El mantenimiento de un edificio ha funcionado durante décadas con el mismo modelo: algo se rompe, alguien lo arregla. Es lo que se conoce como mantenimiento correctivo, y tiene un problema fundamental: siempre llegas tarde.
La avería ya se ha producido. El usuario ya está incómodo. El coste de reparación urgente es mayor que el de una intervención planificada. Y mientras tanto, el equipo de mantenimiento gestiona las incidencias con herramientas del siglo pasado: hojas de Excel, grupos de WhatsApp, partes en papel y la memoria de los técnicos.
Un GMAO (Gestión de Mantenimiento Asistido por Ordenador) resuelve el problema de la organización. Pero un GMAO con inteligencia artificial va un paso más allá: anticipa el fallo antes de que ocurra.
Qué es un GMAO
Un GMAO es una plataforma de software que centraliza toda la gestión del mantenimiento de un edificio o una cartera de inmuebles:
Activos: inventario completo de todos los equipos, con fichas técnicas, ubicación, fabricante, fecha de instalación y estado.
Incidencias: registro, asignación, seguimiento y cierre de cada avería o solicitud. Trazabilidad completa desde que se detecta hasta que se resuelve.
Órdenes de trabajo: planificación de tareas preventivas y correctivas. Asignación a técnicos con calendario, prioridades y tiempos de respuesta.
Repuestos: control de stock de piezas de recambio, consumibles y materiales.
KPIs y reporting: tiempos de respuesta, costes por activo, ratio preventivo/correctivo, disponibilidad de equipos.
Hasta aquí, un GMAO convencional. Los hay a decenas en el mercado: MAXIMO, SAP PM, Maintenance Connection, Infraspeak, Planon. Todos hacen más o menos lo mismo.
Qué cambia con la inteligencia artificial
La inteligencia artificial transforma el GMAO de una herramienta de registro en una herramienta de predicción. El sistema no solo registra lo que ha pasado: analiza los datos para predecir lo que va a pasar.
Detección de anomalías: la IA monitoriza el comportamiento de cada equipo en tiempo real. Si un motor de un climatizador empieza a consumir un 15% más de lo normal, la IA lo detecta antes de que el técnico lo note. Esa desviación puede significar un rodamiento desgastado, un filtro obstruido o un problema eléctrico incipiente.
Predicción de fallos: analizando los patrones históricos de cada equipo y cruzándolos con datos en tiempo real —temperaturas, vibraciones, consumos, horas de funcionamiento—, la IA calcula la probabilidad de fallo. No dice "este equipo va a fallar mañana", pero sí dice "este equipo tiene un 85% de probabilidad de fallo en los próximos 30 días".
Diagnóstico asistido: cuando se produce una incidencia, la IA sugiere posibles causas basándose en el historial del equipo, las condiciones ambientales y los patrones de fallos similares en otros equipos. El técnico llega a la avería con un diagnóstico preliminar, no con las manos vacías.
Optimización de preventivos: en vez de hacer mantenimiento preventivo por calendario fijo —cada 3 meses, cada 6 meses—, la IA ajusta las frecuencias según el uso real de cada equipo. Un climatizador que trabaja 12 horas al día necesita más revisiones que uno que trabaja 4. Esto reduce costes de mantenimiento innecesario sin aumentar el riesgo de avería.
La diferencia clave: integración con el BMS
La mayoría de los GMAO del mercado funcionan como sistemas aislados. Reciben incidencias que alguien introduce manualmente. No tienen conexión directa con los equipos del edificio.
Un GMAO integrado nativamente con el BMS cambia las reglas. Las alarmas del edificio generan incidencias automáticamente. No hay que esperar a que alguien llame o envíe un correo. El dato del sensor va directamente al sistema de mantenimiento.
Si el BMS detecta que una enfriadora tiene una presión de descarga anormalmente alta, la incidencia se crea sola, se asigna al técnico de turno y se le envía una notificación con el diagnóstico preliminar de la IA. Todo en segundos, sin intervención humana.
No son dos sistemas separados hablando entre sí a través de una pasarela. Es un solo sistema donde los datos de supervisión y los datos de mantenimiento comparten la misma base.
Resultados reales
Los beneficios del mantenimiento predictivo con IA no son teóricos:
Reducción de averías imprevistas entre un 25% y un 40%. Menos urgencias significa menos costes de reparación a precio de emergencia y menos molestias para los usuarios del edificio.
Extensión de la vida útil de los equipos. Un equipo bien mantenido en el momento justo dura más que uno que se mantiene por calendario fijo o que se repara cuando falla.
Reducción del coste total de mantenimiento entre un 15% y un 25%. Menos intervenciones innecesarias, menos piezas sustituidas prematuramente, menos horas de técnico en desplazamientos improductivos.
Datos para decidir. Cuánto cuesta mantener cada equipo, cada planta, cada edificio. Qué equipos conviene sustituir y cuáles reparar. Dónde invertir y dónde no.
No es el futuro, es el presente
La inteligencia artificial aplicada al mantenimiento de edificios no es una promesa: es una realidad que ya funciona en instalaciones con miles de activos. La tecnología existe, los datos están disponibles y los resultados son medibles.
La pregunta no es si su edificio necesita un GMAO con IA. La pregunta es cuánto está perdiendo cada mes sin él.