Skip to main content

IA generativa para mejorar la colaboración y el diseño en la construcción

ia-generativa-construcción-header

  • Los chatbots interactivos, como ChatGPT, han generalizado el uso de la tecnología IA, y las empresas de construcción se están subiendo a la ola.
  • Varias firmas japonesas líderes del sector de la construcción están desarrollando herramientas de IA que facilitan el diseño, el modelado y la colaboración.
  • A medida que avance, la IA servirá para mejorar los flujos de trabajo y ayudará a los constructores a usar los datos recopilados de manera más eficaz.

La inteligencia artificial (IA) es un tema de conversación candente en torno a cuestiones tales como los servicios de chat por IA, la generación de imágenes 2D y 3D a partir de texto e, incluso, el diseño arquitectónico con IA. Los chatbots interactivos de IA, como ChatGPT, sirven de muestra de las nuevas aplicaciones de esta tecnología y del nivel de precisión que ha alcanzado. Si bien sus mecanismos ya llevan con nosotros algún tiempo, la IA generativa ha evolucionado y hoy en día es capaz de aprender patrones de datos y relaciones para generar nuevo contenido de una manera fluida y natural. Además, la IA está haciendo grandes progresos en cuanto a tecnología de generación de imágenes se refiere, con toda una serie de nuevos productos diseñados para crear imágenes, vídeos, modelos 3D y muchas otras cosas a partir de texto.

La gran mejora en términos de precisión de la IA está impulsando su adopción por parte tanto de particulares como de empresas y organizaciones de todos los sectores. En Japón, grandes corporaciones, como Panasonic y Daiwa Securities, han empezado a ofrecer soluciones de IA interactiva a sus grupos de trabajo. El Gobierno japonés, por su parte, ha anunciado su estrategia en materia de IA, y determinados organismos, como el Ministerio de Agricultura, Silvicultura y Pesca del país, han comenzado a usar ya herramientas de IA, o se están planteando su uso, para responder a consultas y ofrecer asistencia operativa.

En el caso de los proveedores de servicios, la investigación en IA avanza cada vez más rápido, y gigantes de la informática, como Microsoft, Meta, Google y Amazon, y otras empresas han anunciado una amplia variedad de servicios. Por ejemplo, la herramienta “AI at work” de la empresa de servicios digitales Ricoh se puede usar de numerosas formas, como en la clasificación de reseñas de clientes, que antes tenía unos costos sustanciales, o de apoyo a las ventas, donde la IA puede ayudar en la búsqueda de materiales y otra información.

La IA generativa en la construcción 

AiCorb puede generar múltiples renderizados al instante. Imagen gentileza de Obayashi Corporation.
AiCorb puede generar múltiples renderizados al instante. Imagen gentileza de Obayashi Corporation.

Los principales contratistas generales de Japón están empezando a usar la IA de distintas formasObayashi Corporation, constructora internacional de grandes edificios ―entre ellos, la Tokyo SkyTree, la torre más alta del mundo, de 634 metros de altura, y el aeropuerto Jewel Changi de Singapur― usa desde hace tiempo la IA en sus proyectos. Ha trabajado, por ejemplo, con Autodesk Research para desarrollar una plataforma de IA que “permite a los arquitectos ir incluyendo parámetros básicos para un edificio y, con un mínimo de orientación, obtener cálculos volumétricos y distribuciones interiores del programa”.

En 2022, en colaboración con SRI International y Hypar, Obayashi desarrolló AiCorb, una tecnología capaz de producir rápidamente múltiples diseños de fachadas de edificios a partir de bocetos dibujados a mano y descripciones de texto, y crear después un modelo en 3D. Tras realizar un estudio volumétrico del terreno, el diseño de fachada propuesto se revisa con AiCorb, y el diseño generado se integra y visualiza en un modelo 3D. Se prevé que este proceso acelere en gran medida el consenso con el cliente y reduzca la carga de trabajo del diseñador.

El desarrollo de AiCorb comenzó en 2017 con la pregunta inicial: “¿Puede la IA ser creativa?”. Su objetivo principal es proponer una serie de diseños a partir de bocetos a modo de IA generativa especializada en diseño arquitectónico. “Hemos entrenado a la IA para que interprete la intención del proyecto a partir de bocetos detallados y aproximados ―comenta Yoshito Tsuji, que trabaja de arquitecto para la División de Diseño Arquitectónico e Ingeniería de Obayashi, en el Departamento de Diseño Arquitectónico para Asia―. Hemos preparado distintos modelos de IA, entre ellos, uno que interpreta fielmente los bocetos y otro que se centra en la calidad de los resultados generados más que en la fidelidad, de manera que la herramienta se pueda usar conforme a la intención del proyectista”.

Shimizu Corporation también ha anunciado recientemente SYMPREST, una solución de IA que ayuda en las fases iniciales de modelado y análisis de los estudios estructurales. Se trata de estudiar y establecer la estructura y las secciones transversales de los elementos en función de la forma y la escala de la planta del edificio. Según Shimizu, SYMPREST ofrecerá un método de diseño digital para mejorar la eficiencia en el trabajo, que permitirá presentar, de manera rápida, propuestas más elaboradas a los promotores.

Uso de bases de datos propias en IA

Para entender cómo funcionan los servicios de IA, es importante tener en cuenta que el nombre del servicio ofrecido no corresponde necesariamente a la tecnología de IA que lleva incorporada ni a la empresa que lo ha desarrollado. Por ejemplo, OpenAI, que produce ChatGPT, participa en todo el proceso, desde el desarrollo de la IA hasta la prestación del servicio, pero su modelo de base de IA es GPT-4; ChatGPT es el nombre del servicio que intercambia información con este través del chat. El servicio de IA de Bing que ofrece Microsoft es el mismo chat de IA basado en GPT-4, el cual se integra en el motor de búsqueda de Bing. Este también tiene acceso a la base de datos de búsqueda de Microsoft, lo que permite añadir nueva información y usar la IA.

Si las empresas pueden conectarse a sus bases de datos de este modo cuando utilizan la IA, pueden extraer su propia información, además de la información preentrenada, lo que mejora la precisión y protege al mismo tiempo la información confidencial. Por ejemploKajima gestiona Kajima ChatAI, que ofrece un entorno seguro a unos 20 000 empleados de distintas empresas con un modelo propio, similar a ChatGPT, en el que la información de entrada no se usa para el aprendizaje externo. Ejemplos de este tipo son cada vez más comunes en empresas de Japón y de todo el mundo.

Ayudar a las empresas de construcción en el uso de los datos

BIM y los servicios en la nube son las mejores herramientas para ayudar a las empresas de construcción a sacar el máximo partido de los datos recopilados.
BIM y los servicios en la nube son las mejores herramientas para ayudar a las empresas de construcción a sacar el máximo partido de los datos recopilados.

Para las empresas de construcción, la mejor forma de aprovechar al máximo los datos recopilados es mediante el uso de BIM (modelado de información de la construcción) y los servicios en la nube. Por ejemplo, Obayashi Corporation trabaja actualmente en la conversión de las imágenes generadas por AiCorb en datos BIM. “Puesto que a los datos BIM se les pueden asignar las dimensiones y los materiales de cada componente, estamos considerando usar esos datos para evaluar distintos tipos de rendimiento ―explica Takuma Nakabayashi, investigador de IA en el Departamento de Materiales y Sistemas Constructivos del Instituto de Investigación Tecnológica de Obayashi―. En un futuro, nuestro objetivo es usar los datos de Obayashi para crear una IA orientada a la constructividad”.

En Obayashi han aprendido mucho gracias a este enfoque proactivo: 70 personas han probado la IA unas 1000 veces desde julio de 2023, y la empresa se está planteando incorporar la IA al proceso de diseño para generar planos de manera rápida y eficiente. No obstante, según afirma Nakabayashi: “Es difícil controlar totalmente los resultados generados, y hay opiniones tanto positivas como negativas al respecto. Independientemente del control que puedas lograr, es importante entender también que la IA generativa tiene características distintas de las herramientas convencionales, como los lápices o los programas CAD, que son una extensión de la mano”.

Al plantearse la introducción y el uso de la IA, deben tenerse en cuenta tres aspectos: en primer lugar, considerar la IA desde un punto de vista corporativo. Si el objetivo al introducir la IA en la empresa es generar beneficios y mejorar la productividad, es necesario ver cómo encaja con el resto de los procesos. La forma en que se utilizan los datos de la empresa es más importante que la propia IA.

En segundo lugar, hay que tener en cuenta que la IA aumentará algunos costos. Cuando se asigna un trabajo a la IA, los resultados son inmediatos e ilimitados, pero no siempre precisos. El costo de generación es muy bajo, pero como consecuencia, cuanto más se usa la IA, mayor necesidad de revisar los resultados, lo que puede aumentar considerablemente los costos y mermar la productividad. Si una empresa piensa introducir la IA, debe plantearse cómo puede mejorar la productividad y considerar un mecanismo para analizar los resultados.

Mejora de la productividad con IA

Al introducir la IA en los procesos, es necesario incluir mecanismos para analizar los resultados.
Al introducir la IA en los procesos, es necesario incluir mecanismos para analizar los resultados.

El tercero de los aspectos que conviene tener en cuenta es que, aunque antes se pensaba que la precisión de la IA estaba garantizada por las empresas que la desarrollan, en realidad, depende de lo que esa IA aprenda (es decir, de su base de datos), por lo que es necesario desarrollar un marco para mantener la base de datos de la empresa y ponerla en un formato que la IA pueda utilizar. La clave está en alimentar información en la base de datos y verificar el contenido, algo que las empresas de construcción pueden hacer con ayuda de BIM y servicios en la nube.

Para las empresas de construcción, conectar los servicios de IA a sus operaciones representa un atajo. Pensemos en un sistema que permita a la IA responder al avance de la construcción. Para comprender el progreso de una obra, es necesario informar a la IA del estado sobre el terreno, lo que puede hacerse con la función de activos de Autodesk Build para rastrear y administrar todos los activos de un proyecto y todo el ciclo de vida de los equipos. Si la herramienta puede visualizar los datos, entonces es posible verificar la exactitud de los informes.

El potencial de la IA y los servicios que hacen uso de ella cambian constantemente. Y aunque es algo que quizá no pueda ponerse en marcha de inmediato, visualizar modelos BIM y bases de datos en la nube ya es posible, independientemente de que usemos la IA o no. Al proseguir con este trabajo, podremos crear las condiciones en nuestras bases de datos que permitan a la IA aprender. El primer paso hacia el uso de la IA es decidir cómo digitalizar la información de la empresa y preparar el camino hacia la transformación digital.

Acerca de

Shohei Ishikawa is a Construction & Civil Engineering Solution Engineer and Digital Transformation Specialist at the Technical Sales Division, Autodesk Japan, primarily responsible for cloud solutions in the construction industry. After studying Architecture and Building Engineering at Tokyo Institute of Technology, Shohei worked in the design headquarters of a major general contractor and web application/IoT product development before assuming his current position in 2019.

Profile Photo of Shohei Ishikawa