Inteligencia artificial aplicada a la ingeniería: el sector de la construcción se encuentra atrás en la adopción de alternativas de inteligencia artificial (AI) ¿cuáles son las soluciones para superar esta brecha?

El análisis reciente de una de las principales empresas de consultoría en Estados Unidos muestra cuales pueden ser las alternativas que se pueden implementar para superar la brecha en el uso de nuevas tecnologías. En particular se destaca el uso de la inteligencia artificial para poder aumentar la productividad de todo el sector de la construcción.

El sector factura, a nivel global, más de 10.000 billones de dólares al año (datos de mcKinsey), y aunque sus clientes son cada vez más sofisticados, sigue siendo poco desarrollado desde el punto de vista tecnológico.

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El análisis destacó la presencia de numerosas tecnologías que podrían aumentar los niveles de productividad de las edificaciones, especialmente a través de la adopción de soluciones basadas en la inteligencia artificial (AI).

Estas tecnologías podrían ayudar a las empresas, comenzando obviamente con aquellas más grandes, a abordar algunos de los principales desafíos, como la reducción de costes y de retrasos en la finalización de los proyectos y el control de los riesgos para la seguridad.

Es correcto resaltar que, a corto plazo, el impacto de estas tecnologías será mucho más reducido, sino completamente ausente, ya que hay muy pocas empresas capaces de invertir en estas herramientas avanzadas. Sin embargo, el cambio está por venir y será impulsado por los clientes y las otras partes interesadas (compañías de software, arquitectos, propietarios, prestadores de servicios).

La demanda de los clientes y de las partes interesadas será acompañada del continuo aumento de la capacidad de crear soluciones con la inteligencia artificial en nuevos sectores y segmentos del mercado. Esto debería gradualmente impulsar las empresas del sector a enfrentar este tema para no correr el riesgo de quedar atrás con respecto a la competencia.

Entonces, ¿cuáles son los próximos pasos en la evolución del sector? Para descubrirlo es necesario considerar tres tipos de factores:

  1. campos de aplicación en la construcción en donde la inteligencia artificial ya está comenzando a manifestarse;
  2. aplicaciones y casos de uso donde la AI ya ha tenido un impacto en otros sectores y que podrían ser aplicados al de la construcción;
  3. otros algoritmos y sistemas de aprendizaje automático que podrían tener una utilidad potencial en el sector.

En las construcciones existen actualmente casos de uso de la inteligencia artificial en su mayoría embrionaria, también si, una serie de start-up innovadoras están empezando a darse a conocer por su enfoque centrado en ese campo. Por lo tanto, hay algunos ejemplos de uso que las empresas pueden comenzar a evaluar:

  • software de diseño que analizan millones de alternativas de desarrollo de proyectos y contribuyen al mejoramiento continuo de la planificación;
  • sistemas de reconocimiento y clasificación de imágenes que puedan evaluar fotos y videos recopilados en las obras de construcción e identificar comportamientos indebidos o peligrosos, para respaldar el diseño de los cursos de prevención sobre la seguridad;
  • plataformas de análisis avanzado que agregan y analizan los datos recopilados por sensores, para reducir los costos, evitar que se detenga la obra y programar el mantenimiento.

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Está en la naturaleza de los algoritmos de la inteligencia artificial la necesidad de aprender de grandes cantidades de datos acumulados. Esto genera economías de escala que favorecen las empresas de mayores dimensiones, que tendrán a disposición una gran cantidad de proyectos (o sea de información) a los cuales recurrir para entrenar los algoritmos.

Las grandes empresas de construcción se beneficiarán a corto plazo de esta revolucionaria tecnología.

Podemos por eso concluir que, incluso en un sector que hasta ahora no tiene innovación tecnológica, la inteligencia artificial podrá traer beneficios a las empresas y sus proveedores. Esta es una evolución de lenta manifestación, pero, sin embargo, debe tenerse en cuenta a mediano y largo plazo.

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