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La Inteligencia Artificial aplicada a la ingeniería civil
El 'momentum' de la IA en la construcción
Laura Tordera González
Directora de Innovación de Ferrovial.
Inés Azpeitia González
Jefa de Área de Proyectos de Innovación de Ferrovial
Miguel de Urquía Palacios
Jefe de Proyecto de Innovación y especialista en IA de Ferrovial.
Según Forbes (1), se llama momentum al conjunto de circunstancias que dan un impulso positivo a un proyecto o situación. Este concepto es importante para comprender qué ha ocurrido y qué está ocurriendo con la inteligencia artificial, y es que el momentum de una tecnología es más importante que las soluciones que esta permita desarrollar.
Un ejemplo de una solución que no coincidió con el momentum de la tecnología fue la desarrollada por la startup Better Place (2), que en el año 2007 fue la primera en idear un sistema de intercambio de baterías en vehículos eléctricos. Su modelo de negocio era innovador, pero se había anticipado a la demanda real y se vio obligada a abandonar la idea.
Lo cierto es que aún no hemos llegado al momentum de la inteligencia artificial en sí, sino que la aparición de la IA generativa –una nueva rama de la inteligencia artificial capaz de generar contenido como imágenes, música o texto— nos está haciendo ver avances exponenciales de esta tecnología tras muchos años de inviernos IA (3) (4).
Un caso de invierno de IA se dio a finales de la década de 1970 y principios de la de 1980. En esta época, las expectativas sobre esta tecnología también eran elevadas, pero los progresos no estuvieron a la altura de lo que se prometía, influido, en parte, por las películas de ciencia ficción de la época. Esto provocó una reducción importante en la financiación y en el interés por la investigación y el desarrollo de la inteligencia artificial (5).
Aprovechar el «caos» de la IA generativa
La IA generativa (6) (IAG) es, sin embargo, el inicio industrial de una tecnología que ha «explotado» en forma de cientos de nuevas aplicaciones diarias (7). Gran parte de ellas (en su mayoría basadas en los modelos GPT) aún requieren de mucha exploración y testeo y de cierta destreza para poder extraer sus beneficios tangibles a corto plazo.
Cada día que pasa estas soluciones de IA generativa perfeccionan sus procesos, mejoran su eficiencia y reducen sus costes, lo que nos obliga a estudiarlas y explorarlas antes de integrarlas sin control en nuestra organización.
A modo de ejemplo, si en Ferrovial Construcción hubiéramos iniciado la integración de las primeras soluciones de IA generativa que identificamos a inicios del 2023, aun tendríamos una parte del equipo dedicado a dicha labor.
La proliferación de estos cientos de soluciones arroja una percepción de caos externo difícil de controlar y medir hasta que puedan agruparse en grandes servicios de IA generativa. Mientras tanto, las grandes empresas, como Ferrovial, debemos aprender de lo que está ocurriendo en el «mundo exterior» y apoyarnos en este conocimiento para elaborar una estrategia de integración de una tecnología que va a cambiar la forma en que nos comunicamos, planificamos, diseñamos, medimos, controlamos, gestionamos y construimos.
¿Elaborar estrategia o ganar experiencia?
Una estrategia de implementación de la IA generativa nos guiará hacia la creación de valor al tiempo que nos permitirá establecer «metas» defendibles sobre las que trabajar. Una vez que los equipos empiecen a ver el éxito de los proyectos iniciales de IA generativa y a tener una comprensión más profunda de cómo funciona, podrán identificar dónde puede crear más valor y centrar los recursos en esas áreas.
Sin embargo, como ocurre con otras tecnologías, algunos pensarán que desarrollar una estrategia debe ser el primer paso. Según hemos comprobado, gran parte de las empresas necesitaremos tener alguna experiencia básica con la IA generativa antes de desarrollar una estrategia ad hoc que nos permita alcanzar nuestros objetivos.
El entorno de la construcción como principal reto
Tener una experiencia básica no es baladí, pues requiere de un cierto nivel de digitalización corporativo que nos permita tener los procesos «mapeados» y los datos «organizados ». Este es uno de los principales retos a los que se enfrentan las grandes empresas en relación a la implementación de la IA generativa en sus procesos. Y las empresas de construcción, aún más.
La causa principal son las propiedades «desafiantes» del entorno propio de la construcción. En él hay una gran diversidad de proyectos, variedad de procedimientos, proveedores con distintos niveles de madurez tecnológica, diferentes grados de conectividad y multitud de fuentes de datos.
Este reto contextual está arraigado en el ADN de cualquier empresa de construcción y, en aras de poder abordar la integración de la IA generativa en este contexto, en Ferrovial hemos planteado una guía con ejes del cambio que consideramos necesarios para poder normalizar su uso en nuestra organización.
En primer lugar, un punto importante a tener en cuenta es que debemos ser especialmente cautelosos y extender en las organizaciones el concepto «ir rápido o ir lejos», que implica tener un cierto periodo de análisis inicial en profundidad antes que caer en la introducción sin control de soluciones que incorporan la IA generativa. Esto es especialmente importante para manejar las expectativas internas y ayudar a crear un impacto a medio y largo plazo en el negocio.
Precisamente esta coordinación y manejo de las expectativas es uno de los pilares fundamentales en la implementación de la IA generativa en cualquier empresa. Y es que, para lograr el impacto deseado, consideramos que las soluciones de IAG deben priorizarse y atender en primer lugar a las necesidades, o gaps, de los diferentes equipos en vez de centrarnos en buscar utilidad a cada solución en sí misma.
Con estas consideraciones anteriores evitamos mantener un enjambre de aplicaciones que estén en desuso dentro de unos años y que no retroalimenten nuestra estructura de datos.
En segundo lugar, se ha comprobado que no se puede hacer una implantación efectiva de la IAG sin datos fiables y organizados. Tampoco, sin una digitalización previa de los procesos. De hecho, una organización con datos estructurados (y etiquetados) y con sus procesos digitalizados parece tener la «gasolina » y las «carreteras» necesarias para que la IA generativa fluya y actúe en sus múltiples facetas.
Es importante remarcar que, en muchos sentidos, los datos circulan a través de las plataformas que las grandes empresas tecnológicas proveen (p. ej., Microsoft) (8). Estas plataformas nos permiten tener la información centralizada y la organización «conectada» entre sí. Dentro del cambio producido en los últimos meses, es de esperar que muchas de estas grandes empresas tecnológicas ya ofrezcan IA generativa en sus productos (p. ej. Copilot9 en Microsoft, que está actualmente en fase de testeo). La consecuencia es clara y, antes que desarrollar aplicaciones internas desde cero o implementar multitud de soluciones externas, tiene sentido observar qué tenemos actualmente y qué van a hacer nuestros proveedores tecnológicos actuales.
Esto no excluye la necesidad de «mirar» continuamente lo que ocurre en el mercado de las nuevas aplicaciones de IA generativa e implementar aquellas que puedan resolver de forma adecuada los retos que nos encontramos en nuestro día a día.
Por último, en los casos en los que queremos hacer uso y proteger nuestro know-how (10) lo más adecuado es desarrollar plataformas ad hoc (11), es decir, todo lo que nos permita ofrecer un producto con un valor añadido y, por ende, diferenciarnos frente al resto.
El impacto de la IA generativa en la construcción
Tener unos pilares o ejes del cambio es un buen inicio, pero hay una pregunta que nos estamos haciendo constantemente desde el momento inicial de la «explosión» de la IA generativa: «¿Qué impacto va a tener esto en nuestro sector?».
Parece claro que la IA generativa esta «removiendo » los pilares de todas las grandes y pequeñas corporaciones. Además de impulsar la introspección de nuestros procesos y datos, nos invita a mirar más allá y visionar el «¿a dónde queremos llegar?».
En procesos de oficina el beneficio de la IA generativa es directo: análisis, creación, síntesis y traducción de documentación serán sus principales casos de uso. Para nosotros, el uso de la IAG será clave para profesionalizar aún más el sector de la construcción y ahorrar tiempo en tareas mecánicas y repetitivas. Esta tecnología nos va a permitir reducir nuestra carga administrativa y el denso reporte que tenemos en nuestras obras. La tecnología también nos permitirá crear «asistentes virtuales » de conocimiento que harán posible extender el know-how generado a todas las geografías.
Además, la incorporación de herramientas de IA generativa supone un avance motivador para toda la organización después de muchos años de expectativas en torno a la aplicación de la IA en la obra. Esto es importante, porque cualquier trabajo de digitalización necesita de la cooperación de nuestros empleados.
El futuro de la IAG: otras capacidades IA en la construcción
Se prevé que la evolución de la IAG será la punta de lanza de una evolución mucho más amplia de la tecnología en general. El uso de imágenes o nubes de puntos en obra y de modelos BIM (12) (Building Information Modeling); el diseño generativo; el análisis predictivo; el reconocimiento de imágenes y la visión computacional son solo algunas de las capacidades en la construcción que mejorarán considerablemente tras la implementación de la IAG.
Hablar de capacidades no solo nos ayudará a desarrollar soluciones puntuales de IA generativa, sino a dar un paso más allá. De esta forma podremos medir el impacto que tiene la tecnología en nuestra organización y cuál es su evolución a lo largo del tiempo.
El uso de la IAG será clave para ahorrar tiempo en tareas mecánicas y repetitivas
La primera capacidad y la más accesible es el procesamiento del lenguaje natural, que deriva de la IA generativa y que nos ayudará en las tareas administrativas previamente mencionadas.
Una solución desarrollada bajo esta capacidad podría ser una herramienta de IA generativa que analice documentos de cualquier formato, los resuma y genere un documento diferente con la información analizada.
La segunda capacidad, aun en desarrollo, es la de toma de decisiones basadas en IA. Una vez tengamos almacenados y ordenados los datos históricos y dispongamos de los «canales» que los conectan a través de los procesos, lo lógico es que la IA nos ayude a predecir próximos comportamientos. Esta segunda capacidad supondrá un acercamiento a decisiones basadas en «datos» y alejará las decisiones basadas en la «intuición».
Un ejemplo de esta segunda capacidad podría ser una herramienta que nos ayude a predecir y anticipar riesgos de Seguridad y Salud de nuestro personal en nuestras obras.
La tercera capacidad es la que puede acercarnos a una IA completamente autónoma, pero que aún requiere de ciertas evoluciones tecnológicas, sobre todo en los entornos de la construcción: se trata de la visión computacional, (13) nos permitirá analizar en tiempo real cualquier situación a través de la IA. Será un paso gigantesco y ayudará a traspasar la barrera de la IA perceptual (14) (IA que percibe) hacia una IA capaz de percibir y ejecutar por sí misma. Esto requiere de una robótica ágil que porte el sistema de visión computacional, y que aún está en desarrollo.
Proyecto Abacus
El Proyecto incluye la estrategia, proceso de transformación, gestión de riesgos y planes de comunicación dibujados por Ferrovial Construcción para los próximos cinco años.
https://www.ferrovial.com/es-es/negocio/construccion/proyecto-abacus/
Como ejemplo de esta solución, imaginemos una máquina recolectora de fresas capaz de detectar, analizar, decidir (en función de la madurez de la fruta), y ejecutar la recolección de las fresas. Todo por sí misma, sin intervención humana. (15)
La industria de la construcción ha sido cauta a la hora de incorporar nuevas tecnologías. Es por ello que desde Ferrovial Construcción, mediante el programa Abacus (16), llevamos apostando los últimos años por la máxima digitalización y la innovación en nuestros proyectos.
Podría decirse que, cumpliendo los objetivos marcados, tendremos los ingredientes necesarios para liderar una segunda ola de la «IA empresarial» en el sector de la construcción. El reto será unir y ordenar esos «ingredientes» de forma que se estandarice y democratice el uso de la IA en todos nuestros procesos y geografías.
Notas
1
Qué es el Momentum y su importancia, Forbes España. https://forbes.es/empresas/36974/que-es-el-momentumy-su-importancia/
2
¿Pueden ser las baterías intercambiables una solución a la recarga del coche eléctrico? (Elconfidencial.com) https://www.elconfidencial.com/medioambiente/energia/2021-11-25/baterias-intercambiables-electricosbra_3330061/
3
¿Qué es un invierno-IA y cómo evitarlo (Telefonicatech.com) https://telefonicatech.com/blog/que-es-el-inviernoia-y-como-evitarlo
4
Los inviernos–IA son períodos de decepción con la Inteligencia Artificial que provocan una falta de interés general. Esa falta de interés se refleja en un menor apoyo y financiación para la investigación y el desarrollo de la misma.
5
Una breve historia del machine learning (Telefonicatech.com) https://telefonicatech.com/blog/una-breve-historiadel-machine-learning
6
El momento gestacional de la tecnología con la IA generativa: Una guía para CIOs y CTOs, McKinsey. https://www.mckinsey.com/featured-insights/destacados/el-momento-gestacional-de-la-tecnologia-con-la-iagenerativa-una-guia-para-cios-y-ctos/es
7
El estado de la IA en 2023: El año clave de la IA generativa, McKinsey. https://www.mckinsey.com/featured-insights/destacados/el-estado-de-la-ia-en-2023-el-ano-clave-de-la-ia-generativa/es
8
Ferrovial y Microsoft establecen una alianza global para desarrollar soluciones digitales para construcción, infraestructuras y movilidad, Centro de noticias. https://news.microsoft.com/es-es/2022/02/01/ferrovialy- microsoft-establecen-una-alianza-global-paradesarrollar- soluciones-digitales-para-construccioninfraestructuras- y-movilidad/#:~:text=Ferrovial%20 y%20Microsoft%20han%20establecido%20una%20 alianza%20global,transformaci%C3%B3n%20digital%20 y%20la%20descarbonizaci%C3%B3n%20de%20la%20 econom%C3%ADa
9
IA para todos, IA de Microsoft. https://www.microsoft.com/es-es/microsoft-copilot
10
Qué es el know how y por qué es tan importante para las empresas (icam.es). https://masternegocios.icam.es/know-how-en-empresas/
11
Una solución ad hoc es una herramienta o un sistema que está diseñado para resolver un problema concreto, sin tener en cuenta otras cuestiones relacionadas.
12
Autodesk: Definición BIM
13
La Visión Computacional es una rama de la inteligencia Artificial que busca reproducir las habilidades de la visión humana. Y por visión humana no entendemos solo los ojos o la capacidad de ver imágenes, no es tan sencillo como tomar una foto con el móvil. El objetivo no es solo imitar la vista, sino imitar la percepción, la capacidad de los humanos de interpretar lo que ven.
14
La IA perceptual supondrá el entendimiento total de las circunstancias que nos rodean por parte de la IA. La conectividad entre máquinas será crucial para habilitar esta capacidad.
15
Agro.-Una empresa onubense patenta un ‘robot recoge fresas’ «más competitivo» que el resto porque las clasifica (Europapress.es)
16
Proyecto Abacus, Ferrovial Construcción.