Digital twin es una representación virtual de un edificio, infraestructura, objeto o proceso que se actualiza con datos en tiempo real.
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El gemelo digital te permite recopilar y analizar datos del activo para mejorar la toma de decisiones, prever incidencias y optimizar las tareas de mantenimiento, reduciendo costes y mejorando la eficiencia, la sostenibilidad y el rendimiento durante su vida útil.
En el sector de la construcción, los digital twin son una herramienta cada vez más utilizada para gestionar edificios e infraestructuras de forma más precisa, vinculando el modelo digital con los datos obtenidos del activo real.
La publicación de la norma europea EN 18162:2026 «Modelado de Información para la Construcción: Digital twin aplicado al entorno construido», publicada el 4 de marzo de 2026, supone un paso importante en la digitalización de la construcción al establecer unas directrices comunes para el uso de digital twin en el sector, tal y como te contamos en nuestro programa de Máster BIM Manager Internacional (+IA y VR).
Qué es un digital twin
Un digital twin es una representación digital de un activo, edificio o infraestructura que se mantiene sincronizada con su equivalente real mediante datos actualizados de forma continua (gemelo digital es la traducción al castellano de digital twin).
Más allá de un modelo estático, integra información procedente de tecnologías como BIM (Building Information Modeling), IoT (Internet de las Cosas), IA (Inteligencia Artificial) o AR (Realidad Aumentada), permitiéndote supervisar su comportamiento, analizar su rendimiento y evaluar escenarios a lo largo de todo su ciclo de vida.

Ventajas
Ahora que ya sabes que es un digital twin, voy a contarte cuáles son sus principales beneficios:
- Supervisión en tiempo real: Accedes a datos actualizados sobre el estado y el funcionamiento del activo, lo que te permite conocer su comportamiento con mayor precisión.
- Anticipación de fallos: Gracias al digital twin puedes detectar anomalías antes de que se conviertan en incidencias graves, facilitando la planificación de intervenciones y reduciendo interrupciones no previstas (lee sobre facility management).
- Control de costes: Utilizas los recursos de forma más eficiente, minimizando gastos asociados a la operación, las reparaciones y el mantenimiento.
- Toma de decisiones más precisa: El digital twin te proporciona información actualizada para analizar diferentes alternativas y seleccionar la opción más adecuada en cada momento.
- Optimización del rendimiento: Identificas oportunidades de mejora que contribuyen a incrementar la eficiencia operativa de los activos durante toda su vida útil.
- Mayor sostenibilidad: Con el digital twin monitorizas consumos y procesos para reducir el uso de energía y optimizar el aprovechamiento de los recursos disponibles.
- Análisis de escenarios: Evalúas previamente el impacto de posibles cambios o actuaciones sin necesidad de intervenir directamente sobre el activo físico.
- Gestión centralizada de la información: Reúnes datos procedentes del diseño, la construcción, la operación y el mantenimiento en un único entorno digital.
- Mejora de la seguridad: A través el digital twin identificas riesgos potenciales con mayor rapidez y planificas medidas preventivas para minimizar sus consecuencias.
- Conexión entre tecnologías: Integras modelos BIM, sensores IoT y otros sistemas de información para disponer de una visión completa y actualizada del activo.
Software
Existen diversas soluciones para desarrollar y operar digital twins, entre las que destacan algunas de las más conocidas del sector
| Software | Descripción |
|---|---|
| Autodesk Tandem | Te permite desarrollar digital twins a partir de archivos nativos de Revit o en formato IFC. |
| iTwin | La solución de Bentley Systems genera digital twins integrando información procedente de modelos BIM, sensores IoT y otras fuentes de datos. |
| IBM Maximo | Combina capacidades de gestión de activos con tecnologías de digital twin e IA. |
Cómo funciona un digital twin
El funcionamiento de un digital twin depende de la integración de diferentes tecnologías que hacen posible la conexión entre el activo físico y su representación digital. Esta relación permite que ambos permanezcan alineados mediante un flujo continuo de información.
Como punto de partida, el modelo BIM aporta la base de información del activo, mientras que los sensores IoT registran datos sobre su estado y funcionamiento. A ello se suman otras fuentes que amplían la información disponible como sistemas BMS, ERP, GIS o GMAO.
Todos estos datos convergen en una plataforma digital twin, donde se centralizan y se mantienen conectados gracias a la infraestructura de comunicaciones, y posteriormente se transforman en conocimiento útil mediante herramientas de analítica que facilitan la detección de anomalías, la automatización de procesos y la anticipación de posibles incidencias, con el apoyo de la inteligencia artificial
Cómo crear un digital twin
La forma de crear un digital twin depende, en gran medida, de la información disponible sobre el activo. Si el edificio o la infraestructura ya está construida y no se desarrolló mediante metodología BIM, el primer paso consiste en generar un modelo digital que sirva de base.
En estos casos, una de las opciones más habituales es recurrir a scan to BIM, que te permite obtener una representación digital del activo a partir de su estado real. Para ello, se utilizan escáneres láser que capturan con precisión la geometría de la construcción y generan una nube de puntos que sirve como base para desarrollar un modelo as-built, reflejando las características reales del edificio o infraestructura.
Una vez dispones de un modelo BIM, el proceso para crear el digital twin es similar tanto en activos existentes como en proyectos desarrollados desde el inicio con metodología BIM. En este último caso, el modelo digital ya se genera durante las fases de diseño y construcción, por lo que puede utilizarse directamente como base del digital twin.
El siguiente paso consiste en conectar el modelo con datos procedentes del activo físico mediante sensores, sistemas de gestión y otras fuentes de información. De este modo, el modelo BIM evoluciona desde una representación estática hacia un entorno dinámico capaz de integrar información geométrica (3D), de planificación (4D), costes (5D), sostenibilidad (6D) y mantenimiento (7D).
Gracias a esta conexión continua entre el activo real y su digital twin, puedes supervisar su comportamiento en tiempo real, evaluar distintos escenarios antes de tomar decisiones y aplicar estrategias de mantenimiento predictivo para optimizar su operación durante todo el ciclo de vida.
Ejemplos reales de digital twins
Aunque los digital twins son una tecnología relativamente reciente, ya existen proyectos que demuestran su capacidad para mejorar la gestión y la operación de activos complejos en distintos sectores:
- Santiago Bernabéu: En la última entrevista de nuestro AbiertoXObras (01/06/2026), Santiago Bernabéu, un estadio icónico rediseñado con BIM,Hendrik Hiddemann, arquitecto y responsable BIM del proyecto en L35, nos cuenta cosas tan interesantes como, «entregamos al club un modelo fiel a la realidad (un digital twin) que incluía la posición exacta de cada asiento, su codificación correcta y los datos del ticketing. Al comparar estos datos con las hojas de cálculo del departamento de ventas, se detectó que había aproximadamente 500 asientos sin usar ni vender».
- TwinEU: Esta iniciativa europea, puesta en marcha en 2024, tiene como objetivo desarrollar digital twins para las redes eléctricas de Europa. Gracias a estos modelos digitales, se podrá simular el comportamiento de las infraestructuras, mejorar su gestión y contribuir a que el sistema eléctrico sea más resiliente ante los desafíos de la transición energética.
- El Sol: Los digital twins también encuentran aplicaciones fuera del entorno construido. Un ejemplo es el proyecto desarrollado por IBM y la NASA para crear una réplica virtual dinámica del Sol a partir de los datos recopilados por el Observatorio de Dinámica Solar (SDO). El objetivo de este digital twin es comprender mejor su comportamiento y mejorar la capacidad de anticipar fenómenos como las tormentas solares, que pueden afectar a satélites, sistemas de comunicación e infraestructuras críticas.
Estos ejemplos muestran que los digital twins pueden aplicarse tanto a edificios singulares como a infraestructuras energéticas e incluso a fenómenos naturales, proporcionando información valiosa para optimizar la toma de decisiones y anticipar posibles incidencias.
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