La IA no puede crear un subidón

Pies cuadrados

Los desarrolladores están adoptando herramientas de inteligencia artificial como drones, cámaras, aplicaciones y robots, que pueden reducir los plazos y el desperdicio que han hecho que la construcción sea cada vez más costosa.

Miembros del Sindicato de Carpinteros Nor Cal durante una capacitación en robótica en Pleasanton, California. Credito...Video de Jim Wilson

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Por Patrick Sisson

Con la intención de dar un golpe astuto a la exageración exagerada en torno a la inteligencia artificial, un cartel en un sitio de construcción en Amberes, Bélgica, en junio decía: "Hola ChatGPT, termina este edificio".

La inteligencia artificial, la tecnología que impulsa los chatbots como ChatGPT, no ensamblará apartamentos ni construirá estadios en el corto plazo, pero en la construcción, una industria estereotipadamente conocida por los portapapeles y las hojas de cálculo de Excel, la rápida adopción de la tecnología puede cambiar la rapidez con la que se ejecutan los proyectos. finalizado.

Drones, cámaras, aplicaciones móviles e incluso algunos robots están mapeando cada vez más el progreso en tiempo real en sitios de trabajo en expansión, brindando a los constructores y contratistas la capacidad de rastrear y mejorar el desempeño de un proyecto.

"Olvídese de los robots que construyen un rascacielos", dijo James Swanston, director ejecutivo de Voyage Control, que fabrica software de gestión de proyectos para sitios de construcción. "Es algo más fundamental: obtener los datos que necesitas y luego utilizarlos mejor".

La industria de la construcción ha sido considerada durante mucho tiempo un rezagado digital, pero los arquitectos utilizan regularmente herramientas digitales para diseñar proyectos y crear planos. Es común ver tabletas y drones en los mismos lugares de trabajo que cascos y chalecos de seguridad.

Ahora, las cámaras montadas en cascos capturan imágenes de un sitio para coordinar cuándo deberían llegar nuevos equipos o materiales, y sensores precisos pueden detectar si una nueva ventana está a unos milímetros del plano del proyecto y necesita ser ajustada. Y la IA está empezando a utilizarse en la compra y venta de bienes raíces: JLL, un corredor global, presentó recientemente su propio chatbot para brindar información a sus clientes.

Este análisis ampliado de datos está sentando las bases para lo que muchos esperan sean mejoras sustanciales en precisión, velocidad y eficiencia al reducir los plazos inflados y el desperdicio que han hecho que la construcción sea cada vez más costosa.

"La industria de la construcción es la más grande del mundo, en términos de dólares gastados, pero somos los menos productivos en términos de adopción tecnológica y ganancias de productividad", dijo David Jason Gerber, profesor de la Universidad del Sur de California cuya investigación se centra en tecnología avanzada. En construcción.

Pero la adopción de la tecnología de IA por parte de la industria enfrenta desafíos, incluidas preocupaciones sobre la precisión y alucinaciones, en las que un sistema proporciona una respuesta incorrecta o sin sentido.

Y la recopilación adicional de datos ha sido un problema complicado, en gran parte debido a la naturaleza de los grandes proyectos de construcción: no hay dos desarrollos iguales, con topografía y regulaciones locales enormemente variables, y nuevos equipos de contratistas y subcontratistas que se reúnen para cada proyecto. Es similar a iniciar un negocio multimillonario por cada proyecto importante.

Coordinar el complejo ballet de suministros, mano de obra y cronogramas sigue siendo una tarea de enormes proporciones. Pero las empresas emergentes y los inversores ven una oportunidad, especialmente a medida que se utilizan modelos de aprendizaje automático, que ingieren enormes cantidades de datos para discernir patrones y predecir cómo progresarán situaciones similares, para mejorar el desempeño de los proyectos.

La pandemia ya había empujado a las empresas de construcción a adoptar más herramientas digitales que les permitieran trabajar en el sitio durante los cierres, acelerando el desarrollo de nuevas tecnologías, dijo Sarah Liu, socia de Fifth Wall, una firma de capital de riesgo centrada en inversiones inmobiliarias.

"Las mejores empresas no se promocionan como empresas de inteligencia artificial", afirmó. "Se promocionan a sí mismos como empresas que resuelven problemas".

La firma consultora de construcción nPlan, dirigida por Dev Amratia, quien ayudó a redactar la estrategia nacional de inteligencia artificial de Gran Bretaña, utiliza algoritmos complejos para trazar el progreso de vastos proyectos de infraestructura y evitar errores o brechas de suministro. Su sistema de aprendizaje automático se entrenó en una base de datos de más de 740.000 proyectos.

El proyecto más grande de la empresa hasta la fecha, una renovación de la infraestructura ferroviaria en el norte de Inglaterra por valor de 11 mil millones de dólares, utilizará las lecciones aprendidas del estudio de esa amplia gama de proyectos para crear mapas de proyectos detallados y en tiempo real para los constructores, lo que se espera que reduzca hasta 5 por ciento de descuento sobre el costo total.

Buildots, una nueva empresa en Israel que brinda orientación en gestión de proyectos a través de cámaras portátiles que analizan el progreso de la construcción, firmó un acuerdo para su primer proyecto en Nueva York, un desarrollo de uso mixto en Manhattan. La empresa encargó un estudio de 64 obras de construcción internacionales y descubrió que sólo el 46 por ciento de la obra promedio estaba siendo utilizada en algún momento, lo que evidencia una mala organización y programación.

"En el mejor sitio de construcción que hemos estudiado, el progreso varió en un 30 por ciento cada semana", dijo Aviv Leibovici, director de productos de la empresa y cofundador. "Creo que hay enormes ineficiencias en esta industria".

Las empresas constructoras también han realizado importantes inversiones en su tecnología interna. La división de Servicios de Gestión de Proyectos de Avison Young afirma que su software propietario y sus programas de gestión pueden, en promedio, reducir el tiempo de desarrollo en un 20 por ciento.

Una filial de Suffolk, una gran empresa de construcción con sede en Boston, invirtió 110 millones de dólares para financiar la puesta en marcha de construcciones, y Suffolk cuenta con un equipo de 30 analistas de datos que recopilan y examinan información de los lugares de trabajo. En un sitio de construcción para South Station Tower en Boston, un desarrollo de 51 pisos de Hines, las grúas tienen cámaras que documentan y etiquetan el acero que se utiliza en la estructura del edificio, creando un conjunto de datos que se espera que se utilice en otros proyectos en el futuro. Se están utilizando programas adicionales para seguir el progreso e incluso predecir accidentes.

“Tenemos cero desempleo en la industria; la tecnología simplemente ayudará a los trabajadores existentes a hacer más”, dijo John Fish, presidente y director ejecutivo de Suffolk. "La IA simplemente va a reemplazar a las empresas que no la utilizan"

Existe inquietud acerca de que la IA, y sus problemas reportados con la precisión, se utilice en una industria donde la seguridad es tan importante. Programas como ChatGPT tienen una desafortunada tendencia a inventar respuestas basadas en predicciones incorrectas, dijo Julien Moutte, director de tecnología de Bentley Systems, una empresa de software de construcción.

"En infraestructura, esto es algo que no podemos permitirnos", afirmó. "No podemos permitir que la IA alucine con el diseño de un puente".

Pero la supuesta capacidad de trabajar más rápido y más barato ha resultado atractiva. Dusty Robotics, una empresa de tecnología de Mountain View, California, desarrolla dispositivos autónomos para rastrear planos de construcción en sitios de construcción, un trabajo que generalmente se hace a mano. Mientras investigaba la industria, la directora ejecutiva de la empresa, Tessa Lau, observó a los trabajadores midiendo planos con tiza y cinta adhesiva; algunos trabajadores incluso habían intentado pegar bolígrafos a Roombas.

La Sra. Lau estaba preocupada por la reacción que tendrían los trabajadores ante la invasión de robots e inteligencia artificial en su lugar de trabajo. Pero en una industria desesperada por atraer trabajadores más jóvenes, ofrecer a los potenciales aprendices la capacidad de utilizar drones y robots puede ayudar con la contratación y la retención.

Tony Hernández, un formador sindical de carpintería en el norte de California que enseña a los aprendices a usar drones y robots Dusty, ve estas tecnologías como “una herramienta más”. Prefiere que el robot trace líneas en lugar de tener que agacharse y trazarlas él mismo, lo que significa menos desgaste de sus rodillas.

"Esta es una gran herramienta de retención", dijo. "Ha atraído a niños que crecieron con Xbox y pueden descubrir estas herramientas en una clase de cinco horas".

Dusty tiene 120 unidades en todo Estados Unidos, pero eso es sólo el comienzo. Lau llama a las unidades, que pueden recopilar gigabytes de datos, “caballos de Troya para entrenar las IA del futuro”.

En última instancia, la reducción del riesgo puede ser el punto donde esta tecnología deja su huella. Dependiendo de la ubicación y la naturaleza del trabajo, el seguro puede representar hasta el 10 por ciento del costo de un solo proyecto, que fácilmente puede ascender a cientos de millones de dólares. Ahora que la IA ofrece mejores formas de continuar con la tarea, hay menos riesgos y opciones de seguros más económicas.

Shepherd, una nueva empresa de seguros, utiliza datos de construcción para ofrecer primas más baratas a los contratistas. Wint, una nueva empresa israelí que utiliza sensores y algoritmos patentados para eliminar los daños causados ​​por el agua, que generan aproximadamente un tercio de las reclamaciones por daños en las obras de construcción, se ha utilizado en aproximadamente 2.500 proyectos. Un estudio de Munich Re concluyó que Wint puede reducir la tasa de pérdidas en un 90 por ciento.

"Los costos de los seguros pueden marcar la diferencia entre si los proyectos pueden o no financiarse de manera sostenible", dijo Justin Levine, cofundador y director ejecutivo de Shepherd.

Una versión anterior de este artículo escribió mal el nombre del director de tecnología de Bentley Systems. Es Julien Moutte, no Julian.

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