IA
Durante la última década, la construcción ha visto como otras industrias -igualmente reacias a transformarse tecnológicamente- han dado pasos agigantados en la incorporación de las herramientas digitales a su negocio.
Un ejemplo significativo es la agricultura, uno de los sectores históricamente menos digitalizados y que en la actualidad protagoniza un caso de éxito global en el uso de Inteligencia Artificial gracias a integrar un elemento fundamental: la recopilación y uso de datos.
Al igual que la agricultura hace 10 años, la construcción se enfrenta hoy a un desafío crítico: recopilar los datos de forma correcta, de manera consistente y sistemática, para desbloquear todo el potencial de la IA.
Y es que las herramientas de IA están disponibles, son fiables y el mercado está creciendo rápidamente, pero sin datos consistentes y estandarizados los beneficios de la IA seguirán fuera de alcance de muchas empresas del sector.
El ejemplo ya mencionado de la agricultura es muy claro: la industria agrícola no comenzó con la IA, comenzó con una sólida estructura. Al construir una base de datos estandarizada de alta calidad, la Inteligencia Artificial pudo detectar patrones, aprender de ellos y generar información confiable y procesable.
Este trabajo preliminar condujo a decisiones más inteligentes, mayores rendimientos, menor inversión de tiempo y beneficios económicos concretos y medibles, ofreciendo una hoja de ruta clara para otros sectores como la construcción.
Actualmente, la proyección que hace Mordor Intelligence, una de las principales compañías de inteligencia de mercado, es que la integración de la IA en la construcción casi se triplique, de 4.960 millones de dólares en 2025 a 14.720 millones de dólares para 2030. Esta realidad muestra que muchas empresas de construcción aún carecen de procesos digitales formales o herramientas digitales integrales.
Según informes recientes de la industria, una parte significativa de las empresas aún no ha digitalizado completamente los flujos de trabajo, lo que crea una barrera importante para el uso efectivo de las tecnologías de IA. La prioridad debe ser implementar sistemas digitales que capturen datos de manera confiable y consistente antes de que la IA pueda aprovecharse por completo.
Pero ¿en qué aspectos se deberían enfocar las empresas de construcción inicialmente para la recogida de datos? En primer lugar, en la captura de información onsite, con imágenes y vídeos de 360 grados, que conforman la base de los flujos de trabajo digitales.
Por otra parte, la estandarización de los flujos de trabajo y los formatos de documentación mediante la creación de formularios digitales preestablecidos guiará a los equipos para recopilar la información correcta en todo momento, evitando datos inconsistentes o incompletos.
Además, es muy aconsejable que los datos recopilados se centralicen en plataformas en la nube para permitir el acceso, colaboración y análisis completo y seguro. Por último, inicialmente es preciso un esfuerzo de las habilidades de los equipos sobre cómo recopilar la información correcta y utilizar herramientas digitales con validaciones integradas para reducir el error humano.
La capacitación debe centrarse en los métodos adecuados de recopilación de datos y en cómo ejecutar tecnologías avanzadas de manera efectiva.
Estos pasos fundamentales son esenciales. Así como la agricultura tuvo que construir conjuntos de datos limpios y estructurados antes de desarrollar modelos de IA, la construcción debe sentar las bases para aprovechar todo el valor de la IA.
Y es que la lección de la agricultura es clara. El cambio de la intuición a la inteligencia depende de la calidad de la base de datos. Las empresas de construcción deben actuar ahora para construir esta base o arriesgarse a quedarse atrás.
***Álvaro Vega, director regional de PlanRadar en España, Francia e Italia.