Durante la ejecución de un proyecto se genera una gran cantidad de datos. Sin embargo, muchas empresas no logran sacarle el máximo partido, sino que muchas veces se procesen mal, como ya vimos en alguna publicación. Por lo general, los datos se utilizan para evaluar lo sucedido en un proyecto. Por ejemplo, si el proyecto está dentro del presupuesto o si se mantiene al día con el cronograma. Pero, nuevas tecnologías, como la inteligencia artificial, pueden permitir a las constructoras obtener un mayor rendimiento de los datos extraídos de sus procesos. 

Tener una visión retroactiva de un proyecto es útil para tener indicadores que identifiquen y solucionen problemas. No obstante, no desbloquea todo el potencial de los conjuntos de datos enriquecidos. Como ya hemos comentado anteriormente, los problemas en la cadena de suministro continúan causando importantes retrasos y contratiempos en  los proyectos de construcción. Por ello, las empresas deben explorar nuevas formas de optimizar sus procesos constructivos.

La implementación de nuevas tecnologías como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) permitirá aprovechar realmente los datos e impulsar mejores resultados en los proyectos. La inteligencia artificial puede ayudar a las organizaciones a analizar y obtener información sobre lo que es probable que suceda en el futuro. Haciendo esto, se pueden generar indicadores dinámicos a partir de los datos, brindando a las organizaciones una visión avanzada de la probabilidad de que un proyecto sufra retrasos, riesgos o sobrecostes y por qué. Permitiendo así, evaluar cronogramas y presupuestos contra datos históricos para detectar áreas problemáticas potenciales y realizar adaptaciones incluso antes del comienzo de un proyecto.

¿Como introducir estas tecnologías adecuadamente?

La clave para implementar una estrategia de datos exitosa es considerar cuidadosamente las necesidades y los pasos necesarios para alcanzarlas. En términos generales, un buen plan de acción consta de los siguientes pasos:

  • Crear una cultura que valore la toma de decisiones basada en datos.
  • Identificar los problemas específicos que se desea resolver.
  • Desarrollar un plan de seis a 18 meses que tenga en cuenta los sistemas actuales, los datos que generan y los conocimientos que se desean obtener de dichos datos.
  • Encontrar una solución que proporcione valor inmediato y ejecutar el plan.

Este proceso básico de cuatro pasos preparará la implementación de la estrategia de datos para aumentar las probabilidades de éxito.

Comprender el potencial de la Inteligencia artificial predictiva

Muchas empresas de ingeniería y construcción dudan en invertir en Inteligencia artificial porque suponen que requiere de mucha infraestructura y trabajo (entrada manual de grandes cantidades de datos históricos), pero no siempre es así. De hecho, algunas plataformas de datos ofrecen algoritmos entrenados previamente como punto de partida para proporcionar información predictiva a partir de cualquier dato histórico que ingrese la organización.

El hecho es que implementar IA predictiva no es tan laborioso gracias a las plataformas avanzadas que se despliegan rápidamente, adaptándose así a las necesidades de cada organización. Las constructoras pueden aprovechar estas soluciones para comenzar a generar rápidamente información útil sobre el rendimiento y los riesgos de cada proyecto.

Soluciones potenciales con IA predictiva

La IA predictiva puede proporcionar una serie de conocimientos que permite a las constructoras operar de manera más eficiente.

Por ejemplo, el análisis predictivo puede mejorar la precisión de la planificación al predecir la probabilidad y el alcance de los retrasos, y qué actividades tienen más probabilidades de causarlos. 

Del mismo modo, los presupuestos pueden volverse más precisos a medida que la IA predictiva analiza datos de presupuestos anteriores. Esto proporcionará una idea más precisa de los costes en los que se podría incurrir en proyectos nuevos.

Además, la IA predictiva puede proporcionar un sistema de alerta temprana de riesgos. Al combinarse con otras tecnologías como sensores de Internet de las cosas puede evaluar los estados de calidad y seguridad en tiempo real, proporcionando información predictiva para que los equipos de proyecto puedan tomar medidas proactivas.

Inteligencia artificial en Cosmos Engineering

En un futuro próximo, la inteligencia artificial va a tener un papel clave en el desarrollo y la evolución del sector de la construcción. Por ello, en Cosmos Engineering hemos trabajado para implementarla en nuestros procesos, ofreciendo soluciones que día a día mejoren su precisión con el procesamiento de datos. 

Es el caso de nuestra solución de monitorización de la resistencia del hormigón. CoSMoS incluye Inteligencia artificial predictiva que nos permite conocer como va a evolucionar la resistencia del hormigón vertido en obra en los próximos días. Esto, permite a las constructoras, anticiparse y planificar mejor los siguientes procesos.

inteligencia artificial

La IA predictiva tiene un inmenso potencial para mejorar la toma de decisiones en las obras de construcción y generar mejores resultados en los proyectos. Pero esto es solo la punta del iceberg, y numerosas aplicaciones y herramientas van a surgir para la industria de la construcción en este área.