La IA redefine flujos de trabajo en la construcción: informe de McKinsey

Un informe reciente de McKinsey, publicado el 15 de julio, destaca cómo la inteligencia artificial (IA) está transformando la industria de la construcción. Según Construction Dive, la IA no representa un evento de extinción para las empresas de arquitectura, ingeniería y construcción (AEC), pero sí está cambiando fundamentalmente la forma en que los profesionales optimizan ciertas tareas.

El informe identifica dos tipos de usuarios de IA: aquellos que la utilizan para automatizar tareas centrales y aquellos que la emplean como una herramienta superficial de productividad. Las empresas que controlan datos de proyectos propietarios y flujos de trabajo de toma de decisiones verán beneficios significativos.

Según McKinsey, los primeros adoptantes ya están experimentando aumentos de productividad en flujos de trabajo de diseño, modelado y viabilidad de construcción. Sin embargo, estas ventajas pronto se convertirán en requisitos básicos, lo que subraya la necesidad de una transformación más profunda en los procesos.

La importancia de este informe radica en su capacidad para guiar a las empresas del sector en la integración efectiva de la IA, lo que puede resultar en mejoras significativas en la eficiencia y productividad. Según McKinsey, la IA tiene el potencial de automatizar el 39% del trabajo no físico en el sector de la construcción, en comparación con el 50% en arquitectura e ingeniería.

Este potencial de automatización puede transformar áreas críticas como la entrada de datos, la facturación y la inspección de equipos. La implicación práctica es que las empresas deben evaluar cuidadosamente sus procesos y decidir estratégicamente dónde implementar soluciones de IA para maximizar el retorno de la inversión.

Además, el informe sugiere que las empresas deben centrarse en transformar procesos de extremo a extremo, que pueden rediseñarse de manera independiente y generar impactos significativos en el negocio. Esto es crucial para evitar implementaciones aisladas que no aporten valor sustancial.

La IA está redefiniendo el sector de la construcción al automatizar tareas y optimizar flujos de trabajo. Según McKinsey, las empresas que rediseñen rápidamente sus roles y modelos comerciales tendrán una ventaja competitiva. Esto incluye la automatización de tareas como el análisis de ofertas, estimaciones y la redacción de propuestas.

En el mediano plazo, de 18 meses a cuatro años, las empresas podrán aprovechar las ventajas de los datos propietarios, utilizando la automatización para mejorar la gestión de RFIs, dibujos y especificaciones. A largo plazo, más allá de cuatro años, la IA permitirá el uso de equipos de construcción autónomos y la coordinación del transporte entre fábricas y sitios de trabajo.

La clave está en cómo estas actividades se integran para reducir fricciones y crear flujos de trabajo más fluidos a lo largo del ciclo de vida de un proyecto de construcción. Esto no solo mejora la eficiencia, sino que también puede reducir costos y tiempos de entrega.

Un caso concreto de uso de IA en la construcción es la automatización del análisis de ofertas y la estimación de costos. Empresas como Suffolk Construction han comenzado a desarrollar herramientas internas para abordar estos desafíos, lo que les permite tomar decisiones más informadas y rápidas.

Otro ejemplo es el uso de la IA para mejorar la seguridad en el lugar de trabajo mediante la implementación de sistemas de visión artificial que monitorean el cumplimiento de las normas de seguridad. Esto no solo reduce el riesgo de accidentes, sino que también mejora la eficiencia operativa al identificar rápidamente problemas potenciales.

Para que estas soluciones sean efectivas, es crucial que las empresas cuenten con datos precisos y actualizados, así como con personal capacitado para interpretar y actuar sobre la información proporcionada por la IA. La colaboración entre diferentes departamentos también es esencial para garantizar una implementación exitosa.

El informe de McKinsey identifica 150 flujos de trabajo en 25 dominios relacionados con AEC con diferentes grados de potencial para la IA y la automatización. Esto incluye tareas como la entrada de datos y la inspección de equipos, que se espera que cambien significativamente para 2030.

Desde el año 2000 hasta 2022, la productividad global en la construcción solo mejoró un 10%, según otro informe de McKinsey. Este contexto resalta la necesidad urgente de adoptar tecnologías avanzadas como la IA para cerrar la brecha de productividad en el sector.

Sin embargo, el informe también advierte sobre el desafío de decidir entre desarrollar soluciones internamente o adquirirlas de proveedores externos. Las empresas deben evaluar sus capacidades y recursos antes de tomar una decisión, considerando factores como la propiedad de datos y las relaciones con los clientes.

A pesar de los beneficios potenciales, la integración de la IA en la construcción conlleva riesgos significativos. Los costos de implementación pueden ser elevados, y las empresas deben asegurarse de que los beneficios superen los gastos. Además, la falta de experiencia en IA puede llevar a problemas de mantenimiento y fallos en la integración.

La transferibilidad de las soluciones de IA también es un desafío. Lo que funciona para una empresa puede no ser aplicable a otra debido a diferencias en los procesos y la cultura organizativa. Las empresas deben estar preparadas para adaptar las soluciones a sus necesidades específicas.

Los riesgos éticos también son una preocupación, especialmente en lo que respecta a la privacidad de los datos y el impacto en el empleo. Las empresas deben abordar estos problemas de manera proactiva para evitar repercusiones negativas en su reputación y operaciones.

Para prepararse para la integración de la IA, las empresas deben comenzar evaluando sus flujos de trabajo actuales y priorizando de tres a cinco áreas de alto valor para la automatización. Esto puede incluir la implementación de pilotos para probar la efectividad de las soluciones antes de una adopción a gran escala.

Es crucial establecer criterios claros de decisión y métricas para medir el éxito de las implementaciones de IA. Esto incluye evaluar el retorno de la inversión, la mejora en la eficiencia y la reducción de riesgos operativos.

El siguiente paso realista para una empresa es definir una hoja de ruta clara para la adopción de la IA, que incluya la capacitación del personal y la colaboración con socios tecnológicos. Esto garantizará que la empresa esté bien posicionada para aprovechar al máximo las oportunidades que ofrece la IA.

Construction Dive: https://www.constructiondive.com/news/ai-report-construction-mckinsey-engineering-build-buy/825927/