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| Fuente de la imagen: Orgullosa de su administrador de fincas (Velasco, 2014) |
M. Velasco, 2026 (*). Transformación Digital y Retos Ético-Jurídicos de la Inteligencia Artificial en la Administración de Fincas: Un Análisis Integral - Digital Transformation and Ethical-Legal Challenges of Artificial Intelligence in Property Management: A Comprehensive Analysis
Resumen: Se analiza la integración de la Inteligencia Artificial (IA) en el sector de la administración de fincas, un ámbito tradicionalmente analógico que atraviesa una transformación disruptiva bajo el marco de la PropTech y la Construcción 4.0. Se examinan las aplicaciones operativas más relevantes, desde la automatización de tareas administrativas y la atención al cliente mediante asistentes conversacionales, hasta el mantenimiento predictivo basado en sensores e Internet de las Cosas (IoT). Asimismo, se aborda la dimensión estratégica mediante el uso de Cuadros de Mando Integral (Balanced Scorecard) potenciados por IA, analizando evidencias empíricas que demuestran una mejora en la solvencia económica y la reducción de la morosidad en comunidades de propietarios. Finalmente, el estudio ahonda en los retos jurídicos y éticos, centrándose en el debate sobre la personalidad jurídica de la IA y la responsabilidad civil de la administración de fincas frente a posibles errores algorítmicos. Se concluye que, si bien la IA potencia la eficiencia y sostenibilidad, la supervisión humana y la centralidad de la persona deben permanecer como ejes vertebradores del ordenamiento jurídico y la práctica profesional.
Palabras clave: Inteligencia Artificial, Administración de Fincas, Responsabilidad Civil, PropTech, Cuadro de Mando Integral, Gestión de Comunidades.
Abstract: This paper analyzes the integration of Artificial Intelligence (AI) in the property management sector, a traditionally analog field undergoing a disruptive transformation within the framework of PropTech and Construction 4.0. The most relevant operational applications are examined, from the automation of administrative tasks and customer service through conversational assistants to predictive maintenance based on sensors and the Internet of Things (IoT). The strategic dimension is also addressed through the use of AI-powered Balanced Scorecards, analyzing empirical evidence that demonstrates a substantial improvement in financial solvency and a reduction in delinquency rates in homeowner associations. Finally, the study delves into the legal and ethical challenges, focusing on the debate surrounding the legal personality of AI and the civil liability of property management companies in the face of potential algorithmic errors. It is concluded that, while AI enhances efficiency and sustainability, human oversight and the centrality of the individual must remain the cornerstones of the legal framework and professional practice.
Keywords: Artificial Intelligence, Property Management, Civil Liability, PropTech, Balanced Scorecard, Community Management.
1. Introducción: La Cuarta Revolución Industrial en la Gestión Inmobiliaria
La sociedad contemporánea se encuentra inmersa en un cambio de época impulsado por la digitalización, donde la Inteligencia Artificial (IA) ha dejado de ser un concepto de ciencia ficción para integrarse en el tejido cotidiano de los sectores productivos (Schwab, 2016; FixrOS, 2026). En el ámbito de la edificación, este fenómeno se manifiesta a través de la Construcción 4.0 y el auge del ecosistema PropTech (Property & Technology), que busca optimizar el ciclo de vida de los edificios mediante el uso masivo de datos o "Big Data" (Marrot i Ticó y Campins i Martín, 2024). Este avance afecta a la construcción física, redefiniendo la gobernanza de las comunidades de propietarios, empoderando a los ciudadanos y promoviendo la transición hacia los denominados "Smart Buildings" y "Smart Cities" (Marrot i Ticó y Campins i Martín, 2024).
La administración de fincas, históricamente caracterizada por procesos manuales y reactivos, está adoptando la IA como una palanca transformadora indispensable para garantizar la competitividad (Adifin, 2025). La evolución tecnológica ha permitido pasar de algoritmos programados básicos a sistemas de redes neuronales artificiales capaces de aprender y ejecutar tareas con un margen de error mínimo (Laín Moyano, 2021). Pero esta transición plantea interrogantes sobre la autonomía de estos sistemas y la necesidad de un marco regulatorio que proteja los derechos fundamentales de los propietarios, asegurando que la tecnología permanezca siempre al servicio de la persona y no a la inversa (Pérez Escolar, 2025).
2. Conceptualización y Aplicaciones Prácticas de la IA en la Administración de Fincas
A continuación, se analizan las diversas formas en que la IA se materializa en la gestión diaria de las comunidades, permitiendo una transición desde una administración reactiva hacia una proactiva y basada en el dato. La IA no se limita a un único software, también abarca desde el aprendizaje automático hasta el procesamiento del lenguaje natural para resolver problemas complejos (Laín Moyano, 2021; Ciax, 2026).
2.1. Automatización Administrativa y Atención al Cliente
La adopción de herramientas de IA permite liberar al administrador de tareas repetitivas de bajo valor añadido, como la clasificación de correos electrónicos, la generación de recibos o el cruce manual de datos contables (Ciax, 2026). Un ejemplo notable es el uso del reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para el escaneo y procesamiento automático de facturas, lo que minimiza el error humano y optimiza la gestión documental (Adifin, 2025). Esta eficiencia operativa permite que los despachos reduzcan hasta un 45% el tiempo dedicado a la gestión puramente burocrática, pudiendo centrarse en la mediación y el asesoramiento estratégico (Ciax, 2026).
Por otro lado, la atención al cliente ha experimentado una revolución mediante la implementación de chatbots inteligentes disponibles 24/7 (FixrOS, 2026). A diferencia de los asistentes básicos de años anteriores, los modelos actuales de lenguaje avanzado comprenden el contexto y el lenguaje natural de los vecinos, permitiendo resolver consultas sobre saldos de cuotas o reportar incidencias en tiempo real sin intervención humana inicial (Ciax, 2026). Estos sistemas resuelven entre el 80% y el 85% de las consultas sencillas, reduciendo el volumen de llamadas y mejorando la percepción de servicio del propietario (Ciax, 2026).
2.2. Mantenimiento Predictivo y Sostenibilidad Operativa
El mantenimiento de las instalaciones críticas (ascensores, calderas, bombas de agua) representa uno de los mayores costes para las comunidades. La IA, integrada con sensores IoT, permite el mantenimiento predictivo, identificando anomalías en los patrones de funcionamiento antes de que se produzca una avería costosa (FixrOS, 2026). Por ejemplo, un sistema puede alertar si el motor de un ascensor consume más energía de lo habitual o si una caldera tarda más en alcanzar la temperatura óptima, permitiendo programar revisiones preventivas que evitan reparaciones urgentes cuyo coste es significativamente mayor (FixrOS, 2026; Adifin, 2025).
Además del ahorro en reparaciones, la IA contribuye a la sostenibilidad mediante la detección de anomalías en los consumos energéticos, como fugas de agua no visibles o sistemas de iluminación mal programados (FixrOS, 2026). En edificios residenciales de gran envergadura, el uso de sistemas de monitorización con IA puede reducir el consumo energético entre un 15% y un 30% en el primer año (FixrOS, 2026). Esta gestión eficiente revaloriza el patrimonio inmobiliario, alineándose a las comunidades con las estrategias europeas de descarbonización y economía circular (Marrot i Ticó y Campins i Martín, 2024).
3. El Cuadro de Mando Integral (BSC) Potenciado por IA: Un Nuevo Modelo de Gestión
La gestión estratégica de las comunidades de propietarios requiere herramientas que trasciendan los indicadores financieros tradicionales para ofrecer una visión de 360 grados sobre el estado del inmueble. El Cuadro de Mando Integral (Balanced Scorecard), al integrarse con IA, facilita la toma de decisiones fundamentadas y la anticipación de escenarios críticos (Martínez Sanabria, 2025).
3.1. Adaptación de las Perspectivas de Gestión en Propiedad Horizontal
Para que el BSC sea efectivo en la administración de fincas, es necesario adaptar las dimensiones clásicas de Norton y Kaplan al contexto residencial. Martínez Sanabria (2025) propone cuatro perspectivas específicas: la Perspectiva Económica (financiera), la Perspectiva Social (clientes), la Perspectiva Operativa (procesos internos) y la Perspectiva de Dirección Administrativa (aprendizaje y crecimiento). Esta estructura permite al administrador vigilar el presupuesto, midiendo la satisfacción de los residentes y la eficiencia de los mantenimientos estructurales de forma interrelacionada (Martínez Sanabria, 2025).
Un componente de este modelo es el "Libro del Edificio Digital" (LED), que centraliza la información técnica y administrativa del edificio en un entorno dinámico y actualizable (Marrot i Ticó y Campins i Martín, 2024). A diferencia de los libros en papel, el LED permite planificar y registrar operaciones de mantenimiento en tiempo real, convirtiéndose en el "centro operador" de los edificios inteligentes y facilitando la transparencia hacia los propietarios y administraciones públicas (Marrot i Ticó y Campins i Martín, 2024).
3.2. Predicción de Morosidad y Solvencia Económica
Uno de los mayores retos del sector es la gestión de la morosidad, que en España alcanza cifras alarmantes (Ciax, 2026). Los modelos de machine learning analizan patrones de comportamiento estacional, historial de pagos y reacciones ante subidas de cuotas para predecir impagos con una antelación de hasta seis meses (Ciax, 2026). El uso de estos algoritmos asigna una puntuación de riesgo a cada propietario, permitiendo al administrador activar planes de pago o recordatorios personalizados antes de que la deuda se consolide (Ciax, 2026).
Evidencias empíricas obtenidas en estudios comparativos muestran que las comunidades que implementan cuadros de mando con IA presentan una solvencia económica notablemente superior (Martínez Sanabria, 2025). En un análisis de 50 conjuntos residenciales, se observó que el uso de IA permitió reducir las cuentas por cobrar en un 86% y aumentar la liquidez (razón corriente) en comparación con aquellas que mantenían gestiones tradicionales (Martínez Sanabria, 2025). Estos resultados subrayan que la tecnología optimiza el trabajo administrativo, asegurando la viabilidad financiera de la comunidad a largo plazo.
4. Dimensiones Éticas y Jurídicas de la Inteligencia Artificial
La creciente autonomía de los sistemas de IA plantea retos sin precedentes para el Derecho Civil. La capacidad de estos sistemas para tomar decisiones sin intervención humana directa obliga a replantear los conceptos de imputabilidad y responsabilidad (Laín Moyano, 2021; Pérez Escolar, 2025).
4.1. La Controversia sobre la Personalidad Jurídica de los Robots
A nivel doctrinal y en algunos textos iniciales de la Unión Europea, se planteó la posibilidad de atribuir una "personalidad electrónica" a los robots autónomos más complejos para facilitar el resarcimiento de daños (Pérez Escolar, 2025; Laín Moyano, 2021). Pero esta situación ha sido mayoritariamente descartada por considerarse un "riesgo moral inaceptable" que podría diluir la responsabilidad del verdadero causante (fabricante, programador o usuario) (Pérez Escolar, 2025). El Derecho Civil actual se fundamenta en la centralidad de la persona humana, y dotar de personalidad jurídica a una máquina se percibe como una devaluación del ser humano y un constructo innecesario (Pérez Escolar, 2025).
Desde un punto de vista técnico, no existe un vacío legal que justifique la creación de una nueva personalidad jurídica, ya que los daños causados por IA pueden ser atendidos mediante el régimen de responsabilidad por productos defectuosos (Pérez Escolar, 2025). La Directiva (UE) 2024/2853 establece que los programas informáticos y los sistemas de IA son "productos" a efectos de responsabilidad objetiva, independientemente de su capacidad de autoaprendizaje (Pérez Escolar, 2025). Por tanto, si un sistema comete un error, la responsabilidad recae en el operador económico que crea o mantiene el riesgo, asegurando que las víctimas sean resarcidas (Pérez Escolar, 2025; Laín Moyano, 2021).
4.2. Responsabilidad Profesional del Administrador y Supervisión Humana
A pesar de la sofisticación tecnológica, la IA no posee capacidad jurídica ni puede sustituir la voluntad de los órganos de gobierno de la comunidad (Fernández, 2026). Las decisiones sobre presupuestos, estatutos o derramas deben ser adoptadas por las personas legalmente previstas en la Ley de Propiedad Horizontal (Fernández, 2026). El administrador de fincas actúa como supervisor final y es quien debe validar los resultados generados por la IA; delegar ciegamente funciones en un algoritmo no le exonera de su obligación de diligencia profesional (Fernández, 2026).
Existen riesgos inherentes al uso de IA que el administrador no debe ignorar, como las "alucinaciones" algorítmicas (datos falsos generados por el sistema) o la cita de normativa derogada (Fernández, 2026; Pérez Escolar, 2025). Además, la gestión de datos sensibles (propietarios morosos, datos bancarios) exige un cumplimiento estricto del RGPD, ya que un tratamiento inadecuado por parte de sistemas automatizados podría derivar en sanciones graves (Fernández, 2026; Adifin, 2025). La clave del éxito radica en una gobernanza híbrida, donde la IA asista y sugiera, pero sea el criterio humano, la empatía y la ética profesional los que guíen la decisión final (Fernández, 2026).
5. El Espejismo Algorítmico: Límites Éticos y Jurídicos de la Automatización en la Gestión de Comunidades
La irrupción de la IA)en la administración de fincas ha dejado de ser una proyección futura para convertirse en un componente operativo central de la denominada "Construcción 4.0" y el ecosistema PropTech. Si bien la evidencia sugiere avances drásticos en la solvencia económica de las comunidades y una reducción de los tiempos de gestión administrativa hasta en un 45%, esta transformación no puede ser validada únicamente bajo el prisma de la rentabilidad o la automatización.
Se exploran las tensiones éticas y los "agujeros negros" jurídicos que proyecta esta tecnología en la propiedad horizontal. Se analizará la opacidad de los sistemas de "caja negra", el riesgo de deshumanización en la mediación de conflictos vecinales y el enredo jurídico que supondría dotar de personalidad electrónica a máquinas que carecen de conciencia y discernimiento. En última instancia, este análisis cuestiona si la confianza ciega en el algoritmo está comprometiendo la responsabilidad civil profesional y la centralidad de la persona humana, valores que deben permanecer como el eje vertebrador e insustituible de la gestión de comunidades
5.1. El espejismo de la eficiencia frente a la "Brecha Digital" en la Gestión
Si bien los informes comerciales y estudios de caso destacan reducciones del 45% en tiempos de gestión administrativa y refuerzos significativos en la satisfacción vecinal, la realidad práctica muestra un obstáculo económico insalvable para muchos. El estudio de Martínez Sanabria (2025) revela que el 48% de los administradores no implementa estas herramientas por falta de recursos económicos, ya que los costes de implementación pueden superar los 12.000 dólares.
Esto plantea una crítica necesaria: la IA podría estar creando una administración de fincas a dos velocidades. Mientras las comunidades con alta liquidez se benefician del mantenimiento predictivo y la reducción de morosidad mediante machine learning, las comunidades con menos recursos se ven atrapadas en modelos reactivos y manuales, agravando su obsolescencia estructural y económica.
5.2. La despersonalización del conflicto y el límite de la mediación humana
Un punto crítico es el uso de chatbots y asistentes conversacionales. Aunque son eficaces para resolver el 80-85% de las consultas sencillas, existe el riesgo de deshumanizar la convivencia comunitaria. Como señalan Jing y Lim (2022), la administración de condominios tiene una dimensión sociológica que no puede ser gestionada por un algoritmo.
La IA carece de pensamiento crítico, empatía y sentido común. Delegar la atención al cliente en una máquina puede ser eficiente para dar un saldo contable, pero es incapaz de mediar en los conflictos de convivencia —como ruidos o tenencia de mascotas— que requieren una sensibilidad que Pérez Escolar (2025) define como genuinamente humana y dotada de conciencia. El peligro reside en que el administrador se convierta en un mero "supervisor de sistemas", perdiendo su rol de mediador social.
5.3. El debate sobre la responsabilidad y la "Caja Negra" algorítmica
La crítica desde el ámbito jurídico reside en la atribución de responsabilidad. Laín Moyano (2021) advierte sobre la opacidad de los sistemas de IA, la denominada "caja negra", que dificulta establecer un nexo causal claro cuando se produce un daño. Aunque la normativa europea (IA Act) y autores como Pérez Escolar (2025) defienden que el administrador o el operador deben ser los responsables finales para evitar un "riesgo moral inaceptable", la práctica judicial será compleja.
Resulta preocupante que un administrador pueda ser considerado responsable de una "alucinación" o error jurídico de la IA —como citar normativa derogada o aplicar mayorías incorrectas— si no ha realizado una validación humana exhaustiva. La IA no puede sustituir la voluntad de los órganos de gobierno de la comunidad. Por tanto, la confianza ciega en la tecnología constituye uno de los mayores riesgos para el profesional, quien no puede delegar su obligación de diligencia profesional en un código de programación.
5.4. La falsedad de la personalidad electrónica
Es necesario apoyar la crítica de Pérez Escolar (2025) y Laín Moyano (2021) contra la creación de una "personalidad electrónica" para los sistemas de IA. Este planteamiento, aunque inicialmente planteado por la Unión Europea para facilitar indemnizaciones, ha sido descartada por considerarse una vía para que los fabricantes y programadores eludan su responsabilidad civil.
Atribuir personalidad a una máquina sería una devaluación del ser humano. Como bien se argumenta, la responsabilidad debe permanecer en el origen humano (fabricante, programador o usuario) bajo el régimen de productos defectuosos, ya que la IA es, en última instancia, una "cosa" o un bien mueble al servicio de la persona.
6. La Administración de Fincas 4.0: Hoja de Ruta para la Transformación Digital y la Democratización Tecnológica del Sector.
Para transformar la administración de fincas en un sector altamente eficiente, resiliente y humano, se propone la implementación de un Modelo de Gestión Híbrido (Humano-IA), que busca integrar las ventajas operativas de la IA con la sensibilidad y responsabilidad del criterio humano, mitigando los riesgos éticos y jurídicos analizados previamente.
6.1. Redefinición Estratégica: Cuadro de Mando Integral (BSC) Adaptado
La gestión debe basarse en datos contables reactivos y en un análisis proactivo de 360 grados. Se propone adoptar un Cuadro de Mando Integral cuyas perspectivas se adapten específicamente a la propiedad horizontal:
- Perspectiva Económica (Financiera): Utilizar algoritmos de machine learning para asignar una puntuación de riesgo de morosidad a cada propietario, permitiendo activar planes de pago preventivos antes de que la deuda se consolide.
- Perspectiva Social (Clientes): Implementar asistentes conversacionales avanzados que resuelvan el 80-85% de las consultas rutinarias, liberando al administrador para la mediación de conflictos complejos que requieren empatía y sentido común.
- Perspectiva Operativa (Procesos): Integrar el Libro del Edificio Digital (LED) como centro operador dinámico que centralice toda la información técnica y administrativa del inmueble en tiempo real.
6.2. Optimización del Mantenimiento: Sensores IoT y Sostenibilidad
Para reducir el impacto económico de las averías urgentes, que pueden costar hasta diez veces más que una revisión preventiva, se propone el mantenimiento predictivo:
- Instalación de sensores IoT: Monitorizar instalaciones críticas como ascensores, calderas y bombas de agua para detectar anomalías en el consumo de energía o patrones de funcionamiento antes de que ocurra un fallo.
- Detección automática de fugas: Usar IA para analizar desviaciones significativas en el consumo de agua y gas, lo que puede suponer un ahorro de miles de euros y avance en la huella de carbono de la comunidad.
6.3. Gobernanza Jurídica: El "Control Humano Significativo"
Para evitar errores que comprometan la responsabilidad civil del profesional, se propone un protocolo de validación humana obligatoria:
- Supervisión de salidas (Outputs): El administrador debe actuar como supervisor final, validando cualquier documento legal o cálculo financiero generado por la IA para evitar "alucinaciones" algorítmicas o el uso de normativa derogada.
- Transparencia algorítmica: Garantizar que los procesos de toma de decisiones de la IA sean accesibles y comprensibles (evitando la "caja negra"), asegurando que la tecnología sea un asistente y no un sustituto de los órganos de gobierno.
6.4. Plan de Capacitación y Accesibilidad
Dado que el alto coste (superando los 12.000 USD) es la principal barrera de entrada para casi la mitad de los despachos, se proponen medidas para democratizar la tecnología:
- Formación continua: Los administradores deben adquirir competencias técnicas para interpretar los macrodatos y gestionar herramientas PropTech, asegurando que la digitalización no derive en una despersonalización del servicio.
- Consorcios tecnológicos: Fomentar que los colegios profesionales impulsen plataformas compartidas de IA para reducir costes de implementación y asegurar que las comunidades con menos recursos no queden atrapadas en la obsolescencia digital.
6.5. Ética y Privacidad por Diseño
Es conveniente exigir que cualquier sistema de IA implementado cumpla estrictamente con el RGPD y la Ley de IA de la UE:
- Anonimización de datos: Los datos sensibles de los propietarios (datos bancarios, situaciones de discapacidad) deben procesarse de forma anonimizada y almacenarse en servidores seguros dentro de la Unión Europea.
- Sostenibilidad ambiental: Priorizar proveedores de computación en la nube que utilicen energías renovables, mitigando el impacto ambiental (emisiones de CO2 y consumo de agua) que conlleva el entrenamiento de modelos de lenguaje.
7. Conclusiones: El Administrador del Futuro en un Entorno Híbrido
La integración de la IA en la administración de fincas es una transformación estructural que redefine el rol del profesional. La tecnología ha demostrado su capacidad para aumentar la eficiencia operativa, reforzar la solvencia de las comunidades y reducir los conflictos de convivencia mediante una gestión proactiva (Ciax, 2026; Martínez Sanabria, 2025). Pero la administración no será sustituida por máquinas; por el contrario, su figura se hará más imprescindible como garante de la ética, la mediación humana y la validación crítica de los procesos automatizados (Fernández, 2026).
La evolución legislativa, marcada por el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (AI Act), subraya la importancia del control humano significativo y la transparencia (Fernández, 2026). El reto para los administradores y administradoras en los próximos años será doble: por un lado, adquirir las competencias tecnológicas necesarias para aprovechar las ventajas de la PropTech (acrónimo de las palabras inglesas "Property" (propiedad) y "Technology" (tecnología)) y, por otro, fortalecer los valores humanistas que impidan que la digitalización derive en una despersonalización de las relaciones jurídicas (Pérez Escolar, 2025). En última instancia, la IA debe entenderse como un asistente incansable que permite al administrador centrarse en lo que realmente importa: el bienestar y la armonía de las personas que habitan en las comunidades de propietarios.
Igualmente, la IA en la administración de fincas es una herramienta de resiliencia organizacional innegable, pero su éxito no solamente debe medirse en términos de rentabilidad o ahorro de tiempo. Una integración ética requiere:
- Supervisión humana significativa: La IA debe asistir, no decidir.
- Transparencia: Evitar el sesgo algorítmico que pueda discriminar a propietarios.
- Sostenibilidad ambiental: Considerar el alto consumo de recursos (agua y energía) que exige el entrenamiento de estos modelos.
Es decir, la IA debe ser un "asistente incansable" que libere al administrador de la burocracia para que este pueda recuperar su valor: la gestión de las emociones y la armonía en la convivencia humana.
Para finalizar, se debe pasar de un administrador que "gestiona papeles" a un gestor estratégico que utiliza la IA para anticipar problemas, mientras mantiene la mediación humana y el criterio ético como el valor insustituible que garantiza la armonía en la convivencia vecinal.
(*) Manuel Velasco Carretero es administrador de fincas por el Ministerio de Obras Públicas y Transportes del Gobierno de España, diplomado en empresariales, economista, gestor administrativo por el Ministerio de la Función Pública del Gobierno de España, además de abogado colegiado no ejerciente y doctor en ciencias jurídicas y sociales por la Universidad de Málaga.
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Bibliografía
Adifin. (2025). Cómo la inteligencia artificial está revolucionando la gestión de administración de fincas. Blog de Adifin. https://adifin.es/blog/inteligencia-artificial-administracion-fincas/
Ciax Technology. (2026). IA en Administración Fincas: Casos Prácticos 2026 - Programas para administradores de fincas. https://ciax.es/blog/ia-administracion-fincas-casos-practicos-2026/
Fernández, M. (2026). ¿Quién responde si la Inteligencia Artificial se equivoca en la gestión de una comunidad de propietarios? Administrador de Fincas en Madrid y Guadalajara. https://adminfergal.es/quien-responde-si-la-inteligencia-artificial-se-equivoca/
FixrOS. (2026). IA en administración de fincas: 5 casos reales 2026. https://fixros.com/blog/ia-administracion-fincas-casos-reales-2026/
Laín Moyano, G. (2021). Responsabilidad en inteligencia artificial: Señoría, mi cliente robot se declara inocente. Ars Iuris Salmanticensis, 9, 197-232.
Marrot i Ticó, J., & Campins i Martín, A. (2024). Propuesta metodológica para la gestión de las comunidades de propietarios mediante el libro del edificio digital. Anales de Edificación, 10(2), 20-26. https://doi.org/10.20868/ade.2024.5462
Martínez Sanabria, W. C. (2025). Impacto del uso de la inteligencia artificial en la gestión de conjuntos residenciales: caso de la localidad de Usaquén [Tesis de Maestría, Universidad Nacional Abierta y a Distancia – UNAD].
Pérez Escolar, M. (2025). Personalidad jurídica e Inteligencia Artificial: Fundamentos de asimilaciones imposibles. InDret, 3.2025. https://doi.org/10.31009/InDret.2025.i3.02
Schwab, K. (2016). The Fourth Industrial Revolution. World Economic Forum.
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