El área de la inteligencia artificial (IA) ofrece una oportunidad única para transformar el proceso de construcción del entorno construido.
La implementación de soluciones de IA no es solo una cuestión de obtener una ventaja competitiva, sino que también juega un papel importante en los esfuerzos de la industria de la construcción para abordar otros desafíos importantes que están transformando la forma en que se programan, construyen y gestionan los proyectos. . Estos desafíos incluyen la descarbonización y satisfacer la demanda de emisiones netas cero.
La IA se puede aplicar de diversas maneras durante las etapas de diseño y construcción del ciclo de vida de los activos de un proyecto. Al parecer, la industria de la construcción debería aprovechar estas oportunidades.
diseño generativo
El diseño generativo, que funciona con inteligencia artificial, ofrece una variedad de soluciones apropiadas para abordar desafíos de ingeniería específicos. El usuario puede personalizar aún más estas soluciones para cumplir con ese requisito específico.
En lugar de luchar por considerar las restricciones y los parámetros durante el diseño, los diseñadores cuentan con la opción de informar al software sobre las especificaciones y limitaciones. Esto puede incluir elementos que van desde la fuerza y la agilidad hasta el costo y el rendimiento. Luego, el proceso de diseño generativo analizará estos insumos y, por lo tanto, generará combinaciones potenciales que satisfagan los deseos especificados.
Los algoritmos avanzados de la IA junto con las capacidades de aprendizaje automático permiten a los diseñadores y arquitectos encontrar soluciones innovadoras, aprovechar la eficiencia energética, elevar la integridad estructural y, al mismo tiempo, hacer que el proceso de diseño sea fluido.
Se ha demostrado que el diseño generativo ofrece numerosos beneficios. Según Autodesk, que es una de las empresas de software, la utilización del diseño generativo puede conducir a una importante reducción de los costes de materiales del 30% y también ofrecer una reducción del tiempo de construcción del 40%. La ejecución del análisis estructural asistido por IA tiene el potencial de reducir el tiempo de diseño en un 50 % y, al mismo tiempo, mantener el rendimiento estructural. Además, el Green Building Council de EE. UU. sugiere que la incorporación de prácticas de diseño sostenible impulsadas por la IA puede conducir a una reducción del consumo de energía en los edificios de hasta un 30 % y una reducción de las emisiones de carbono.
Estimaciones de proyectos basadas en BIM
El modelado de información de construcción se refiere a una colección de herramientas de software de diseño y modelado 3D que se utilizan ampliamente en la industria de la construcción. Estas herramientas están diseñadas específicamente para ayudar a visualizar diseños de construcción desde numerosas perspectivas. La integración de capacidades de IA en BIM puede aportar diversas ventajas, como la capacidad de realizar cálculos de cantidades, que implican extraer información esencial sobre los materiales necesarios.
Los cálculos de cantidades basados en BIM brindan resultados más precisos y confiables y también permiten a los contratistas mejorar la eficiencia, reducir costos y aumentar la calidad general del diseño, la construcción y la operación.
Aunque los beneficios del levantamiento cuantitativo digital, que se basa en un modelo digital de un proyecto, son claros en lo que respecta a precisión y ahorro de tiempo, también surgen desafíos durante el cambio a lo digital. Una cuestión importante a tener en cuenta es el factor personas. ¿Cómo puede la industria atraer efectivamente el talento necesario y puede proporcionar incentivos y recompensas para retener y motivar este talento? Las habilidades requeridas van más allá de la mera experiencia digital. En un escenario en el que el modelo BIM es incorrecto y las personas involucradas carecen de las capacidades fundamentales de levantamiento cuantitativo para identificar el error, surge la pregunta de quién tiene la propiedad final en lo que respecta a la precisión del modelo BIM.
¿Por qué el sector de la construcción es uno de los menos digitalizados y también lento en adoptar nuevas tecnologías, a pesar de su importante potencial? Normalmente hay dos razones.
Muchos sistemas de aprendizaje automático funcionan como “cajas negras”, lo que significa que no proporcionan explicaciones para sus conclusiones. Además, los algoritmos utilizados para tomar decisiones suelen ser propietarios y no son fácilmente comprensibles, lo que podría provocar que a los profesionales de la construcción les resulte difícil descubrir las razones detrás y los métodos utilizados cuando se trata de hacer recomendaciones. Algunos comentaristas académicos sostienen que el potencial de la IA en el sector de la construcción puede verse restringido a menos que se analice un enfoque de inteligencia artificial explicable.
A las empresas de construcción a menudo les resulta muy difícil comprender los beneficios y la implementación de los sistemas habilitados para IA debido a los altos costos de inversión que implican. Tomar decisiones de inversión puede ser un desafío, especialmente cuando hay numerosos contratistas involucrados que realizan el trabajo a través de múltiples subcontratistas. Esta complejidad dificulta que la industria llegue a un consenso sobre una solución única y aceptada basada en IA. Esto también plantea la posibilidad de que una inversión quede obsoleta o innecesaria en un corto período de tiempo. Es comprensible que las organizaciones duden en invertir para el futuro, considerando los desafíos monetarios experimentados en todo el sector.
Desde un punto de vista legal, la utilización de programas de ruta crítica habilitados para IA disponibles en el mercado podría potencialmente reducir las disputas y, en consecuencia, eliminar el requisito de testigos expertos en programación. Sin embargo, si las conclusiones no se pueden explicar adecuadamente y si el razonamiento detrás de ellas no se puede probar y cuestionar, ¿por qué aquellos individuos cuyos intereses comerciales dependen del resultado deberían estar dispuestos a aceptarlo? ¿Cómo ayuda que cada miembro de la cadena de suministro utilice diferentes algoritmos de programación, lo que podría generar resultados diferentes? Los gobiernos y los responsables de la formulación de políticas tienen un papel claro que desempeñar en este asunto.
En esta etapa, es posible que seamos testigos del surgimiento de una industria de dos velocidades. En este escenario, ciertas empresas están emergiendo como ganadoras, mientras que los obstáculos para que otras entren en la vía rápida son cada vez más difíciles de superar. La asimetría de la información puede surgir cuando una parte posee soluciones de IA mientras que la otra no. También puede producirse la consolidación en toda la cadena de suministro y la sincronización de la cadena de suministro en torno a segmentos específicos, utilizando soluciones de IA específicas para cada segmento.
Fuente: web de worldconstrutionday.com
