El impacto de la IA generativa en la construcción

La aparición de la IA generativa y la analítica avanzada de datos transformará la gestión de proyectos de construcción y la toma de decisiones tal como las conocemos.

En un nivel, las aplicaciones de GenAI pueden contribuir en gran medida a poner orden y claridad en la ejecución del proyecto en un momento en que estos son cada vez más complejos y los plazos son cada vez más cortos. Y con trabajadores calificados en construcción que se retiran más rápido de lo que pueden reemplazarse, la GenAI puede ayudar a las empresas a agilizar las tareas y capacitar a nuevos miembros de la fuerza laboral para ayudar a compensar la escasez de mano de obra.

Este artículo explorará cómo las empresas de construcción pueden implementar GenAI para mejorar la eficiencia y aumentar la rentabilidad, así como superar algunos de los desafíos más comunes.

¿Qué es la GenAI?

La IA generativa o GenAI es una "nueva" técnica de inteligencia artificial que hacen posible los modelos de lenguaje grandes. Ha tomado por sorpresa al mundo desde que ChatGPT, impulsado por GenAI, se convirtió en el producto más rápido en la historia de Internet en llegar a 1 millón de usuarios, en solo cinco días a finales de 2022.

La GenAI es realmente buena para resumir contenido, extraer hechos clave y crear nuevo contenido (ahí es donde entra en juego la palabra "generativo") y hacerlo de manera que imite el comportamiento humano, el tono y el resultado.

La asociación Associated Builders and Contractors estima que para satisfacer la demanda en 2024, la industria necesita atraer a más de 500 000 trabajadores adicionales al ritmo normal de contratación. La GenAI puede ayudar a las empresas de construcción a reducir el valioso tiempo de varios procesos de back-office y espacio de trabajo, así como ayudar a capacitar a nuevos miembros de la fuerza laboral, esenciales en medio de la escasez crónica de mano de obra de la industria.

Conclusiones clave:

• La GenAI promete hacer que los equipos de construcción sean más eficientes, en el back-office y en campo.
• El uso de la GenAI debe tener guías dentro de la compañía. Revisa y comprueba todos los resultados.
• La GenAI es particularmente útil para resumir y crear documentos específicos de construcción.

¿Cómo afectará la GenAI a la construcción?

La GenAI está a punto de convertirse en una herramienta integral del proceso de construcción, mejorando la eficiencia de los procesos, recortando costos y mejorando el rendimiento de la construcción, así como ayudando a las empresas a abordar la brecha de talento.

Un estudio de abril de 2024 de McKinsey & Company señala que por cada 20 ofertas de trabajo en el sector, solo hay un nuevo empleado. Es un desequilibrio 20:1 entre la contratación y el talento disponible, lo que deja en claro que el sector necesita procesos de selección más eficientes. La GenAI no hará el trabajo en sí, pero puede ser una herramienta valiosa para ayudar a capacitar, mejorar las habilidades e incorporar nuevo personal de campo a medida que ingresan nuevas generaciones de personal de construcción. La GenAI también es excelente para resumir y crear contenido, incluidos correos electrónicos, revisiones de desempeño y agendas de construcción, lo que facilita la necesidad de que los empleados realicen esos trabajos. También hay enfoques para volver a entrenar los modelos GenAI que, a continuación, "enseñan" a la GenAI a realizar tareas específicas del sector, como las que se describen a continuación.

7 formas en que la GenAI se utilizará en el sector de la construcción

1. Automatiza las tareas. Las empresas de construcción están empezando a utilizar la GenAI y otras técnicas de IA para automatizar la ejecución de tareas específicas, como leer y procesar una factura o anticiparse y ajustarse a las interrupciones de la cadena de suministro.
2. Soporte en el diseño y la planificación. Los arquitectos y planificadores utilizan GenAI para crear e iterar varios escenarios de programa para un propietario determinado. Las herramientas utilizan una combinación de técnicas basadas en reglas para tomar ideas de programas y generar diseños en 3D.
3. Identifica y corrige de infracciones de código de construcción. Algunos constructores y propietarios con visión de futuro están utilizando la GenAI para comprender y luego identificar los problemas que pueden surgir con los códigos de construcción, ya que consideran varios ajustes de diseño.
4. Resumen de documentos. Las empresas utilizan GenAI para resumir partes clave de la documentación de construcción para los equipos, previos a la oferta y la entrega de proyectos. También utilizan GenAI para resumir los comentarios de los empleados con el fin de mejorar los procesos y procedimientos.
5. Minimiza el riesgo. Las empresas constructoras pueden emplear técnicas de GenAI para ayudar a formular preguntas a la documentación de proyectos anteriores con el fin de identificar los riesgos que podrían surgir de ciertos métodos de finalización de proyectos.
6. Crea de calendarios de construcción Las empresas pueden utilizar las herramientas de GenAI para leer documentación de construcción, crear resúmenes y, a continuación, utilizar esos datos para crear documentos específicos, como programas.
7. Ayuda a compensar la escasez de talento. Se estima que la industria de la construcción enfrenta una escasez de alrededor de 500 000 trabajadores calificados esenciales, incluidos instaladores de HVAC, plomeros y técnicos de servicio de turbinas eólicas. Al agilizar el tipo de tareas descritas anteriormente, la GenAI y otras tecnologías pueden ayudar al personal a completar tareas clave de forma más rápida y eficiente.

4 desafíos y limitaciones de la GenAI en el sector de la construcción

Es importante tener en cuenta que la GenAI en su núcleo es un enfoque estadístico. Aunque puede ayudar a las empresas de construcción a ahorrar horas en una serie de tareas y procesos, alguien debe supervisar el resultado final. Al fin y al cabo, es tu nombre el que figura en el producto final. Estos son cuatro retos que se deben superar para utilizar esta tecnología.

1. La GenAI producirá errores. Un problema común a todas las respuestas producidas por la GenAI son las llamadas alucinaciones, resultados inexactos e incluso totalmente erróneos debido a la falta de datos de entrenamiento adecuados o a la ausencia de contexto. Estos resultados podrían, por ejemplo, llevar a los gestores de proyectos de construcción a elaborar calendarios inexactos o redactar una solicitud de información defectuosa. No te dejes engañar por las respuestas de la GenAI que parecen autoritarias: pueden estar totalmente equivocadas.
2. Necesidad de mitigar los riesgos de la GenAI. La GenAI nunca sustituirá a los trabajadores del conocimiento, pero les ayudará. Y, como ocurre con todos los asistentes, debes impartirles una formación adecuada y comprobar que los resultados que te dan son correctos. En un artículo 2024 publicado por MDPI, una editorial de revistas científicas de acceso abierto, los autores ofrecen varias estrategias para reducir los errores de la GenAI, entre ellas "el uso de datos de entrenamiento de alta calidad, una sólida base de conocimientos de ingeniería y construcción, pruebas simuladas para validar las predicciones... y la introducción de la supervisión humana a lo largo de los procesos de toma de decisiones de la IA".
3. Gestionar modelos de GenAI puede ser costoso. Entrenar y operar cualquier modelo de GenAI, especialmente los de construcción sofisticada, puede incurrir en importantes costes de desarrollo de software, computación y otros.
4. Se requieren profundos conocimientos de dominio. Se habla mucho de que la GenAI está ocupando puestos de trabajo, incluso algunos en la construcción. No lo creas. La construcción depende en gran medida de la vasta experiencia de sus trabajadores y de sus conocimientos institucionales e individuales, algo que la IA no puede sustituir fácilmente. Sin embargo, a medida que la mano de obra envejece y el conocimiento institucional sale por la puerta con esas personas. La GenAI puede ayudar a llenar vacíos cruciales.

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Oracle tiene una ventaja única en la construcción y la ingeniería: ofrece una pila completa de aplicaciones en la nube adaptadas al sector, incluidas las de programación, gestión de pagos y gestión de proyectos de construcción, complementadas con un servicio de consultoría muy personalizado. Todas sus aplicaciones en la nube se ejecutan en la infraestructura Oracle Cloud Infrastructure (OCI), de gran seguridad y rendimiento.

Oracle está añadiendo capacidades de GenAI a OCI y a toda su cartera de aplicaciones en la nube, incluidas las de construcción e ingeniería, lo que permite a estas organizaciones obtener los beneficios de la IA en todas sus operaciones sin tener que cambiar las aplicaciones o las interfaces.

Con la capacidad de generar nuevos flujos de trabajo basados en algoritmos y datos entrenados, la GenAI presenta a la industria —que aún se encuentra en las primeras etapas de su viaje digital— la oportunidad de ayudar a resolver algunos de sus problemas más acuciantes, como la escasez crónica de mano de obra y la necesidad de mejorar la seguridad en las obras y la sostenibilidad medioambiental.

Preguntas frecuentes sobre la GenAI y la construcción

¿Qué tipo de IA se utiliza en la construcción?
Las empresas de construcción están agregando GenAI, así como analítica predictiva basada en IA a conjunto de herramientas. Ambos están surgiendo en todas las áreas de la construcción, permitiendo mejoras en la productividad y la seguridad, por ejemplo.

¿Se está utilizando actualmente la IA en la construcción?
Absolutamente, aunque la adopción de la tecnología es, como para otros sectores, notablemente lenta. Aún así, es importante que las empresas de construcción entiendan que la GenAI les ofrece oportunidades para mejorar la productividad y el rendimiento.

¿La construcción será asumida por la IA?
Eso parece poco probable, especialmente en la mayoría de nuestras vidas. La automatización no reemplazará a la mano de obra en el corto plazo. Pero a medida que el entorno de la construcción se vuelve más complejo, con plazos más estrictos y requisitos presupuestarios más inflexibles, las empresas pueden usar la IA para tomar mejores decisiones basadas en datos y producir/resumir documentos y otras formas de contenido más rápidamente.