Cómo la inteligencia artificial puede abrir un nuevo futuro para la infraestructura

A pesar de su potencial para mejorar sustancialmente la toma de decisiones, aumentar la productividad y mejorar los resultados a lo largo del ciclo de vida de los activos, la adopción actual de la IA en el sector sigue siendo relativamente lenta, con niveles mixtos de inversión por parte de la industria y las empresas tecnológicas. Las respuestas a nuestra encuesta de los miembros del FIDIC GLF indican que algunas organizaciones invierten de manera conservadora, hasta el 2 % de sus ingresos, mientras que otras toman medidas más audaces, hasta el 10 %. Esto está en línea con otros informes de la industria sobre la inversión en IA.

El creciente ecosistema de startups y empresas ha impulsado principalmente la adopción de la IA en la industria de infraestructura. En 2022, la financiación de empresas emergentes para empresas impulsadas por la IA en el entorno construido superó a las soluciones Fintech habilitadas para la IA en términos de recuento de acuerdos. Sin embargo, estas inversiones están conduciendo a soluciones puntuales en lugar de una transformación en toda la industria. Nuestra encuesta a los miembros de FIDIC GLF indica que el aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés), la visión artificial (CV, por sus siglas en inglés) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) se encuentran entre las tecnologías de IA más utilizadas de la industria. Y, en los casos en los que se está invirtiendo, la atención se centra principalmente en las primeras etapas del proyecto, especialmente 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.

Aunque los pasos que está dando la industria son un buen comienzo, no dejan de ser meros ajustes superficiales. Para lograr un cambio significativo en la industria, la inversión en IA y su adopción deben ser mucho mayores. Para ello, la industria necesita superar las barreras clave, lo que solo se logrará con un claro cambio de mentalidad.

El sector de la infraestructura es inherentemente complejo e interconectado a lo largo del ciclo de vida de los activos, pero está limitado a un enfoque lineal ya que los procesos y las tecnologías han obligado al sector a permanecer en silos. ¿Qué pasaría si la IA pudiera desbloquear oportunidades para trabajar de manera diferente, más productiva y eficiente en todas las etapas del ciclo de vida?

Este es exactamente el futuro que la IA puede permitir. Las tecnologías de IA pueden procesar grandes conjuntos de datos, descubrir patrones ocultos, predecir posibles problemas y optimizar los recursos en las fases interconectadas del proyecto. Al derribar barreras y cerrar las brechas entre los grupos de partes stakeholders y las fases del proyecto, la IA permite la colaboración a lo largo del ciclo de vida, lo que facilita una mejor toma de decisiones, resultados y una infraestructura más sostenible.

Si bien están surgiendo soluciones orgánicas de IA, acelerar el crecimiento y la madurez requiere intervenciones estratégicas y específicas en toda la industria de todo el ecosistema de infraestructura, desde administradores y propietarios de activos hasta contratistas y proveedores de software. Cada grupo tiene diversos intereses, preocupaciones e influencias que son fundamentales para equilibrar sus complejas interacciones y necesidades.

Para respaldar este enfoque, hemos definido cinco principios rectores y ambiciones que crean oportunidades para una mayor adopción de la IA. Las ambiciones apuntan a facilitar una mayor automatización, reducir la duplicación, fortalecer los controles y permitir la toma de decisiones basada en evidencia.

1. "Determinar el propósito": aumentar la certeza de que la infraestructura cumplirá con su propósito previsto antes de los compromisos de financiación mediante la adopción de un enfoque proactivo de la industria con incentivos y facilitadores iniciados e implementados por los propietarios de activos y los gobiernos. Priorizar las necesidades del usuario final y los beneficios sociales en todos los procesos de planificación y toma de decisiones. Garantizar que los activos se desarrollen teniendo en cuenta la resiliencia, la capacidad de respuesta y la sostenibilidad como prioridades clave.
2. "Plan para la entrega de extremo a extremo": enfocarse en mejorar la calidad y la confiabilidad de la planificación y preparación del proyecto. Para lograrlo, se debe desarrollar estrategias digitales globales que integren las tecnologías de IA a lo largo del ciclo de vida del proyecto. Invertir más tiempo en una planificación exhaustiva por adelantado para asegurarse de que los proyectos sean entregables y asequibles antes de comprometerse. Implementar soluciones impulsadas por IA desde la planificación inicial hasta las fases de operación y mantenimiento, haciendo hincapié en la continuidad de los datos y la interoperabilidad.
3. "Confirmar el modelo operativo": establecer proyectos y programas con acuerdos de gobernanza y contratos que respalden las ambiciones de portafolios más amplios como prioridad estratégica. Integrar herramientas de IA para crear más flexibilidad y abordar los problemas de propiedad y responsabilidad de los datos. Reevaluar y adaptar continuamente los modelos tradicionales de entrega y operación para satisfacer las necesidades de infraestructura en constante evolución. Establecer marcos contractuales flexibles que fomenten la innovación al tiempo que se gestionan los riesgos asociados a las nuevas tecnologías.
4. "Integrar formas de trabajo": asegurar activamente que se implementen los sistemas y equipos adecuados para operar de manera más eficiente. Crear capacidad y aptitudes para la implementación de la IA e invertir en programas de formación y perfeccionamiento para garantizar que la fuerza laboral pueda trabajar junto con las tecnologías de IA. Fomentar las asociaciones entre las stakeholders de la industria y las instituciones educativas para desarrollar planes de estudio relevantes. Cultivar una cultura de colaboración y aprendizaje continuo, haciendo hincapié en las habilidades interdisciplinarias y la alfabetización en IA en todos los niveles de la organización para mejorar los resultados del proyecto.
5. "Operar activos receptivos": garantizar que las consideraciones operativas 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. Aprovechar la IA para optimizar el rendimiento y el mantenimiento de los activos mediante la implementación de sistemas de mantenimiento predictivo impulsados por la IA y digital twins para mejorar el rendimiento de los activos, reducir el tiempo de inactividad y ampliar los ciclos de vida de los activos. Implementar soluciones basadas en datos para analizar el rendimiento operativo de los activos en función de las suposiciones y los objetivos. Facilitar la mejora continua mediante la incorporación de bucles de retroalimentación de los datos operativos en los futuros procesos de planificación y diseño de proyectos.
   
   Como ejemplo de cómo se puede aplicar la IA, consideremos el primer principio rector, "Determinar el propósito". En este caso, la inteligencia de localización espacial, que utiliza el aprendizaje automático y el aprendizaje automático, puede desempeñar un papel crucial. Estos algoritmos de IA analizan imágenes de satélite de detección remota para ayudar a identificar y clasificar las características del paisaje y las infraestructuras construidas, produciendo mapas digitales de las condiciones actuales del lugar durante la planificación del proyecto. Las salidas tienen usos adicionales durante las etapas de planificación, como servir como base temprana para optimizar las rutas de acceso al sitio para respaldar las aprobaciones de planificación o el modelado logístico. Encuentra más ejemplos de cómo se puedes aplicar la IA en todo el marco en el informe.

Para la integración exitosa de estos modelos, los profesionales de la industria deben adaptar su mentalidad, conjunto de habilidades y conjunto de herramientas:

• Mentalidad: cultivar un entorno abierto y colaborativo. Esto implica crear conciencia, fomentar debates y abordar las consideraciones legales y éticas para generar confianza y fomentar el intercambio de datos y conocimientos.
• Conjunto de habilidades: desarrollar las competencias necesarias para aprovechar la IA en la industria de infraestructura. Esto incluye proporcionar capacitación, certificaciones y talleres que equipen a los profesionales con el conocimiento y la experiencia para integrar las tecnologías de IA de manera efectiva y mantener la industria de la infraestructura atractiva para las generaciones futuras.
• Conjunto de herramientas: ofrecer las herramientas y los marcos adecuados para la implementación práctica. Esto implica el desarrollo de métodos estandarizados de recopilación de datos, protocolos seguros de intercambio de datos y disposiciones contractuales específicas de la IA que apoyen la innovación y la colaboración.

En colaboración con FIDIC, también hemos dado forma a varias acciones que explorarán para apoyar aún más los esfuerzos de la industria para adoptar la IA. Estos se enumeran en el informe.

El resultado final

El sector de las infraestructuras se encuentra en una coyuntura crítica. Al adoptar la IA y fomentar la colaboración en todo el ecosistema, puede desbloquear todo el potencial de la IA para abordar los inmensos desafíos a los que se enfrenta. Es hora de marcar el comienzo de una nueva era de innovación y eficiencia en el desarrollo y la gestión de infraestructuras, garantizando que el buen funcionamiento de las infraestructuras siga siendo la columna vertebral de la sociedad, apoyando la forma en que las personas trabajan y viven en un mundo cada vez más complejo.

Resumen

La IA tiene el potencial de transformar el sector de las infraestructuras, pero desbloquear el valor a lo largo del ciclo de vida de un activo requiere una mayor inversión y adopción de la IA, así como un cambio de mentalidad.