Ficha técnica del paper
Título original del estudio:
Artificial Intelligence in the Construction Industry: A Review of Present Status, Opportunities and Future Challenges
Autores y afiliaciones:
- Sofiat O. Abioye: Investigadora del Big Data, Enterprise and Artificial Intelligence Laboratory (Big-DEAL), Bristol Business School, Reino Unido.
- Lukumon O. Oyedele: Experto en inteligencia artificial y sostenibilidad, con enfoque en su aplicación en la construcción.
- Lukman Akanbi: Investigador en ciencias de la computación y sistemas inteligentes.
- Anuoluwapo Ajayi, Juan Manuel Davila Delgado, Muhammad Bilal, Olugbenga O. Akinade y Ashraf Ahmed: Equipo multidisciplinar que aporta experiencia en ingeniería, análisis de datos y planificación automatizada.
Fecha de publicación:
5 de octubre de 2021
DOI:
https://doi.org/10.1016/j.jobe.2021.103299
URL:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352710221011578
Palabras clave del estudio:
Inteligencia artificial, aprendizaje automático, visión por computadora, robótica, optimización, construcción.
Resumen adaptativo:
La industria de la construcción enfrenta retos históricos, como bajos niveles de digitalización, sobrecostos, retrasos y problemas de seguridad laboral. Este paper aborda cómo la inteligencia artificial (IA), con subcampos como el aprendizaje automático, la visión por computadora y la robótica, puede transformar el sector al automatizar procesos, reducir riesgos y optimizar recursos. El estudio revisa más de 1.200 publicaciones académicas, destacando aplicaciones actuales, oportunidades futuras y desafíos de adopción, como la falta de confianza en la tecnología y los altos costos iniciales. También explora cómo la integración con tecnologías emergentes como el Internet de las cosas (IoT) y blockchain puede impulsar su implementación en la construcción.
Este análisis exhaustivo se posiciona como una guía para investigadores y profesionales interesados en incorporar la IA a procesos constructivos, ofreciendo soluciones sostenibles y eficientes a los problemas actuales del sector.
Exposición comprensible del contenido
El paper profundiza en cómo la inteligencia artificial está transformando progresivamente la industria de la construcción, un sector históricamente rezagado en términos de digitalización. A través de una revisión crítica de literatura, los autores analizan cómo tecnologías avanzadas de IA pueden abordar desafíos específicos del sector, mejorar la eficiencia y resolver problemas recurrentes como retrasos en proyectos, costos elevados y riesgos laborales.
Cuestiones clave abordadas
El estudio responde a tres preguntas fundamentales:
- ¿Qué aplicaciones de inteligencia artificial existen actualmente en la construcción?
- ¿Qué oportunidades futuras se vislumbran para expandir el uso de la IA en este sector?
- ¿Cuáles son las principales barreras que dificultan su adopción?
Para responder a estas preguntas, el artículo se estructura en torno a un análisis sistemático de aplicaciones prácticas de la IA, clasificando las tecnologías según su grado de madurez y explorando casos concretos de éxito y desafíos pendientes.
Principales subcampos de la inteligencia artificial explorados
- Aprendizaje automático:
- El aprendizaje automático es un subcampo esencial para la optimización de procesos en la construcción.
- Se utiliza para predicciones de costos, gestión de riesgos y análisis de datos de seguridad. Por ejemplo, los algoritmos supervisados ayudan a identificar riesgos laborales antes de que ocurran, lo que reduce accidentes y mejora la productividad.
- Técnicas avanzadas como el aprendizaje profundo están comenzando a aplicarse para prever retrasos en proyectos y optimizar cronogramas complejos.
- Visión por computadora:
- Este subcampo permite analizar imágenes y videos para detectar anomalías en obras, monitorear avances y evaluar la calidad de los materiales.
- Un caso práctico destacado es el uso de drones equipados con cámaras avanzadas para capturar imágenes de obras en tiempo real, que luego son analizadas para identificar problemas estructurales o de seguridad.
- La visión por computadora también se emplea en sistemas de gestión de inventarios, utilizando reconocimiento de objetos para automatizar el conteo de materiales.
- Robótica:
- La robótica es otro componente clave, utilizado para tareas repetitivas o peligrosas como la impresión 3D de estructuras, el ensamblaje de componentes en fábricas y el mantenimiento automatizado de infraestructuras.
- Por ejemplo, exoesqueletos robóticos están mejorando la ergonomía de los trabajadores, mientras que robots especializados manejan materiales pesados en entornos peligrosos.
- Sistemas basados en conocimiento:
- Estos sistemas recopilan y estructuran datos para ayudar en la toma de decisiones informadas.
- En construcción, se utilizan para optimizar licitaciones, gestionar riesgos y planificar proyectos complejos, asegurando que las decisiones se basen en datos sólidos.
- Procesamiento de lenguaje natural (NLP):
- Aunque emergente, el NLP tiene un gran potencial para transformar la comunicación en la construcción.
- Herramientas como chatbots están siendo desarrolladas para responder preguntas en tiempo real en obras y traducir documentación técnica, facilitando la comunicación entre equipos internacionales.
- Optimización:
- Este subcampo se centra en encontrar soluciones óptimas para problemas complejos, como la planificación de recursos o la logística en obras.
- Se han utilizado algoritmos avanzados para reducir los tiempos de construcción al mínimo necesario sin comprometer la calidad.
Aplicaciones prácticas en el sector de la construcción
- Monitoreo y gestión de riesgos:
- Algoritmos de aprendizaje automático analizan datos históricos y en tiempo real para identificar patrones que indican riesgos potenciales en obras.
- Esto permite a los gerentes de proyectos tomar medidas preventivas, mejorando la seguridad y reduciendo costos asociados a accidentes.
- Gestión de residuos:
- La integración de IA con tecnologías como BIM (Modelado de Información de Construcción) ayuda a minimizar los residuos mediante el análisis de diseño y selección de materiales sostenibles.
- Un ejemplo práctico es la simulación virtual de proyectos antes de su construcción, lo que permite optimizar recursos y reducir el impacto ambiental.
- Automatización en obra:
- Drones y robots autónomos están cambiando la forma en que se realizan las inspecciones y las tareas repetitivas.
- Por ejemplo, los drones equipados con visión por computadora pueden mapear terrenos, monitorear el progreso de una obra y generar reportes automáticos en cuestión de horas, ahorrando semanas de trabajo manual.
Oportunidades y barreras de adopción
Oportunidades:
- Integración con IoT y blockchain: La combinación de estas tecnologías permite un seguimiento más eficiente de materiales y procesos, reduciendo la pérdida de recursos y mejorando la transparencia.
- Sostenibilidad: El uso de IA puede impulsar la adopción de prácticas constructivas más verdes, como la reutilización de materiales y la reducción de emisiones de carbono.
Barreras:
- Culturales: La industria de la construcción sigue siendo reacia al cambio, con una preferencia por métodos tradicionales que han demostrado ser confiables, aunque menos eficientes.
- Económicas: Los costos iniciales de implementación de sistemas de IA son altos, lo que dificulta su adopción por pequeñas y medianas empresas.
- Falta de talento: Existe una escasez global de expertos en IA con experiencia específica en construcción, lo que ralentiza el desarrollo y la implementación de estas tecnologías.
3. Significancia del estudio
La investigación presentada en este paper es de suma relevancia para la industria de la construcción, un sector que históricamente ha enfrentado problemas como la baja productividad, los sobrecostos, los accidentes laborales y la falta de sostenibilidad. Este estudio destaca cómo la inteligencia artificial (IA) puede convertirse en un catalizador de cambio, transformando procesos tradicionales en prácticas innovadoras y eficientes.
Impacto dentro del sector construcción
La adopción de la IA en la construcción promete:
- Aumentar la eficiencia operativa: Automatizando tareas repetitivas y mejorando la gestión de recursos, la IA reduce significativamente los costos y los tiempos de construcción.
- Incrementar la seguridad laboral: Con tecnologías como la visión por computadora y el aprendizaje automático, es posible anticipar riesgos y prevenir accidentes en obras.
- Promover la sostenibilidad: Herramientas de optimización permiten reducir residuos y maximizar el uso eficiente de materiales, contribuyendo a una construcción más verde.
Relevancia más allá del sector
- Transversalidad tecnológica: Los avances descritos en este paper, como el uso de drones para monitoreo o el análisis predictivo de datos, tienen aplicaciones en otros sectores como la educación, la logística y la salud.
- Contribución a desafíos globales: La construcción es responsable de una parte importante de las emisiones globales de CO₂. La IA tiene el potencial de reducir este impacto al optimizar diseños y procesos.
Un cambio de paradigma
La importancia del estudio radica en su capacidad para redefinir cómo se percibe y adopta la tecnología en un sector tan tradicional como la construcción. Si bien los desafíos son significativos, las oportunidades de implementar soluciones basadas en IA son un paso hacia la modernización y la competitividad global. Esto no solo beneficiará a los actores del sector, sino también a la sociedad en su conjunto, al crear infraestructuras más seguras, sostenibles y eficientes.
4. Desglose de las conclusiones
El estudio concluye que la integración de la inteligencia artificial en la construcción es tanto un desafío como una oportunidad. Los investigadores identifican una hoja de ruta clara que podría guiar a la industria hacia una transformación tecnológica integral.
Resultados principales
- Aplicaciones actuales: La IA ya está siendo utilizada para predecir costos, gestionar riesgos y optimizar procesos en áreas como la planificación y el monitoreo de proyectos.
- Beneficios tangibles: La automatización ha demostrado reducir los tiempos de ejecución, minimizar errores humanos y mejorar la seguridad laboral.
- Desafíos identificados: La falta de talento especializado, los altos costos iniciales y la resistencia cultural son las principales barreras que dificultan la adopción de estas tecnologías.
Implicaciones de los resultados
- Confianza en la tecnología: La necesidad de sistemas explicables (explainable AI) es crítica para aumentar la aceptación de la IA entre los profesionales de la construcción.
- Colaboración interdisciplinaria: Es esencial que investigadores, ingenieros y expertos en IA trabajen juntos para desarrollar soluciones adaptadas al sector.
- Inversión en educación: Para superar la escasez de talento, los programas de formación en IA deben incluir aplicaciones específicas para la construcción.
Propuestas futuras
El paper sugiere que la integración de IA con tecnologías emergentes, como el blockchain y el Internet de las cosas (IoT), puede superar muchas de las barreras actuales. Además, el uso de datos generados en tiempo real por sensores y drones permitirá un monitoreo más preciso y la toma de decisiones más informada.
5. Herramientas para una mejor comprensión
5.1 Conceptos clave
| Concepto | Definición |
|---|---|
| Machine learning | Algoritmos que analizan datos históricos para hacer predicciones o tomar decisiones informadas. |
| Visión por computadora | Tecnología que permite a los sistemas interpretar imágenes y videos para detectar patrones o anomalías. |
| Optimización | Proceso de encontrar soluciones óptimas para problemas complejos bajo ciertas restricciones. |
| Robótica | Uso de dispositivos automatizados para realizar tareas físicas repetitivas o peligrosas. |
| Sistemas basados en conocimiento | Herramientas que almacenan datos y reglas para asistir en la toma de decisiones. |
| BIM (Building Information Modeling) | Plataforma digital que permite gestionar toda la información relacionada con el ciclo de vida de un proyecto de construcción. |
5.2 Resumen visual con emojis
🔍 Problema: Baja productividad en la construcción
⚙️ Solución: IA para automatización y optimización
📊 Herramientas: Machine learning, visión por computadora, robótica
🚧 Desafíos: Costos iniciales, resistencia cultural, falta de talento
🌍 Futuro: Construcción sostenible y colaborativa
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