Análisis de datos en la construcción: ¿Por qué la falta de datos estructurados está frenando el despegue de la IA?
- Areli Alvarez Arteaga
- hace 1 hora
- 5 Min. de lectura
Durante décadas, el sector de la construcción ha librado una batalla perdida contra la gravedad. Nos vemos lastrados por márgenes de beneficio mínimos, un alto riesgo y la inmensa complejidad de gestionar proyectos puntuales. Pasamos de un proyecto a otro, comenzando de cero cada vez, incapaces de aprender realmente o aprovechar las lecciones aprendidas de una obra a otra.
Nos enfrentamos a una verdad fundamental: no se puede mejorar lo que no se mide, y no se puede medir lo que no se ha estandarizado. Si bien muchas empresas han puesto en marcha iniciativas impresionantes para estandarizar los datos de construcción en departamentos o proyectos específicos, aún no hemos alcanzado la masa crítica necesaria para escalar el análisis de datos en la construcción.
Luego llegó el auge de la IA. De repente, el sector se inundó de optimismo. Vemos diseño generativo, programación automatizada y agentes de chat que prometen solucionar nuestra crisis de eficiencia. Parece que por fin estamos a punto de despegar.
La IA representa la primera oportunidad real en nuestra vida para alcanzar la velocidad de escape : romper finalmente el ciclo de bajos márgenes y cambiar principalmente la economía del sector de la arquitectura, la ingeniería y la construcción (AEC).
Pero para lograr un avance significativo, necesitamos algo más que un mejor software. Compramos los motores, pero nos falta el combustible. En otras palabras, la revolución de la IA en la industria se enfrenta a un límite porque nuestras herramientas carecen de lo único que Silicon Valley no puede vendernos: una capa de datos bien estructurada, vertical y gran escala.
La división del trabajo: por qué los datos de la construcción son el combustible que falta para los motores de IA.
Para comprender el desafío, tenemos que analizar quién construye qué.
Silicon Valley está construyendo el motor . Están invirtiendo billones de dólares y contratando a los mejores talentos del mundo para desarrollar chips y modelos de IA. Son expertos en la construcción de la maquinaria. La buena noticia es que no necesitamos reinventar la rueda. Podemos simplemente reutilizar estos increíbles motores para el mundo de la arquitectura, ingeniería y construcción (AEC). Pero Silicon Valley no puede refinar el combustible : los datos contextuales de construcción. Este combustible es la realidad profunda, compleja y desordenada: el detalle minucioso de cómo se estructura una planta de semiconductores o cómo se coordinan los sistemas electromecánicos (MEP) de un hospital.
La IA general es potente, pero genérica. Puede escribir un poema, reanudar una reunión o crear una demostración de una nueva aplicación en segundos. Sin embargo, sin datos especializados (información estructurada específica del sector de la construcción), su potencial es limitado. La IA general no puede realizar el análisis de datos cómodo necesario en la construcción para predecir un cuello de botella en la cadena de suministro a escala empresarial ni explicar por qué se redujeron los márgenes en los últimos tres proyectos en el Medio Oeste.
En una estrategia de datos de construcción exitosa, los constructores controlan y la tecnología cumple.
Entonces, ¿cómo podemos cerrar esa brecha?
Seamos realistas. Las empresas constructoras se dedican a la construcción. Ese es su oficio, su especialidad y su actividad principal. Por lo general, no cuentan con la estructura de capital para I+D ni con la experiencia interna necesaria para construir infraestructuras de datos complejos por su cuenta.
Muchos líderes ya han dado los primeros pasos audaces, creando equipos VDC e implementando estándares BIM. Pero para impulsar la próxima generación de IA, debemos ir más allá. Necesitamos una colaboración más amplia, dedicada y coordinada entre los constructores y el ecosistema tecnológico.
Las organizaciones de construcción (propietarios, contratistas generales, contratistas especializados, etc.) deben colaborar con el sector tecnológico para implementar una estrategia de datos de construcción escalable. Como proveedores de tecnología para la construcción, nos encargamos de la parte más compleja: la creación de los flujos de datos, las herramientas de recopilación y las capas de análisis.
Pero para escalar el análisis de datos en la construcción, necesitamos definir el objetivo juntos. Esto significa trabajar para establecer y definir conjuntamente:
El flujo de información : así, el arduo trabajo que ya estás realizando se traduce en activos listos para la IA.
Estándares de modelado de datos para toda la organización que van más allá de los proyectos individuales.
Su dirección IP de datos y los recursos necesarios para capturarla.
Tomando las riendas: Gobernanza activa para un análisis de datos exitosos en la construcción.
El enfoque que he descrito anteriormente se conoce como gobernanza activa . Se caracteriza por una mentalidad de "liderazgo" que abarca desde la alta dirección hasta el responsable del proyecto, donde la creación de la infraestructura de datos adecuada se convierte en una prioridad.
No se preocupen. Esto no significa que todos deban ser expertos en tecnología o programadores. Simplemente implica priorizar los datos estructurados , pasando de la mera recopilación de archivos a la exigencia activa de entregables estructurados . Significa rechazar el resultado final de datos no estructurados: archivos PDF desorganizados, hojas de cálculo de Excel desordenadas y conjuntos de datos aislados.
Si eres un líder en el sector de la construcción, es hora de elevar tu mandato de datos a:
Medir el conjunto: Poner en marcha iniciativas a nivel empresarial para recopilar e integrar datos de construcción en toda la organización, tratando la cartera como una entidad única y medible en lugar de una colección de proyectos fragmentados.
Defina el estándar: Coordínese con sus socios tecnológicos para establecer las reglas básicas sobre cómo se recopilan, organizan y modelan los datos en toda su cartera.
Recace el caos: acelere la transición para dejar de tratar los datos como un subproducto. Los datos son ahora un activo tan valioso como el edificio físico.
Nadie más lo hará por nosotros. Los líderes de la industria deben asumir la responsabilidad de esta infraestructura esencial. Si esperamos a que los gigantes tecnológicos adivinen cómo construirla, nos resignamos a esperar eternamente.
El multiplicador 10x: Liberando la eficiencia de la construcción con análisis de datos.
¿Para qué tomarse tantas molestias? ¿Para qué añadir esta capa de regulación a un sector que ya está sometido a mucha presión?
Porque la ventaja es la velocidad de escape .
Los potentes motores (herramientas de IA y aprendizaje automático) están a nuestro alcance, pero necesitamos crear y perfeccionar juntos el combustible (la capa de datos estructurados) . Cuando lo hagamos, lograremos un multiplicador de 10x en cada herramienta de IA que utilizamos.
Escala: De repente, ya no estás optimizando un solo proyecto. Estás optimizando una cartera de mil millones de dólares, detectando tendencias en diferentes regiones y con proyección a futuro.
Rapidez: Adquiere la capacidad de identificar cuellos de botella, ya sean organizativos u operativos, antes de que afecten al cronograma. Deja de realizar análisis reactivos y comienza a implementar medidas de prevención predictiva.
Estrategia: Conectas a tus equipos con lo que realmente importa. En lugar de perderse en el ruido, se guían por información relevante que se alinea con los objetivos de toda la empresa.
Llamada a la acción: ¿Preparados para afrontar el reto de los datos en el sector de la construcción?
La tecnología está en la lista. El mundo nos ha brindado los motores de IA más potentes de la historia.
Pero un cohete en la plataforma de lanzamiento con el tanque vacío no puede alcanzar la órbita. La diferencia entre las constructoras que dominarán la próxima década y las que lucharán por sobrevivir no radicará en quién haya comprado más licencias de software, sino en quién haya creado la mejor capa de datos para impulsar ese motor.
ACERCA DEL AUTOR.
TRANSCRIPCIÓN: Areli Álvarez Lean Construction México®
