Expo Construir Guatemala 2026 abre debate sobre inteligencia artificial y urbanismo

• Las decisiones ya no se están tomando únicamente desde la intuición. En sectores como construcción, retail y desarrollo inmobiliario, la velocidad del mercado y el crecimiento urbano están obligando a las empresas a buscar nuevas herramientas para entender mejor dónde invertir, cómo expandirse y qué oportunidades realmente tienen potencial de rentabilidad. En ese escenario, la inteligencia artificial comienza a posicionarse como un aliado estratégico para transformar datos en acciones concretas.

Durante la jornada inaugural de Expo Construir Guatemala 2026, evento que marcó el inicio de la gira regional 2026, Roberto Armando Rodríguez Moscoso, CEO y cofundador de Pulster.ai, presentó la conferencia “El poder de la IA aplicada a expansión y real estate”, donde abordó cómo la inteligencia artificial está modificando los procesos de análisis para expansión comercial y desarrollo inmobiliario en América Latina.

El ejecutivo explicó que uno de los principales desafíos de la región es la falta de información actualizada y estructurada para tomar decisiones empresariales. Según detalló, muchos países latinoamericanos continúan dependiendo de censos antiguos, estudios aislados y metodologías tradicionales que muestran únicamente una “fotografía del momento”, sin ofrecer una visión dinámica del comportamiento urbano y comercial.

Rodríguez señaló que, aunque actualmente existe una enorme cantidad de datos disponibles, muchas organizaciones aún enfrentan lo que denominó “fatiga de decisión”, provocada por dashboards complejos y exceso de información sin procesos claros para interpretar los datos y convertirlos en acciones estratégicas. “Sabemos modular datos, pero no sabemos tomar decisiones”, afirmó durante su participación.

IA, expansión y análisis territorial

Uno de los puntos centrales de la ponencia fue la forma en que Pulster.ai utiliza modelos de inteligencia artificial y geointerpretación satelital para identificar patrones urbanos y comerciales en distintos países de la región. La plataforma, explicó, analiza imágenes satelitales para detectar calles, cuadras, construcciones, áreas verdes y densidad habitacional, permitiendo actualizar información territorial sin depender exclusivamente de datos gubernamentales.

La compañía también trabaja con modelos de geomovilidad y áreas de cobertura que permiten analizar cómo se desplazan las personas, cuánto tiempo toman ciertos recorridos y cuáles son las zonas con mayor concentración de potenciales consumidores. Esta información se utiliza para apoyar decisiones relacionadas con apertura de supermercados, farmacias, restaurantes y otros modelos comerciales vinculados al desarrollo urbano.

De acuerdo con el expositor, uno de los mayores problemas en el sector inmobiliario y de expansión comercial es que muchas inversiones continúan realizándose “a ciegas” o basadas únicamente en experiencia previa. El directivo mencionó que proyectos de expansión pueden requerir inversiones promedio de entre US$10 millones y US$50 millones, además de períodos de recuperación de entre tres y cinco años, lo que vuelve más relevante contar con análisis predictivos antes de ejecutar una inversión.

Del “yo creo” a modelos predictivos

La conferencia también abordó cómo la IA permite identificar las llamadas “variables detonantes”, es decir, los factores que más influyen en el éxito o fracaso de una ubicación comercial. A través de modelos de correlación, la plataforma analiza patrones de rentabilidad y comportamiento para determinar cuáles variables tienen mayor impacto sobre ventas, tráfico o desempeño comercial.

Rodríguez compartió ejemplos donde los modelos predictivos lograron simplificar decisiones complejas. En uno de los casos expuestos, una cadena de farmacias descubrió que su principal variable de éxito era simplemente la cercanía a zonas con alta densidad poblacional. Según explicó, muchas veces las empresas esperan respuestas sofisticadas cuando la data termina revelando decisiones mucho más simples de ejecutar.

Otro aspecto destacado fue el uso de inteligencia artificial aplicada a marketing geolocalizado. La herramienta permite identificar dónde viven los clientes de la competencia, cuáles rutas utilizan y en qué horarios realizan visitas a determinados comercios. Con ello, las empresas pueden enfocar campañas publicitarias de forma más precisa y optimizar tanto la pauta digital como la selección de vallas publicitarias y ubicaciones estratégicas.

El ejecutivo concluyó destacando que la inteligencia artificial no debería verse únicamente como una herramienta para generar más información, sino como un mecanismo para mejorar los procesos de toma de decisiones. También hizo un llamado a empresas, municipalidades y entidades públicas a abrir más datos para fortalecer ecosistemas de análisis y planificación urbana en la región.

Lea: Avanzan las obras de estabilización en la Costanera Sur en Costa Rica