Es urgente acelerar la adopción de la tecnología de la IA para mejorar la ejecución de proyectos de infraestructura.

A pesar de su potencial para mejorar sustancialmente la toma de decisiones, aumentar la productividad y mejorar los resultados en todo el ciclo de vida de los activos, la adopción actual de IA en el sector sigue siendo relativamente lenta, con niveles mixtos de inversión por parte de la industria y las empresas tecnológicas.

 

Foto de Zac Ong en Unsplash

 

La última encuesta de EY Global, a los miembros del GLF de FIDIC, indica que algunas organizaciones invierten conservadoramente, hasta el 2% de sus ingresos, mientras que otras toman medidas más audaces, hasta el 10%. Esto está en consonancia con otros informes de la industria sobre la inversión en IA.

 

El creciente ecosistema de startups y de riesgo ha impulsado principalmente la adopción de IA en la industria de la infraestructura. En 2022, la financiación inicial para las empresas impulsadas por IA en el entorno construido superó a las soluciones Fintech habilitadas para la IA en términos de conteos de acuerdos. Sin embargo, estas inversiones están llevando a soluciones puntuales en lugar de una transformación a nivel de toda la industria.

 

La encuesta indica que el aprendizaje automático (ML), la visión por computadora (CV) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) se encuentran entre las tecnologías de IA más utilizadas de la industria. Y, donde se está haciendo la inversión, la atención se centra principalmente en las primeras etapas del proyecto, particularmente en la fase de diseño. Esto es comprensible, ya que aquí es donde la IA puede mejorar significativamente la eficiencia, la precisión y la innovación.

 

Mientras que los pasos que la industria está dando son un buen comienzo, simplemente están juegando alrededor de los bordes. Para lograr un cambio significativo en la industria, la inversión en IA y la adopción de IA debe ser mucho mayor. Para ello, la industria necesita superar barreras clave, que sólo se lograrán con un cambio claro en la mentalidad.

 

Cómo la IA puede ayudar al sector para ser un modelo colaborativo y flexible

Desde EY Global han definido cinco principios rectores y ambiciones que crean oportunidades para una mayor adopción de AI. Las ambiciones tienen por objeto facilitar una mayor automatización, reducir la duplicación, reforzar los controles y permitir la adopción de decisiones basadas en pruebas:

 

• "Determinar el propósito" - Aumentar la certeza de que la infraestructura cumplirá su propósito antes de los compromisos de financiación adoptando un enfoque proactivo de la industria con incentivos y facilitadores iniciados y aplicados por los propietarios y gobiernos de activos. Priorizar las necesidades de los usuarios finales y los beneficios sociales en todos los procesos de planificación y adopción de decisiones. Garantizar que los activos se desarrollen con resiliencia, capacidad de respuesta y sostenibilidad como prioridades clave.
• "Plan para la entrega de extremo a extremo" . Céntrese en mejorar la calidad y la fiabilidad de la planificación y preparación de los proyectos. Para lograrlo, desarrollar estrategias digitales integrales que integren las tecnologías de IA a lo largo del ciclo de vida del proyecto. Invierte más tiempo en una planificación inicial completa para asegurar que los proyectos sean realizables y asequibles antes de asumir compromisos. Implementar soluciones impulsadas por IA desde la planificación inicial a través de fases de operación y mantenimiento, haciendo hincapié en la continuidad e interoperabilidad de los datos.
• "Confirmar el modelo operativo" - Establecer proyectos y programas con acuerdos de gobernanza y contratos que apoyen las ambiciones de carteras más amplias como una prioridad estratégica. Integrar herramientas de IA para crear más flexibilidad y abordar las preocupaciones sobre la propiedad de los datos y la responsabilidad. Reevaluar y adaptar continuamente la entrega y los modelos operativos tradicionales para satisfacer las necesidades de infraestructuras en evolución. Establecer marcos contractuales flexibles que fomenten la innovación y, al mismo tiempo, gestionar los riesgos asociados a las nuevas tecnologías.
• "Integrar formas de trabajar" - Comítese activamente en los sistemas y equipos adecuados para operar de manera más eficiente. Crear capacidad y capacidades para la implementación de IA e invertir en programas de capacitación y upskilling para asegurar que la fuerza laboral pueda trabajar junto con las tecnologías de IA. Fomentar las asociaciones entre los interesados de la industria y las instituciones educativas para elaborar planes de estudios pertinentes. Cultivar una cultura de colaboración y aprendizaje continuo, haciendo hincapié en las habilidades interdisciplinarias y la alfabetización de IA en todos los niveles de la organización para mejorar los resultados de los proyectos.
• "Operar activos que respondan" - Asegurar que las consideraciones operacionales estén a la vanguardia de la toma de decisiones durante la planificación, el diseño, la entrega, el traspaso y la ocupación inicial de los activos construidos. Aproveche la IA para el rendimiento y mantenimiento optimizados de los activos mediante la implementación de sistemas de mantenimiento predictivo impulsados por IA y gemelos digitales para mejorar el rendimiento de los activos, reducir el tiempo de inhaciendo y extender los ciclos de vida de los activos. Implementar soluciones basadas en datos para analizar el rendimiento operativo de los activos con hipótesis y objetivos. Facilitar la mejora continua mediante la incorporación de bucles de retroalimentación de datos operativos en futuros procesos de planificación y diseño de proyectos.

Como ejemplo de cómo se puede aplicar la IA, consideremos el primer principio rector, "Determine el propósito". Aquí, la inteligencia de localización espacial, que utiliza el ML y CV, puede desempeñar un papel crucial. Estos algoritmos de IA analizan imágenes satelitales de teledetección para ayudar a identificar y clasificar las características del paisaje y la infraestructura construida, produciendo mapas digitales de las condiciones actuales del sitio durante la planificación de los proyectos. Los productos tienen usos adicionales durante las etapas de planificación, como servir de base temprana para optimizar las rutas de acceso al sitio para apoyar aprobaciones de planificación o modelado logístico. Encuentre más ejemplos de cómo la IA puede aplicarse en todo el marco del informe.

 

Más información https://www.ey.com

Autor del artículo original: Chris Lewis, EY Global Líder de Infraestructura

 

 

---

Volver al listado