La IA no puede construir un edificio alto, pero puede acelerar la tarea

Fue pensado como un golpe astuto al bombo publicitario en torno a la inteligencia artificial, el tablón de anuncios En un sitio de construcción en Amberes, Bélgicaen junio leí «Hola ChatGPT, completa esta compilación».

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 conocida estereotípicamente por los portapapeles y las hojas de cálculo de Excel, la rápida adopción de la tecnología puede cambiar la rapidez con que finalizan los proyectos.

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

Olvídese de los robots de construcción de rascacielos, dijo James Swanston, CEO de Voyage Control, que fabrica software de gestión de proyectos para sitios de construcción. «Es clave obtener los datos que necesita y luego darles un mejor uso».

La industria de la construcción lo tiene Durante mucho tiempo se ha considerado un retraso digital., pero los arquitectos suelen utilizar herramientas digitales para diseñar proyectos y crear planos. Es común ver tabletas y drones en los mismos sitios de trabajo que cascos y chalecos de seguridad.

Ahora, las cámaras montadas en el casco toman imágenes de un sitio de coordinación a medida que llegan nuevas cuadrillas o materiales, y los microsensores pueden detectar si la nueva ventana está unos milímetros fuera del contorno del proyecto y necesita ajustes. Y la inteligencia artificial ha comenzado a usarse en la compra y venta de bienes raíces: JLL, un corredor global, se presentó recientemente su chatbot Proporcionar información a sus clientes.

Este análisis ampliado de los datos sienta las bases para lo que muchos esperan sean mejoras significativas en la precisión, la velocidad y la eficiencia al reducir los horarios inflados y el desperdicio que ha hecho que la construcción sea cada vez más costosa.

dijo David Jason Gerber, profesor de la Universidad del Sur de California cuya investigación se enfoca en tecnología avanzada en la 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 el sistema proporciona una respuesta incorrecta o ilógica.

Y recopilar más datos ha sido un problema complejo, debido en gran parte a la naturaleza de los proyectos de construcción masivos: no hay dos desarrollos iguales, con terrenos y regulaciones locales muy variables, y nuevos equipos de contratistas y subcontratistas reunidos para cada proyecto. Es similar a iniciar un negocio multimillonario para cada proyecto importante.

La compleja coordinación de suministros, mano de obra y horarios del ballet sigue siendo una tarea abrumadora. Pero las nuevas empresas y los inversores ven una oportunidad, especialmente porque los modelos de aprendizaje automático, que consumen grandes cantidades de datos para discernir patrones y predecir cómo progresarán situaciones similares, se utilizan para mejorar el rendimiento del proyecto.

Sarah Liu, socia de Fifth Wall, una firma de capital de riesgo enfocada en inversiones inmobiliarias, dijo que la pandemia ya ha llevado a los constructores a adoptar más herramientas digitales para permitirles trabajar en el sitio durante los cierres, acelerando el desarrollo de nuevas tecnologías.

«Las mejores empresas no se promocionan a sí mismas como empresas de IA», dijo. «Se promocionan a sí mismos como empresas que resuelven problemas».

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

El proyecto más grande de la compañía hasta la fecha, una revisión de la infraestructura ferroviaria de $11 mil millones en el norte de Inglaterra, utilizará las lecciones aprendidas del estudio de esa amplia gama de proyectos para crear mapas de proyectos detallados en tiempo real para los constructores, que se espera que reduzcan hasta 5 por ciento por ciento del costo total.

Buildots, una startup israelí que brinda orientación en la gestión de proyectos a través de cámaras portátiles que analizan el progreso de la construcción, firmó su primer proyecto en Nueva York, Desarrollo de uso mixto en Manhattan. una compañía estudio encargado De 64 sitios de construcción internacionales, se encontró que solo el 46 por ciento del sitio de trabajo promedio estaba en uso en un momento dado, evidencia de una organización y programación deficientes.

“En el mejor sitio de construcción que estudiamos, el progreso varió un 30 por ciento cada semana”, dijo Aviv Lipovici, director de producción de la empresa y uno de sus fundadores. «Creo que hay grandes deficiencias en esta industria».

Las empresas constructoras también han realizado importantes inversiones en tecnología propia. La división de servicios de administración de proyectos de Avison Young afirma que su software propietario y su administración pueden, en promedio, reducir el tiempo de desarrollo en un 20 por ciento.

Una subsidiaria de Suffolk, una gran empresa de construcción con sede en Boston, ha invertido $110 millones para financiar proyectos de construcción de inicio. Suffolk tiene un equipo de 30 analistas de datos que recopilan y filtran información de los sitios de trabajo. En un sitio de construcción de South Terminal Tower en Boston, un desarrollo de 51 pisos de Hines, las grúas contienen cámaras que documentan y etiquetan el acero utilizado en el marco del edificio, creando un conjunto de datos que se espera usar en otros proyectos en el futuro. Se utiliza software adicional para realizar un seguimiento del progreso e incluso predecir accidentes.

«No tenemos una tasa de desempleo en la industria; la tecnología ayudará a los trabajadores existentes a hacer más”, dijo John Fish, presidente y director ejecutivo de Suffolk. «La inteligencia artificial reemplazará a las empresas que no usan IA».

Existe el temor de que la IA, y los problemas que se informan con precisión, se utilicen en una industria donde la seguridad es muy importante. El software como ChatGPT tiene una tendencia desafortunada a veces generar 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», dijo. «No podemos hacer que la IA alucine sobre el diseño del puente».

Pero la supuesta capacidad de operar más rápido y más barato ha demostrado ser atractiva. Dusty Robotics, una empresa de tecnología en Mountain View, California, está desarrollando dispositivos autónomos que rastrean planos en sitios de construcción, una tarea que generalmente se realiza manualmente. Mientras investigaba la industria, la directora ejecutiva de la empresa, Tessa Lau, notó que los trabajadores miden los planos con tiza y cinta adhesiva; Algunos trabajadores incluso han intentado pegar bolígrafos a Roombas.

A Lau le preocupaba la reacción violenta que los trabajadores podrían tener para invadir sus lugares de trabajo con robots e inteligencia artificial. Pero en una industria desesperada por atraer trabajadores jóvenes, ofrecer a los aprendices potenciales la capacidad de usar drones y robots podría ayudar con el reclutamiento y la retención.

Tony Hernandez, un instructor sindicalizado de carpintería en el norte de California que enseña a los aprendices a usar drones y robots de limpieza, ve estas tecnologías como «simplemente otra herramienta». Preferiría que el robot siguiera líneas en lugar de tener que agacharse y rastrearse a sí mismo, lo que significa menos desgaste en las rodillas.

«Esta es una gran herramienta de retención», dijo. “He traído a niños que crecieron con Xbox y pueden descubrir estas herramientas en una clase de cinco horas”.

Dusty tiene 120 unidades en ubicaciones en los EE. UU., pero esto es solo el comienzo. Lau llama a los módulos, que pueden recopilar gigabytes de datos, «troyanos para entrenar la futura IA».

La reducción de riesgos puede ser finalmente donde esta tecnología deje su huella. Dependiendo de la ubicación y la naturaleza del negocio, 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 proporcionando mejores formas de hacer el trabajo, hay menos riesgos y opciones de seguro más baratas.

Shepherd, una nueva compañía de seguros, utiliza datos de construcción para ofrecer a los contratistas primas más económicas. Wint, una startup israelí que utiliza sensores y algoritmos patentados para eliminar los daños causados ​​por el agua, lo que genera casi un tercio de las reclamaciones por daños en las obras de construcción, se ha utilizado en unos 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.