Ventajas de la inteligencia artificial en la construcción

En todo el mundo, particulares y empresas gastan más de 10 billones de dólares al año en actividades relacionadas con la construcción, y se prevé que esa cifra siga creciendo un 4,2 % hasta 2023. En el informe de 2020 «The Next Normal in Construction: How Disruption Is Reshaping the World's Largest Ecosystem», McKinsey señala que se presta cada vez más atención a las soluciones basadas en la inteligencia artificial.

La IA en la construcción puede ayudar a los agentes del sector a generar valor a lo largo de todo el ciclo de vida del proyecto, incluidos el diseño, la licitación y la financiación, la contratación y la obra, las operaciones y la gestión de activos, y la transformación del modelo de negocio. La inteligencia artificial en la construcción ayuda al sector en su conjunto a superar algunos de sus retos más complejos, en particular los relacionados con la seguridad, la escasez de mano de obra y los sobrecostes y retrasos.

Dado que las barreras de entrada al mercado se reducen de forma constante y que los avances en IA, aprendizaje automático y analítica se aceleran, cabe esperar que la IA desempeñe un papel más importante en la construcción en los próximos años.

Las posibilidades del aprendizaje automático y la inteligencia artificial en la construcción son enormes. Las solicitudes de información, las cuestiones pendientes y las órdenes de cambio son habituales en el sector. El aprendizaje automático funciona como un asistente inteligente que puede examinar a fondo esa montaña de datos. Después, alerta a los jefes de proyecto sobre los asuntos importantes que requieren su atención. Algunas aplicaciones ya utilizan la IA de este modo. Sus usos van desde el filtrado rutinario de spam hasta la monitorización avanzada de la seguridad. Veamos 10 ejemplos de IA en la construcción. 

Prevención de sobrecostes

El coste de la mayoría de los megaproyectos supera el presupuesto, a pesar de contar con los mejores equipos de diseño. Las redes neuronales artificiales se utilizan en los proyectos para predecir sobrecostes a partir de factores como el tamaño del proyecto, el tipo de contrato y el nivel de competencia de los directivos. 

Los datos históricos, como las fechas previstas de inicio y fin, son utilizados por modelos predictivos para establecer plazos realistas en proyectos futuros. La inteligencia artificial ayuda a los empleados a acceder de forma remota a material formativo real, lo que les permite mejorar sus habilidades y conocimientos con rapidez. Esto reduce el tiempo necesario para incorporar nuevos recursos a los proyectos. Como resultado, la ejecución del proyecto se acelera.

Diseño generativo de edificios

El modelado de información de construcción (BIM) es un proceso basado en modelos 3D que proporciona a los profesionales de la arquitectura, la ingeniería y la construcción la información necesaria para planificar, diseñar, construir y gestionar de forma eficiente edificios e infraestructuras. 

Para planificar y diseñar la construcción de un proyecto, los modelos 3D deben tener en cuenta los planos arquitectónicos, estructurales, mecánicos, eléctricos y de fontanería, así como la secuencia de actuación de los equipos correspondientes. El objetivo es que los distintos modelos de los subequipos no entren en conflicto entre sí.

Reducción del riesgo

Cada proyecto de construcción conlleva riesgos, que se presentan de muchas formas, como los relacionados con la calidad, la seguridad, los plazos y los costes. Cuanto mayor es el proyecto, mayor es el riesgo, ya que en las obras trabajan en paralelo varios subcontratistas de distintos oficios. 

Hoy existen soluciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático que los contratistas generales utilizan para seguir y priorizar los riesgos en la obra, de modo que el equipo del proyecto pueda concentrar su tiempo y recursos limitados en los factores de riesgo más importantes. La IA se emplea para asignar automáticamente prioridad a las tareas.

Planificación de proyectos

Una empresa de inteligencia para la construcción inició su actividad en 2017 con la promesa de que sus robots y su inteligencia artificial serían la clave para resolver los proyectos de obra retrasados y con sobrecostes. La compañía utiliza robots para escanear en 3D de forma autónoma las obras y luego envía esos datos a una red neuronal profunda que clasifica la distancia entre los distintos subproyectos. 

Si algo parece incorrecto, el equipo directivo puede intervenir para resolver pequeños problemas antes de que se conviertan en graves. Los algoritmos del futuro utilizarán una técnica de inteligencia artificial conocida como «aprendizaje por refuerzo». Este método permite que los algoritmos aprendan por ensayo y error. Puede evaluar un número infinito de combinaciones y alternativas basadas en proyectos similares. Esto ayuda en la planificación del proyecto, ya que optimiza la mejor ruta y se corrige a sí mismo con el tiempo.

Creación de puestos de trabajo más productivos

Hay empresas que empiezan a ofrecer maquinaria de construcción autónoma para realizar tareas repetitivas de forma más eficiente que con mano de obra humana, como el vertido de hormigón, la colocación de ladrillos, la soldadura y la demolición. Los movimientos de tierras y los trabajos preparatorios los realizan excavadoras autónomas o semiautónomas que pueden preparar el terreno con un programador humano siguiendo especificaciones precisas. 

Esto libera a los trabajadores para las tareas constructivas propiamente dichas y reduce el tiempo total necesario para completar el proyecto. Los jefes de proyecto también pueden supervisar el trabajo en la obra en tiempo real. Utilizan el reconocimiento facial, cámaras locales y tecnologías similares para evaluar el rendimiento laboral y el cumplimiento de los procedimientos.

Seguridad en la construcción

Los trabajadores de la construcción mueren en el trabajo cinco veces más que otros trabajadores. Según OSHA, las principales causas de muerte en el sector privado (excluidos los accidentes de tráfico) en la construcción son las caídas, seguidas de los impactos por objetos, las descargas eléctricas y los atrapamientos. 

Una empresa tecnológica de construcción de Boston está desarrollando un algoritmo que analiza fotografías de los lugares de trabajo, las escanea en busca de amenazas para la seguridad, como la falta de equipo de protección en los trabajadores, y compara las imágenes con sus registros de accidentes. La compañía afirma que podría calcular puntuaciones de riesgo para los proyectos, de modo que se puedan impartir charlas de seguridad cuando se detecte una amenaza elevada.

Solución al problema de la escasez de mano de obra

Un informe de McKinsey de 2017 señala que las empresas constructoras pueden aumentar su productividad un 50 % mediante el análisis de datos en tiempo real. Las empresas del sector empiezan a usar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para planificar mejor la distribución de la mano de obra y la maquinaria entre los distintos lugares de trabajo.

Un robot que evalúa constantemente el avance de los trabajos y la ubicación de los trabajadores y del equipamiento permite a los jefes de proyecto determinar al instante en qué lugares de trabajo hay suficientes operarios y maquinaria para cumplir el calendario y en cuáles podría asignarse mano de obra adicional.

Construcción modular

Las empresas constructoras dependen cada vez más de fábricas externas equipadas con robots autónomos que ensamblan los componentes del edificio, que luego son montados por personas en el lugar de la obra. Elementos como los muros pueden fabricarse en cadena con máquinas autónomas de forma más eficiente que con trabajo humano, dejando a los operarios la tarea de completar los detalles, como las instalaciones de fontanería y electricidad, una vez montada la estructura.

Big data en la construcción

En una época en la que cada día se genera una enorme cantidad de datos, los sistemas de IA disponen de un número infinito de datos de los que aprender y mejorar cada día. Cada obra se convierte en una fuente potencial de datos para la IA. 

Los datos procedentes de imágenes tomadas con dispositivos móviles, vídeos de drones, sensores de seguridad, modelado de información de construcción y otras fuentes se han convertido en un gran caudal de información. Esto permite a los profesionales del sector y a los clientes analizar y aprovechar las ideas basadas en datos mediante sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Posconstrucción

Los gestores de edificios pueden utilizar la IA mucho tiempo después de terminada la obra. Al recopilar información sobre la estructura mediante sensores, drones y otras tecnologías inalámbricas, la analítica avanzada y los algoritmos basados en inteligencia artificial permiten obtener información valiosa sobre el funcionamiento y el rendimiento de un edificio, un puente, carreteras y prácticamente cualquier elemento del entorno construido. 

Esto significa que la IA puede utilizarse para detectar problemas emergentes, determinar cuándo se necesita mantenimiento preventivo o incluso gestionar el comportamiento humano para garantizar una seguridad óptima.