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# Informática # Inteligencia artificial # Bases de datos # Sistemas multiagente

La IA y el Futuro de la Construcción

Descubre cómo la IA está transformando la gestión de datos en la construcción y la toma de decisiones.

Saurabh Mishra, Mahendra Shinde, Aniket Yadav, Bilal Ayyub, Anand Rao

― 7 minilectura


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El mundo de la construcción es como un rompecabezas gigante. Cuando todas las piezas encajan, obtenemos escuelas, puentes y carreteras, pero cuando no lo hacen, a menudo vemos sobrecostos, retrasos y frustración. Para hacer que este proceso sea más fluido, necesitamos una mejor manera de reunir, analizar y usar los datos que impulsan las decisiones en este campo. Aquí es donde la tecnología avanzada, especialmente la inteligencia artificial (IA), puede venir al rescate.

El Dilema de los Datos en la Industria de la Construcción

La construcción a menudo se llama la "industria de las industrias". Toca todo, desde carreteras hasta plantas de energía e incluso viviendas. A pesar de su importancia, tiene un gran problema: los datos están esparcidos por todas partes, lo que hace difícil usarlos. Imagina intentar hacer un pastel sin receta. Así es como se sienten las empresas de construcción cuando buscan información vital.

A menudo luchan con datos inconsistentes. Diferentes fuentes usan diferentes formatos y terminologías, lo que hace que sea un desafío recopilar y analizar la información de manera efectiva. No hay formas estándar de informar actividades o llevar registros, y esta inconsistencia puede llevar a errores e ineficiencias.

El Papel del Gobierno

Los gobiernos influyen significativamente en la construcción a través de gastos y proyectos. Sus gastos pueden representar una gran parte de la economía en algunos países. En lugares como Francia e Italia, el gasto gubernamental en este área supera la mitad del PIB. Sin embargo, la falta de prácticas de informes estándar complica las cosas. Es como tratar de encontrar tus llaves del coche en una habitación desordenada; puedes eventualmente encontrarlas, pero podría llevar un tiempo.

Rastrear la adquisición y el gasto puede ser bastante complicado porque los proyectos abarcan varios niveles, desde el nacional hasta el local. Esta compleja red hace que sea difícil para las empresas identificar oportunidades, evaluar riesgos y tomar decisiones inteligentes.

¿Por qué está luchando la Industria de la Construcción?

Muchos proyectos de construcción enfrentan sobrecostos y retrasos. Puede que hayas oído hablar de ejemplos como el proyecto del tren de Honolulu, que pasó de un estimado de 4 mil millones de dólares a una increíble cifra de 11.4 mil millones. Es como ver que tu película favorita genera más en taquilla de lo esperado, pero en lugar de emoción, trae estrés y decepción.

Este problema no solo se trata de dinero; también afecta toda la cadena de suministro y la fuerza laboral. Con muchos materiales viendo aumentos de precios drásticos—algunos por más del 19%—junto con escasez de mano de obra, las empresas tienen dificultades para mantener los costos bajos y cumplir con los plazos. Agrega los desafíos que presenta el cambio climático, como los materiales que se degradan más rápido debido al calor extremo, y es fácil ver por qué se necesita una transformación.

Entra la IA y el Data Mesh

Para abordar estos desafíos complejos, se está introduciendo un nuevo enfoque utilizando IA: el Data Mesh. Imagina una gran nube donde todos los datos se almacenan de manera organizada, listos para ser accedidos en cualquier momento. Este enfoque descentralizado significa que los equipos más cercanos a los datos pueden gestionarlos, asegurando que la información sea más relevante y oportuna.

Con el Data Mesh, las empresas pueden recopilar, estandarizar y enriquecer datos de numerosas fuentes. De esta manera, todas las piezas del rompecabezas se unen más fácilmente. Es un poco como tener un bibliotecario súper inteligente que sabe exactamente dónde está cada libro, sin importar cuán grande sea la biblioteca.

Construyendo un Mejor Sistema

Construir un sistema de datos robusto implica varios pasos clave. Primero, necesitas reunir información de diversas fuentes, como proyectos gubernamentales, datos de adquisiciones públicas e informes de la industria. Esto es como recoger ingredientes para una gran fiesta: cuanto más diversos y frescos, mejor serán los resultados.

Luego viene la limpieza y organización de los datos, similar a pelar y picar verduras antes de cocinar. Usando IA, las empresas pueden completar automáticamente los detalles que faltan y corregir inconsistencias. De esta manera, cada pieza de datos es lo mejor que puede ser.

El Poder de la Automatización

Uno de los aspectos más emocionantes de este nuevo enfoque es la automatización. Permite a las empresas procesar y analizar datos más rápido y con más precisión. Al emplear algoritmos inteligentes, la IA puede filtrar montañas de información, detectar tendencias y generar información en tiempo real. En lugar de pasar páginas de informes en papel o pasar horas en reuniones, los equipos pueden obtener actualizaciones instantáneas sobre el estado del proyecto y las tendencias del mercado.

Con herramientas de IA, los equipos pueden analizar todo, desde evaluaciones de riesgo hasta planificación de proyectos, lo que facilita decidir qué hacer a continuación. Es como tener un asistente personal disponible 24/7 para ayudar con cualquier pregunta que tengas.

Mejorando la Toma de decisiones

El objetivo principal de estas soluciones avanzadas de datos es mejorar la toma de decisiones. Con toda la información correcta al alcance de la mano, los tomadores de decisiones podrán evaluar riesgos mejor e identificar oportunidades más rápidamente. Sabrán qué materiales son baratos y cuáles proveedores son fiables, ayudándoles a tomar decisiones que ahorren tiempo y dinero.

Por ejemplo, si una empresa de construcción sabe que los precios del acero están a punto de subir, podría optar por comprar materiales por adelantado. O, si detectan que un contratista tiene un historial de cumplir con los plazos, pueden priorizar trabajar con él. Estas decisiones informadas pueden hacer una gran diferencia en los resultados del proyecto.

Los Beneficios de un Sistema Unificado

Un sistema de datos unificado ofrece varias ventajas, como mayor eficiencia. Al simplificar procesos, los equipos pueden trabajar más rápido y pasar menos tiempo en tareas mundanas. También mejora la colaboración, ya que todos hablan el mismo idioma de datos y acceden a la misma información.

Además, abre la posibilidad de realizar análisis avanzados que antes eran demasiado complejos o que requerían mucho tiempo. Con un conjunto de datos completo, los equipos pueden realizar evaluaciones detalladas de tendencias del mercado, optimizando sus estrategias.

Un Vistazo al Futuro

Si bien este nuevo enfoque de datos muestra un gran potencial, no significa que los desafíos desaparecerán de la noche a la mañana. La industria de la construcción sigue lidiando con problemas como la pérdida de mano de obra y el cambio climático.

Sin embargo, con los nuevos marcos de datos y herramientas de IA, las empresas están mejor equipadas para manejar estos problemas. Al integrar tanto la experiencia humana como la inteligencia de las máquinas, la industria puede volverse más resistente y adaptable.

Conclusión

Al final, la industria de la construcción tiene un nuevo aliado en la IA y los sistemas avanzados de gestión de datos. Al reunir diversas fuentes de datos y aplicar tecnología inteligente, las empresas pueden descubrir información que empodera una mejor toma de decisiones.

Si bien el camino por delante aún puede tener algunos obstáculos, el potencial para una industria de la construcción más fuerte y eficiente es más brillante que nunca. Así que, ¡pongámonos nuestros cascos y prepármonos para un futuro donde los datos no sean solo un montón de números, sino una poderosa herramienta para construir un mundo mejor!

Fuente original

Título: An AI-Driven Data Mesh Architecture Enhancing Decision-Making in Infrastructure Construction and Public Procurement

Resumen: Infrastructure construction, often dubbed an "industry of industries," is closely linked with government spending and public procurement, offering significant opportunities for improved efficiency and productivity through better transparency and information access. By leveraging these opportunities, we can achieve notable gains in productivity, cost savings, and broader economic benefits. Our approach introduces an integrated software ecosystem utilizing Data Mesh and Service Mesh architectures. This system includes the largest training dataset for infrastructure and procurement, encompassing over 100 billion tokens, scientific publications, activities, and risk data, all structured by a systematic AI framework. Supported by a Knowledge Graph linked to domain-specific multi-agent tasks and Q&A capabilities, our platform standardizes and ingests diverse data sources, transforming them into structured knowledge. Leveraging large language models (LLMs) and automation, our system revolutionizes data structuring and knowledge creation, aiding decision-making in early-stage project planning, detailed research, market trend analysis, and qualitative assessments. Its web-scalable architecture delivers domain-curated information, enabling AI agents to facilitate reasoning and manage uncertainties, while preparing for future expansions with specialized agents targeting particular challenges. This integration of AI with domain expertise not only boosts efficiency and decision-making in construction and infrastructure but also establishes a framework for enhancing government efficiency and accelerating the transition of traditional industries to digital workflows. This work is poised to significantly influence AI-driven initiatives in this sector and guide best practices in AI Operations.

Autores: Saurabh Mishra, Mahendra Shinde, Aniket Yadav, Bilal Ayyub, Anand Rao

Última actualización: 2024-11-29 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2412.00224

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.00224

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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