En las dos últimas décadas, el sector inmobiliario ha vivido una transformación silenciosa pero profunda gracias a la digitalización. Desde la fase de diseño y construcción, donde la tecnología BIM (Building Information Modelling) y los sensores inteligentes han optimizado la planificación y reducido desviaciones, hasta la evolución de la domótica en el ámbito residencial y corporativo, la tecnología ha permitido edificios más conectados, eficientes y confortables. La integración de sistemas automatizados —que controlan climatización, iluminación o mantenimiento predictivo— ha aportado beneficios tangibles tanto para los propietarios como para los usuarios finales, impulsando un modelo de gestión más eficiente, seguro y sostenible.
Hoy la irrupción de la IA marca un nuevo punto de inflexión. La IA permite analizar en tiempo real el comportamiento energético de los edificios, anticipar consumos, identificar fugas o ineficiencias y optimizar sistemas sin comprometer el confort de los ocupantes. Y, en paralelo, su capacidad para integrar datos procedentes de múltiples fuentes y automatizar decisiones está acelerando la transición hacia activos más sostenibles y alineados con criterios ESG, una prioridad creciente en el sector especialmente para inversores institucionales que descartan activos que no cumplan con estándares energéticos y medioambientales adecuados.
Y es que la IA no solo mejora la eficiencia operativa, sino que redefine cómo se gestionan y valoran los edificios, consolidándose como una aliada clave para impulsar un sector más resiliente, responsable y competitivo. En palabras de Carlos Bardavio, socio responsable de Real Estate de KPMG en España: “La integración de sistemas inteligentes, incorporación de sensores y medidores y plataformas de gestión energética, permite monitorizar el consumo en tiempo real, optimizar procesos y reducir costes operativos. Esta digitalización no solo incrementa la eficiencia, sino que aporta transparencia y confianza a propietarios, inquilinos y visitantes”.
Además, la eficiencia energética se ha convertido en un factor determinante en la valoración de los activos dado que existe un número creciente de inversores, especialmente institucionales, para los que la sostenibilidad es uno de sus criterios esenciales de inversión y descartan activos que no reúnan las condiciones mínimas. En este contexto, los edificios eficientes no solo cumplen con los objetivos climáticos, sino que también ofrecen ventajas competitivas: menor riesgo de devaluación, reducción de costes y mayor atractivo para inversores y usuarios.
El sector inmobiliario se ha posicionado claramente a la vanguardia de la innovación tecnológica. Y ahora, la inteligencia artificial se erige como una solución transformadora al maximizar el confort de las personas: “La IA tiene el potencial de gestionar la energía desde un enfoque centrado totalmente en el inquilino y en su confort, analizando en tiempo real datos de sensores (temperatura, calidad del aire, CO₂, ocupación) junto con información sobre hábitos y preferencias de uso. Además, a partir de este contexto, los algoritmos ajustan automáticamente los sistemas HVAC (calefacción, ventilación y aire acondicionado) de manera proactiva, eliminando consumos innecesarios sin degradar la experiencia del inquilino” explica Alfredo Carrión, Associate Partner de IA, D&A y tecnologías emergentes KPMG en España.
Así, el confort deja de ser un umbral fijo y se convierte en una variable de optimización dinámica y personalizada, manteniéndose dentro de rangos que maximizan bienestar y estabilidad térmica. “Este enfoque ya aporta resultados tangibles: por ejemplo, en uno de los edificios emblemáticos de Gmp (líder del sector en España), la aplicación de herramientas de IA ha permitido reducir en más de un 25% el consumo de climatización y evitar 49 toneladas de CO₂ al año, todo ello manteniendo altos estándares de confort térmico para los inquilinos y visitantes”, añade Alfredo Carrión.
Sin embargo, si bien la IA se posiciona como un elemento transformador para el sector inmobiliario, el camino hacia su adopción no está exento de desafíos y, para Carlos Bardavio, estos son los principales:
La IA depende de grandes volúmenes de información precisa y actualizada. El sector inmobiliario tradicionalmente cuenta con información fragmentada de diversas fuentes (internas, públicas o de terceros, como comercializadores y otros proveedores). La falta de estandarización y la dispersión de datos es un hándicap a la hora de garantizar modelos fiables.
La inversión inicial en tecnología y la dedicación de recursos pueden ser elevadas, lo que genera incertidumbre sobre la recuperación de la inversión, especialmente en un contexto en el que aún hay muchas herramientas en fase de desarrollo sin visibilidad sobre su auténtico potencial.
La integración de IA requiere adaptar procesos y fomentar una mentalidad abierta a la innovación, lo que implica formación continua y disposición al cambio.
Garantizar que los sistemas de IA estén libres de sesgos y se adopten de manera adecuada es esencial para mantener la confianza del mercado.
Los sistemas de calefacción en edificios de gran tamaño suelen operar con numerosos equipos, circuitos y unidades de ventilación que, al no estar completamente integrados, generan ineficiencias estructurales. Entre los problemas más habituales se encuentran la falta de conexión entre las fuentes de energía y los puntos de consumo, la regulación insuficiente de las unidades de ventilación y los controladores, la rigidez en las programaciones entre modos ECO y Confort, así como fallos de sensores y anomalías operativas que pasan desapercibidas en las rutinas diarias. Estas deficiencias se traducen en un uso excesivo de energía, emisiones más elevadas de CO₂, un deterioro de la calidad del aire interior y un confort térmico inconsistente para los ocupantes.
Para dar respuesta a este desafío, se desarrolló una solución basada en IA[1] capaz de analizar en tiempo real el comportamiento térmico del edificio y ajustar automáticamente los sistemas HVAC para mantener un equilibrio óptimo entre eficiencia energética y confort. Esto se hizo mediante una combinación de datos procedentes del edificio —como previsiones meteorológicas, patrones de ocupación, rendimiento de la calefacción o consumo eléctrico por zonas y franjas horarias— con modelos de predicción que permiten anticipar necesidades futuras y corregir desajustes antes de que se materialicen. El resultado es convertir la operación del sistema de calefacción en un proceso continuo y autónomo, con ajustes constantes que se realizan las 24 horas del día.
La implantación de esta solución se desarrolló en varias fases:
Los resultados obtenidos demostraron el impacto de la solución: en un edificio de oficinas de 10.000 m² la demanda de calefacción se redujo más de un 60% sin alterar las condiciones de confort, mientras que en un centro comercial de 60.000 m² se lograron importantes mejoras en los costes operativos y en la calidad del ambiente interior. Este caso evidencia que la IA no solo permite optimizar la eficiencia energética y reducir emisiones, sino que también contribuye a mejorar la habitabilidad y a facilitar el cumplimiento de los objetivos de sostenibilidad en el sector inmobiliario.
Para finalizar, la innovación más relevante en gestión energética inmobiliaria es la transición del Smart Building al Cognitive Building. Como explica Alfredo Carrión “Mientras que un Smart Building se apoya en automatización y reglas predefinidas que reaccionan a eventos, el Cognitive Building incorpora IA con capacidad de aprendizaje, análisis contextual y anticipación”. Esto permite que el edificio interprete su entorno y la relación con los inquilinos, aprenda de la interacción con estos y ajuste de forma autónoma sus decisiones operativas.
El Cognitive Building se sostiene en el análisis continuo de datos históricos y en tiempo real —desde sensores IoT hasta información externa como previsiones meteorológicas o precios energéticos— para predecir patrones de uso y tomar decisiones autónomas sobre consumo. En este contexto, surgen operadores digitales autónomos, es decir: agentes de IA que actúan como capa de decisión centralizada, coordinando climatización, energía e iluminación de forma integrada para optimizar el rendimiento global del activo.
“De cara al futuro, la tendencia es que los edificios sean cada vez más autónomos, autoadaptativos y orientados a generar valor tangible: no solo reduciendo costes o emisiones, sino mejorando de modo continuo la experiencia del inquilino y alineando de forma estratégica objetivos operativos, de confort y de descarbonización en un único modelo inteligente de gestión”, concluye Alfredo Carrión.
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