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11 de febrero de 2021
 
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BIG DATA, INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO EN LA CONSTRUCCIÓN
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¿Qué debe saber un profesional en un caso práctico como el de la noticia?
  • Realizar un análisis de sentimiento de los datos del proyecto es solo un ejemplo de sus beneficios. La industria de la construcción todavía se considera el "salvaje oeste" cuando se trata de manejar big data. Algunas empresas no ven los beneficios del big data o no saben cómo aplicarlo. Otros están experimentando activamente con él para ver hasta dónde se extienden esos beneficios.
  • Una revisión de los informes diarios es un buen ejemplo. 
“Big data se refiere a los volúmenes dinámicos, grandes y dispares de datos que crean las personas, las herramientas y las máquinas. Requiere tecnología nueva, innovadora y escalable para recopilar, alojar y procesar analíticamente la gran cantidad de datos recopilados con el fin de obtener información empresarial en tiempo real que se relacione con los consumidores, el riesgo, las ganancias, la gestión de la productividad y los datos mejorados de los accionistas ". Esta definición de Big Data es adecuada, y no solo porque es simple y concisa. Aquellos que trabajan con reclamaciones de construcción tratan habitualmente con “volúmenes de datos grandes y dispares” en casi todos los proyectos. Y esa cantidad de datos aumentará drásticamente a medida que el uso de la tecnología continúe aumentando. Si bien existe una gran superposición entre Big Data, Inteligencia artificial y Machine Learning, todo comienza con Big Data. Sin los volúmenes dispares de datos que se producen, no habría información que alimentar a los modelos de IA o Machine Learning, y nada de lo que "aprender" o automatizar procesos. Hay un valor increíble en los datos brutos. Dentro de la industria de reclamaciones de construcción, la realización de un "análisis de sentimiento" es un buen ejemplo de esto.

 
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En un proyecto típico de reclamaciones de construcción, podría haber cientos de dibujos del proyecto y miles de comentarios de dibujos que deben revisarse para encontrar comentarios relacionados con un tema específico. Una tarea como esta a menudo requiere varias personas y consume mucho tiempo, y la mano de obra y los gastos de tiempo no siempre son plausibles para todos los proyectos. Sin embargo, un análisis de sentimiento permite realizar esta tarea en una fracción del tiempo.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA CONSTRUCCIÓN

Cuando se habla de Inteligencia Artificial, o IA, la gente a menudo se burla de la idea de que una máquina haga un mejor trabajo que un humano, especialmente una persona con décadas de experiencia en su haber. La reticencia con respecto a esta nueva tecnología puede ser comprensible, pero en gran medida no está justificada. La IA tiene beneficios tangibles en algunas aplicaciones, incluida la construcción. 

Es lo que sucede en un proyecto típico, ya sea en tiempo real en el campo o después del hecho durante una reclamación o resolución de disputas. En ambos casos, los datos se recopilan y analizan continuamente para proporcionar el mejor resultado posible. 

Si bien los expertos en recopilar y analizar datos son buenos en esta tarea, la IA puede, por varias razones, tener una ventaja. Si bien nos esforzamos por ser lo más objetivos posible al hacer nuestro trabajo, nuestra naturaleza humana está plagada de prejuicios conscientes e inconscientes. 

Debido a que no es humana, la IA no tiene prejuicios. Está diseñado y construido únicamente para procesar datos y “aprender” como lo hacen las redes neuronales humanas, pero sin sesgos innatos. 

En segundo lugar, la IA tiene una capacidad ilimitada. Si bien una persona puede trabajar en un número limitado de proyectos, a un cierto ritmo y durante un período limitado de años, la IA tiene la capacidad de digerir cantidades ilimitadas de datos de proyectos, y hacerlo más rápido y más eficientemente que un ser humano. 

Por último, la IA tiene la capacidad no solo de digerir volúmenes de datos más rápidamente de lo que podría hacerlo un humano.

Mientras que la realidad virtual es una simulación de un entorno, la inteligencia artificial es una simulación de comportamiento inteligente. 

“Siempre que una máquina completa tareas basadas en un conjunto de reglas estipuladas que resuelven problemas (algoritmos), ese comportamiento 'inteligente' es lo que se llama inteligencia artificial”. 

Una aplicación de la IA es el aprendizaje automático. El aprendizaje automático se basa en la premisa de que las máquinas pueden "aprender por sí mismas" si se les da acceso a la cantidad adecuada de datos. 

Esencialmente, con Machine Learning, un sistema puede procesar cantidades aparentemente infinitas de datos y detectar con precisión patrones que los humanos no pueden reconocer o pasar por alto.

La IA y el aprendizaje automático son tecnologías que pueden resultar de gran utilidad en la industria de la construcción, dada la gran cantidad de datos que se producen. 

Hay muchas tareas relacionadas con los datos que nosotros, como profesionales de reclamaciones de construcción, realizamos para cada proyecto que podrían automatizarse en aras de la eficiencia, liberando a las personas para que se concentren en otros aspectos de un proyecto. 

UNA REVISIÓN DE LOS INFORMES DIARIOS ES UN BUEN EJEMPLO. 

Para automatizar una tarea como esta, la información del proyecto anterior se puede introducir en la IA para que pueda "aprender" qué información es normalmente más útil y se extrae de los informes diarios. Una vez que AI "aprende" eso, los documentos del proyecto pueden cargarse en una base de datos y ser procesados por IA para devolver los datos precisos necesarios en una fracción del tiempo.   

La rápida revisión de informes diarios es solo un ejemplo de muchas tareas de la industria de la construcción que pueden beneficiarse de la aplicación de la IA. Las firmas prudentes están reconociendo esto y están tomando medidas. 

La aplicación de IA se centra en los cronogramas de proyectos. Este software "aprende" cómo se desempeñaron los proyectos pasados para predecir los resultados de proyectos futuros. 

Proporciona una vista completamente objetiva que se centra únicamente en los datos y los patrones que se encuentran dentro de ellos. 

El software funciona de manera muy similar y puede analizar si se puede lograr un plan diseñado, dada la lógica y la duración de las actividades. 

La IA adaptada a la construcción utiliza información recopilada de una variedad de fuentes, como fotos y videos, para identificar señales de riesgo potencial.

BIM Y GEMELOS DIGITALES EN LA CONSTRUCCIÓN

Además de automatizar procesos e identificar riesgos, el aprendizaje automático también puede producir "gemelos digitales" vitales. 

"Un gemelo digital es una réplica virtual de una estructura que incorpora no solo los elementos físicos del edificio, sino también datos externos, como cambios en el clima o tráfico de inquilinos y visitantes, para comprender mejor cómo funcionará el edificio durante todo su ciclo de vida". 

Para la construcción, se pueden realizar pruebas para identificar áreas de riesgo potencial mucho antes de que empiecen a trabajar. 

Además, después de que se completa un proyecto, o durante cualquier reclamación o proceso de disputa, los gemelos digitales se pueden usar para ilustrar claramente la diferencia entre el trabajo según lo construido y el trabajo planeado. 

Dentro de las industrias de la construcción y las reclamaciones de construcción, la aplicación y el conocimiento que imparte podrían ser un verdadero cambio de juego.

La inteligencia artificial o aprendizaje automático es otro ejemplo de tecnología que, si se usa, debe abordarse en los términos del contrato. 

Al igual que en la discusión anterior sobre contratos inteligentes, la inteligencia artificial o el aprendizaje automático son tan buenos como la entrada de datos que recibe. 

Si los datos en los que se basa el software de IA son inexactos, es probable que la responsabilidad recaiga en la parte que ingresó los datos. 

Si los datos en los que se basa el software de IA son precisos y la IA crea un resultado incorrecto, la responsabilidad puede recaer en el desarrollador del software. Todo depende de los términos expresos del acuerdo entre el desarrollador de software de IA y el usuario. 

Debido a que el software de inteligencia artificial proporciona simplemente la probabilidad de eventos, la confianza en él debe considerarse cuidadosamente. Cada proyecto presenta una multitud de variables, y esas variables probablemente cambien para cada proyecto. 

La ubicación, el clima, los contratistas, los materiales, los cambios de diseño, las modificaciones, etc., tendrán un efecto en el resultado de un proyecto. Entonces, si bien la IA puede ofrecerle a un usuario el resultado más probable, no puede garantizar ese resultado.

Tomemos, por ejemplo, un proyecto en el que el software de inteligencia artificial procesa decenas de miles de puntos de datos y predice con una probabilidad del 97 por ciento de que el proyecto se completará según lo programado. 

En realidad, el proyecto se completó más de ocho meses después de la finalización sustancial prevista. ¿Es la IA la culpable de que el desempeño del proyecto se encuentre dentro del 3% de los posibles resultados? ¿Qué pasaría si la IA proporcionara una probabilidad del 99,5 por ciento y el proyecto terminara con tres años de retraso? 

Además, ¿con qué fin se había basado una de las partes en los resultados del software de IA? ¿Qué pasa si un cliente limita los daños potenciales liquidados debido a la “predicción” del 99,5 por ciento de la IA? 

En estos casos, la y negociación de los términos del contrato es de suma importancia para abordar estas preocupaciones.
 

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