La IA no puede construir un rascacielos, pero puede acelerar el trabajo

Concebido como un golpe astuto a la exageración inflada en torno a la inteligencia artificial, una valla publicitaria en un sitio de construcción en Amberes, Bélgicaen junio leyó “Hola ChatGPT, termina este edificio”.

La inteligencia artificial, la tecnología que impulsa a los chatbots como ChatGPT, no ensamblará apartamentos ni construirá estadios en el corto plazo, pero en la construcción, una industria estereotípicamente 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.

Los drones, las cámaras, las aplicaciones móviles e incluso algunos robots están mapeando cada vez más el progreso en tiempo real en los sitios de trabajo en expansión, lo que brinda a los constructores y contratistas la capacidad de rastrear y mejorar el rendimiento de un proyecto.

“Olvídate 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 una cosa más fundamental, obtener los datos que necesita y luego usarlos mejor”.

La industria de la construcción tiene durante mucho tiempo ha sido considerado un rezagado digital, pero los arquitectos suelen utilizar herramientas digitales para diseñar proyectos y crear planos. Ver tabletas y drones en los mismos lugares de trabajo que sombreros duros y chalecos de seguridad es común.

Ahora, las cámaras montadas en el casco capturan imágenes de un sitio para orquestar cuándo deben llegar nuevas cuadrillas o materiales, y sensores precisos pueden detectar si una nueva ventana está a unos pocos milímetros del plano del proyecto y necesita ser ajustada. Y la IA está comenzando a usarse en la compra y venta de bienes raíces: JLL, un corredor global, presentó recientemente su propio chatbot para proporcionar 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 enfoca en tecnología avanzada. En construcción.

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

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

Coordinar el complejo ballet de suministros, mano de obra y horarios sigue siendo una tarea abrumadora. Pero las empresas emergentes y los inversionistas ven una oportunidad, especialmente cuando los modelos de aprendizaje automático, que consumen enormes cantidades de datos para discernir patrones y predecir cómo progresarán situaciones similares, se utilizan para mejorar el rendimiento del proyecto.

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 enfocada en inversiones inmobiliarias.

“Las mejores empresas no se promocionan a sí mismas como empresas de inteligencia artificial”, dijo. “Se promocionan a sí mismos como empresas que resuelven problemas”.

La 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 grandes proyectos de infraestructura y evitar errores o brechas en el 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 revisión de infraestructura ferroviaria de $11 mil millones en el norte de Inglaterra, utilizará las lecciones obtenidas del estudio de esa amplia gama de proyectos para crear mapas de proyectos detallados y en tiempo real para constructores, que se espera que reduzcan hasta 5 por ciento del costo total.

Buildots, una empresa emergente en Israel que brinda orientación en la 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 firma encargó un estudio de 64 sitios de construcción internacionales, y descubrió que solo el 46 por ciento del sitio de trabajo promedio se estaba utilizando en cualquier momento, evidencia de una organización y programación deficientes.

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

Las empresas de construcción también han realizado una inversión significativa en su tecnología interna. La división de servicios de administración de proyectos de Avison Young afirma que su software patentado y sus programas de administración 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 para financiar empresas de construcción nuevas, y Suffolk tiene un equipo de 30 analistas de datos que recopilan y analizan información de los sitios de trabajo. En un sitio de construcción de South Station Tower en Boston, un desarrollo de 51 pisos de Hines, las grúas tienen cámaras que documentan y etiquetan el acero que se usa en el marco del edificio, creando un conjunto de datos que se espera usar 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 usan IA”

Existe inquietud acerca de la IA, y sus problemas informados con precisión, que se utiliza en una industria donde la seguridad es tan importante. Los programas como ChatGPT tienen una desafortunada tendencia a inventar respuestas ocasionalmente 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”, dijo. “No podemos permitir que la IA alucine 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 en Mountain View, California, desarrolla dispositivos autónomos para rastrear planos de edificios en sitios de construcción, un trabajo que generalmente se realiza a mano. Mientras investigaba la industria, la directora ejecutiva de la empresa, Tessa Lau, observó a los trabajadores medir los 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 los robots y la IA que invadían su lugar de trabajo. Pero en una industria desesperada por atraer trabajadores más jóvenes, ofrecer a los aprendices potenciales la capacidad de usar drones y robots puede ayudar con el reclutamiento y la retención.

Tony Hernandez, un entrenador de carpintería del sindicato en el norte de California que enseña a los aprendices a usar drones y robots Dusty, ve estas tecnologías como “simplemente otra herramienta”. Prefiere que el robot trace líneas en lugar de tener que agacharse y trazarse él mismo, lo que significa menos desgaste de las rodillas.

“Esta es una gran herramienta de retención”, dijo. “Atrajo a niños que crecieron en Xbox y pueden descifrar estas herramientas en una clase de cinco horas”.

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

La reducción del riesgo puede ser, en última instancia, donde esta tecnología deje su huella. Según 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, con la IA brindando mejores formas de mantenerse al día, hay menos riesgo y opciones de seguro más baratas.

Shepherd, una nueva empresa de seguros, utiliza datos de construcción para ofrecer a los contratistas primas más económicas. Wint, una empresa emergente israelí que utiliza sensores y algoritmos patentados para eliminar los daños causados ​​por el agua, lo que genera aproximadamente un tercio de las reclamaciones por daños en los sitios de construcción, se ha utilizado en aproximadamente 2500 proyectos. Un estudio de Munich Re encontró que Wint puede reducir la tasa de pérdida en un 90 por ciento.

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