Si bien el Machine Learning en la construcción puede parecer un concepto lejano, a décadas de convertirse en realidad, el futuro de la tecnología está más cerca de lo que cree. De hecho, el Machine Learning ha ido ganando popularidad en la industria de la construcción. Si bien puede parecer un enfoque no humano altamente técnico, en realidad puede hacer las cosas más humanas. En lugar de sacar a los humanos de la ecuación, el Machine Learning permite a las personas hacer su trabajo real de manera más efectiva.
La industria de la construcción no ha logrado tantos avances tecnológicos como muchas otras industrias, y esto ha hecho que las cosas sean cada vez más difíciles para su mano de obra. Sin embargo, es difícil encontrar los recursos para implementar nuevas tecnologías mientras se mantiene al día con sus proyectos. El Machine Learning podría ayudar a la industria a dispararse, mejorando las cosas a diario para los trabajadores, las empresas contratistas y los clientes finales.
Si está dispuesto a participar, el Machine Learning en la construcción podría ayudar a mejorar la seguridad , la productividad, la calidad y otras medidas vitales. Esta tecnología puede asumir tareas monótonas y ayudar con el diseño y la planificación, lo que permite a los humanos del equipo dedicar su tiempo a perfeccionar su experiencia y creatividad. Más allá de eso, el Machine Learning puede ayudar a los equipos y empresas a realizar predicciones informadas para un flujo de trabajo y negocios más optimizado.
A continuación, proporcionaremos una visión interna de cómo el Machine Learning en la construcción puede cambiar potencialmente la industria a favor de sus contrapartes humanas.
¿Qué es el Machine Learning?
Antes de profundizar demasiado en el tema, asegurémonos de cubrir los fundamentos, especialmente si aún no está familiarizado con el concepto. En el sentido más básico, se define en el libro «Machine Learning: un enfoque de inteligencia artificial», como «la capacidad de aprender es uno de los atributos más fundamentales del comportamiento inteligente».
Hoy en día, el Machine Learning es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA). Suena a ciencia ficción, pero sus aplicaciones son más técnicas y muy prácticas.
Básicamente, las máquinas pueden aprender y predecir resultados por sí mismas. En lugar de que una persona los programe, utilizan software con algoritmos que les permiten crear predicciones basadas en su análisis de datos. Por ejemplo, una máquina puede indicarle que necesita un servicio preventivo.
Ahora, veamos qué podría hacer el Machine Learning para los proyectos y los trabajadores de la industria de la construcción en particular. 4 aplicaciones útiles para el Machine Learning en la construcción
1. Mejorar la calidad de los diseños
El Machine Learning puede mejorar los diseños en general para mejorar los espacios para sus usuarios finales humanos finales. En un ejemplo ejemplar, WeWork quería que sus espacios de reunión coincidieran con las formas en que las personas usarían los espacios. La puesta en marcha del espacio de trabajo utilizó el Machine Learning para ayudar a comprender y predecir la frecuencia de uso de estas salas de reuniones, y la empresa pudo diseñar el espacio para que se adaptara mejor a las necesidades de las personas antes de comenzar la construcción en él.
Los beneficios del Machine Learning en el diseño no terminan ahí. El Machine Learning también puede ayudar a los trabajadores a descubrir errores y omisiones que podrían estar presentes en el diseño antes de seguir adelante con la construcción. Esto es especialmente cierto cuando la tecnología se integra con elementos de modelado de información de construcción (BIM) . Los trabajadores no tienen que clasificar los elementos BIM y potencialmente cometer un error por error humano. En su lugar, puede dejar eso en manos del Machine Learning, lo que en última instancia ahorra a los equipos tiempos críticos que pueden usarse para tareas más productivas. Con el Machine Learning, incluso puede probar varias condiciones y situaciones ambientales en el modelo. La tecnología puede ayudar a determinar si un elemento particular del diseño es óptimo, o puede predecir si podría crear un problema en el futuro.
2. Cree un lugar de trabajo más seguro
Por supuesto, una mayor seguridad es una prioridad para las obras de construcción. El Machine Learning proporciona una forma de alta tecnología para lograr este objetivo.
Veamos un ejemplo de lo que el Machine Learning es capaz de lograr. Para su concurso fotográfico anual Year in Construction, Engineering News Record utiliza expertos para verificar la seguridad de las fotos enviadas. En 2016, analizó la diferencia entre los expertos en seguridad humana y la inteligencia artificial de VINNIE para verificar la seguridad dentro de las imágenes.
VINNIE pudo encontrar problemas de seguridad, como una persona que no usa casco, y lo hizo mucho más rápido y más preciso que el equipo humano. A modo de comparación, el equipo de expertos humanos verificó las más de 1,000 presentaciones en más de 4.5 horas, mientras que a VINNIE le tomó menos de 10 minutos. El equipo humano identificó 414 imágenes con personas en ellas, mientras que VINNIE fue preciso al encontrar 446.
El potencial de esta prueba es que una herramienta como VINNIE podría clasificar rápidamente los datos y proporcionar resultados relevantes a los humanos, quienes luego pueden observar más de cerca los resultados. Vale la pena señalar que los expertos humanos pueden detectar más problemas de seguridad, pero el Machine Learning puede aprender con el tiempo y ayudar a los humanos a encontrar algunos de los problemas de una manera más eficiente. Y al final del día, un sitio más seguro beneficia a toda la fuerza laboral en general.
3. Evaluar y reducir el riesgo
Una de las cosas realmente sorprendentes del Machine Learning es que puede descubrir los riesgos antes de que ocurran. Esto ayuda a los humanos a identificar los riesgos y descubrir cómo evitar que surjan problemas. El Machine Learning puede identificar riesgos, medir su impacto y utilizar análisis predictivos para ayudarlo a reducir los riesgos.
Echemos un vistazo a otro ejemplo destacado de Machine Learning en la construcción en acción. El proyecto BIM 360 IQ con Autodesk analizó los desafíos de los líderes en el campo de la construcción para comprender cómo la IA podría ayudar con estos desafíos. Descubrió que los algoritmos de inteligencia artificial podían priorizar problemas y comprender el riesgo, como las posibles consecuencias si no se manejaba una inquietud. Esto tiene el potencial de ayudar a los gerentes de construcción a optimizar su flujo de trabajo y prevenir problemas.
4. Incrementar el ciclo de vida del proyecto
Más allá del diseño y la construcción, el Machine Learning puede incluso ser fundamental en la gestión de instalaciones para extender el ciclo de vida total de un activo. En general, a menudo existen lagunas en la información importante en la gestión de instalaciones. Como resultado, es difícil administrar de manera eficiente y rentable las reparaciones y renovaciones en el sitio.
El Machine Learning puede ayudar a agilizar el proceso al recopilar y utilizar mejor la información y la información de datos. Puede hacerlo clasificando documentos y datos como órdenes de trabajo y evaluando las condiciones pertinentes en tiempo real, con una precisión sorprendente. Esto elimina estas tediosas y lentas tareas administrativas de las personas y les permite concentrarse en el problema real que tienen entre manos. Además, si el Machine Learning se integra en un modelo BIM en operaciones y mantenimiento, también puede determinar la mejor manera de llevar a cabo el mantenimiento y las reparaciones al visualizar cuándo y dónde ocurrirán los problemas.
¿Qué impulsará el Machine Learning en la construcción?
¿Listo para abordar el Machine Learning en la construcción lo antes posible? No tan rapido. Para ser eficaz y preciso, el Machine Learning necesita grandes subconjuntos de datos. La falta de datos suficientes es actualmente una barrera importante que impide que muchas pequeñas y medianas empresas implementen esta tecnología. El aumento de la cantidad de datos integrados ayudará a que toda la industria avance. La integración de sistemas tecnológicos ayudará a más empresas a aprovechar el Machine Learning.
Desafortunadamente, aunque ahora se digitaliza mucha información, las diferentes plataformas tecnológicas no están bien o no están integradas en absoluto, lo que deja los datos desconectados. En otras palabras, no está disponible tan ampliamente como debería o podría estarlo. Incluso dentro de la misma empresa, se pueden utilizar múltiples plataformas que no están integradas. Muchas empresas enfrentan el desafío de no tener el tiempo o los recursos para dedicarlos a una integración significativa. Una plataforma de integración es algo que puede ayudar a las empresas de construcción a conectar sus diferentes aplicaciones de manera más fluida.
Su negocio de construcción se puede optimizar mediante tareas programadas integradas y mediante la capacidad de transferir datos de informes de campo a otras aplicaciones. Además, un ecosistema de integración puede ayudar a su empresa a conectar una variedad de software diferente para que usted y el Machine Learning puedan utilizar mejor todos sus datos dentro del mismo ecosistema. Esto ayudará a que las diferentes partes de su negocio funcionen sin problemas y lo ayudará a tener un mejor flujo de trabajo.
Conclusión: el Machine Learning ayuda a las personas en la construcción
Esperamos que pueda ver lo que vemos: que el Machine Learning tiene algunas posibilidades interesantes dentro de nuestra industria para el futuro, comenzando ahora. Pero aunque es probable que el Machine Learning influya en el futuro de la construcción, esto ciertamente no significa que los dispositivos y la tecnología nos reemplazarán.
La construcción es un negocio humano y seguirá siéndolo. Necesitamos las habilidades, la experiencia y la innovación de nuestros trabajadores para ganar el futuro. Podemos utilizar el Machine Learning como una herramienta más que permitirá que brillen los talentos y el progreso de nuestra industria. Si lo usamos sabiamente, puede ayudarnos a aprovechar al máximo nuestra creatividad e ingenio. Nunca se sabe hasta dónde pueden llegar nuestras propias habilidades humanas.