Uso de IA para agilizar la revision de proyectos de arquitectura en la Dirección de Obras, Valparaiso

Abstract

La presente memoria surge a partir de la práctica proyectual desarrollada en la Dirección de Obras Municipales de Valparaíso, donde se identificó, a partir del análisis de tres años de datos, una demora sistemática en la revisión de solicitudes de edificación. En particular, se observó que un 47% de las solicitudes de obra nueva superan los plazos legales establecidos por la Ley General de Urbanismo y Construcciones. Para el estudio se utilizaron bitácoras de los trámites. A partir del análisis del proceso administrativo interno y de entrevistas, se reconocen como principales causas la documentación incompleta o deficiente presentada por los solicitantes y la falta de personal para la revisión de expedientes. Dado que la propuesta se enfoca en apoyar a los arquitectos revisores, se plantea el desarrollo de un asistente virtual basado en herramientas de inteligencia artificial que facilite la consulta de las circulares normativas DDU del MINVU, con el fin de mitigar la falta de personal. La herramienta considera la entrega de prompts diseñados para optimizar la revisión de normativa clave en los proyectos. La metodología contempla el levantamiento cuantitativo y cualitativo de los elementos interrelacionados del proceso inicial de tramitación, analizando sus temporalidades. Asimismo, se evalúa el potencial de la inteligencia artificial para optimizar procesos mediante pruebas de prompts en modelos de lenguaje, donde los mejores resultados se obtuvieron con el modelo NotebookLM en su versión de pago. Uno de los objetivos principales es optimizar la revisión normativa para apoyar la evaluación técnica de los proyectos, reduciendo los tiempos de tramitación y facilitando el cumplimiento de los plazos establecidos. En este sentido, la propuesta busca aumentar la eficiencia, transparencia y calidad en los procesos de permisología municipal. This report stems from the design practice developed at the Municipal Works Department in Valparaíso, where, after three years of analysis, a systematic delay in the review of building permit applications was identified. Specifically, for new construction applications, 47% exceeded the legal deadlines established by the General Law of Urbanism and Construction. The application logs were used for the study. Internal administrative processes and interviews revealed that the main causes were incomplete and deficient documentation submitted by applicants and a lack of personnel to review files. Since the proposed solution focuses on the reviewing architects, a virtual assistant based on artificial intelligence tools is proposed to support the consultation of the MINVU (Ministry of Housing and Urban Development) DDU regulatory circulars. This aims to mitigate the identified personnel shortage. Prompts designed to optimize the review of key regulations for project review would be provided. From the internal administrative process and interviews, the main causes were identified as incomplete and deficient documentation submitted by applicants and a lack of personnel to review files. The methodology involves the quantitative and qualitative analysis of interrelated elements of the initial permitting process, examining their timelines. It also investigates the potential of AI to optimize processes and tests it with prompts for regulatory queries using popular programming languages. The best results were obtained with the paid version of Google's Notebook LM model. One of the objectives is to optimize regulatory review and thus support the technical review of projects, reducing processing times and ensuring compliance with established deadlines. The proposal aims to increase efficiency, transparency, and quality in municipal permitting processes.