AI não pode construir um edifício alto, mas pode acelerar a tarefa

Pretendia ser um golpe astuto no hype crescente em torno da inteligência artificial, o quadro de avisos Em um canteiro de obras em Antuérpia, Bélgicaem junho eu li “Hey ChatGPT, conclua esta compilação.”

A inteligência artificial, a tecnologia que alimenta chatbots como o ChatGPT, não vai montar apartamentos ou erguer estádios tão cedo, mas na construção – uma indústria conhecida estereotipadamente por pranchetas e planilhas do Excel – a rápida adoção da tecnologia pode mudar a rapidez com que os projetos terminam.

Drones, câmeras, aplicativos móveis e até mesmo alguns robôs estão cada vez mais mapeando o progresso em tempo real em locais de trabalho extensos, dando aos construtores e empreiteiros a capacidade de rastrear e melhorar o desempenho do projeto.

Esqueça os robôs construtores de arranha-céus, disse James Swanston, CEO da Voyage Control, que fabrica software de gerenciamento de projetos para canteiros de obras. “É fundamental obter os dados de que você precisa e, em seguida, colocá-los em uso melhor.”

A indústria da construção tem Há muito tempo é considerado um lento digital, mas os arquitetos usam regularmente ferramentas digitais para projetar projetos e criar plantas. É comum ver tablets e drones nos mesmos locais de trabalho como capacetes e coletes de segurança.

Agora, as câmeras montadas no capacete gravam imagens de um local de coordenação à medida que novas equipes ou materiais chegam, e os microssensores podem detectar se a nova janela está alguns milímetros fora do contorno do projeto e precisa de ajustes. E a inteligência artificial começou a ser usada na compra e venda de imóveis: a JLL, corretora global, foi lançada recentemente seu chatbot Para fornecer insights aos seus clientes.

Essa análise expandida de dados estabelece as bases para o que muitos esperam que sejam melhorias significativas em precisão, velocidade e eficiência, reduzindo cronogramas inchados e o desperdício que tornou a construção cada vez mais cara.

disse David Jason Gerber, professor da University of Southern California cuja pesquisa se concentra em tecnologia avançada em construção.

Mas a adoção da tecnologia de IA pela indústria enfrenta desafios, incluindo preocupações sobre precisão e alucinações, nas quais o sistema fornece uma resposta incorreta ou ilógica.

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E coletar mais dados tem sido um problema complexo, devido em grande parte à natureza dos grandes projetos de construção: não há dois empreendimentos iguais, com terrenos e regulamentos locais extremamente variados, e novas equipes de empreiteiros e subempreiteiros reunidos para cada projeto. É como começar um negócio multimilionário para cada grande projeto.

A complexa coordenação de suprimentos, trabalho e horários do balé continua sendo uma tarefa assustadora. Mas startups e investidores veem uma oportunidade, especialmente porque modelos de aprendizado de máquina, que ingerem grandes quantidades de dados para discernir padrões e prever como situações semelhantes irão progredir, estão sendo usados ​​para melhorar o desempenho do projeto.

Sarah Liu, sócia da Fifth Wall, uma empresa de capital de risco focada em investimentos imobiliários, disse que a pandemia já levou os construtores a adotar mais ferramentas digitais para permitir que trabalhem no local durante os bloqueios, acelerando o desenvolvimento de novas tecnologias.

“As melhores empresas não se promovem como empresas de IA”, disse ela. “Eles se promovem como empresas que resolvem problemas.”

A consultoria de construção nPlan, liderada por Dave Amratia, que ajudou a elaborar a estratégia nacional de IA da Grã-Bretanha, usa algoritmos complexos para mapear o progresso de grandes projetos de infraestrutura e evitar erros ou lacunas no fornecimento. Seu sistema de aprendizado de máquina é treinado em um banco de dados de mais de 740.000 projetos.

O maior projeto da empresa até hoje, uma reforma de US$ 11 bilhões na infraestrutura ferroviária no norte da Inglaterra, usará as lições aprendidas com o estudo dessa ampla gama de projetos para criar mapas detalhados em tempo real para os construtores, que devem responder por até 5% do custo total.

Buildots, uma startup israelense que fornece orientação de gerenciamento de projetos por meio de câmeras vestíveis que analisam o andamento da construção, assinou seu primeiro projeto em Nova York, Desenvolvimento de uso misto em Manhattan. uma empresa estudo encomendado De 64 canteiros de obras internacionais, apenas 46 por cento do canteiro de obras médio estava em uso ao mesmo tempo, evidência de má organização e programação.

“No melhor canteiro de obras que estudamos, o progresso variou 30% a cada semana”, disse Aviv Lipovici, diretor de produção da empresa e um de seus fundadores. “Acho que há enormes deficiências nesta indústria.”

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As empresas de construção também fizeram investimentos significativos em sua própria tecnologia. A divisão de serviços de gerenciamento de projetos da Avison Young afirma que seu software proprietário e gerenciamento podem, em média, reduzir o tempo de desenvolvimento em 20%.

Uma subsidiária da Suffolk, uma grande empresa de construção com sede em Boston, investiu US$ 110 milhões para financiar projetos de construção iniciantes. A Suffolk tem uma equipe de 30 analistas de dados que coletam e analisam informações de locais de trabalho. Em um canteiro de obras da South Terminal Tower em Boston, um empreendimento de 51 andares da Hines, guindastes contêm câmeras que documentam e rotulam o aço usado na estrutura do edifício, criando um conjunto de dados que deve ser usado em outros projetos no futuro. Software adicional é usado para rastrear o progresso e até mesmo prever falhas.

“Não temos uma taxa de desemprego na indústria; a tecnologia ajudará os trabalhadores existentes a fazer mais”, disse John Fish, presidente e CEO da Suffolk. “A inteligência artificial substituirá as empresas que não usam IA”.

Existe o medo da IA ​​e dos problemas relatados com precisão, de que ela está sendo usada em um setor em que a segurança é muito importante. Software como o ChatGPT tem uma tendência infeliz de às vezes gerar respostas com base em previsões incorretas, disse Julien Moutte, diretor de tecnologia da Bentley Systems, uma empresa de software de construção.

“Em infraestrutura, isso é algo que não podemos pagar”, disse ele. “Não podemos fazer a IA ter alucinações sobre o design da ponte.”

Mas a alegada capacidade de operar mais rápido e mais barato provou ser atraente. A Dusty Robotics, uma empresa de tecnologia em Mountain View, Califórnia, está desenvolvendo dispositivos autônomos que rastreiam projetos em canteiros de obras, uma tarefa normalmente executada manualmente. Ao pesquisar o setor, a CEO da empresa, Tessa Lau, notou trabalhadores medindo plantas com giz e fita adesiva; Alguns trabalhadores até tentaram colar canetas no Roombas.

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A Sra. Lau estava preocupada com a reação dos trabalhadores ao invadir seus locais de trabalho com robôs e inteligência artificial. Mas em uma indústria desesperada para atrair trabalhadores jovens, oferecer a potenciais estagiários a capacidade de usar drones e robôs pode ajudar no recrutamento e na retenção.

Tony Hernandez, um instrutor sindical de carpintaria no norte da Califórnia que ensina aprendizes a usar drones e bots de poeira, vê essas tecnologias como “apenas mais uma ferramenta”. Ele prefere que o robô siga linhas em vez de ter que se agachar e rastrear a si mesmo, o que significa menos desgaste nos joelhos.

“Esta é uma ótima ferramenta de retenção”, disse ele. “Eu trouxe crianças que cresceram no Xbox e podem descobrir essas ferramentas em uma aula de cinco horas.”

Dusty tem 120 unidades em locais nos Estados Unidos, mas isso é apenas o começo. Lau chama os módulos, que podem coletar gigabytes de dados, de “Trojans para treinamento de IA do futuro”.

A redução de riscos pode finalmente ser onde essa tecnologia deixa sua marca. Dependendo da localização e da natureza do negócio, o seguro pode representar até 10% do custo de um único projeto, que pode facilmente chegar a centenas de milhões de dólares. Agora, com a IA fornecendo melhores maneiras de realizar o trabalho, há menos riscos e opções de seguro mais baratas.

A Shepherd, uma companhia de seguros iniciante, usa dados de construção para fornecer aos empreiteiros prêmios mais baratos. A Wint, uma startup israelense que usa sensores e algoritmos proprietários para eliminar danos causados ​​pela água, o que leva a quase um terço das reivindicações de danos em canteiros de obras, foi usada em cerca de 2.500 projetos. Um estudo da Munich Re descobriu que o Wint pode reduzir a taxa de perdas em 90%.

“Os custos de seguro podem ser a diferença entre os projetos serem ou não financiados de forma sustentável”, disse Justin Levine, cofundador e CEO da Shepherd.

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