Este artículo de investigación presenta un estudio integral sobre la optimización de los factores críticos de inteligencia artificial (IA) que influyen en la gestión de costos en proyectos de ingeniería civil, utilizando un enfoque de toma de decisiones multicriterio (MCDM). El problema abordado gira en torno a la necesidad de gestionar eficazmente los costos en los esfuerzos de ingeniería civil en medio de la creciente complejidad de los proyectos y la creciente integración de tecnologías de IA. La metodología empleada implica la utilización de tres herramientas MCDM, específicamente Delphi, modelado estructural interpretativo (ISM) y Matriz de Multiplicación de Impacto Cruzado Aplicada a la Clasificación (MICMAC). Se identificaron y analizaron un total de 17 factores de IA, categorizados en ocho grupos amplios. A través de la aplicación de diferentes técnicas MCDM, se determinó la importancia relativa y las interrelaciones entre estos factores. Los hallazgos clave revelan el papel crítico de ciertos factores de IA, como la mitigación de riesgos y los componentes de costos, en la optimización de los procesos de gestión de costos. Además, la estructura jerárquica generada a través de ISM y los factores influyentes identificados a través de MICMAC proporcionan información para priorizar intervenciones estratégicas. Las implicaciones de este estudio se extienden a informar a los tomadores de decisiones en el ámbito de la ingeniería civil sobre estrategias efectivas para aprovechar la IA en sus prácticas de gestión de costos. Al adoptar un enfoque sistemático de MCDM, las partes interesadas pueden mejorar los resultados del proyecto mientras optimizan la asignación de recursos y mitigan los riesgos financieros.