IA: la forma más inteligente de construir

(Foto: Blue Planet Studio - AdobeStock)

Históricamente, la industria de la construcción ha sido lenta en la adopción de nuevas tecnologías, con los beneficios a menudo eclipsados ​​a favor de la experiencia práctica y los conocimientos.

Sin embargo, cuando los equipos de proyecto operan sistemas complejos e inconexos, los procesos pueden fragmentarse rápidamente y las operaciones se ejecutan en sistemas aislados.

Para que una tecnología se vuelva verdaderamente invaluable, impulsando la confianza y la colaboración entre los miembros de los equipos de proyecto, la industria debe adoptar colectivamente las plataformas de construcción inteligente.

Desde el inicio de la pandemia, la industria está experimentando una nueva ola de digitalización, lo que permite a las organizaciones utilizar de forma creativa las nuevas tecnologías para resolver problemas tradicionales.

En este momento, la inversión en tecnologías de construcción está en su punto más alto, pero solo recientemente el enfoque se ha desplazado a la inteligencia artificial (IA).

El poder de la inteligenica artificial

A medida que la industria de la construcción sigue adoptando la digitalización, la gran cantidad de datos generados por los equipos brinda una oportunidad importante de aprender y utilizar la información para crear mejores estimaciones, planificar el cronograma del proyecto de manera más inteligente y ayudar a evitar, o al menos mitigar, riesgos potenciales. 

El ingrediente básico para que la IA funcione son los datos y una gran cantidad de poder de cómputo, que a su vez identifican patrones en los datos y generan conocimientos.

Con la llegada de la nube y las capacidades informáticas cada vez mayores ahora al alcance de la mayoría de las empresas, el uso de la IA puede convertirse en una realidad en el campo de la construcción. La IA actúa como un multiplicador de fuerza de la inversión en iniciativas digitales y cuando los procesos comerciales se digitalizan, a menudo hay ganancias de productividad inmediatas.

Los datos que generan estos sistemas pueden ayudar a producir valiosos análisis descriptivos que pueden ayudar a la toma de decisiones en el campo. Puede ayudar a determinar qué acciones deben completarse hoy, quién o qué está retrasando un determinado proceso, si el cronograma está a tiempo y el estado actual del presupuesto.

Con IA, lleva estos conocimientos un paso más allá al potenciar el análisis predictivo. La capacidad de obtener información a partir de datos históricos y en tiempo real, y aplicarlos a los proyectos actuales, es clave para proporcionar una base para evitar que se repitan los errores y garantizar que se centre en impulsar mejoras continuas.

Por lo tanto, AI cambia el enfoque de los indicadores de retraso a los indicadores de avance. La mayoría de los informes y tableros actuales se utilizan para centrarse en “lo que sucedió” o “lo que está sucediendo” en los proyectos, generalmente después de que se haya producido un evento o una tarea. Con la IA, existe una gran oportunidad para tomar medidas proactivas sobre “¿qué podría pasar?”

La IA se puede utilizar para analizar cronogramas de proyectos e identificar actividades que corren el riesgo de retrasarse. La IA también se puede utilizar para detectar riesgos de disputas, eventos de cambio o variaciones. Esto puede cambiar completamente las reglas del juego cuando se hace bien, ya que tiene el potencial de ayudar a entregar proyectos antes de tiempo, mejorar los márgenes de ganancias y reducir los riesgos de manera significativa.

Cómo la IA puede mejorar la construcción tal como la conocemos

En los próximos años, la industria se enfrentará a interrupciones masivas derivadas de la escasez de mano de obra y de la cadena de suministro que ha afectado recientemente a la industria. Estos problemas no van a desaparecer pronto.

La IA tiene un enorme potencial para ayudar a las organizaciones de ingeniería y construcción al empoderar a los miembros del equipo del proyecto con una solución de toma de decisiones basada en el rendimiento histórico, el aprendizaje automático de última generación y los datos.

La IA puede actuar como un miembro adicional del equipo que monitorea constantemente el panorama del proyecto en busca de signos tempranos de riesgos y superficies antes de que se conviertan en un problema. Estos pueden variar desde riesgos encontrados en un sitio de trabajo, incluidos costos adicionales, violaciones de cumplimiento, litigios o problemas de salud y seguridad.

Como resultado de la adopción continua de tecnología y la consiguiente creación de datos, las nuevas plataformas de tecnología inteligente, impulsadas por una “columna vertebral de datos” de IA y aprendizaje automático (ML), pueden ayudar a las organizaciones a utilizar mejor sus datos y convertirlos en la inteligencia necesaria para acelerar el rendimiento mediante la adquisición de nuevas capacidades, que antes no eran factibles o no podían implementarse de manera rentable.

Las tecnologías de IA permiten a las organizaciones monitorear regularmente los desarrollos y ajustar los planes utilizando conocimientos predictivos actualizados, esencialmente ayudándolos a tener éxito en el presente y aprender del pasado para mejorar el futuro.

IA vs el enfoque tradicional

Con una tasa de crecimiento anual proyectada de 5.71% durante los próximos tres años, la industria de la construcción está bajo presión para mantenerse al día con la demanda. Cada aspecto de la entrega de proyectos ahora requiere una revisión y está listo para la interrupción.

Los sistemas impulsados ​​por IA pueden calcular volúmenes masivos de datos que los enfoques tradicionales no han podido antes. Pueden hacer esto en una fracción del tiempo y una fracción del costo de lo que se requería anteriormente.

Esto es especialmente cierto para procesar y extraer datos no estructurados, como fotos, videos y texto, y convertirlos en información e inteligencia.

Esto puede variar desde el uso del procesamiento de lenguaje natural para extraer datos de texto para alertas tempranas, el uso de la detección de anomalías para detectar puntos de datos inesperados y el uso de la visión por computadora para rastrear el progreso, detectar problemas que los inspectores no detectaron, para rastrear la entrega de materiales y el movimiento de mano de obra en el sitio.

Las posibilidades son infinitas con este tipo de tecnología y solo estamos comenzando a arañar la superficie.

AI también es autoaprendizaje, donde el sistema evoluciona a medida que aprende de los comentarios proporcionados por el usuario. Los sistemas tradicionales requieren la interacción humana manual para actualizar y aplicar nuevas reglas o lógica. Los sistemas de IA mejoran constantemente sus algoritmos en función de los comentarios de los usuarios y se vuelven a entrenar con los nuevos datos que están disponibles.

Además, existe una transparencia total sobre su precisión, ya que la mayoría de los sistemas muestran puntajes de precisión, que van mejorando a medida que el sistema continúa aprendiendo.

Además, dado que la IA usa probabilidades para estimar y pronosticar lo que es probable que suceda, permite a las organizaciones prepararse para diferentes escenarios que puedan surgir y mitigar los desafíos potenciales antes de que surjan.

Si bien se puede aprender mucho del pasado, el verdadero beneficio de la IA es su capacidad de predecir el futuro y ayudar a las organizaciones a tomar las decisiones necesarias para cambiar el curso de un proyecto antes de que sea demasiado tarde.

Sobre el Autor Oracle’s Karthik Venkatasubramanian Karthik Venkatasubramanian tiene la responsabilidad global de definir y entregar la estrategia de datos dentro de Oracle Construction and Engineering. En una carrera que abarca 20 años en cuatro continentes, Karthik ha sido fundamental en la construcción de capacidades digitales desde cero en muchas industrias y organizaciones donde ha liderado con éxito varios programas de transformación a gran escala que han aparecido en estudios de casos, solicitudes de patentes, publicaciones de la industria y conferencias internacionales. Tiene una Licenciatura en Ingeniería en Electrónica y Comunicaciones y un MBA de Melbourne Business School. También es parte de la Junta Asesora de la Industria dentro del Departamento de Sistemas de Información y Análisis Comercial de Deakin Business School. Karthik cree apasionadamente en la innovación creativa a través del uso de la tecnología e infunde un elemento de “dataísmo” en casi todo lo que hace. Su enfoque actual está en la aplicación de técnicas de ciencia de datos para resolver problemas de ingeniería y construcción del mundo real.