CDT 2023 será el año de la adopción generalizada, si los contratistas consiguen controlar sus datos y aprenden a compartirlos.
Fuente: Construction Dive
Con su capacidad para aprender, resolver problemas y reconocer patrones a una velocidad y a una escala que ningún ser humano podrá igualar jamás, la inteligencia artificial está a punto de remodelar la forma en que se diseñan, construyen y operan los edificios, y 2023 será el año en que se afiance.
“La inteligencia artificial transformará nuestro sector en los próximos 10 años más que ninguna otra tecnología en los últimos 100 años”, afirma James Barrett, director de innovación de Turner Construction, el mayor contratista de EE.UU. “Va a ser enorme porque tiene una aplicación muy amplia en muchos casos. No es cuestión de si ocurrirá. Es cuestión de cuándo”.
La IA y el aprendizaje automático, un subconjunto de la IA que utiliza algoritmos para aprender de los datos sin programación humana, han estado burbujeando bajo la superficie de las operaciones de construcción desde hace unos años. Pero este año, predijo Barrett, “la curva de crecimiento va a subir muy rápido”.
Combinando el poder de las máquinas inteligentes con el ingenio humano, la IA es el cerebro digital que hace posibles tecnologías que cambian la industria como la robótica, el blockchain y la impresión 3D. Con sus superpoderes en modelado y detección de patrones, así como en predicción y optimización, la IA puede reducir errores costosos y lesiones en el lugar de trabajo; capacitar y eventualmente reemplazar a trabajadores cada vez más escasos; mejorar la sostenibilidad y la circularidad; diseñar, mantener y operar edificios; y limpiar y dar transparencia a la cadena de suministro.
Y del mismo modo que el ChatGPT de OpenAI, que acapara titulares, ahora puede ofrecer los vastos conocimientos de la IA en cuestión de segundos a cualquiera que pueda hacer una pregunta, la IA puede resolver de forma rápida y eficiente problemas que han asolado la construcción durante siglos, sin necesidad de un departamento dotado de profesionales formados en el MIT y Stanford para descifrar su código. La IA es cada vez más fácil de usar y está al alcance de todos, desde los diseñadores hasta el personal de obra, explica Barrett.
“Ya estamos viendo que las herramientas de IA se están democratizando, por así decirlo”, afirma. “Hay soluciones que no requieren capacidades técnicas súper avanzadas de lenguaje de programación”.
La gestión de datos es clave
En 2022, el 92% de las empresas de construcción dijeron que estaban usando o tenían la intención de usar IA, según el Índice de Madurez de Inteligencia de Decisiones de Peak, pero la mayoría está lejos de estar lista. Solo el 65% de los proyectos de IA de las empresas de construcción han tenido éxito, uno de los porcentajes más bajos de todas las industrias encuestadas.
En un sector que nunca se ha caracterizado por acoger bien los cambios, la resistencia tecnológica es sin duda un factor que retrasa la adopción de la IA. Pero el mayor obstáculo al que se enfrentan las empresas de construcción, tanto individual como colectivamente, es el control de sus datos.
“Todos tenemos esta abundancia de datos”, dijo Tim Gaylord, director corporativo de innovación de DPR Construction, con sede en Redwood City, California, que durante los últimos años ha estado integrando capacidades de IA en su pila tecnológica y desarrollando soluciones propias de IA para abordar problemas como la escasez de personal, las preocupaciones de seguridad y los excesos de costes y plazos. “Lo estamos recopilando de muchas fuentes distintas, y estamos en un punto de inflexión en el que creo que las empresas se van a centrar en ello para aprovecharlo mejor”.
Recopilar y gestionar datos en un sector dinámico y complejo como el de la construcción es mucho más difícil que en entornos controlados como la fabricación o la automoción, afirma Aviad Almagor, vicepresidente de innovación tecnológica del proveedor de tecnología para la construcción Trimble.
“La construcción va un poco retrasada”, añadió Almagor, “pero soy muy optimista y creo que vamos en la buena dirección”.
En este momento, la mayoría de los datos de la industria vive en silos, propiedad de muchas entidades diferentes que son reacios a compartirlos debido a preocupaciones competitivas, y la industria no ha sido la recopilación de una gran cantidad de los datos históricos necesarios para hacer el modelado y la predicción más precisa, dijo Burcin Kaplanoglu, co-fundador y vicepresidente de innovación en Oracle Industry Lab, una incubadora con sede en Chicago que explora, pruebas y valida las tecnologías para la construcción y la ingeniería, entre otras industrias.
“No lo conseguiremos por arte de magia”, afirma Kaplanoglu. “Tenemos que obtener datos de los lugares de trabajo de forma que podamos aprovecharlos. Pero yo trabajo con muchos líderes del sector, y todo el mundo lo reconoce. Así que creo que en los próximos dos años veremos mejoras significativas”.
La clave del éxito es compartir, afirma Almagor.
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