IA: a maneira mais inteligente de construir

Historicamente, a indústria da construção tem sido lenta na adoção de novas tecnologias, com os benefícios muitas vezes ofuscados em favor da experiência prática e insights.

(Foto: Blue Planet Studio - AdobeStock)

No entanto, quando as equipes de projeto operam sistemas complexos e desconexos, os processos podem rapidamente se tornar fragmentados e as operações são executadas em sistemas isolados. Para que uma tecnologia se torne verdadeiramente inestimável, gerando confiança e colaboração entre os membros da equipe do projeto, o setor deve adotar coletivamente as plataformas de construção inteligente.

Desde o início da pandemia, o setor está passando por uma nova onda de digitalização, permitindo que as organizações usem de forma criativa as novas tecnologias para resolver problemas tradicionais. O investimento em tecnologias de construção está em alta no momento, mas apenas recentemente o foco mudou para a inteligência artificial (IA).

O poder da inteligência artificial

À medida que a indústria da construção continua adotando a digitalização, a grande quantidade de dados gerados pelos equipamentos oferece uma importante oportunidade de aprender e usar as informações para criar melhores estimativas, planejar o cronograma do projeto de forma mais inteligente e ajudar a evitar, ou pelo menos mitigar, riscos potenciais . O ingrediente básico para que a IA funcione são dados e muito poder de computação, que por sua vez identifica padrões nos dados e gera insights.

Com o advento da nuvem e os recursos de computação cada vez maiores agora ao alcance da maioria das empresas, o uso da IA ​​pode se tornar uma realidade no campo da construção. A IA atua como um multiplicador de força de investimento em iniciativas digitais e, quando os processos de negócios são digitalizados, geralmente há ganhos de produtividade imediatos.

Os dados que esses sistemas geram podem ajudar a produzir análises descritivas valiosas que podem auxiliar na tomada de decisões em campo. Ele pode ajudar a determinar quais ações precisam ser concluídas hoje, quem ou o que está atrasando um determinado processo, se o cronograma está no prazo e o estado atual do orçamento. Com a IA, você leva esses insights um passo adiante, capacitando a análise preditiva.

A capacidade de obter insights de dados históricos e em tempo real e aplicá-los aos projetos atuais é fundamental para fornecer uma base para evitar a repetição de erros e garantir que você se concentre em impulsionar melhorias contínuas. Portanto, a IA muda o foco de indicadores atrasados ​​para indicadores avançados. A maioria dos relatórios e painéis hoje são usados ​​para focar “o que aconteceu” ou “o que está acontecendo” em projetos, geralmente após a ocorrência de um evento ou tarefa. Com a IA, há uma enorme oportunidade de agir proativamente sobre “o que pode acontecer?”

A IA pode ser usada para analisar cronogramas de projetos e identificar atividades que correm o risco de serem atrasadas. A IA também pode ser usada para detectar riscos de disputas, eventos de mudança ou variações. Isso pode ser um divisor de águas completo quando bem feito, pois tem o potencial de ajudar a entregar projetos com antecedência, melhorar as margens de lucro e reduzir significativamente os riscos.

Como a IA pode melhorar a construção como a conhecemos

Nos próximos anos, o setor enfrentará grandes interrupções decorrentes da escassez de mão de obra e da cadeia de suprimentos que atingiu o setor recentemente. Esses problemas não vão desaparecer tão cedo.

A IA tem um tremendo potencial para ajudar as organizações de engenharia e construção, capacitando os membros da equipe do projeto com uma solução de tomada de decisão baseada no desempenho histórico, aprendizado de máquina de última geração e dados. A IA pode atuar como um membro adicional da equipe, monitorando constantemente o cenário do projeto em busca de sinais precoces de riscos e superfícies antes que se tornem um problema.

Estes podem variar de riscos encontrados em um local de trabalho, incluindo custos adicionais, violações de conformidade, litígios ou problemas de saúde e segurança. Como resultado da adoção contínua de tecnologia e subsequente criação de dados, novas plataformas de tecnologia inteligente, alimentadas por um “backbone de dados” de IA e aprendizado de máquina (ML), podem ajudar as organizações a usar melhor seus dados e transformá-los na inteligência necessária para acelerar o desempenho adquirindo novos recursos, que antes eram inviáveis ​​ou não podiam ser implementados de forma econômica.

As tecnologias de IA permitem que as organizações monitorem regularmente os desenvolvimentos e ajustem os planos usando insights preditivos atualizados, essencialmente ajudando-as a ter sucesso no presente e aprender com o passado para melhorar o futuro.

IA versus a abordagem tradicional

Com uma taxa de crescimento anual projetada de 5,71% nos próximos três anos, a indústria da construção está sob pressão para acompanhar a demanda. Todos os aspectos da entrega do projeto agora exigem revisão e estão prontos para interrupções.

Os sistemas alimentados por IA podem calcular grandes volumes de dados que as abordagens tradicionais não conseguiam antes. Eles podem fazer isso em uma fração do tempo e por uma fração do custo do que era necessário anteriormente. Isso é especialmente verdadeiro para processar e extrair dados não estruturados, como fotos, vídeos e textos, e transformá-los em informações e inteligência.

Isso pode variar desde o uso de processamento de linguagem natural para extrair dados de texto para alerta precoce, usando detecção de anomalias para detectar pontos de dados inesperados e usando visão computacional para rastrear o progresso, detectar problemas que os inspetores não detectaram, rastrear a entrega de materiais e o movimento de mão de obra no local. As possibilidades são infinitas com este tipo de tecnologia e estamos apenas começando a arranhar a superfície.

A IA também é autodidata, onde o sistema evolui à medida que aprende com o feedback fornecido pelo usuário. Os sistemas tradicionais exigem interação humana manual para atualizar e aplicar novas regras ou lógica. Os sistemas de IA estão constantemente melhorando seus algoritmos com base no feedback do usuário e se reciclando com novos dados que se tornam disponíveis. Além disso, há total transparência sobre sua precisão, pois a maioria dos sistemas exibe pontuações de precisão, que melhoram à medida que o sistema continua a aprender.

Além disso, como a IA usa probabilidades para estimar e prever o que provavelmente acontecerá, ela permite que as organizações se preparem para diferentes cenários que possam surgir e mitiguem possíveis desafios antes que eles surjam. Embora muito possa ser aprendido com o passado, o verdadeiro benefício da IA ​​é sua capacidade de prever o futuro e ajudar as organizações a tomar as decisões necessárias para mudar o curso de um projeto antes que seja tarde demais.

Sobre o autor Karthik Venkatasubramanian Karthik Venkatasubramanian tem a responsabilidade geral de definir e entregar a estratégia de dados dentro da Oracle Construction and Engineering. Em uma carreira de 20 anos em quatro continentes, Karthik tem sido fundamental na construção de capacidades digitais desde o início em muitos setores e organizações, onde liderou com sucesso vários programas de transformação em larga escala que apareceram em estudos de caso, pedidos de patentes, publicações e conferências internacionais. Ele é bacharel em Engenharia em Eletrônica e Comunicações e possui MBA pela Melbourne Business School. Ele também faz parte do Conselho Consultivo da Indústria no Departamento de Análise de Negócios e Sistemas de Informação da Deakin Business School. Karthik acredita apaixonadamente na inovação criativa através do uso da tecnologia e infunde um elemento de “dataísmo” em quase tudo o que faz. Seu foco atual é a aplicação de técnicas de ciência de dados para resolver problemas de engenharia e construção do mundo real.