Cómo la inteligencia artificial está entrando a la geotecnia

El uso de inteligencia artificial y machine learning en geotecnia viene creciendo de forma consistente: investigación de deslizamientos, análisis de licuefacción y modelos de estabilidad de taludes que combinan datos de presión de poro, desplazamiento y lluvia en tiempo real. El tema tiene suficiente peso como para sostener un workshop internacional dedicado — el tercero se realizó en Florencia en octubre de 2025, y el próximo está programado para Seúl en 2026.

Un ejemplo concreto: Fugro, una de las firmas de geotecnia e ingeniería del subsuelo más grandes del mundo, publicó en 2025 sobre cómo está usando IA para acelerar y estandarizar los ensayos de laboratorio de suelos — automatizando parte de la clasificación e interpretación de resultados que tradicionalmente toma más tiempo manual.

En campo, el monitoreo de taludes con drones y LiDAR ya permite generar nubes de puntos 3D con precisión centimétrica para mapear riesgo de caída de rocas. Escaneos repetidos detectan micro-movimientos y propagación de grietas antes de que sean visibles a simple vista, y los modelos de machine learning cada vez distinguen mejor vegetación de roca fracturada real en esos escaneos.

Una innovación relacionada, aunque todavía de nicho por su costo: la biocementación (o MICP, precipitación de carbonato de calcio inducida microbiológicamente), que usa bacterias para mejorar suelos como alternativa más sostenible al cemento tradicional. Hay ensayos activos en varios países para cimentaciones, vías, ferrocarril y presas, según reportó Ground Engineering en enero de 2026.

Ninguna de estas herramientas reemplaza el criterio de campo de un ingeniero geotécnico — pero sí están cerrando la brecha entre la inspección visual periódica y el monitoreo continuo, algo especialmente relevante en proyectos de infraestructura de mayor escala.