CDT Gavin Flynn, vicepresidente de la Región Centro de América para Linesight, explica por qué el futuro de la construcción radica en el análisis predictivo.
Fuente: Construction Global
Históricamente, la industria de la construcción ha tardado en innovar. Dado que la digitalización sigue siendo un factor importante en el futuro de la industria, las empresas que no puedan o no quieran adaptarse se quedarán atrás.
Con inmensas cantidades de datos históricos de proyectos disponibles, el futuro de la industria pasa por el análisis predictivo: el uso de datos históricos para predecir y analizar lo que sucederá en un proyecto futuro. Al implementar este proceso, las empresas pueden mejorar los costos, impulsar la eficiencia del proyecto, mejorar los resultados de calidad y los plazos, y ayudar en la toma de decisiones del cliente.
Preparación para el análisis predictivo
Aunque la industria siempre busca evolucionar, prepararse para estas oportunidades puede ser un desafío. Afortunadamente, la mayoría de los sectores de la construcción ya utilizan, sin saberlo, el análisis predictivo en sus prácticas actuales. Las estimaciones paramétricas, que ocurren en la etapa de concepto de un proyecto, son una técnica que usa tasas unitarias para proyectar costos.
Por lo general, se ven favorecidos porque son más precisos que otros modelos de estimación. En una forma muy básica, las estimaciones paramétricas son análisis predictivos: los datos históricos de precios se utilizan para predecir costos futuros. Los próximos pasos son refinar y mejorar el proceso utilizando datos y tecnología.
El desafío de los datos
Para crear modelos de pronóstico precisos, las empresas deben comenzar con inmensas cantidades de datos. Desafortunadamente, los datos no tienen sentido hasta que se someten a ingeniería de datos. Primero, los datos históricos deben recopilarse y digitalizarse. En segundo lugar, los datos deben inspeccionarse para garantizar su precisión.
Los datos inexactos producirán resultados inexactos. Finalmente, los datos deben limpiarse y estandarizarse. La información incorrecta, fraudulenta, incompleta, formateada incorrectamente o duplicada debe eliminarse para garantizar que los resultados no estén sesgados.
La recopilación, inspección y limpieza de datos es un proceso continuo, ya que se generan nuevos datos cada hora. Afortunadamente, esto significa que los resultados serán más refinados y precisos a medida que se ingresen más datos en los modelos de pronóstico.
El desafío del sector
Desafortunadamente, el sector de la construcción puede ser reacio a transformarse, especialmente cuando hay altos costos en juego. Para mejorar los resultados con el análisis predictivo, la fuerza laboral de la construcción debe adaptarse. Esto significa invertir en los empleados a través de la capacitación, la mejora de las habilidades y la contratación.
Es necesario un enfoque de arriba hacia abajo para garantizar que todos los empleados, contratistas y subcontratistas comprendan el valor de los datos y estén preparados para experimentar para lograr los mejores resultados. Dado que el análisis predictivo es un proceso continuo de agregar nueva información, nuevos datos y nuevas fuentes, es necesario involucrar todo el ciclo de vida del proyecto.
En última instancia, la implementación de análisis predictivos elevará la industria de la construcción, desde las estimaciones iniciales del proyecto hasta la entrega del proyecto. Al utilizar estos modelos de pronóstico para crear decisiones respaldadas por datos, se mejora enormemente el valor y la confianza para los clientes. En una industria altamente competitiva, este valor agregado ayudará a las empresas a mantenerse a la vanguardia.
Gavin Flynn es vicepresidente de la Región Centro de las Américas en Linesight , una firma de consultoría profesional que brinda apoyo administrativo y asesoramiento estratégico a la industria de la construcción global.
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Ricardo Gomez Angel
