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Presentación del máster

Diplomado en BIM e IA aplicada: automatiza y optimiza tus proyectos AEC

Título propio Oficial de butic The New School [Fecha de comienzo libre]

Modalidades

Online a tu ritmo con Certificación Oficial

Duración

0.25 meses

Horas lectivas

10 horas

Solicita más información

Software que utilizarás

Autodesk Revit (versión 2022 o posterior), Dynamo para Revit (integrado en versiones recientes), Entorno Python (Visual Studio Code recomendado), Microsoft Power Platform (Power BI, Power Automate), Microsoft SharePoint (para componentes de colaboración), ChatGPT o similar (herramienta IA para asistencia técnica), Microsoft Excel (para análisis básico de datos y Navegador web moderno (Chrome, Edge o Firefox recomendados).

Master de nivel Título propio Oficial de butic The New School [Fecha de comienzo libre]

Seguridad

NOTA SOBRE SEGURIDAD DE LA IA EN TU ENTORNO CORPORATIVO

En butic nos tomamos muy en serio que nuestros programas formativos sean compatibles con los más altos estándares de seguridad, La normativa de seguridad en la que nos basamos  incorporan acuerdos y lineamientos para el uso responsable de inteligencia artificial en entornos corporativos, con foco en seguridad, privacidad y gobernanza.

Estos lineamientos se basan en estándares internacionales como ISO/IEC 42001:2023 (gestión de sistemas de IA), junto con ISO/IEC 27001 (Seguridad de la Información) e ISO/IEC 27701 (Privacidad), utilizando herramientas de Microsoft Azure, OpenAI y Anthropic.

De este modo, el programa promueve una adopción de IA controlada, trazable y alineada con buenas prácticas internacionales para la protección de la información corporativa.

Módulo 1: Fundamentos Estratégicos de IA para Profesionales BIM

Objetivo general: comprender el contexto actual, las tecnologías clave de IA aplicadas a AEC y los principios para integrar IA de forma estratégica en flujos BIM.

1. Introducción histórica y contexto actual

  • Evolución de la IA en el marco de las Revoluciones Industriales
  • Estado del arte de IA en AEC (2025)
  • Oportunidades estratégicas: brecha digital como ventaja para innovación operativa

2. Citizen Developers como agentes de cambio

  • Definición y valor estratégico del Citizen Developer
  • De usuarios a desarrolladores: casos exitosos en AEC
  • Casos reales: automatizaciones operativas en AEC

3. Diagnóstico de oportunidades: casos frecuentes y caso de estudio guía

  • Desafíos comunes: automatización de reportes, integración de datos y errores manuales
  • Análisis de caso real: diagnóstico empático y priorización de procesos
  • Resolución de dudas en sesión final
  • Objetivo: aplicar soluciones inmediatas como Citizen Developer

4. Transformación empática y estratégica

  • Metodología gradual: internalización de arquitectura, integración de especialidades y evolución iterativa
  • Estrategia del «primer éxito»: selección de automatismos simples para generar confianza y alineación

Módulo 2: IA como Copiloto Técnico

Objetivo general: aprender a utilizar IA como copiloto técnico para generar, optimizar y validar soluciones de automatización en flujos de trabajo BIM.

5. Limitaciones técnicas de la IA

  • Alucinaciones, sesgos, contexto limitado y falta de validación
  • Estrategias de mitigación: control de fuentes y validación humana

6. Metodología de recopilación, estructuración y de conocimiento

  • Análisis de fuentes de información
  • Técnicas de captura y estructuración
  • Criterios de calidad para bases de conocimiento

7. Creación de asistente personalizado

  • Paso a paso: desde la recopilación hasta el entrenamiento
  • Definición de instrucciones y contexto
  • Testing y validación del asistente

8. Demo: Asistente Dynamo + Vibe Coding

  • Presentación de asistente para Dynamo: anatomía de prompts y ciclo de mejora
  • Demostración de scripts Python: clasificación y acciones en elementos BIM
  • Tips de prompt engineering: componentes clave para respuestas técnicas útiles

Módulo 3: Orquestación de Flujos de Trabajo Colaborativos

Objetivo general: diseñar flujos automatizados que integren IA externa, Power Platform y ecosistemas BIM para gestionar proyectos colaborativos de forma eficiente.

9. Fundamentos de orquestación

  • Visión sistémica: metodologías ágiles y conexión entre procesos, datos y equipos
  • Power Platform como hub: correos, automatización y RPA para entornos empresariales

10. Automatización de flujos colaborativos

  • Workshop: flujo end-to-end con Power Automate, SharePoint y Teams
  • Integración de LLMs: agentes en Copilot Studio para seguimiento de proyectos
  • Trazabilidad: logging y escalamiento de CDE sectorial a organizacional

11. Integración con ecosistema BIM

  • Conectores para Revit/Dynamo: transformación de flujos manuales en digitales
  • Casos de uso: conexión de equipos y plataformas para optimización colaborativa

Módulo 4: Integración Empresarial y Escalabilidad Cloud

Objetivo general: consolidar competencias avanzadas para liderar la integración de IA, automatización y análisis de datos a escala organizacional en entornos AEC, con visión estratégica de transformación digital.

12. Orquestación de IA y Automatización en el Entorno AEC

  • Orquestación de flujos con Power Automate y APIs para LLMs externos
  • Conectividad entre plataformas clave: Autodesk Construction Cloud (ACC), Microsoft Exchange y ecosistemas empresariales

13. Procesamiento avanzado y gestión de datos BIM

  • Automatización del procesamiento de modelos IFC mediante Python e IfcOpenShell
  • Estrategias para análisis, interoperabilidad y vinculación con bases BIM existentes
  • Ciclo de optimización basado en feedback

14. Exploración tecnológica aplicada

  • Revisión general de tendencias y herramientas emergentes para AEC: ResearchRabbit, Bright Data, Scale AI, Azure, entre otras
  • Pincelada sobre posibles aplicaciones, ventajas y escenarios de uso en el contexto de innovación digital

15. Introducción práctica al modelado predictivo

  • Ejercicio básico de regresión lineal utilizando Lunchbox en Grasshopper y Rhino, a partir de puntos y líneas simples
  • Explicación conceptual de Machine Learning aplicada a flujos AEC mediante un ejemplo introductorio

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