La informática de materiales enfrenta un reto fundamental: la disponibilidad de datos experimentales de calidad es limitada y su extracción manual desde la literatura científica resulta inviable a escala. Los modelos de lenguaje grandes (LLM) ofrecen una solución transformadora al automatizar la captura y estructuración de información sobre composición, proceso y propiedades de materiales como el concreto. Esta capacidad permite construir bases de datos abiertas con miles de registros en menos de una hora, facilitando el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático que generalizan mejor incluso a materiales no vistos. El enfoque no se limita al concreto; es adaptable a cualquier dominio de ciencia de materiales, acelerando el desarrollo de infraestructuras de datos escalables. En este contexto, empresas como Q2BSTUDIO proporcionan soluciones de inteligencia artificial para empresas que integran pipelines similares, combinando modelos de lenguaje con automatización de procesos software para extraer conocimiento de fuentes no estructuradas. Además, la implementación de estas arquitecturas se beneficia de servicios cloud aws y azure, que garantizan escalabilidad y elasticidad en el procesamiento de grandes volúmenes de publicaciones. La ciberseguridad también juega un rol clave al proteger los datos sensibles durante las transferencias y almacenamiento en la nube. Por otro lado, la fase de análisis puede apoyarse en servicios de inteligencia de negocio como power bi, que permiten visualizar correlaciones entre atributos de materiales y optimizar la toma de decisiones. La creación de aplicaciones a medida y software a medida, junto con agentes IA entrenados para tareas específicas de extracción, refuerza la capacidad de las organizaciones para convertir literatura dispersa en activos estructurados. Este avance no solo democratiza el acceso a datos de concreto, sino que sienta las bases para una nueva era de descubrimiento de materiales impulsada por datos y automatización inteligente.