La inteligencia artificial y el machine learning están transformando todas las industrias y el sector construcción no se ha quedado fuera de esta ecuación.
Por: Luis Fernando Arevalo | luis.arevalo@connectab2b.com
La evolución del sector construcción ha seguido su curso natural impulsado por el surgimiento de nuevas tecnologías y tendencias que impactan en la actualidad. El uso del machine learning y la inteligencia artificial, como ha ocurrido en otros sectores económicos, viene a impactar en todo el ciclo de un proyecto constructivo: desde su conceptualización, planificación, hasta llegar a la administración.
Ambas tecnologías tienen diferentes aplicaciones y usos, según el contexto de cada empresa, el objetivo que se quiera alcanzar y la aplicación que se necesite. El sector construcción se encuentra ya inmerso en el uso de tecnologías modernas como la realidad virtual (RV), la automatización de procesos a nivel administrativo y en procesos de fabricación de materiales, el control a distancia de maquinaria y equipos en obra, hasta usos más sofisticados como las impresiones en 3D.
En el último informe de la reconocida firma EY titulado: “Inteligencia Artificial (IA): una nueva oportunidad para el sector de la construcción”, se afirma que la automatización, definida como el uso de máquinas y equipos que realizan tareas sin necesidad de control humano, es quizá la más prometedora por los beneficios que ofrece en términos de eficiencia operativa.
“Gracias a la automatización, se estima que es posible una reducción del tiempo de procesamiento de hasta 98%, un ahorro de costes de OPEX que puede llegar al 35% y una disminución del nivel de inventario de un 10%. Además, se calcula que es posible una absoluta eliminación de las tasas de error, logrando así una precisión del 100%”, se indica en el citado informe.
Para el Arq. Giulio Pierattini del estudio PYM Arquitectura, no se trata solo de herramientas como ChatGPT; “la IA abarca sistemas de aprendizaje automático que optimizan la gestión de recursos, la logística y la predicción de riesgos y estamos a las puertas de un cambio radical en la manera en que hemos interactuado con IA al día de hoy”. Dentro de los usos reales que el entrevistado mencionó se encuentran sistemas que analizan grandes volúmenes de datos para ofrecer estimaciones de costos, cronogramas, y posibles obstáculos con una precisión que antes era impensable.
“Creo importante comprender que la IA abarca todas las formas de “inteligencia” desarrolladas por máquinas, mientras que el ML es un enfoque dentro de la IA que permite que las máquinas aprendan y se adapten con el tiempo a través del análisis de datos”, resaltó.
El impacto en la planificación de proyectos
La IA en la construcción no es sólo una promesa de eficiencia, es una realidad que transforma cada fase del proceso. Desde la mejora en la toma de decisiones hasta la seguridad, cada elemento se optimiza con análisis de datos precisos y predicciones en tiempo real. “No se trata de depender ciegamente, sino de usar la IA como un apoyo que amplifique las capacidades y conocimiento que ya tenemos como profesionales del rubro. Al cuestionar los resultados y enfocarnos en resolver el problema esencial, el impacto es tangible y significativo”, puntualizó Pierattini.
Específicamente en la parte de la planificación de proyectos, la IA está ayudando a las desarrolladoras y constructoras a tomar mejores decisiones, analizar data de forma más eficiente y prever cualquier tipo de situación. Analiza los datos históricos y puede hasta cierto punto predecir tiempos y costos de inversión para la planificación de la obra y facilita la gestión de documentos críticos del proyecto, por ejemplo.
En la fase de operación de un proyecto, ayuda a gestionar una estrategia de mantenimientos predictivos por medio de recopilación de datos de sensores y bases establecidas, anticipando las necesidades y optimizando la planificación y reducción de riesgos a fallos inesperados. “Cuando hacemos esta combinación estamos asegurando la planificación del proyecto, reducimos tiempo y optimizamos el recurso, dando como resultado la eficiencia operativa tomando como relevancia la seguridad del trabajador”, comentó Lesly Gantenbein, consultor internacional y Property & Facility Management de Gantenbein Group.
Agregó que el grado evolutivo de cómo esto ha venido a sumar al desarrollo en el ámbito constructivo es “impresionante”, marcando claramente un antes y un después. En 1970 algunos proyectos adoptaron “automatización”, siendo sus principales ejes: semáforos, red de telecomunicaciones y sistema de agua, como el avance en la planificación urbana y sistema de medición en tráfico. “¿Qué nos hace falta para que esto sea una realidad? Acceso, educación, valor accesible y mayor implementación y menos #IA”, afirmó.
El informe de EY señala que existen tres aplicaciones clave:
La primera es la utilización de esta tecnología en lo que ya mencionamos: planificación, preparación a partir del diseño y modelado de producción.
La segunda, es la supervisión del progreso de las obras a lo largo de la fase de compilación, lo que permite predecir el riego antes de que se materialice.
Y por último, se puede aplicar la IA para mapear los procesos multifuncionales en tiempo real, lo que permite producir información útil en la toma de decisiones tanto operativas como estratégicas.
Sin embargo, se debe tener presente que existen riesgos relevantes que es preciso tener en cuenta a la hora de utilizar la IA y el Foro Económico Mundial lo ha resaltado: “sin una supervisión adecuada, la IA puede replicar o incluso exacerbar el sesgo y la discriminación humana”.
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EY señala también que en la fase inicial de cualquier proyecto, se evalúa la localización para describir los parámetros críticos de planificación. Para agilizar el proceso, se utilizan drones en las tareas de medición, capturando documentación basada en fotos y vídeos, los cuales se convierten en modelo de información de construcción (BIM) completamente renderizados.
Al cruzar BIM con software alimentado por IA, se reduce significativamente el tiempo necesario para transferir dimensiones y la recopilación de datos. Una vez que se evalúa y selecciona el diseño de construcción optimizado, se desarrolla un cronograma de proyecto completo para entregar con éxito el proyecto dentro del presupuesto y a tiempo. Para administrar la programación del proyecto de forma eficaz, el aprendizaje automático incorpora patrones identificados a partir de datos históricos para dictar las actividades de trabajo y los hitos.
Mirando al futuro: retos y desafíos
De cara al futuro expertos consideran que veremos una evolución y mayor uso de tecnologías como: el procesamiento de lenguaje natural, visión computarizada, robots físicos, automatización robótica de procesos RPA, entre otras. Para Pierattini, el principal desafío que enfrenta la industria es el cultural, traducido en la resistencia al cambio. “En Centroamérica, muchas empresas todavía prefieren los métodos tradicionales por sobre la innovación, lo que limita el potencial de adopción tecnológica”.
Por otro lado, uno de los desafíos más fuertes es la falta de talento especializado, no se trata solo de un tema de inversión en infraestructura, sino de educar y capacitar para que el uso de estas tecnologías sea escalable e integrable de manera eficiente. “Las empresas deben aprender a hacer las preguntas correctas y reducir el ruido en el proceso de implementación”, finalizó.
En los próximos años veremos como el sector de la construcción en la región da un paso más hacia estos innovadores modelos que prometen mejorar sus operaciones y llevan a la realidad el uso de inteligencia artificial de forma avanzada, algo que en otras latitudes ya está dando resultados.
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