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La inteligencia artificial no puede construir un rascacielos, pero puede acelerar el trabajo

Un robot creado por Boston Dynamics que utiliza tecnología de inteligencia artificial en la obra de construcción de South Station Tower, un desarrollo de 51 pisos en Boston, el 10 de agosto de 2023. (Tony Luong/The New York Times)
Un robot creado por Boston Dynamics que utiliza tecnología de inteligencia artificial en la obra de construcción de South Station Tower, un desarrollo de 51 pisos en Boston, el 10 de agosto de 2023. (Tony Luong/The New York Times)

A manera de bofetada astuta en contra del despliegue publicitario exagerado alrededor de la inteligencia artificial, en junio, una valla publicitaria en una construcción en Amberes, Bélgica, decía: “ChatGPT, termina este edificio”.

La inteligencia artificial, la tecnología que impulsa los chatbots como ChatGPT, no va a montar apartamentos o erigir estadios en un futuro próximo, pero en la construcción —un sector estereotipado por los portapapeles y las hojas de cálculo de Excel— la rápida adopción de la tecnología puede cambiar la velocidad con la que se terminan los proyectos.

Los drones, las cámaras, las aplicaciones móviles e incluso algunos robots mapean cada vez más el progreso en tiempo real de las construcciones de gran envergadura, lo cual les ofrece a los constructores y contratistas la capacidad de seguir y mejorar el rendimiento de un proyecto.

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“Olvídate de que los robots construyan un rascacielos”, comentó James Swanston, director ejecutivo de Voyage Control, empresa que fabrica software de gestión de proyectos para obras de construcción. “Es algo más fundamental obtener los datos que necesitas y luego utilizarlos mejor”.

La industria de la construcción durante mucho tiempo se ha considerado una rezagada digital, pero por lo regular los arquitectos utilizan herramientas digitales para diseñar proyectos y crear planos. Es habitual ver tabletas y drones en los mismos sitios que cascos y chalecos de seguridad.

Ahora, cámaras montadas en cascos captan imágenes de un sitio para orquestar la llegada de nuevos grupos de trabajo o materiales; asimismo, hay sensores precisos que pueden detectar si una nueva ventana está unos milímetros desviada del plano del proyecto y necesita ajustarse. Además, se está empezando a utilizar la inteligencia artificial en la compraventa de inmuebles: JLL, un agente inmobiliario global, hace poco introdujo su propio chatbot para proporcionar información a sus clientes.

La pantalla de video y el control remoto para un robot creado por Boston Dynamics que utiliza tecnología de inteligencia artificial en la obra de construcción de South Station Tower, un desarrollo de 51 pisos en Boston, el 10 de agosto de 2023. (Tony Luong/The New York Times)
La pantalla de video y el control remoto para un robot creado por Boston Dynamics que utiliza tecnología de inteligencia artificial en la obra de construcción de South Station Tower, un desarrollo de 51 pisos en Boston, el 10 de agosto de 2023. (Tony Luong/The New York Times)

Este análisis expandido de los datos está sentando las bases de lo que muchos esperan que sean mejoras sustanciales en la precisión, rapidez y eficacia, pues reduciría los plazos inflados y el desperdicio que han vuelto cada más costosas las construcciones.

“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 aumento de la productividad”, afirmó David Jason Gerber, profesor de la Universidad del Sur de California cuya investigación se enfoca en la tecnología avanzada para la construcción.

Sin embargo, la industria enfrenta desafíos en la adopción de la tecnología de inteligencia artificial, como la preocupación por la precisión y las alucinaciones, en las cuales un sistema da una respuesta incorrecta o sin sentido.

Y una mayor recopilación de datos ha sido un problema complicado, en gran parte debido a la naturaleza de los inmensos proyectos de construcción: no hay dos desarrollos iguales, pues la topografía y las regulaciones locales varían una enormidad, y para cada proyecto se reúnen nuevos equipos de contratistas y subcontratistas. Es como crear una empresa multimillonaria para cada proyecto de gran envergadura.

Coordinar el complejo ballet de suministros, mano de obra y plazos sigue siendo una tarea abrumadora. No obstante, las empresas emergentes y los inversionistas perciben una oportunidad, en especial ahora que los modelos de aprendizaje automático, los cuales ingieren enormes cantidades de datos para discernir patrones y predecir el progreso de situaciones similares, se utilizan para mejorar el rendimiento de los proyectos.

La pandemia ya había orillado a las empresas constructoras a adoptar más herramientas digitales que les permitieran trabajar in situ durante los confinamientos, lo cual aceleró el desarrollo de nuevas tecnologías, mencionó Sarah Liu, socia de Fifth Wall, una empresa de capital de riesgo enfocada en inversiones inmobiliarias.

“Las mejores empresas no se promocionan como empresas de inteligencia artificial”, afirmó. “Se promocionan como empresas que resuelven problemas”.

La consultoría de construcción nPlan, de la cual está cargo Dev Amratia, quien ayudó a redactar la estrategia nacional de inteligencia artificial del Reino Unido, utiliza algoritmos complejos para mapear el progreso de enormes proyectos de infraestructura y evitar errores o lagunas de suministro. Su sistema de aprendizaje automático se entrenó con una base de datos de más de 740.000 proyectos.

El mayor proyecto de la firma hasta la fecha, una remodelación de 11.000 millones de dólares de la infraestructura ferroviaria al norte de Inglaterra, utilizará las lecciones recopiladas del estudio de esa amplia gama de proyectos para crear mapas de proyectos detallados y en tiempo real para los constructores, lo cual se espera que reduzca hasta un cinco por ciento del costo total.

Buildots, una empresa emergente israelí que ofrece asesoramiento en gestión de proyectos a través de cámaras portátiles que analizan el progreso de una construcción, firmó un acuerdo para su primer proyecto en Nueva York, un complejo de uso mixto en Manhattan. La firma encargó un estudio de 64 obras de construcción internacionales y descubrió que tan solo se utilizaba el 46 por ciento del sitio promedio en todo momento, la evidencia de una mala organización y planificación.

“En la mejor obra que estudiamos, el progreso varió un 30 por ciento cada semana”, mencionó Aviv Leibovici, director de producto de la empresa y uno de sus cofundadores. “Creo que hay enormes ineficiencias en esta industria”.

Las constructoras también han realizado inversiones significativas en su tecnología interna. Según la división de Servicios de Gestión de Proyectos de Avison Young, sus programas de gestión y softwares patentados pueden, en promedio, reducir el tiempo de desarrollo un 20 por ciento.

Una filial de Suffolk, una gran firma de construcción con sede en Boston, invirtió 110 millones de dólares para financiar empresas emergentes de construcción, y Suffolk tiene un equipo de 30 analistas de datos que recopilan y examinan la información de los sitios. En una obra de construcción para South Station Tower en Boston, un edificio de 51 pisos que desarrolló Hines, las grúas tienen cámaras que documentan y etiquetan el acero utilizado en la estructura del edificio, con lo cual se crea un conjunto de datos que esperan utilizar en otros proyectos en el futuro. Se están utilizando otros programas para monitorear el progreso e incluso predecir accidentes.

“Hay un desempleo cero en la industria; la tecnología solo va a ayudar a los trabajadores actuales a hacer más cosas”, afirmó John Fish, presidente y director ejecutivo de Suffolk. “La inteligencia artificial solo va a remplazar a las empresas que no la utilicen”.

Hay una inquietud sobre la inteligencia artificial y los problemas que ha presentado con la precisión, en una industria en la que la seguridad es tan importante. Los programas como ChatGPT tienen una desafortunada tendencia de inventar respuestas basadas en predicciones incorrectas, comentó Julien Moutte, director de tecnología de Bentley Systems, una empresa de software para la construcción.

“En infraestructura, esto es algo que no nos podemos permitir”, aseguró. “No podemos permitir que la inteligencia artificial alucine en el diseño de un puente”.

Sin embargo, la supuesta capacidad para trabajar más rápido y más barato ha demostrado ser atractiva. Dusty Robotics, una empresa tecnológica de Mountain View, California, desarrolla dispositivos autónomos para trazar planos de edificios en obras de construcción, un trabajo que suele hacerse a mano. Mientras investigaba la industria, Tessa Lau, directora ejecutiva de la empresa, observó que los trabajadores medían los planos con tiza y cinta adhesiva; algunos incluso habían probado pegar bolígrafos a los robots Roomba.

A Lau le preocupaba la reacción de los trabajadores ante la invasión de los robots y la inteligencia artificial en su lugar de trabajo. No obstante, en una industria desesperada por atraer a trabajadores más jóvenes, donde se les ofrezca a los potenciales aprendices la posibilidad de utilizar drones y robots, puede ayudar al reclutamiento y la retención.

Tony Hernández, un capacitador sindical de carpintería en el norte de California, quien les enseña a los aprendices a utilizar drones y robots Dusty, considera estas tecnologías “tan solo una herramienta más”. Prefiere que el robot trace líneas en vez de tener que agacharse y trazar él mismo, para que se desgasten menos las rodillas.

A final de cuentas, esta tecnología podría dejar su huella en la reducción de riesgos. Según la ubicación y la naturaleza del trabajo, el seguro puede representar hasta el 10 por ciento del costo de un solo proyecto, el cual puede ascender con facilidad a cientos de millones de dólares. Ahora que la inteligencia artificial ofrece mejores formas para no distraerse, hay menos riesgo y opciones de seguro más baratas.

c.2023 The New York Times Company