Las obras de construcción son enormes rompecabezas de personas y piezas que deben ensamblarse de forma correcta en el momento adecuado. Cuanto más grandes son los proyectos, más caros resultan los errores y las demoras. La consultora Mckinsey estima que la mala gestión in situ le cuesta 1,36 billones de euros anuales al sector de la construcción.

A pesar de ello, la construcción de un edificio con 1.500 habitaciones solo suele contar con cinco supervisores, afirma el fundador y CEO de la start-up británico-israelí Buildots, Roy Danon: "Es imposible que una persona sea capaz de controlar esa cantidad de detalles", añade.

Danon cree que la inteligencia artificial (IA) podría ayudar. Buildots desarrolla un sistema de reconocimiento de imágenes que controla cada detalle de un proyecto de construcción en curso y automáticamente señala los retrasos o errores. Ya lo utilizan dos de las empresas de construcción más grandes de Europa, incluido el gigante de Reino Unido Wates. La construcción es básicamente un tipo de fabricación, opina Danon. Si las fábricas de alta tecnología ya usan la IA para gestionar sus procesos, ¿por qué no hacer lo mismo con las obras de construcción?

La IA ha empezado a cambiar varios aspectos de la construcción, desde el diseño hasta las excavadoras autónomas. Algunas empresas incluso proporcionan una especie de inspector general de IA para la obra, que compara las imágenes tomadas in situ con el plano digital del edificio. Buildots facilita ese proceso aún más usando las secuencias de vídeo de cámaras GoPro instaladas en los cascos de los trabajadores.

Cuando los jefes visitan la obra una o dos veces a la semana, la cámara en su cabeza captura imágenes de vídeo de todo el proyecto y las introduce en un software de reconocimiento de imágenes, que compara el estado de muchos miles de objetos en la obra (como los enchufes eléctricos y accesorios de baño) con un gemelo virtual (digital twin) del edificio.

La IA también usa el vídeo para determinar dónde está la cámara en el edificio, con el fin de identificar la ubicación exacta de los objetos en cada imagen. El sistema puede seguir el estado de alrededor de 150.000 objetos varias veces a la semana, según Danon. Para cada objeto, la IA puede saber en cuál de los tres o cuatro estados se encuentra, desde la fase cero hasta su completa instalación.

Las inspecciones de las obras son lentas y laboriosas, asegura la ingeniera civil Sophie Morris de Buildots, que trabajaba en construcción antes de unirse a la empresa. La IA de Buildots elimina muchas tareas repetitivas y permite que las personas se centren en las decisiones importantes. "Ese es el trabajo que la gente quiere hacer: no tener que ir a comprobar si se han pintado las paredes o si alguien ha perforado demasiados agujeros en el techo", afirma.

Otra ventaja es la forma en la que la tecnología funciona en segundo plano. "Captura datos sin la necesidad de recorrer la obra con hojas de cálculo u horarios", destaca el director de operaciones de Wates, Glen Roberts, y añade que su empresa planea implementar el sistema Buildots en otras obras también.

La posibilidad de comparar el estado completo de un proyecto con su plan digital varias veces a la semana también ha marcado una gran diferencia durante la pandemia de coronavirus (COVID-19). Cuando se paralizaron las obras de construcción para todos menos los trabajadores más esenciales, los jefes de varios proyectos de Buildots pudieron seguir el progreso de forma remota.

Pero la IA no sustituirá a esos trabajadores esenciales en un corto plazo.  Los edificios todavía son construidos por personas. "Al fin y al cabo, se trata de un sector que depende mucho de la mano de obra y eso no cambiará", concluye Morris.