia está preparada para afrontar lluvias torrenciales o fenómenos extremos de este tipo en el futuro?

Desde una perspectiva técnica e ingenieril, a día de hoy, la vulnerabilidad de fondo persiste y no estamos preparados para afrontar una nueva DANA de la magnitud de la ocurrida en 2024. La situación es similar a la de una familia que circula en coche por la autopista a 120 km/h sin cinturones de seguridad: bastaría un obstáculo inesperado (una DANA) para que el accidente fuera mortal. Aceptar la reposición de lo perdido sin añadir nuevas medidas de protección estructural implicaría aceptar que los efectos del desastre se repetirán, algo inasumible. El problema principal es que prácticamente no se han ejecutado las grandes obras de laminación planificadas, especialmente en las cuencas de la Rambla del Poyo y del Magro, que constituyen la medida más eficaz para proteger zonas densamente pobladas mediante contención en cabecera. La DANA expuso un problema urbanístico severo. Meses después, mientras no se modifique la legislación territorial de fondo y se actúe sobre el territorio, el riesgo latente de la mala planificación persiste ante el próximo fenómeno extremo. La única forma de eliminar esta vulnerabilidad es mediante una acción integral que combine inversión urgente en obras estructurales con retirada estratégica de zonas de flujo preferente.

Os dejo un pequeño vídeo didáctico donde se resume lo acontecido en la DANA del 29 de octubre de 2024.

En las noticias de hoy, aparezco en varios reportajes:

En el Telediario de TVE, en horario de máxima audiencia, a las 21:00 h, se hizo un programa especial sobre la DANA donde tuve la ocasión de participar. Os dejo un trozo del vídeo.

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

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

Valencia: expertos advierten que la región aún no está preparada para afrontar otro episodio climático extremo

Valencia se blinda frente al agua: garajes elevados e ingeniería verde tras la DANA

One year after Valencia’s deadly flooding experts warn ‘it could happen again’

Një vit pas përmbytjeve vdekjeprurëse në Valencia, ekspertët paralajmërojnë se ‘mund të ndodhë përsëri’

Egy évvel a valenciai árvíz után a szakértők figyelmeztetnek: «Ez újra megtörténhet»

Egy évvel a spanyol árvizek után: Tanulságok és kihívások a Valenciai Közösség számára

También os dejo los artículos que he ido escribiendo sobre este tema en este blog. Espero que os resulten de interés.

Lo que la catástrofe de Valencia nos obliga a repensar: cuatro lecciones. 30 de septiembre de 2025.

Resiliencia en las infraestructuras: cómo prepararnos para un futuro de incertidumbre. 26 de septiembre de 2025.

Iniciativa Legislativa Popular para la Modificación de la Ley de Aguas. 17 de julio de 2025.

Posibles consecuencias de una nueva DANA en el otoño de 2025. 16 de julio de 2025.

Discurso de apertura en el evento Innotransfer “Infraestructuras resilientes frente a eventos climáticos extremos”. 26 de mayo de 2025.

Ya son 6 meses desde el desastre de la DANA en Valencia. 29 de abril de 2025.

Jornada sobre infraestructuras resilientes al clima. 8 de abril de 2025.

Entrevista en Levante-EMV sobre la reconstrucción tras la DANA. 17 de marzo de 2025.

La ingeniería de la reconstrucción. 6 de marzo de 2025.

Lecciones aprendidas: proteger a la población es la prioridad. 25 de diciembre de 2024.

DANA 2024. Causas, consecuencias y soluciones. 3 de diciembre de 2024.

Qué es una presa. «La via verda», À Punt. 28 de noviembre de 2024.

Aplicación del modelo del queso suizo en la gestión de desastres. 10 de noviembre de 2024.

Gestión del riesgo de inundación en infraestructuras críticas: estrategias y medidas de resiliencia. 8 de noviembre de 2024.

Presas y control de inundaciones: estrategias integradas para la reducción de riesgos hídricos. 7 de noviembre de 2024.

Defensa integral contra inundaciones: un esbozo de las estrategias para la gestión de riesgos. 6 de noviembre de 2024.

Introducción a las crecidas en ingeniería hidráulica. 5 de noviembre de 2024.

Precipitación en ingeniería hidráulica: conceptos, medición y análisis. 4 de noviembre de 2024.

Efectos de las inundaciones en las estructuras de las edificaciones. 2 de noviembre de 2024.

Valencia frente a la amenaza de una nueva inundación: análisis, antecedentes y estrategias para mitigar el riesgo. 1 de noviembre de 2024.

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Más allá de la resistencia: cinco claves sorprendentes sobre la infraestructura del futuro.

En el mundo de la ingeniería y la construcción, hay una pregunta fundamental que guía todo el proceso de diseño: «¿Qué tan seguro es “bastante seguro”?». Durante décadas, la respuesta parecía sencilla: construir estructuras lo bastante fuertes para soportar las fuerzas esperadas. El objetivo principal era la resistencia, es decir, la capacidad de mantenerse sin romperse.

Sin embargo, en un mundo cada vez más marcado por eventos extremos e impredecibles, desde huracanes más intensos hasta fallos en cadena en redes complejas, esta filosofía ya no es suficiente. La simple resistencia no tiene en cuenta lo que sucede después de un desastre. Es aquí donde surge un concepto mucho más relevante para nuestro tiempo: la resiliencia.

La resiliencia no se limita a soportar un golpe, sino que se centra en la capacidad de recuperación de un sistema tras recibirlo. Supone una nueva frontera en el diseño de ingeniería que va más allá de la fuerza bruta, ya que incorpora la rapidez, la creatividad y la capacidad de recuperación como características de diseño medibles.

Este artículo explorará cinco de los descubrimientos más sorprendentes e impactantes que nos ofrece esta filosofía emergente sobre cómo construir la infraestructura del mañana.

Los cinco descubrimientos clave sobre la resiliencia en ingeniería

1 .La noción de «seguridad» ha evolucionado drásticamente. Ya no se trata solo de resistir.

La forma en que los ingenieros definen la «seguridad» ha cambiado profundamente. Los métodos tradicionales, como el diseño por esfuerzos admisibles (ASD) o el diseño por factores de carga y resistencia (LRFD), se basaban en un principio sencillo: garantizar que la capacidad del sistema superara la demanda esperada. Aunque eran eficaces, estos enfoques no evaluaban la seguridad a nivel del sistema completo y no siempre producían los diseños más eficientes desde el punto de vista económico.

El primer gran avance fue el diseño basado en el desempeño (PBD). Esta filosofía cambió el enfoque de simplemente «no fallar» a evaluar el comportamiento de una estructura durante un evento extremo. El PBD introdujo métricas críticas de rendimiento, como las pérdidas económicas, el tiempo de inactividad y el número de víctimas. Aunque supuso un gran avance, aún dejaba fuera una parte esencial: la capacidad de recuperación del sistema.

El paso más reciente y transformador es el diseño basado en la resiliencia (RBD). La diferencia clave es que el RBD incorpora formalmente el proceso de recuperación del sistema tras un evento. Ya no solo importa cómo resiste el impacto, sino también cuán rápido y eficientemente puede volver a funcionar. Esto supone un cambio de paradigma fundamental en ingeniería, donde la resiliencia se convierte en una métrica tan importante como la resistencia.

La clave del cambio es que un análisis de resiliencia no solo considera los riesgos, sino también la capacidad de recuperación, integrando así la prevención, el impacto y la rehabilitación en una visión holística del diseño.

2. No se trata de ser irrompible. Recuperarse rápido es el nuevo superpoder.

Una de las ideas más contraintuitivas del diseño basado en la resiliencia es que la invulnerabilidad no es el objetivo final. En lugar de buscar estructuras que nunca fallen, la verdadera prioridad es la capacidad de un sistema para recuperarse rápidamente de un fallo, un atributo de diseño tan importante como su resistencia inicial.

Imaginemos dos estructuras, la «Estructura A» y la «Estructura B», ambas sometidas a un evento severo que supera sus límites de diseño. Como resultado, el rendimiento de ambas cae drásticamente. A primera vista, podrían parecer igualmente fallidas. Sin embargo, la resiliencia marca la diferencia.

La «Estructura A» ha sido diseñada de manera que, en caso de fallo, sus componentes puedan ser reparados o reemplazados de forma rápida y eficiente, lo que le permite recuperar su funcionalidad original en mucho menos tiempo. Por el contrario, la «Estructura B» tarda considerablemente más en volver a operar. Según la filosofía de la resiliencia, el diseño de la Estructura A es superior, ya que minimiza el tiempo total de interrupción del servicio.

La lección es clara: el diseño moderno ya no solo se pregunta «¿Qué tan fuerte es?», sino también «¿Qué tan rápido se recupera después de caer?». La rapidez de recuperación no es un extra, sino una característica de diseño fundamental.

3. La resiliencia no es una cualidad única, sino una combinación de cuatro «ingredientes» medibles.

Aunque la resiliencia puede parecer un concepto abstracto, los ingenieros la han desglosado en cuatro propiedades distintas y medibles. Comprender estos cuatro «ingredientes» es clave para diseñar sistemas verdaderamente resilientes.

La robustez es la capacidad de un sistema para soportar un cierto nivel de interrupción sin perder eficiencia. Representa la resistencia inherente para absorber el impacto inicial. Cuanto más robusto es un sistema, menos daño sufre desde el comienzo del evento.
La rapidez es la capacidad de un sistema para recuperar rápidamente su funcionamiento normal después de una interrupción. Este componente se centra en minimizar las pérdidas y evitar futuras interrupciones, de modo que el sistema vuelva a operar en el menor tiempo posible.
El ingenio es la capacidad de identificar problemas, establecer prioridades y movilizar recursos de manera eficaz. Un sistema con ingenio puede reducir el tiempo necesario para evaluar daños y organizar una respuesta eficaz, lo que facilita una recuperación más rápida. Es como un equipo de urgencias experto que sabe exactamente qué especialistas llamar y qué equipo utilizar, minimizando el tiempo entre la detección del problema y la solución eficaz.
La redundancia es la capacidad de los elementos dañados del sistema para ser sustituidos por otros. La redundancia permite que el sistema siga funcionando, aunque sea con capacidad reducida, redirigiendo la carga de los componentes fallidos a elementos auxiliares. Piénselo como la rueda de repuesto de un coche o los servidores de respaldo de un sitio web: recursos listos para asumir la función de un componente principal en caso de fallo.

4. La recuperación no es instantánea. Existe una «fase de evaluación» crítica tras el desastre.

Cuando un sistema se ve interrumpido, su rendimiento no mejora de forma inmediata una vez que el evento ha terminado. El análisis de resiliencia muestra que la recuperación sigue una curva con distintas fases críticas. Inicialmente, el rendimiento del sistema empeora durante el evento (de t₁ a t₂).

A continuación, aparece un período a menudo pasado por alto, pero crucial: la fase de evaluación (de t₂ a t₃). Durante esta etapa, la funcionalidad del sistema permanece baja y casi plana. No se observa una mejora significativa, ya que en este tiempo se evalúan los daños, se reúnen los recursos, se organizan los equipos de respuesta y se establece un plan de acción efectivo.

Un objetivo clave del diseño resiliente es acortar la duración de esta fase de «línea plana». Mediante una planificación previa más sólida, planes de respuesta a emergencias claros y una movilización eficiente de recursos, es posible reducir significativamente este período de inactividad.

Solo después de esta fase de evaluación comienza la fase de recuperación (de t₃ a t₄), durante la cual la funcionalidad del sistema empieza a restaurarse hasta alcanzar un nivel aceptable y recuperar gradualmente su capacidad total de operación.

Figura 2. Rendimiento del sistema bajo interrupción

5. La resiliencia no es solo un concepto, sino una cifra que se puede calcular.

Uno de los descubrimientos más importantes del diseño basado en la resiliencia es que esta no solo es un concepto cualitativo, sino también una métrica cuantificable. Los ingenieros pueden calcular un «índice de resiliencia», que a menudo se define como el área bajo la curva de rendimiento del sistema a lo largo del tiempo. Cuanto mayor sea esta área, mayor será la resiliencia del sistema.

Un ejemplo concreto proviene de un estudio realizado en el túnel del metro de Shanghái. Tras ser sometido a una sobrecarga extrema, el túnel perdió entre un 70 % y un 80 % de su rendimiento. Lo revelador del estudio fue que la simple eliminación de la sobrecarga, es decir, una recuperación pasiva, solo restauró el 1 % del rendimiento. Esto demuestra que esperar a que el problema desaparezca no es una estrategia de recuperación viable.

Para recuperar la funcionalidad, fue necesaria una intervención activa: la inyección de lechada de cemento en el suelo alrededor del túnel. No obstante, esta solución no fue inmediata, ya que se necesitaron cuatro años para recuperar un 12,4 % adicional del rendimiento. El estudio concluyó que, al mejorar y acelerar este proceso, el índice de resiliencia del túnel podría aumentar hasta un 73 %.

La capacidad de cuantificar la resiliencia transforma el enfoque de la ingeniería. Permite comparar objetivamente distintas opciones de diseño, justificar inversiones en estrategias de recuperación más rápidas y, en última instancia, tomar decisiones basadas en datos para construir infraestructuras más eficaces y seguras.

Conclusión: Diseñando para el mañana

El debate sobre la infraestructura del futuro está experimentando un profundo cambio. Hemos pasado de una obsesión por la fuerza y la resistencia a un enfoque más inteligente y holístico centrado en la recuperación. La resiliencia nos enseña que la forma en que un sistema se recupera de una avería es tan importante, si no más, que su capacidad para resistir el impacto inicial.

Al entender la resiliencia como una combinación medible de robustez, rapidez, ingenio y redundancia, podemos diseñar sistemas que no solo sobrevivan a los desafíos del siglo XXI, sino que también se recuperen de ellos de manera rápida, eficiente y predecible.

Ahora que la recuperación se considera un factor de diseño, surge una pregunta crítica: ¿qué infraestructura esencial de tu comunidad —eléctrica, de agua o de transporte— necesita ser rediseñada para ser no solo más fuerte, sino también más rápidamente recuperable?

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Construcción sostenible: por qué nuestra intuición nos falla.

En un mundo cada vez más consciente de la emergencia climática, la construcción sostenible ha dejado de ser una opción para convertirse en una necesidad. Arquitectos, ingenieros y promotores buscan constantemente el método constructivo «perfecto»: aquel que sea económico, ecológico y socialmente responsable. Sin embargo, ¿qué pasaría si nuestras ideas más arraigadas sobre lo que es «mejor» estuvieran equivocadas?

Un detallado estudio científico realizado por nuestro grupo de investigación, dentro del proyecto RESILIFE, ha puesto a prueba nuestras creencias. En él, los investigadores compararon de forma exhaustiva cuatro métodos de construcción para una vivienda unifamiliar: uno tradicional y tres alternativas industrializadas que prometen mayor eficiencia y sostenibilidad. Sus conclusiones no solo son sorprendentes, sino que también revelan por qué nuestra intuición sobre la construcción sostenible a menudo falla. Este artículo desvela los hallazgos que nos obligan a replantearnos qué significa realmente construir de forma sostenible.

Intuición fallida n.º 1: la búsqueda de un «campeón» absoluto.

La primera gran revelación del estudio es que no existe una solución mágica que destaque en todas las categorías. Nuestra intuición busca un único «campeón» de la sostenibilidad, pero la realidad es un complejo juego de equilibrios. Cada método constructivo destacó en una dimensión diferente, lo que demuestra que la opción ideal depende de las prioridades del proyecto.

El estudio identificó un ganador claro para cada una de las tres dimensiones:

Dimensión económica: la alternativa «PRE» (losa de hormigón aligerada con discos huecos) fue la más económica. Su ventaja radica en su alta eficiencia estructural, ya que requiere «la mitad de material para las mismas solicitaciones estructurales» en comparación con la losa convencional.
Dimensión medioambiental: la alternativa «YTN» (prefabricada con hormigón celular autoclavado) obtuvo el mejor rendimiento ecológico. Esto se debe a que es un «material 100 % mineral» que necesita poca materia prima (1 m³ de materia prima produce 5 m³ de producto) y tiene un «bajo consumo de energía en su fabricación».
Dimensión social: la alternativa «ELE» (elementos de doble pared) fue la óptima desde una perspectiva social, impulsada en gran medida por un mayor confort de usuario, gracias a su excepcional rendimiento térmico, derivado de la gruesa capa de EPS utilizada como encofrado perdido.

Este hallazgo es fundamental. La sostenibilidad real no consiste en maximizar una única métrica, como la reducción de CO₂, sino en encontrar un equilibrio inteligente entre factores que, a menudo, están en conflicto.

Intuición fallida n.º 2: asumir que lo más «verde» es siempre lo mejor.

Podríamos pensar que la opción con menor impacto medioambiental (YTN) sería automáticamente la más sostenible, pero no es así. Sin embargo, el estudio demuestra que no es tan simple. Al combinar todos los factores en un «Índice Global de Sostenibilidad Estructural» (GSSI), la alternativa ganadora fue la «PRE» (losa aligerada).

¿Por qué ganó? La razón es el equilibrio. Aunque no fue la mejor en los ámbitos medioambiental y social, la alternativa PRE ofreció un excelente rendimiento económico y resultados muy sólidos en las otras dos áreas. El estudio la selecciona como la opción más sostenible porque, en sus palabras, presenta las respuestas más equilibradas a los criterios. Esta conclusión subraya una idea crucial: la solución más sostenible no es un extremo, sino un compromiso inteligente y equilibrado.

Los métodos «modernos» no son infalibles: sorpresas en los costes.

El estudio desveló dos realidades incómodas sobre los costes, tanto económicos como medioambientales, de algunas de las alternativas más innovadoras y puso en tela de juicio la idea de que «moderno» siempre significa «mejor».

En primer lugar, el método prefabricado (YTN), que a menudo se asocia con la eficiencia y el ahorro, resultó ser el más caro de todos. Su coste de construcción fue un 30,4 % superior al del método convencional de referencia.

Pero el sobrecoste económico no es el único precio oculto que reveló el estudio. La alternativa más tecnológica, ELE, conlleva una elevada factura medioambiental. Aunque fue la mejor valorada socialmente, su rendimiento ecológico fue pobre debido al enorme consumo de energía necesario para producir el poliestireno expandido (EPS) que utiliza como encofrado perdido. El estudio es contundente al respecto:

«Esto significa que, solo en los forjados, la alternativa ELE provoca un consumo de energía tres veces superior al necesario para obtener el EPS que requiere la solución de referencia».

Este hallazgo nos recuerda la importancia de analizar el ciclo de vida completo de los materiales y no dejarnos seducir únicamente por etiquetas como «moderno» o «tecnológico».

El mayor riesgo es el «business as usual»: el método tradicional fue el peor.

Quizás el hallazgo más importante y aleccionador del estudio es el pobre desempeño del método de construcción convencional (denominado «REF»). Al compararlo con las tres alternativas industrializadas, el sistema tradicional resultó ser la opción menos sostenible en todos los aspectos.

La conclusión de los investigadores es clara e inequívoca: «La alternativa REF es la peor opción en todos los criterios individuales y, en consecuencia, obtiene la menor prioridad en la caracterización de la sostenibilidad». Este resultado debe hacer reflexionar al sector: seguir construyendo como siempre se ha hecho, sin evaluar ni adoptar nuevas alternativas, es la decisión menos sostenible que podemos tomar.

Conclusión: repensando la construcción sostenible.

Este estudio demuestra que la sostenibilidad es un problema complejo que desafía las soluciones simplistas y las ideas preconcebidas. No se trata de encontrar una solución universal, sino de evaluar de manera integral y equilibrada las dimensiones económica, medioambiental y social de cada proyecto.

Como resumen, los propios autores: «Solo la consideración simultánea de los tres campos de la sostenibilidad […] conducirá a diseños adecuados». Esto nos obliga a cambiar nuestra pregunta fundamental: en lugar de buscar el material más ecológico o la técnica más barata, debemos preguntarnos cuál es la solución más equilibrada para un contexto específico.

Teniendo en cuenta estos resultados, ¿cómo deberíamos redefinir «la mejor forma de construir» para conseguir un futuro verdaderamente sostenible?

Aquí tenéis un audio que explica estos conceptos.

Os dejo un vídeo resumen sobre estas ideas.

Referencia:

SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2022). Multi-criteria decision-making applied to the sustainability of building structures based on Modern Methods of Construction. Journal of Cleaner Production, 330:129724. DOI:10.1016/j.jclepro.2021.129724

Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.

Inteligencia artificial y eficiencia en el diseño de edificios

La inteligencia artificial (IA) está transformando de manera radical el diseño arquitectónico y la edificación. En la actualidad, el sector de la construcción se enfrenta a tres tendencias clave: la industrialización, la sostenibilidad y la transformación digital e inteligente. La convergencia de estos factores genera numerosas oportunidades, pero también desafíos significativos.

Los proyectos contemporáneos son cada vez más grandes y complejos, y están sujetos a requisitos ambientales más estrictos, lo que aumenta la presión sobre los equipos de diseño en términos de procesamiento de información, tiempo y recursos. En este contexto, la IA no solo optimiza los procesos, sino que también mejora la eficiencia de los métodos tradicionales de diseño.

A continuación, analizamos cómo la IA puede impulsar la eficiencia del diseño, fomentar la innovación y contribuir a la sostenibilidad de los proyectos. La tecnología ya está presente en todas las etapas del ciclo de vida del edificio, desde el análisis predictivo y la supervisión de la construcción hasta el mantenimiento de las instalaciones.

La digitalización ha transformado profundamente la forma en que concebimos, proyectamos y gestionamos las infraestructuras. Tras la aparición del diseño asistido por ordenador (CAD) y el modelado de información para la construcción (BIM), la inteligencia artificial (IA) se presenta como el siguiente gran avance tecnológico. A diferencia de otras herramientas, la IA no solo automatiza tareas, sino que también aprende, genera propuestas y ayuda a tomar decisiones complejas de manera óptima. Como señalan Li, Chen, Yu y Yang (2025), la IA se está consolidando como una herramienta fundamental para aumentar la eficiencia en el diseño arquitectónico e integrar criterios de sostenibilidad, industrialización y digitalización en toda la cadena de valor.

La IA se puede definir como un conjunto de técnicas informáticas que buscan reproducir procesos propios de la inteligencia humana, como el razonamiento, el aprendizaje o el reconocimiento de patrones. Entre sus ramas se incluyen el aprendizaje automático (machine learning o ML), basado en algoritmos que identifican patrones en grandes volúmenes de datos; las redes neuronales artificiales, que imitan el funcionamiento del cerebro y permiten resolver problemas complejos, como la predicción energética (Chen et al., 2023); los algoritmos genéticos, que simulan procesos evolutivos para hallar soluciones óptimas en problemas con múltiples variables, y la IA generativa, capaz de crear contenidos originales, como imágenes o planos, a partir de descripciones textuales. Este último enfoque, también conocido como AIGC (contenido generado por IA), ha popularizado herramientas como Stable Diffusion o Midjourney (Li et al., 2025).

En el sector de la construcción confluyen tres grandes tendencias: la industrialización, vinculada a la modularización y la prefabricación de componentes; el desarrollo sostenible, que impulsa diseños energéticamente eficientes y con menor impacto ambiental; y la digitalización inteligente, en la que la IA desempeña un papel protagonista (Asif, Naeem y Khalid, 2024). Estas tres dinámicas están interrelacionadas: sin tecnologías de análisis avanzado, como la IA, sería mucho más difícil cumplir los objetivos de sostenibilidad o gestionar procesos constructivos industrializados.

Las aplicaciones de la IA se extienden a lo largo de todo el ciclo de vida del edificio. En las primeras fases de diseño, los algoritmos generan en segundos múltiples alternativas de distribución, optimizando la orientación, la iluminación natural o la ventilación. El diseño paramétrico asistido por IA permite explorar variaciones infinitas ajustando solo unos pocos parámetros (Li et al., 2025). Durante la fase de proyecto, los sistemas basados en procesamiento del lenguaje natural pueden interpretar normativas y detectar incumplimientos de forma automática, lo que reduce la probabilidad de modificaciones en obra (Xu et al., 2024). Además, las técnicas de simulación permiten prever el comportamiento estructural, acústico o energético de un edificio antes de su construcción, lo que proporciona seguridad y precisión en la toma de decisiones.

Avances de la IA en el diseño arquitectónico

En el sector de la construcción, la IA se combina con sensores y análisis de datos en tiempo real para optimizar la producción y la logística. En la construcción industrializada, los algoritmos ajustan la fabricación de elementos prefabricados, optimizan los cortes y los ensamblajes, y mejoran la gestión de las obras (Li et al., 2025). Al mismo tiempo, la monitorización inteligente permite anticiparse a las desviaciones, planificar los recursos con mayor eficiencia e incrementar la seguridad en entornos complejos.

Optimización del ciclo de vida del edificio con IA

Uno de los campos más avanzados es la predicción y optimización del consumo energético. Algoritmos como las redes neuronales, las máquinas de soporte vectorial o los métodos evolutivos permiten modelizar con gran precisión el comportamiento energético, incluso en las fases preliminares (Chen et al., 2023). Gracias a estas técnicas, es posible seleccionar soluciones constructivas más sostenibles, diseñar envolventes eficientes e integrar energías renovables en el proyecto. Como señalan Ding et al. (2018), estas herramientas facilitan el cumplimiento de los sistemas de evaluación ambiental y apoyan la transición hacia edificios de energía casi nula.

Las ventajas de la IA son evidentes: aumenta la eficiencia, reduce los errores y permite generar múltiples alternativas en mucho menos tiempo (Li et al., 2025). También optimiza los aspectos energéticos y estructurales, lo que hace que los proyectos sean más fiables y competitivos. La automatización de tareas repetitivas agiliza la creación de planos y documentos, mientras que los profesionales pueden dedicarse a tareas creativas. Además, las herramientas de gestión de proyectos con IA ayudan a organizar mejor los recursos y los plazos. Gracias a su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos, fomentan la innovación, diversifican los métodos de diseño y facilitan la selección de materiales y el rendimiento energético.

Sin embargo, la IA también plantea importantes desafíos. Su eficacia depende de la calidad de los datos; sin información fiable, los algoritmos pierden precisión. Además, integrarla con plataformas como CAD o BIM sigue siendo complicado (Xu et al., 2024). A esto se suman cuestiones éticas y legales, como la propiedad intelectual de los diseños generados por IA, la opacidad en la toma de decisiones y el riesgo de que los diseñadores pierdan cierto control. En algunos lugares, como EE. UU., se han revocado derechos de autor sobre obras generadas por IA, lo que refleja la incertidumbre legal existente.

Otros retos son la homogeneización del diseño si todos usan herramientas similares, la reticencia de algunos profesionales a adoptar soluciones de IA por dudas sobre la personalización y la fiabilidad, y los altos costes y la limitada disponibilidad de hardware y software especializados. Aún así, la IA sigue siendo una herramienta poderosa que, si se utiliza correctamente, puede transformar la eficiencia, la creatividad y la sostenibilidad en el sector de la construcción, abriendo un futuro lleno de oportunidades.

Desafíos de la adopción de la IA en el diseño

Ya existen ejemplos prácticos que muestran el potencial de estas tecnologías. Herramientas como Stable Diffusion o FUGenerator pueden generar imágenes y maquetas a partir de descripciones en lenguaje natural y actúan como asistentes que multiplican la productividad del proyectista (Li et al., 2025). Estas plataformas no sustituyen la creatividad humana, pero ofrecen un apoyo decisivo en la fase de ideación.

Bucle interactivo de inferencia de diseño arquitectónico de FUGenerator (Li et al., 2025)

La IA se está convirtiendo en un pilar fundamental de la construcción, integrándose cada vez más con tecnologías como la realidad aumentada (RA), la realidad virtual (RV), la realidad mixta (RM) y los gemelos digitales. Gracias a esta combinación, no solo es posible visualizar cómo será un edificio, sino también anticipar su comportamiento estructural, energético o acústico antes de su construcción (Xu et al., 2024). Esto permite a los diseñadores y a los clientes evaluar las propuestas en las primeras etapas, lo que mejora la calidad del diseño y la experiencia del usuario.

La IA del futuro será más inteligente y adaptable, capaz de predecir con gran precisión los resultados del diseño y ofrecer soluciones personalizadas. Su impacto no se limita al diseño arquitectónico: la gestión de la construcción se beneficiará de la robótica asistida, lo que aumentará la seguridad y la eficiencia en tareas complejas o de alto riesgo; la operación de los edificios podrá monitorizar su rendimiento, anticipar las necesidades de mantenimiento y prolongar su vida útil, lo que reducirá los costes, y el análisis de mercado aprovechará el big data para prever la demanda y los precios de los materiales, lo que optimizará la cadena de suministro.

En ingeniería civil, la integración de la IA y las tecnologías avanzadas permite tomar decisiones más fundamentadas, minimizar riesgos y entregar proyectos más seguros y sostenibles (Xu et al., 2024). Así, la construcción del futuro se perfila como un proceso más eficiente, innovador y conectado, en el que la tecnología y la planificación estratégica trabajan juntas para lograr resultados óptimos.

En conclusión, la IA no pretende sustituir a los ingenieros y arquitectos, sino ampliar sus capacidades, como ya hicieron el CAD o el BIM (Asif et al., 2024; Li et al., 2025). Automatiza tareas repetitivas, agiliza el diseño, facilita la toma de decisiones basada en datos y ayuda a elegir materiales, mejorar la eficiencia energética y estructural e inspirar soluciones creativas. Su impacto trasciende el diseño y se extiende a la planificación, la supervisión de la construcción y la gestión del ciclo de vida del edificio. No obstante, su adopción plantea desafíos como los altos costes, la escasez de software disponible y la necesidad de contar con datos de calidad y algoritmos robustos. Si se depende en exceso de la IA, los diseños podrían homogeneizarse, por lo que es fundamental definir claramente los roles entre los arquitectos y la IA. Si se utiliza correctamente, la IA puede potenciar la creatividad, la eficiencia y la sostenibilidad, y ofrecer un futuro más innovador y dinámico para la construcción.

Os dejo un vídeo que resume las ideas más importantes.

Referencias:

Li, Y., Chen, H., Yu, P., & Yang, L. (2025). A review of artificial intelligence in enhancing architectural design efficiency. Applied Sciences, 15(3), 1476. https://doi.org/10.3390/app15031476
García, J., Villavicencio, G., Altimiras, F., Crawford, B., Soto, R., Minatogawa, V., Franco, M., Martínez-Muñoz, D., & Yepes, V. (2022). Machine learning techniques applied to construction: A hybrid bibliometric analysis of advances and future directions. Automation in Construction, 142, 104532.
Asif, M., Naeem, G., & Khalid, M. (2024). Digitalization for sustainable buildings: Technologies, applications, potential, and challenges. Journal of Cleaner Production, 450, 141814. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2024.141814
Ding, Z. K., Fan, Z., Tam, V. W. Y., Bian, Y., Li, S. H., Illankoon, I. M. C. S., & Moon, S. K. (2018). Green building evaluation system implementation. Building and Environment, 133, 32–40.https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2018.02.012
Maureira, C., Pinto, H., Yepes, V., & García, J. (2021). Towards an AEC-AI industry optimization algorithmic knowledge mapping: an adaptive methodology for macroscopic conceptual analysis. IEEE Access, 9, 110842-110879.
Xu, K., Chen, Z., Xiao, F., Zhang, J., Zhang, H. B., & Ma, T. Y. (2024). Semantic model-based large-scale deployment of AI-driven building management applications. Automation in Construction, 165, 105579. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2024.105579
Chen, Z. L., O’Neill, Z., Wen, J., Pradhan, O., Yang, T., Lu, X., Lin, G. J., Miyata, S. H., Lee, S. J., & Shen, C. (2023). A review of data-driven fault detection and diagnostics for building HVAC systems. Applied Energy, 339, 121030. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2023.121030

Glosario de términos clave

Inteligencia Artificial (IA): Una disciplina científica y tecnológica de vanguardia que simula el aprendizaje y la innovación humanos para extender el alcance de la aplicación de la tecnología.
Inteligencia Artificial Generativa (GAI): Un subconjunto de la IA que utiliza el aprendizaje automático y las capacidades de procesamiento del lenguaje natural para que las computadoras simulen la creatividad y el juicio humanos, produciendo automáticamente contenido que cumple con los requisitos.
Diseño Paramétrico: Un método de diseño en el que se utilizan algoritmos para definir la relación entre los elementos de diseño, permitiendo la generación de diversas variaciones de diseño mediante el ajuste de parámetros.
Diseño Asistido por IA: Métodos en los que las herramientas de IA ayudan a los diseñadores a optimizar diseños, analizar datos, resolver problemas y explorar conceptos creativos.
Colaboración Hombre-Máquina: Un enfoque en el que humanos y máquinas trabajan juntos en tareas complejas, con la IA apoyando la innovación humana y el intercambio de información eficiente.
Redes Neuronales Artificiales (RNA o ANN): Un tipo de algoritmo de IA, modelado a partir del cerebro humano, que se utiliza para modelar relaciones complejas entre entradas y salidas, a menudo empleadas en la predicción del consumo de energía de los edificios.
Aprendizaje Profundo (Deep Learning): Un subcampo del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con múltiples capas (redes neuronales profundas o DNN) para aprender representaciones de datos con múltiples niveles de abstracción.
Redes Neuronales Profundas (DNN): Redes neuronales con numerosas capas ocultas que permiten que el modelo aprenda patrones más complejos en los datos, mejorando la precisión en tareas como la predicción del consumo de energía.
Máquinas de Vectores de Soporte (SVM): Un algoritmo de aprendizaje supervisado utilizado para tareas de clasificación y regresión, especialmente eficaz con conjuntos de datos pequeños y para identificar relaciones no lineales.
Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN o NLP): Un campo de la IA que se ocupa de la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano, permitiendo a los sistemas interpretar y generar lenguaje humano.
Modelado de Información de Construcción (BIM): Una metodología para la gestión de la información de construcción a lo largo de su ciclo de vida, utilizada con la IA para mejorar las simulaciones de rendimiento del edificio.
Algoritmos Genéticos (GA): Una clase de algoritmos de optimización inspirados en el proceso de selección natural, utilizados para encontrar soluciones óptimas en tareas de diseño complejas.
Adaptación de Bajo Rango (LoRA): Un método de ajuste de bajo rango para modelos de lenguaje grandes, que permite modificar el comportamiento de los modelos añadiendo y entrenando nuevas capas de red sin alterar los parámetros del modelo original.
Stable Diffusion: Una herramienta avanzada de IA para generar imágenes a partir de descripciones de texto o dibujos de referencia, que a menudo utiliza el modelo LoRA para estilos específicos.
Inception Score (IS) y Fréchet Inception Distance (FID): Métricas cuantitativas utilizadas para evaluar la calidad y diversidad de las imágenes generadas por modelos de IA, con IS evaluando la calidad y FID la similitud de la distribución entre imágenes reales y generadas.
FUGenerator: Una plataforma que integra varios modelos de IA (como Diffusion Model, GAN, CLIP) para respaldar múltiples escenarios de aplicación de diseño arquitectónico, desde la descripción semántica hasta la generación de bocetos y el control.
Industrialización (en construcción): Énfasis en métodos de construcción modulares y automatizados para mejorar la eficiencia y estandarización.
Desarrollo Ecológico (en construcción): Enfoque en la conservación de energía durante el ciclo de vida, el uso de materiales sostenibles y la reducción del impacto ambiental.
Transformación Digital-Inteligente (en construcción): Integración de sistemas de digitalización e inteligencia, aprovechando tecnologías como la GAI para optimizar procesos y mejorar la creación de valor.
Problema Mal Definido (Ill-defined problem): Problemas de diseño, comunes en arquitectura, que tienen propósitos y medios iniciales poco claros.
Problema Malicioso (Wicked problem): Problemas de diseño caracterizados por interconexiones y objetivos poco claros, que requieren enfoques de resolución complejos.
Integración del Internet de las Cosas (IoT): La interconexión de dispositivos físicos con sensores, software y otras tecnologías para permitir la recopilación y el intercambio de datos, crucial para los sistemas de control de edificios inteligentes

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Lo que la catástrofe de Valencia nos obliga a repensar: cuatro lecciones

Ayer, cuando se cumplían 11 meses de la catástrofe de la DANA de 2024, volvimos a estar en alerta roja en Valencia. No se trató de un evento tan catastrófico como el que vivimos hace menos de un año. Pero volvieron los fantasmas y se volvió a poner a prueba todo el esfuerzo, con mayor o menor acierto, que se está realizando para evitar este tipo de catástrofes.

Queda mucho por hacer: necesitamos consenso en la gobernanza de los proyectos de futuro, desarrollo sostenible de los territorios, un mejor conocimiento para actuar de manera más eficaz por parte de las autoridades y los ciudadanos, y finalmente, aprender a convivir con las inundaciones.

A continuación, os resumo algunos pensamientos sobre este tema que he ido publicando en este blog. Espero que sirvan para reflexionar sobre este tema.

Introducción: cuando la «naturaleza» no es la única culpable.

Tras la devastadora DANA que asoló la provincia de Valencia en octubre de 2024, dejando una estela de dolor y destrucción, es natural buscar explicaciones. La tendencia humana nos lleva a señalar a la «furia de la naturaleza», a la «mala suerte» o a un evento tan extraordinario que era imposible de prever. Nos sentimos víctimas de una fuerza incontrolable.

Sin embargo, un análisis técnico y sereno nos obliga a mirar más allá del barro y el agua. Como se argumenta en foros de expertos, los desastres no son naturales, sino que son siempre el resultado de acciones y decisiones humanas que, acumuladas con el paso del tiempo, crean las condiciones perfectas para la tragedia. Esta idea no es nueva. Ya en 1755, tras el terremoto de Lisboa, Jean-Jacques Rousseau le escribía a Voltaire: «Convenga usted que la naturaleza no construyó las 20.000 casas de seis y siete pisos, y que, si los habitantes de esta gran ciudad hubieran vivido menos hacinados, con mayor igualdad y modestia, los estragos del terremoto hubieran sido menores, o quizá inexistentes».

Este artículo explora cuatro de las ideas menos obvias y más impactantes que surgen del análisis técnico del desastre. Cuatro revelaciones que nos invitan a dejar de buscar un único culpable para empezar a entender las verdaderas raíces del riesgo, repensar cómo nos preparamos para él y, sobre todo, cómo lo reconstruimos de forma más inteligente.

Primera revelación: un desastre no es azar, es la coincidencia de errores en cadena (el modelo del queso suizo).

La primera revelación consiste en abandonar la búsqueda de un único culpable. Un desastre no es un rayo que cae, sino una tormenta perfecta de debilidades sistémicas.

1. Las catástrofes no se producen por un único fallo, sino por una tormenta perfecta de pequeñas debilidades.

Para entender por qué un fenómeno meteorológico extremo se convierte en una catástrofe, los analistas de riesgos utilizan el «modelo del queso suizo» de James T. Reason. La idea es sencilla: nuestro sistema de protección es como una pila de lonchas de queso. Cada loncha representa una capa de defensa (infraestructuras, planes de emergencia, normativas urbanísticas) y los agujeros en cada una de ellas simbolizan fallos o debilidades. Ocurre un desastre cuando los agujeros de varias capas se alinean, creando una «trayectoria de oportunidad de accidente» que permite al peligro atravesar todas las barreras.

Aplicado a la gestión de inundaciones, este modelo identifica cuatro áreas principales donde se producen estos fallos:

Influencias organizativas: decisiones políticas a largo plazo, como «un contexto de austeridad» en el que las instituciones «reducen la inversión en infraestructuras de protección». Esto crea agujeros latentes en nuestras defensas.
Fallos de supervisión: falta de control efectivo sobre el cumplimiento de normativas, como la construcción en zonas inundables o el mantenimiento de infraestructuras de contención.
Condiciones latentes: Debilidades preexistentes que permanecen ocultas hasta que se produce la crisis. Un sistema de drenaje obsoleto, planes de evacuación anticuados o la «falta de concienciación y preparación en la comunidad» son ejemplos de condiciones latentes.
Acciones inseguras: errores activos cometidos durante la emergencia, como retrasos en la emisión de alertas o una comunicación deficiente con el público.

Esta perspectiva nos saca del juego de la culpa lineal —una presa que falló, una alerta que no llegó— y nos obliga a entender el desastre como un fallo sistémico acumulado, resultado de años de pequeñas decisiones, omisiones y debilidades que finalmente se alinearon en el peor momento posible.

Segunda revelación: La trampa de la reconstrucción apresurada.

2. Volver a construir lo mismo que se destruyó es programar la siguiente catástrofe.

Tras la conmoción, la presión política y social exige una respuesta inmediata: limpiar, reparar y reconstruir. Sin embargo, este impulso esconde una de las trampas más peligrosas. Si la reconstrucción se limita a la reposición de lo perdido, ignoramos la lección más importante y perpetuamos las mismas vulnerabilidades.

La forma en que se afronta la reconstrucción tras un desastre no puede limitarse a la reposición de lo perdido.

Aquí surge un conflicto fundamental. Por un lado, está el «enfoque táctico» de los políticos, que necesitan acciones rápidas y visibles. Como explican los análisis de ingeniería, «la rapidez en la ejecución de ciertas obras genera la percepción de una gestión eficaz, pero este proceder puede ocultar la ausencia de una estrategia que optimice las actuaciones a largo plazo». Por otro lado, está la necesidad técnica de llevar a cabo una reflexión estratégica que requiere tiempo para analizar qué ha fallado y diseñar soluciones resilientes que no repitan los errores del pasado.

Para evitar que la urgencia impida esta reflexión, es esencial contar con un equipo de análisis, una especie de «ministerio del pensamiento», que establezca directrices fundamentadas. Esta «trampa de la reconstrucción» es común porque la reflexión es lenta y políticamente menos rentable que una foto posando en la inauguración de un puente reparado. Evitarla tras la DANA de Valencia es crucial. No se trata solo de levantar muros, sino de aprovechar esta dolorosa oportunidad para reordenar el territorio, rediseñar las infraestructuras y construir una sociedad más segura.

Tercera revelación: El clima ha roto las reglas del juego.

3. Ya no podemos utilizar el pasado como guía infalible para diseñar el futuro de nuestras infraestructuras.

Durante un siglo, la ingeniería se ha basado en una premisa fundamental que hoy es una peligrosa falsedad: que el clima del pasado era una guía fiable para el futuro. Este principio, conocido como «estacionariedad climática», ha dejado de ser válido. Esta hipótesis partía de la base de que, aunque el clima es variable, sus patrones a largo plazo se mantenían estables, lo que permitía utilizar registros históricos para calcular estadísticamente los «periodos de retorno» y diseñar infraestructuras capaces de soportar, por ejemplo, la «tormenta de los 100 años», un evento que no ocurre cada 100 años, sino que tiene un 1 % de probabilidad de suceder en cualquier año.

El cambio climático ha invalidado esta hipótesis. El clima ya no es estacionario. La frecuencia e intensidad de los fenómenos meteorológicos extremos están aumentando a un ritmo que hace que los datos históricos dejen de ser una referencia fiable. Esta no estacionariedad aumenta los «agujeros» en nuestro queso suizo de defensas, haciendo que las vulnerabilidades sistémicas sean aún más críticas.

La consecuencia es alarmante: muchas de nuestras infraestructuras (puentes, sistemas de drenaje, presas) pueden haber sido diseñadas para unas condiciones que ya no existen, lo que aumenta drásticamente el riesgo estructural. La adaptación al cambio climático no es una opción ideológica, sino una necesidad inaplazable. Esto exige una revisión completa de los códigos de diseño y los planes de ordenación del territorio. Debemos dejar de mirar exclusivamente por el retrovisor para empezar a diseñar con la vista puesta en el futuro.

Cuarta revelación: Los argumentos técnicos no ganan batallas culturales.

4. El obstáculo más grande no es técnico ni económico, sino nuestra propia mente.

Ingenieros y científicos llevan años advirtiendo sobre los riesgos. Sin embargo, estas advertencias a menudo no se traducen en la voluntad política y social necesaria para actuar. La respuesta se halla en la psicología humana. El fenómeno de la «disonancia cognitiva» explica nuestra tendencia a rechazar información que contradiga nuestras creencias más profundas. A esto se suma la «asimetría cognitiva»: la brecha de comunicación existente entre los distintos «estratos» de la sociedad (científicos, técnicos, políticos y la opinión pública). Cada grupo opera con su propia percepción de la realidad, su lenguaje y sus prioridades, lo que crea mundos paralelos que rara vez se tocan.

Esto nos lleva a una de las ideas más frustrantes para los técnicos: la creencia de que es posible convencer a alguien solo con datos es, en muchos casos, una falacia.

«Cuando intentas convencer a alguien con argumentos respecto a un prejuicio que tiene, es imposible. Es un tema mental, es la disonancia cognitiva».

Cuando un dato choca con un interés o una creencia, lo más habitual no es cambiar de opinión, sino rechazar el dato. Esto explica por qué, a pesar de la evidencia sobre ciertos riesgos, se posponen las decisiones o se toman decisiones que van en direcciones contrarias. El problema no es la falta de conocimiento técnico, sino la enorme dificultad para comunicarlo de manera que sea aceptado eficazmente por quienes toman las decisiones y por la sociedad en su conjunto. Superar esta barrera mental es, quizás, el mayor desafío de todos.

Conclusión: reconstruir algo más que edificios y puentes.

Las lecciones de la DANA de 2024 nos obligan a conectar los puntos: los desastres son fallos sistémicos (como el queso suizo), cuyas debilidades se multiplican porque el clima ha cambiado las reglas del juego (no estacionariedad); la reconstrucción debe suponer una reinvención estratégica, no una copia; y las barreras humanas, alimentadas por la disonancia cognitiva, a menudo son más difíciles de superar que cualquier obstáculo técnico.

La verdadera lección, por tanto, no se limita a la hidráulica o al urbanismo. Se trata de cómo tomamos decisiones como sociedad frente a riesgos complejos y sistémicos. Se trata de nuestra capacidad para aprender, adaptarnos y actuar con valentía y visión de futuro.

Ahora que conocemos mejor las causas profundas del desastre, ¿estamos dispuestos como sociedad a adoptar las decisiones valientes que exige una reconstrucción inteligente o la urgencia nos hará tropezar de nuevo con la misma piedra?

En este audio hay ideas que os pueden servir para entender el problema.

Os dejo un vídeo que os puede ayudar a entender las ideas principales de este artículo.

Y por último, os dejo una intervención que tuve sobre este tema en el Colegio de Ingenieros de Caminos. Espero que os interese.

Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.

Ni ladrillo ni hormigón: las 5 claves sorprendentes de la casa del futuro

De vez en cuando, los resultados de los trabajos de investigación de nuestro grupo tienen una gran repercusión. En algunos artículos anteriores podéis ver un ejemplo de la repercusión del proyecto RESILIFE. En este caso, se trata de una entrevista que me realizó Eduard Muñoz para el programa Un día perfecte. Se trata de un espacio donde se abre una puerta a todas aquellas personas con inquietudes culturales y científicas. Mi agradecimiento.

A continuación, os dejo un resumen de la entrevista. Al final del artículo, podréis escucharla completa. Espero que os resulte interesante.

El acceso a una vivienda digna, asequible y sostenible es uno de los grandes desafíos de nuestra era. Ante la escasez, el aumento de los costes y la necesidad de reducir el impacto medioambiental, buscar soluciones se ha convertido en una urgencia global. A menudo, las respuestas más innovadoras no provienen de las oficinas de las grandes constructoras, sino de la investigación académica. En este caso, un equipo de la Universitat Politècnica de València (UPV), dirigido por el investigador Víctor Yepes y la doctoranda Ximena Luque, ha desarrollado una nueva metodología que cambia nuestra forma de entender la construcción. Sus conclusiones, fruto de un riguroso análisis, desafían muchas de nuestras ideas preconcebidas sobre cómo debe ser la casa del futuro.

Olvida la idea del «barracón»: la prefabricación de alta calidad ya está aquí.

En España, la palabra «prefabricado» suele evocar una imagen de baja calidad, de construcciones temporales o «barracones» poco estéticos. Sin embargo, como explica Yepes, esta percepción está completamente desactualizada. Para desmontar este mito, propone una analogía contundente: las autocaravanas de gran lujo o los yates son elementos industrializados y prefabricados que alcanzan un altísimo nivel de acabado y calidad. El principio es el mismo: fabricar componentes en un entorno de fábrica controlado permite un nivel de precisión y de control de calidad difícil de lograr en una obra a la intemperie. Este nuevo enfoque de construcción industrializada no es una solución de segunda categoría, sino una tendencia en auge en los países nórdicos y en ciudades como Londres, que demuestra que la eficiencia de la fabricación en serie puede ir de la mano de la excelencia y el diseño.

La vivienda más eficiente está hecha de acero ligero.

El proyecto de investigación RESILIFE se centró en un caso de estudio en Perú, un país que se enfrenta a dos grandes desafíos en materia de vivienda: la prevalencia de la autoconstrucción de baja calidad y el alto riesgo sísmico. Tras analizar múltiples alternativas, desde los tradicionales muros de ladrillo y hormigón armado hasta paneles prefabricados, el estudio halló la solución óptima para este contexto específico: un sistema industrializado de acero ligero conocido como light steel frame.

Esta solución resultó ser superior por varias razones clave:

Seguridad sísmica: cumple con la estricta normativa de zonas de alto riesgo sísmico.
Eficiencia energética: proporciona un alto rendimiento energético, lo que reduce los costes de mantenimiento a largo plazo.
Estructura liviana: se basa en paneles prefabricados que conforman una estructura muy ligera.
Velocidad de construcción: permite una edificación extraordinariamente rápida, una ventaja crucial en situaciones de emergencia, como demostró China al construir un hospital en 15 días durante la pandemia.

Este caso demuestra que los materiales tradicionales no siempre son la respuesta más inteligente.

«El hormigón y el ladrillo son formas tradicionales de construcción en España, pero no hay que descartar otras posibilidades que, gracias a las nuevas tecnologías de inteligencia artificial, diseño asistido por ordenador, etc., harán que en el futuro sean posiblemente las más rápidas y eficientes».

— Víctor Yepes, investigador del Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH).

Reducir el coste de construcción no basta para solucionar la crisis de la vivienda.

Los sistemas industrializados, como el de acero ligero, pueden reducir los costes directos de construcción entre un 15 % y un 20 %, lo cual no es una cifra desdeñable. Sin embargo, este ahorro no es la solución mágica a la crisis de asequibilidad, al menos en España. El investigador señala una realidad estructural del mercado inmobiliario español: el suelo SUELE representa más del 50 % del precio final de una vivienda. Por lo tanto, aunque abaratar la construcción es un paso positivo, la solución fundamental para que los precios bajen pasa por otra vía: es necesario poner más suelo público en el mercado para equilibrar la oferta y la demanda.

La clave no es un tipo de casa, sino una «receta» inteligente para construirla.

Aunque la casa de acero ligero en Perú es un resultado interesante, el verdadero avance de esta investigación no es un producto, sino un proceso. El resultado más importante es la creación de una metodología universal y adaptable, un motor capaz de generar la mejor solución para cualquier lugar del mundo. El equipo ha desarrollado una herramienta objetiva e imparcial que, mediante el uso de inteligencia artificial, puede analizar las condiciones locales y determinar la solución constructiva más adecuada.

Esta metodología tiene en cuenta una gran variedad de factores para tomar la decisión más acertada.

Costes locales de energía, electricidad y transporte.
La normativa vigente en la zona.
Disponibilidad de materiales y mano de obra.
Nivel de especialización de los trabajadores locales.

Esto significa que la mejor solución para Perú no tiene por qué serlo para España o el Reino Unido. La verdadera innovación consiste en ofrecer una solución personalizada y optimizada para las circunstancias específicas de cada lugar.

El futuro de la construcción debe ser inteligente, pero también humano.

Este trabajo demuestra que el futuro de la vivienda no depende de aferrarse a un único material, sino de aplicar inteligencia y una visión holística. No obstante, los investigadores advierten contra una solución puramente tecnocrática. Un proceso industrial muy eficiente puede reducir costes, pero si deja de lado a la mano de obra local, simplemente cambia un problema por otro. Por ello, ahora estudian cómo integrar el «factor humano» en su metodología. La casa verdaderamente «inteligente» del futuro también debe tener un impacto social inteligente, equilibrando la eficiencia con el empleo.

El conocimiento para construir mejor ya existe. Como subraya Víctor Yepes, la ciencia y la universidad generan soluciones aplicables a problemas reales. Su llamamiento final es un recordatorio crucial para los responsables políticos y económicos: es hora de escuchar a la investigación y aplicar estos criterios para construir un futuro más sostenible y justo para todos.

Si la ciencia ya nos ofrece las herramientas para construir de forma más inteligente y sostenible, ¿estamos preparados como sociedad para adoptar el cambio?

Os dejo la entrevista completa. Espero que os resulte interesante.

Referencia

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

Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.

La interacción suelo–estructura como factor decisivo en el diseño optimizado y robusto frente al colapso progresivo de edificios de hormigón armado

Acaban de publicarnos un artículo en Innovative Infrastructure Solutions, revista indexada en el JCR. El artículo presenta un marco de optimización estructural para edificios con pórticos de hormigón armado que integra la resistencia frente al colapso progresivo y la interacción suelo-estructura con el objetivo de conseguir diseños seguros, sostenibles y realistas. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación RESILIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València. A continuación se recoge un resumen sintético del trabajo.

En los últimos años, la optimización matemática se ha convertido en una herramienta muy valiosa para la ingeniería. Lejos de ser un mero ejercicio teórico, se ha comprobado que permite diseñar estructuras más eficientes, con menos consumo de materiales, costes e impacto medioambiental. Sin embargo, hasta ahora, un aspecto importante había quedado fuera de estos procesos de optimización: la seguridad frente al colapso progresivo, un fenómeno en el que el fallo localizado de un elemento estructural provoca una reacción en cadena que puede ocasionar el derrumbe total del edificio.

Este tipo de situaciones no son meramente hipotéticas: explosiones accidentales, impactos de vehículos, errores de ejecución e incluso actos intencionados han provocado a lo largo de la historia fallos de este tipo, con consecuencias devastadoras en términos humanos y económicos. Por este motivo, organismos como la General Services Administration (GSA) y el Departamento de Defensa (DoD) de EE. UU. han desarrollado directrices específicas para incorporar criterios de robustez frente al colapso progresivo en el diseño estructural.

La principal aportación de este trabajo es la propuesta de un marco computacional integrado denominado Optimization-based Robust Design to Progressive Collapse (ObRDPC), que combina tres elementos fundamentales:

Optimización estructural mediante algoritmos heurísticos.
Diseño robusto frente a colapso progresivo, aplicado desde el inicio del proceso de cálculo con el método del Alternate Path.
Consideración de la interacción suelo–estructura (SSI), aspecto habitualmente ignorado, pero que modifica de forma notable la respuesta real de un edificio.

La metodología desarrollada no se limita a verificar a posteriori si una estructura cumple los requisitos de robustez, sino que integra estas exigencias como restricciones en el propio proceso de optimización. Así, el algoritmo no solo busca minimizar un objetivo (en este caso, las emisiones de CO₂ asociadas a la construcción), sino que también garantiza la seguridad frente a escenarios de fallo.

Para validar la propuesta, se estudiaron cinco casos de edificios de pórticos de hormigón armado tridimensionales con distintas combinaciones de número de plantas (de cuatro a seis) y longitudes de vano (cuatro, seis y ocho metros). A cada edificio se le aplicaron dos escenarios de daño: la eliminación de una columna de esquina y la eliminación de una columna exterior. Estos escenarios, definidos en la guía GSA, simulan situaciones críticas y permiten evaluar la capacidad de la estructura para redistribuir las cargas y evitar un colapso en cadena.

El marco ObRDPC integra un proceso automatizado en el que el modelado estructural se realiza con SAP2000, enlazado con rutinas programadas en MATLAB. Además, se tiene en cuenta el diseño constructivo de cimentaciones mediante zapatas aisladas, que se modelan como losas apoyadas sobre un suelo con comportamiento elástico. En este punto, la SSI es fundamental, ya que los asientos diferenciales de la cimentación generan esfuerzos adicionales en pilares y vigas, lo que modifica la redistribución de cargas en caso de fallo. El estudio muestra que ignorar este efecto puede dar lugar a errores de hasta el 24 % en el dimensionamiento de la superestructura tras la pérdida de un pilar, lo que se traduce en diseños potencialmente inseguros o, por el contrario, sobredimensionados y poco sostenibles.

Los resultados más destacados se pueden resumir así:

Influencia de la altura del edificio: a medida que aumenta el número de plantas, la estructura gana en robustez. Esto se debe a la redundancia estructural y a la existencia de múltiples caminos alternativos para la redistribución de cargas (efecto de pórtico global, mecanismos tipo Vierendeel, etc.). En consecuencia, los edificios de mayor altura presentan una menor diferencia entre un diseño convencional y otro robusto frente al colapso progresivo.
Influencia de la luz de vano: a diferencia de lo que ocurre con la altura, un mayor aumento de la luz compromete la robustez. En vanos de 8 metros, el impacto ambiental de un diseño robusto frente al colapso progresivo aumenta en más de un 50 %. La razón es doble: por un lado, las vigas deben absorber momentos flectores mucho mayores cuando desaparece un apoyo y, por otro, disminuye la redundancia estructural al haber menos pilares por unidad de superficie.
Estrategias de redistribución de cargas: los mecanismos estructurales varían según el elemento. En las vigas, la optimización conduce a secciones más profundas y a un incremento del refuerzo superior de hasta el 35 % en zonas críticas. En los pilares, tienden a utilizarse secciones más robustas y hormigones de mayor resistencia (hasta 40 MPa) para controlar las solicitaciones combinadas de axiles y flectores. Las cimentaciones, por su parte, tienden a tener geometrías más cuadradas, lo que mejora su respuesta frente a asientos diferenciales.
Impacto ambiental y sostenibilidad: en edificios con vanos moderados (4 m), el sobrecoste ambiental de diseñar frente a un colapso progresivo es inferior al 8 %, una cifra razonable para garantizar una mayor seguridad. Sin embargo, en estructuras con vanos grandes, el impacto es muy significativo, por lo que es necesario reflexionar sobre las limitaciones geométricas de ciertos proyectos si se pretende compatibilizar sostenibilidad y robustez.

El valor práctico de esta investigación es indudable. Frente a los métodos tradicionales basados en el ensayo y el error y en hipótesis de apoyo rígido, la propuesta permite automatizar el proceso de diseño e integrar la seguridad y la sostenibilidad desde el principio. Para los ingenieros y proyectistas, esto supone una herramienta que evita tanto el riesgo de subdiseño (estructuras inseguras) como el de sobrediseño (estructuras innecesariamente pesadas y contaminantes).

En definitiva, este trabajo supone un avance hacia una ingeniería estructural más integral, ya que no solo se trata de optimizar costes o reducir emisiones, sino también de garantizar la resiliencia de nuestras construcciones frente a eventos extremos. La integración de la interacción suelo-estructura añade, además, un realismo que acerca la investigación a la práctica profesional. En el futuro, esta metodología podría extenderse a otros sistemas estructurales, como marcos metálicos, estructuras mixtas o rascacielos, lo que supondría un horizonte prometedor para la construcción de infraestructuras seguras, sostenibles y duraderas.

Referencia:

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

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Métodos de decisión multicriterio aplicados a los proyectos vivienda social

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Journal of Civil Engineering and Management, revista indexada en el JCR. Presenta un análisis exhaustivo de la investigación científica en torno a la evaluación de las viviendas sociales. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación RESILIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València. A continuación se recoge un resumen sintético del trabajo.

La evaluación de proyectos de vivienda social es un proceso complejo que requiere tener en cuenta múltiples factores para conseguir comunidades más resilientes y sostenibles. Los métodos de decisión multicriterio (MCDM) son herramientas esenciales que proporcionan un marco estructurado para la adopción de decisiones informadas, ya que integran criterios cuantitativos y cualitativos. Esta revisión bibliográfica, basada en 93 artículos publicados entre 1994 y marzo de 2025, destaca la creciente prevalencia de los MCDM, el enfoque en la sostenibilidad (que abarca aspectos ambientales, sociales, económicos y técnicos) y la evolución hacia técnicas más modernas, como la lógica difusa y neutrosófica. Aunque el proceso de jerarquía analítica (AHP) y TOPSIS son los métodos más utilizados, es necesario integrar más los MCDM en todas las fases del proceso de construcción para mejorar la constructibilidad y la sostenibilidad, sobre todo en la vivienda social.

Contexto y desafío de la vivienda social

La vivienda es un elemento clave para cubrir las necesidades básicas de la población y fortalecer la cohesión social. Sin embargo, el crecimiento demográfico y la urbanización han agravado la escasez de viviendas asequibles, sostenibles y socialmente justas en todo el mundo. El modelo tradicional de construcción no solo encarece los costes a lo largo de la vida útil de la vivienda, sino que también provoca impactos negativos en el medio ambiente y en la salud.

En este contexto, la vivienda social se presenta como una solución esencial para atender a las poblaciones más vulnerables, garantizar unas condiciones mínimas de habitabilidad y calidad de vida, y promover la inclusión social.

No obstante, el desarrollo urbano desordenado ha favorecido la expansión de asentamientos informales y la falta de infraestructuras básicas adecuadas. Para que las iniciativas de vivienda social sean efectivas, es necesario adoptar un enfoque integral que tenga en cuenta la viabilidad económica, la sostenibilidad medioambiental y la equidad social. En un mundo donde la urbanización acelerada amenaza los medios de vida de millones de personas, buscar soluciones sostenibles es cada vez más urgente.

Métodos de decisión multicriterio (MCDM)

Los MCDM son herramientas poderosas para la toma de decisiones en escenarios con múltiples objetivos o criterios, facilitando la evaluación y comparación de alternativas basadas en varios aspectos cruciales. Se clasifican en:

Métodos de Puntuación: Asignan puntuaciones numéricas a los criterios para comparación (e.g., SAW, COPRAS).
Métodos Basados en Distancia: Evalúan alternativas midiendo la distancia a un punto ideal positivo y a un punto ideal negativo (e.g., TOPSIS, VIKOR, ARAS, EDAS).
Métodos de Comparación Pareada: Comparan alternativas directamente para determinar preferencias basadas en criterios específicos (e.g., AHP, ANP).
Métodos de Superación (Outranking): Se basan en la noción de que una alternativa óptima es preferible si es igual o superior en todos los criterios y al menos uno de ellos (e.g., PROMETHEE, ELECTRE).
Funciones de Utilidad (Valor) Multi-atributo: Representan las preferencias del tomador de decisiones a través de funciones de utilidad/valor (e.g., MAUT, SWARA, MIVES).

Prevalencia y tendencias:

AHP es el método individual dominante (75% de los casos individuales), seguido por TOPSIS.
El 48% de los artículos revisados utilizan la comparación pareada, siendo AHP el método principal (41 artículos).
Los métodos basados en distancia representan el 21% del uso, con TOPSIS como la opción predominante.
Métodos híbridos: Aunque se aboga por la integración de diferentes MCDM, su adopción generalizada es limitada. La combinación AHP + TOPSIS es frecuente, aprovechando la capacidad de AHP para estructurar criterios y la de TOPSIS para identificar y clasificar alternativas.
Números Crisp vs. Lógica Difusa/Neutrosófica: La mayoría de los estudios (84%) emplean números crisp, lo que indica un enfoque en datos exactos. Sin embargo, desde 2011, ha habido un aumento en el uso de la lógica difusa (15% de los manuscritos) para manejar la imprecisión y vaguedad inherentes a los juicios humanos. La lógica neutrosófica (1%) también ha comenzado a explorarse.
La Agenda 2030 y el ODS 11 («Ciudades y Comunidades Sostenibles»), junto con la adopción de la Nueva Agenda Urbana en 2015, han impulsado un aumento significativo en las publicaciones (más del 77% entre 2016 y la actualidad), «subrayando el papel fundamental de la vivienda adecuada y sostenible como piedra angular para lograr ciudades sostenibles.

Criterios de evaluación en vivienda social

Los proyectos de vivienda social se evalúan considerando cuatro dimensiones principales, reflejando un enfoque integral de sostenibilidad:

Económicos: Predominantemente enfocados en costos de construcción, reparación y mantenimiento, y gastos operativos de los proyectos de vivienda. Solo siete artículos revisados incluyen el Coste del Ciclo de Vida (LCC) según ISO 15686-5.
Ambientales: Abordan consumo de energía, eficiencia hídrica, emisiones contaminantes, gestión de residuos y energía del ciclo de vida (LCE). El consumo de energía y las emisiones de contaminantes son los aspectos más evaluados.
Sociales: Los criterios incluyen salud y seguridad, nivel de confort, facilidad de servicios y satisfacción del usuario. La accesibilidad a servicios públicos y la inclusión social son aspectos clave.
Técnicos: Comprenden especificaciones del proyecto, diseño, construcción y criterios de programación, con énfasis en la innovación, calidad y adhesión a los plazos.

Hay un cambio hacia evaluaciones multidimensionales, con «comparación por pares, superación y métodos basados en la distancia» emergiendo como herramientas esenciales.

Fases del proceso de construcción y MCDM

La aplicación de MCDM se distribuye en varias fases de la constructibilidad:

Fase de diseño: Es la fase más estudiada, cubriendo optimización del diseño interior, selección de sistemas de construcción óptimos y diseño MEP (Mecánico, Eléctrico y de Fontanería) priorizando el confort térmico.
Fase de planificación conceptual: Se centra en la viabilidad económica, la elección de ubicaciones adecuadas y la consideración de las necesidades de los habitantes, incluyendo acceso a servicios públicos, transporte, seguridad y áreas recreativas.
Fase de mantenimiento y puesta en marcha: Evalúa el bienestar de los ocupantes, las renovaciones arquitectónicas y energéticas, y las técnicas de refuerzo estructural.
Fase de construcción: Se enfoca en el uso de maquinaria, materiales y mano de obra, abordando preocupaciones de seguridad.
Fase de adquisiciones: Aborda la evaluación de proveedores y la gestión de la cadena de suministro, un aspecto vital pero poco representado.

A pesar de las intervenciones de la ciencia de la construcción que se centran en el conocimiento, la planificación, las adquisiciones y la ejecución, la investigación en este ámbito aborda principalmente cuestiones convencionales en lugar de conceptos emergentes como la economía circular y el Análisis del Ciclo de Vida (ACV) completo.

Discusión y direcciones futuras de investigación

La revisión destaca la necesidad de:

Integración de MCDM más allá de la viabilidad económica: Ampliar el alcance para abarcar la viabilidad social, técnica y ambiental.
Mayor uso de métodos híbridos y lógicas avanzadas: A pesar de la complejidad de los proyectos de vivienda social, la aplicación de la lógica difusa y neutrosófica en MCDM individuales e híbridos sigue siendo limitada en comparación con otras disciplinas de ingeniería. Se recomienda la integración de enfoques híbridos que integren MCDM con lógica difusa o neutrosófica, para evaluaciones más precisas.
Estandarización de criterios de evaluación: Existe una falta de consenso en los criterios de evaluación de la sostenibilidad, lo que subraya la «necesidad de un marco estandarizado que integre sistemáticamente estos aspectos. Un enfoque de Evaluación del Ciclo de Vida de la Sostenibilidad (SLCA) podría ser beneficioso.
Exploración de MCDM alternativos: Métodos como el Best-Worst Method (BWM) y el Combinative Distance-Based Assessment (CODAS) ofrecen ventajas sobre los métodos tradicionales en ciertos escenarios y deberían ser considerados.
Mayor aplicación del análisis de sensibilidad: Solo 17 de los artículos revisados emplearon análisis de sensibilidad, a pesar de su crucial papel para determinar la solidez de los métodos y la validez de los resultados.
Integración de tecnologías como GIS y BIM: La combinación de GIS (Sistemas de Información Geográfica), BIM (Modelado de Información de Construcción) y MCDM ha demostrado ser efectiva en la ingeniería civil, permitiendo análisis espaciales y temporales multicriterio. Esta integración puede optimizar la selección de sitios, el uso de recursos y la planificación sostenible a largo plazo. Sin embargo, su combinación es limitada en la literatura revisada.
Abordar la interdependencia de los criterios: La naturaleza holística y multifacética de la sostenibilidad implica que los criterios están inherentemente interconectados, lo que desafía los enfoques individuales de MCDM. Un reconocimiento exhaustivo de esta interdependencia es vital.

7. Conclusiones clave

Los MCDM son herramientas versátiles y esenciales para evaluar proyectos de vivienda social, con AHP, TOPSIS y COPRAS como los más prevalentes.
Existe una tendencia creciente hacia el uso de MCDM con lógicas de incertidumbre como la difusa y neutrosófica, aunque su aplicación todavía es limitada.
La sostenibilidad es un factor clave, siendo la dimensión social la más analizada, seguida por la económica, ambiental y técnica. No obstante, se necesita un marco estandarizado y la integración del Análisis del Ciclo de Vida (LCA) para evaluaciones más completas.
La aplicación de MCDM en todas las fases de la construcción mejora la toma de decisiones, optimiza los recursos y permite la identificación temprana de riesgos.
Es crucial investigar la jerarquización de criterios y la optimización de modelos híbridos para mejorar la aplicabilidad de los MCDM en proyectos de interés social.
La adopción de innovaciones como la construcción modular y el uso de materiales sostenibles es fundamental para la eficiencia y sostenibilidad de la vivienda social.

Este documento de información busca guiar a los profesionales de la investigación y a los tomadores de decisiones hacia la integración de métodos MCDM modernos para abordar de manera más efectiva los complejos desafíos de la vivienda social, impulsando así decisiones más informadas y sostenibles.

Os dejo un resumen en audio donde se explican las ideas principales del trabajo.

Al estar publicado en abierto, os dejo el artículo completo.

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Glosario de términos clave

AHP (Analytic Hierarchy Process / Proceso Analítico Jerárquico): Un método MCDM basado en comparaciones por pares para estructurar y analizar decisiones complejas, determinando la importancia relativa de los criterios y alternativas.
ANP (Analytic Network Process / Proceso de Red Analítico): Una extensión del AHP que permite relaciones más complejas entre los criterios y las alternativas, incluyendo interdependencias y retroalimentación.
ARAS (Additive Ratio Assessment / Evaluación por Razón Aditiva): Un método MCDM basado en el cálculo de ratios aditivos para clasificar alternativas en función de su rendimiento.
BIM (Building Information Modelling / Modelado de Información de Construcción): Un proceso inteligente basado en modelos 3D que permite a los profesionales de la arquitectura, ingeniería y construcción planificar, diseñar, construir y gestionar edificios e infraestructuras de manera más eficiente.
COPRAS (Complex Proportional Assessment / Evaluación Proporcional Compleja): Un método MCDM de puntuación que evalúa alternativas basándose en su proximidad a un punto ideal y a un punto anti-ideal.
Crisp numbers (Números nítidos): Valores precisos y exactos utilizados en los cálculos matemáticos, que no consideran la imprecisión o la ambigüedad inherente a algunos conceptos humanos o datos subjetivos.
Constructability (Constructibilidad): La medida en que el diseño de un proyecto facilita la construcción, permitiendo un uso eficiente de los recursos y la mano de obra para mejorar el costo, el tiempo, la calidad y la seguridad.
DEMATEL (Decision Making Trial and Evaluation Laboratory / Laboratorio de Evaluación y Toma de Decisiones): Un método MCDM que ayuda a analizar relaciones causa-efecto entre criterios, permitiendo comprender su interdependencia.
EDAS (Evaluation Based on Distance to Average Solution / Evaluación Basada en la Distancia a la Solución Promedio): Un método MCDM que evalúa alternativas en función de su distancia a la solución promedio.
ELECTRE (Elimination and Choice Expressing Reality Method / Método de Eliminación y Elección que Expresa la Realidad): Una familia de métodos MCDM de superación que compara alternativas por pares y determina su relación de preferencia o indiferencia.
Fuzzy logic (Lógica difusa): Una forma de lógica multivaluada que permite valores de verdad intermedios entre «verdadero» y «falso», utilizada para modelar la incertidumbre y la vaguedad en los juicios humanos.
GIS (Geographic Information Systems / Sistemas de Información Geográfica): Un sistema que crea, gestiona, analiza y mapea todo tipo de datos. Relaciona los datos con la ubicación, analizando la información geográfica para organizar capas de información en visualizaciones mediante mapas.
Hybrid MCDMs (MCDM híbridos): Combinaciones de dos o más métodos MCDM, o de MCDM con otras herramientas (como BIM o GIS), para aprovechar las fortalezas de cada técnica y abordar la complejidad de los problemas de decisión.
LCA (Life Cycle Assessment / Análisis del Ciclo de Vida): Una metodología para evaluar los impactos ambientales asociados a todas las etapas de la vida de un producto o servicio, desde la extracción de materias primas hasta su disposición final.
LCC (Life Cycle Cost / Costo del Ciclo de Vida): El cesto total de un activo a lo largo de su vida útil, incluyendo los costos iniciales de adquisición, operación, mantenimiento, y disposición final.
MCDM (Multi-Criteria Decision Methods / Métodos de Decisión Multicriterio): Herramientas analíticas y computacionales que ayudan a los tomadores de decisiones a evaluar y priorizar diferentes opciones considerando múltiples factores o criterios, a menudo conflictivos.
MIVES (Model Integrated Value for Sustainable Evaluation / Modelo de Valor Integrado para la Evaluación Sostenible): Un método MCDM que integra la toma de decisiones con el análisis de valor, utilizando dimensiones indexadas estandarizadas para comparar indicadores de diferente naturaleza.
MOORA (Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis / Optimización Multiobjetivo por Análisis de Ratios): Un método MCDM que clasifica alternativas basándose en un ratio de rendimiento y una referencia de desviación.
Neutrosophic logic (Lógica neutrosófica): Una generalización de la lógica difusa que introduce la indeterminación (además de la verdad y la falsedad), permitiendo un manejo más completo de la incertidumbre en los procesos de decisión.
PROMETHEE (Preference Ranking Organization Method for Enrichment of Evaluations / Método de Organización de Preferencias para el Enriquecimiento de Evaluaciones): Un método MCDM de superación que permite clasificar alternativas según sus preferencias de los criterios.
Scoring methods (Métodos de puntuación): Métodos MCDM que asignan puntuaciones numéricas a los criterios relevantes para comparar y evaluar cantidades jerárquicamente estructuradas.
Sensitivity analysis (Análisis de sensibilidad): Un estudio que examina cómo la incertidumbre en la salida de un modelo puede atribuirse a diferentes fuentes de incertidumbre en sus entradas, utilizado para probar la robustez de un método y la validez de los resultados.
Social housing (Vivienda social): Viviendas diseñadas para ser accesibles a personas y familias de ingresos medios y bajos, asegurando estándares mínimos de habitabilidad y calidad de vida, y fomentando la inclusión social.
Sustainability (Sostenibilidad): Un enfoque que busca satisfacer las necesidades del presente sin comprometer la capacidad de las futuras generaciones para satisfacer sus propias necesidades, abarcando dimensiones económicas, ambientales, sociales y técnicas.
SWARA (Scaled Weighted Assessment Ratio Analysis): Un método MCDM utilizado para determinar los pesos de los criterios.
TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution / Técnica para la Ordenación por Similitud con la Solución Ideal): Un método MCDM que clasifica alternativas basándose en su distancia a una solución ideal positiva y a una solución ideal negativa.
VIKOR (VIseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje / Optimización Multicriterio y Solución de Compromiso): Un método MCDM que clasifica alternativas basándose en su proximidad a una solución ideal.
WSM (Weighted Sum Model / Modelo de Suma Ponderada): Un método MCDM de puntuación que calcula una puntuación total para cada alternativa sumando las puntuaciones ponderadas de cada criterio

Cómo construir viviendas sociales más baratas y sostenibles y de forma más rápida

A continuación, os paso el contenido de una nota de prensa que ha lanzado la UPV sobre uno de nuestros trabajos de investigación relacionados con el proyecto RESILIFE. También os dejo enlaces a la noticia. Espero que os resulte interesante.

Investigadores de la UPV han desarrollado una nueva herramienta para ayudar a gobiernos y profesionales del sector de la construcción a edificar viviendas sociales de forma más eficiente, económica y respetuosa con el medio ambiente

La investigación, publicada en la revista Building and Environment, se enmarca en el proyecto RESILIFE

Investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV) han desarrollado una nueva herramienta para ayudar a gobiernos y profesionales del sector de la construcción a edificar viviendas sociales de forma más eficiente, económica y respetuosa con el medio ambiente. El trabajo, liderado por el investigador del Instituto ICITECH Víctor Yepes y la doctoranda Ximena Luque, se ha centrado en Perú, un país con un elevado déficit habitacional, si bien sus resultados podrían aplicarse a otros países con necesidades similares.

La investigación, publicada en la revista Building and Environment, se enmarca en el proyecto RESILIFE y analiza cinco sistemas constructivos diferentes —desde métodos tradicionales como el hormigón con ladrillo hasta métodos industrializados como el Light Steel Frame (LSF). Además, evalúa no solo costes de construcción, sino también los de mantenimiento, demolición e impacto ambiental durante todo el ciclo de vida de la vivienda.

“No se trata de solo construir más, sino de construir mejor. Por eso analizamos cada sistema de principio a fin, con el enfoque conocido como desde la cuna hasta la tumba, evaluando tanto el impacto técnico, económico y medioambiental de la construcción. Nuestro estudio no solo se centra en el precio o la velocidad de construcción. También analizó el impacto de cada tipo de vivienda a lo largo de toda su vida útil: desde la extracción de los materiales hasta su demolición”, explica Víctor Yepes

El sistema más eficiente: rápido, limpio y rentable

De los cinco modelos analizados, el sistema LSF —una estructura metálica prefabricada y liviana— es el más eficiente, según el estudio realizado por Víctor Yepes y Ximena Luque. Es el más barato a largo plazo (en construcción, mantenimiento y demolición); el que menos impacto ambiental genera y el que permite construir más rápido, lo que resulta clave para reducir el déficit habitacional en corto tiempo.

“Los sistemas tradicionales, aunque parecen más baratos al inicio, terminan siendo más costosos a largo plazo por sus residuos y su dificultad para ser reciclados. El estudio también señala que ningún sistema es perfecto. Por ejemplo, los paneles sándwich de hormigón son muy rápidos de montar, pero tienen mayores costes e impactos. El sistema convencional, aunque ampliamente empleado, tarda más en construirse y tiene un impacto ambiental alto. Sin embargo, necesita menos mano de obra especializada, lo que también es un factor que debemos considerar. Aun así, en más del 90 % de los escenarios evaluados, el LSF siguió siendo la mejor alternativa”, explica Yepes.

Guía práctica y modelo replicable

Además de identificar el “sistema para construir mejor”, el equipo de la UPV ha desarrollado una guía práctica para programas de vivienda social, planteando una metodología que se puede replicar en otros países en desarrollo.

Nuestro estudio ofrece una herramienta práctica y replicable que puede ayudar a ingenieros, arquitectos y autoridades a tomar decisiones más informadas. Al tener en cuenta todo el ciclo de vida de una vivienda y varios criterios de sostenibilidad, nuestro trabajo pretende contribuir a conseguir hacia soluciones habitacionales más justas, rápidas y respetuosas con el medio ambiente en aquellos países que lo necesitan”, añade Yepes.

Próximos pasos: sumar el factor humano

El equipo de la UPV trabaja ya en la siguiente fase del proyecto, que incorporará el impacto social de cada sistema constructivo, evaluando cómo influyen en la calidad de vida de las personas, el empleo local y la cohesión comunitaria.

“Construir bien, no es solo colocar ladrillos y hormigón. También es considerar a las personas que habitarán ese espacio y cómo la vivienda puede mejorar su bienestar y sus oportunidades”, concluye Víctor Yepes.

Referencia

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

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