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Imagen cortes铆a de Trimble

Esa es ciertamente la opini贸n de Aviad Almagor, vicepresidente de innovaci贸n tecnol贸gica de la empresa tecnol贸gica Trimble, quien predijo que la llamada "IA agente" podr铆a comenzar a desempe帽ar un papel importante en hacer que los flujos de trabajo de construcci贸n sean m谩s eficientes durante el pr贸ximo a帽o.

Almagor habl贸 con Construction Briefing en el reciente evento Trimble Dimensions en Las Vegas, EE. UU., en noviembre, un evento que atrajo a m谩s de 7000 personas, una cifra r茅cord para el evento. Muchos de ellos quer铆an hablar y escuchar sobre IA, ya que las sesiones relacionadas con IA estaban sobrepasadas y los asistentes a menudo se quedaban de pie en la parte trasera de las salas porque no quedaban asientos libres en algunas de las sesiones.

La IA no es nada nuevo en el sector de la construcci贸n (ni en Trimble), pero en los 煤ltimos 18 meses, aproximadamente, todo el mundo parece haberse dado cuenta de su enorme potencial. Durante una conversaci贸n relajada de 30 minutos mientras tom谩bamos un caf茅, Almagor subray贸 que espera que la tecnolog铆a redefina los flujos de trabajo, impulse la productividad y mejore la colaboraci贸n en todo el sector.

La IA agen茅tica es una forma m谩s avanzada de inteligencia artificial dise帽ada para actuar con un cierto grado de autonom铆a. A diferencia de los sistemas de IA tradicionales, que responden a las entradas directas del usuario, la IA agen茅tica puede evaluar tareas de forma independiente, establecer prioridades y tomar decisiones basadas en la comprensi贸n del contexto.

鈥淏谩sicamente, se trata de que los humanos den una instrucci贸n (a d贸nde queremos llegar en este complejo proceso de construcci贸n) y dejen que el agente juegue con la estimaci贸n, la programaci贸n, el material, etc., para poner en nuestras manos una soluci贸n optimizada. Ese es el futuro, que creo que empezaremos a ver al menos en parte en los pr贸ximos 12 meses aproximadamente鈥�, afirm贸 Almagor.

De la IA predictiva a la inteligencia artificial

La IA no es nueva en la construcci贸n y, como se帽al贸 Almagor, Trimble ha estado integrando la tecnolog铆a de una forma u otra en sus productos durante alg煤n tiempo.

Las herramientas de inteligencia artificial predictiva ya se han aplicado a grandes cantidades de datos sin procesar (por ejemplo, de una nube de puntos generada por un estudio con drones), cuyo an谩lisis puede llevar mucho tiempo para convertirlos en informaci贸n 煤til para los tomadores de decisiones.

Pero la industria ahora est谩 evolucionando hacia flujos de trabajo m谩s avanzados habilitados por IA generativa y agente.

鈥淟a IA generativa supuso un impulso porque, por primera vez, los usuarios pod铆an interactuar con los sistemas de IA de forma natural鈥�, explic贸 Almagor.

La inteligencia artificial, con su capacidad de autonom铆a, promete otro gran salto. Al incorporar la inteligencia artificial directamente en los flujos de trabajo, puede hacerse cargo de algunas de las tareas m谩s rutinarias o que consumen m谩s tiempo, al mismo tiempo que hace que sea un proceso m谩s f谩cil y natural para los usuarios del software aprender a utilizar el sistema. En teor铆a, deber铆a significar una menor intervenci贸n humana y un aumento de la productividad.

Almagor resumi贸 tres capacidades que Trimble brindar谩 a los agentes de inteligencia artificial para que sean aut贸nomos y puedan aprovechar esas ganancias de productividad. Son:

• La capacidad de reflexionar sobre lo que est谩n haciendo e iterar, bas谩ndose en el conocimiento que Trimble ha cargado en el sistema.
• La capacidad de planificar con antelaci贸n, definiendo las prioridades de un proyecto y las tareas que deben seguir.
• Acceso a herramientas y datos en tiempo real de sensores o conjuntos de datos hist贸ricos que permiten al agente de IA gestionar operaciones m谩s complejas en comparaci贸n con la IA simple o generativa.

鈥淚maginemos que tenemos varias partes interesadas en la industria: arquitecto, ingeniero, contratista general, subcontratista, propietario, y cada uno de ellos estar谩 representado por un agente鈥�, dijo Almagor.

鈥淪i tomamos la arquitectura, por ejemplo, podr铆a haber subagentes para el arquitecto y uno de ellos es un experto en procesos de instalaci贸n, otro en modelado y creaci贸n de scripts en 3D, otro que revisa los procesos de dise帽o y otro que analiza la interoperabilidad.

鈥淓ntonces, digamos que quieres conectar a tu tribu de agentes con un agente externo porque necesitas colaborar. Todo esto suceder谩 de manera aut贸noma. La idea detr谩s de esto es brindarle autonom铆a al sistema鈥�.

Desaf铆os y camino a seguir

A pesar de su potencial, la IA a煤n enfrenta desaf铆os. En primer lugar, existe la aprensi贸n que sienten algunos hacia el uso de nuevas tecnolog铆as: 鈥淟a gente est谩 preocupada por algo con lo que no est谩 familiarizada鈥�, dijo Almagor, y agreg贸 que generar confianza en los sistemas de IA es crucial.

Aviad Almagor (Imagen cortes铆a de Trimble)

En segundo lugar hay que garantizar que la gobernanza sea lo suficientemente s贸lida como para que los usuarios tengan confianza para compartir datos potencialmente confidenciales.

Para que la IA desarrolle todo su potencial, se necesitan grandes cantidades de datos de alta calidad, que a menudo residen en los clientes.

鈥淎lgunos clientes est谩n preocupados por lo que sucede con estos datos y esto es algo que debemos resolver con ellos, para generar confianza y asegurarnos de que comprendan que, mientras sigan utilizando sus conjuntos de datos aislados, tendr谩n muy limitadas las posibilidades que tienen con la IA鈥�, afirm贸 Almagor.

鈥淩ecopilamos datos de miles de clientes y los anonimizamos, lo que sirve para entrenar nuestros modelos. Para que nosotros y la industria podamos avanzar, es fundamental que los datos sean correctos. Sin duda, es un desaf铆o interesante鈥�.

Para proteger los datos, Trimble tiene dos corrientes conectadas en lo que respecta al desarrollo de la IA, explic贸 Almagor. Por un lado, existe una corriente de ingenier铆a en la que los ingenieros exploran e identifican oportunidades para desarrollar nuevas capacidades de IA.

Por otro lado, existe un consejo de administraci贸n para la IA, que establece pol铆ticas internas y de cara al cliente que explican lo que Trimble hace con los datos y de qu茅 es responsable. 鈥淢uchas de nuestras herramientas impulsadas por la IA se encuentran en la plataforma Microsoft Azure AI, que proporciona el marco de un entorno seguro donde sabemos que los datos que compartimos est谩n a salvo y seguros鈥�, agreg贸.

驴Una nueva era para la construcci贸n?

Sin embargo, no hay ning煤n tipo de tecnolog铆a que entusiasme a Almagor m谩s que otras cuando se trata de su potencial para generar cambios en la industria de la construcci贸n.

惭谩蝉 bien, su entusiasmo surge de la convergencia de m煤ltiples tecnolog铆as diferentes.

鈥淪i combinas la realidad mixta con la IA, por ejemplo, no se trata solo de visualizar contenido digital en el contexto del entorno f铆sico. Con su capacidad de interactuar entre ambos, la IA puede ayudarte a entender lo que ves y a comprender la relaci贸n entre lo f铆sico y lo digital鈥�, afirm贸 Almagor.

Agreg贸: 鈥淓stoy bastante seguro de que veremos IA en casi todos los productos de Trimble en diferentes niveles, desde la interacci贸n b谩sica hasta flujos de trabajo de agentes m谩s complejos y entornos de m煤ltiples agentes鈥�.