El uso de IA en la construcción puede mejorar enfoques y salvar vidas

Aunque la construcción es uno de los sectores menos digitalizados, en los emplazamientos laborales se está experimentando una constante transición de los flujos de trabajo basados en papel a los digitales. La extracción de estos nuevos datos será más eficiente gracias a la inteligencia artificial (IA). Descubra en este vídeo cómo la construcción puede ser mejor, más segura y más eficiente con la inteligencia artificial. 

[Transcripción del vídeo]

Pat Keaney, Directora de productos de BIM 360 Enterprise: Dentro de 10 años, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se propagarán en todos los ámbitos de la construcción y la tecnología de construcción. Me he criado con una madre soltera con pocos recursos. Con solo 12 años, cuando nuestro porche trasero comenzó a desmoronarse, le eché un vistazo y dije: “Oye, mamá, creo que puedo arreglarlo”. 

Manu Venugopal, Responsable sénior de productos: De niño, había dos cosas que me entusiasmaban: una eran las motos y, la otra, los rascacielos. Finalmente, me decidí por la segunda. 

Shubham Goel, Responsable de análisis de datos: Mi abuelo trabaja en la construcción y mi padre dedicó toda su vida a este sector. Ahora puedo decir que soy un constructor de tercera generación. Sin embargo, siempre que cuento mi historia en las reuniones familiares, me contestan: “Mientras no tengas callos en las manos, no podrás decir que trabajas en la construcción”. 

En los últimos 10 o 15 años, los lugares de trabajo de construcción se han transformado. Se ha pasado de un flujo de trabajo basado principalmente en papel al actual flujo de trabajo digital. 

Venugopal: Como resultado, se ha generado una gran cantidad de conjuntos de datos. Esto ofrece una oportunidad para aprovechar el aprendizaje automático, dado que nadie dispone del tiempo o la energía necesarios para analizar todos estos datos.  

Goel: Actualmente, en la mayor parte del sector, se dispone de datos que no están bien organizados y que no se pueden analizar de manera sencilla. Es muy difícil extraer información valiosa de ellos. Es aquí donde entra en juego y resulta útil el aprendizaje automático. 

Keaney: El aprendizaje automático es una técnica que forma parte del amplio abanico que ofrece la inteligencia artificial. Por ejemplo, si nuestros clientes experimentan muchos problemas de calidad en un lugar de trabajo de construcción, nadie podrá ni querrá analizarlos todos los días. 

Goel: En lugar de contratar un equipo para que examine los datos de los últimos 10 años, los clasifique y los limpie, se puede disponer de un modelo de aprendizaje automático que examine los datos y extraiga la información valiosa en unos segundos. 

Venugopal: Para mí, es una forma de que los algoritmos informáticos aprendan de los datos y comiencen a hacer recomendaciones. Una vez entrenados, comienzan a realizar predicciones en función de lo que han aprendido. 

Keaney: En mi opinión, lo realmente interesante del aprendizaje automático es su aplicación. 

Goel: En el pasado, era necesario rellenar extensos formularios siempre que se quería recopilar información sobre el lugar de trabajo. Hemos visto listas de comprobación con más de 150 elementos. El aprendizaje automático simplifica este proceso considerablemente. En el futuro, la gente podrá hacer una fotografía y esta fotografía, como bien se dice “una imagen vale más que mil palabras” valdrá más que mil datos de información. Toda esta información se extrae automáticamente y la extensa lista de comprobación se rellena también de forma automática. 

Keaney: En el sector de la construcción se dispone de una gran cantidad de conocimiento. El problema es que la mayor parte de él está atrapado en la cabeza de un superintendente que lo ha estado adquiriendo durante 30 o 40 años. 

Goel: Cuando este deja el trabajo o se jubila, todo ese conocimiento desaparece con él. Ahora bien, ¿cómo se crea esa serie de conocimientos de nuevo? El aprendizaje automático puede ayudar o mejorar esa experiencia, puesto que aprende de los datos. 

Keaney: Si se capta ese conocimiento y se transforma en una aplicación de asistencia que se pueda transferir a una persona joven, brillante y con educación universitaria que esté interesada en la construcción, será posible ayudarle de una forma más eficaz. De este modo, se prepara el sector para la próxima generación y se aborda la falta de mano de obra. 

Es muy importante elegir los subcontratistas adecuados para la tarea apropiada y encontrar algo que encaje. La preselección se realiza únicamente en función del análisis financiero: ¿la empresa es solvente?; ¿dispone de la cobertura de seguro adecuada?; etcétera. ¿Y si se pudiese combinar el conocimiento histórico de esos subcontratistas y el trabajo real que realizaron en el proyecto con el análisis financiero para garantizar la elección del subcontratista adecuado para la tarea apropiada? 

Goel: Este es un aspecto en el que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático son realmente útiles. 

Keaney: Se puede contar con un gran subcontratista eléctrico, pero que tenga más experiencia en un tipo de proyecto que en otro. Toda esa información también ayudará a optimizar la fase de aprovisionamiento. 

Venugopal: No se trata solo de mejorar la calidad de los proyectos de construcción, sino también de garantizar la detección de problemas y riesgos de seguridad en los lugares de trabajo. 

Goel: Uno de los aspectos que más me sorprendieron cuando comencé a examinar la seguridad en la construcción fue la cantidad de muertes registradas en el sector. En 2017, solo en EE. UU., murieron 971 personas en trabajos de construcción. Según OSHA, el cuerpo de seguridad y salud de EE. UU., más del 60% de esas muertes podrían haberse evitado. 

Keaney: Me gustaría vivir en un mundo en el que eliminemos la incertidumbre de todo esto y nos centremos únicamente en lo que es necesario saber, cuándo y dónde sea necesario. Hay sensores que supervisan los lugares de trabajo con grabación de imágenes que detectan y señalan los problemas. Un superintendente puede recibir este aviso de la inteligencia artificial: “Oye, échale un vistazo a esto. Hay un problema de soldadura en la planta baja que está poniendo en riesgo la seguridad”. El problema se detecta automáticamente y todos los miembros del equipo reciben una notificación. 

Goel: Gracias a la capacidad de entender el riesgo antes de que suceda algo realmente grave en el lugar de trabajo, se pueden evitar algunas lesiones y muertes y se garantiza la seguridad de la gente en el lugar de trabajo. 

Keaney: Si salvamos una vida, habrá merecido la pena. Si evitamos los conflictos para un contratista general o un subcontratista, también. 

Venugopal: Me encantaría que la próxima generación considere la construcción como un sector apasionante para trabajar. Tengo una hija pequeña y me gustaría que dentro de 10 años le entusiasme la construcción. Esta es una oportunidad fantástica para ayudar a cambiar el sector y la manera en que se hacen las cosas, y conseguir que sea mucho mejor. 

Keaney: En mi opinión, nuestro trabajo con la inteligencia artificial y la construcción es muy interesante, pero la cantidad de problemas que podemos resolver, tanto nosotros como nuestros socios y el ecosistema, no tiene límites.