El sector de la construcción, la infraestructura y cleantech se rige por un marco fundamental: el ciclo de vida del proyecto. Este abarca desde la concepción inicial hasta la gestión a largo plazo de los activos , y se puede dividir en cinco fases críticas que van desde el diseño inicial, planificación, construcción, operación, el mantenimiento o herramientas como el machine learning. Cada etapa presenta desafíos únicos, desde la asignación de recursos y la programación hasta el impacto ambiental y la eficiencia del sistema.
Al principio del aprendizaje automático, existió algo llamado la Paradoja de Moravec. Viéndolo en retrospectiva, parece bastante ingenuo: se creía que las máquinas tendrían más dificultades con tareas lógicas y de cálculo (como las que se usan en diseño estructural u optimización de recursos) que con habilidades que a los humanos nos resultan “fáciles”, como reconocer patrones visuales en una obra o entender las complejidades de una conversación de equipo. Resultó que los ordenadores dominaron rápidamente lo primero, mientras que lo segundo, increíblemente complejo a nivel computacional, supuso un desafío mucho mayor.
Esta paradoja nos recuerda que, incluso en un sector tan estructurado como la construcción, la verdadera innovación no reside solo en automatizar lo que ya sabemos hacer. Está en la capacidad de las máquinas para “entender” y adaptarse a las complejidades del mundo real, donde cada ladrillo y cada decisión tienen múltiples implicaciones. Hoy en día, el aprendizaje automático nos permite optimizar la planificación con algoritmos complejos y, al mismo tiempo, analizar imágenes de drones para supervisar el progreso o predecir fallos en infraestructuras, abordando precisamente esos desafíos que la Paradoja de Moravec nos enseñó a subestimar.
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La IA como elemento transformador en la Construcción y la Sostenibilidad
Frente a la creciente demanda de proyectos más inteligentes, ecológicos y rápidos, el Machine Learning (ML) se está consolidando como una herramienta transformadora. El ML, una rama perteneciente a la inteligencia artificial (IA), permite a los sistemas aprender de grandes volúmenes de datos y realizar predicciones precisas sin programación explícita.
En nuestra industria y en el sector del cleantech, esto se traduce en la optimización de plazos, la minimización de residuos y la anticipación proactiva de fallos del sistema. Se estima que la IA y el ML podrían generar un ahorro anual de 1.2 billones de dólares en la industria global de la construcción para 2030, principalmente al mejorar la productividad, reducir el tiempo de ejecución y optimizar el rendimiento y productividad en cada una de las fases.
Cada vez más, startups con visión de futuro están adoptando la toma de decisiones basada en datos a lo largo de todo el ciclo de vida del proyecto, en lugar de depender únicamente de experiencias pasadas o procesos manuales.
En este artículo, exploraremos cinco aplicaciones de alto impacto del Machine Learning en cada fase del ciclo de vida de un proyecto, y cómo estas innovaciones están redefiniendo el futuro de la construcción y la sostenibilidad.
Diseño Inteligente y Optimización Arquitectónica
Las fases de diseño y planificación son cruciales, ya que en ellas se toman decisiones que impactan directamente en el costo, la eficiencia y la sostenibilidad de un proyecto. Los algoritmos de Machine Learning, particularmente en el campo del diseño generativo, permiten a arquitectos e ingenieros explorar miles de permutaciones de diseño en segundos, optimizando planos para el rendimiento energético, el uso de materiales y el costo.
Además, el Machine Learning se utiliza para evaluar materiales y técnicas de construcción, identificando aquellos con la menor huella de carbono. La industria de la construcción y los edificios es responsable del 39% de las emisiones globales de CO₂, lo que subraya la urgencia de un diseño inteligente. Al integrar el ML en las decisiones de diseño tempranas, las empresas pueden reducir significativamente el carbono incorporado, mejorar las simulaciones de eficiencia energética y facilitar el cumplimiento de las certificaciones ambientales.
Gestión de Construcción en Tiempo Real
La fase de construcción es a menudo donde los proyectos experimentan la mayor volatilidad, con el clima, la mano de obra, los materiales y la logística contribuyendo a la imprevisibilidad. Aquí, el Machine Learning, en combinación con la visión por computadora y los sensores IoT, proporciona información poderosa en tiempo real que ayuda a los gerentes de proyecto a adelantarse a los riesgos.
A través de cámaras, drones y escaneo LIDAR, los modelos de ML pueden identificar desviaciones de los planes, detectar riesgos de seguridad y predecir retrasos o fallos de equipos antes de que ocurran. Un estudio de Deloitte indica que las soluciones impulsadas por IA pueden reducir los retrasos en la construcción hasta en un 15% al abordar proactivamente errores en la programación, planificación o ejecución.
Eficiencia Operacional Basada en Datos
Una vez completado un proyecto, el enfoque se traslada a asegurar una operación eficiente y sostenible del activo, ya sea un edificio, una central energética o infraestructura urbana. En esta etapa, el Machine Learning ofrece un ciclo de optimización continuo.
Los algoritmos de ML ingieren datos en tiempo real de sistemas conectados a IoT para regular automáticamente el consumo, mejorar el confort y reducir los costos operativos. Este enfoque es clave para alcanzar los objetivos de energía neta cero y cumplir con los estándares de construcción ecológica. Por ejemplo, los edificios inteligentes que implementan ML para la gestión energética pueden reducir el consumo de energía hasta en un 30%, según la Agencia Internacional de Energía. Además, las redes inteligentes impulsadas por ML permiten la previsión en tiempo real de la demanda y el suministro de energía, mejorando la fiabilidad y la resiliencia de fuentes renovables como la eólica y la solar. Algunas empresas están liderando esta innovación, proporcionando análisis predictivos para la optimización de la red y la gestión de activos.
Mantenimiento Predictivo y Mejora Continua
La etapa final del ciclo de vida, el mantenimiento y la gestión de activos, es donde el Machine Learning genera un retorno de la inversión (ROI) a largo plazo. En lugar del mantenimiento programado o reactivo, el ML permite el mantenimiento predictivo: sistemas que anticipan fallos antes de que ocurran y recomiendan el momento óptimo para la intervención. Esto es especialmente valioso en infraestructuras críticas, como paneles solares, turbinas eólicas o grandes equipos mecánicos.
Los modelos de ML entrenados con datos de sensores pueden detectar micro-anomalías —vibraciones, cambios de temperatura, caídas de voltaje— que señalan la degradación mucho antes de una avería. Según IBM, el mantenimiento predictivo impulsado por ML puede reducir el tiempo de inactividad no planificado hasta en un 50% y recortar los costos de mantenimiento en un 25%. Startups como SAALG Geomechanics, Concrete Sensors y Optimitive, respaldadas por Cemex Ventures, ya están siendo adoptadas en los sectores de la construcción y la infraestructura para automatizar los procesos de mantenimiento, mejorar la seguridad y prolongar la vida útil de los activos. Estas soluciones aprovechan los datos en tiempo real y el Machine Learning para optimizar el rendimiento, reducir los riesgos operativos y ofrecer ganancias de eficiencia medibles a lo largo del ciclo de vida del activo. A largo plazo, esto se traduce en menores gastos operativos (OPEX), una mayor fiabilidad del sistema y un mejor rendimiento de la sostenibilidad impulsado por el aprendizaje continuo a partir de los datos.
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