En los últimos años, la industria de la construcción ha empezado a integrar tecnologías emergentes con el fin de disminuir el impacto ambiental, además de optimizar el tiempo y los costos para obtener una mejor rentabilidad. Una de estas tecnologías es la impresión 3D de concreto (3DCP), la cual es un proceso automatizado de fabricación aditiva que utiliza un modelo digital y el método BIM para producir objetos sólidos tridimensionales mejorando significativamente la productividad debido a que minimiza los desperdicios en la construcción , utiliza menos material, mejora la flexibilidad del diseño y reduce la necesidad de mano de obra. A pesar del potencial de esta tecnología, no se cuenta con suficiente información sobre el desempeño térmico de viviendas con muros en fachada impresos en 3d en los climas de nuestro pais. Frente a esto, esta investigación se propone evaluar el desempeño térmico, a partir de modelos de machine learning de inteligencia artificial, de un prototipo de vivienda de bajo costo con diferentes alternativas de muros de concreto impreso en fachadas y localizadas en diferentes pisos térmicos del trópico andino. Para esto se desarrollará una metodología que partirá de la identificación de las propiedades térmicas de los muros construidos con esta tecnología y se realizarán simulaciones computacionales para identificar los mejores sistemas de fachada impresa, haciendo uso de algoritmos genéticos de optimización basados en IA, en diferentes climas colombianos, desde el punto de vista térmico y económico, en viviendas de bajo presupuesto. Se estima que los resultados podrían contribuir con el avance en la comprensión del desempeño térmico de espacios con muro de fachada impreso, de manera que se puedan tomar mejores decisiones de diseño en el futuro.