Inteligencia artificial aplicada en la solución de problemáticas de construcción

1.  Tema general del ensayo: Inteligencia artificial aplicada en la solución de problemáticas de construcción

2. SUPER ESTRUCTURA

3. DESARROLLO

a. Introducción

i. Hechos objetivos de la situación general de la que hablara

La historia de la inteligencia artificial comenzó en 1943 con la publicación del artículo «A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity» de Warren McCullough y Walter Pitts. En ese trabajo, los científicos presentaron el primer modelo matemático para la creación de una red neuronal primer ordenador de red neuronal, Snarc, fue creado en 1950 por dos alumnos de Harvard: Marvin Minsky y Dean Edmonds. En 1997, la historia de la IA estuvo marcada por un acontecimiento importante. La IA Deep Blue de IBM triunfó sobre el campeón mundial de ajedrez Gary Kasparov. Por primera vez, el hombre fue derrotado por la máquina.Actualmente, empresas de todos los sectores utilizan el Deep Learning y el Machine Learning para infinidad de aplicaciones. La IA no deja de avanzar y sorprender con su rendimiento. El sueño de la inteligencia artificial general se acerca cada vez más a la realidad. (datascientest, 2022)

ii. Contraposición con fuente

Los sistemas de IA pueden cometer errores y no siempre son capaces de tomar decisiones adecuadas en situaciones inusuales o imprevistas. Esto puede ser problemático en un entorno tan dinámico como la construcción (Joe McKendrick y Andy Thurai, 2022).

iii. Tesis

La integración de la inteligencia artificial en la construcción crea nuevas oportunidades para que las personas se concentren en roles y tareas complementarias.

iv. Conceptos clave (ya definidos y con fuentes) para comprender la tesis y la situación general

Inteligencia artificial: Es la simulación de procesos de inteligencia humana por parte de máquinas, especialmente sistemas informáticos. Estos procesos incluyen el aprendizaje (la adquisición de información y reglas para el uso de la información), el razonamiento (usando las reglas para llegar a conclusiones aproximadas o definitivas) y la autocorrección. (Margaret Rouse, 2021)

Automatización: Es el conjunto de elementos o procesos informáticos, mecánicos y electromecánicos que operan con mínima o nula intervención del ser humano. (Logicbus, 2022)

Aprendizaje automático (Machine Learning): Es una subcategoría de inteligencia artificial de una serie de algoritmos que aprenden de forma autónoma a realizar una tarea o hacer predicciones a partir de datos y mejorar su rendimiento con el tiempo (Datascientest, 2021).

Planificación de proyectos: En la construcción, es el proceso de determinar el método más eficiente y coste-efectivo para llegar a un final con un resultado satisfactorio (Cemex Ventures, 2022).

Obra civil: Una obra civil es una construcción desarrollada por civiles (ingenieros, arquitectos, constructores, etc.) para ser utilizadas por con fines también civiles; es decir, por la población de una ciudad, región o país (Ferrovial, 2023).

b. Argumento 1

Aserción del argumento (incluya aquí afirmación o negación): La inteligencia artificial en la construcción optimiza la toma de decisiones y la gestión de datos mediante sistemas expertos, redes neuronales y algoritmos genéticos.

Evidencias del argumento (incluya los datos o hechos que sustentan su^[b] aserción):

El uso de las tecnologías de la información y la computación puede mejorar la metodología de gestión en la construcción al permitir la selección de métodos de gestión económicamente viables basados en métodos de inteligencia artificial con fundamentos fiables. Esto incluye el desarrollo de soluciones organizativas y tecnológicas mediante sistemas expertos basados en reglas, redes neuronales artificiales y algoritmos genéticos. Además, la inteligencia artificial puede utilizarse para modelar el objeto investigado y su entorno en forma de base de conocimientos y medios de conclusiones deductivas y plausibles, así como para trabajar con información incompleta o inexacta y detectar automáticamente patrones en hechos acumulados previamente y su inclusión en la base de conocimientos.

i. Respaldo de las evidencias [Cuál es la explicación para asegurar que las evidencias sustentan la aserción]

El artículo analiza varios métodos de inteligencia artificial que pueden aplicarse a la gestión de la construcción, como los sistemas expertos basados en reglas, las redes neuronales artificiales y los algoritmos genéticos. Estos métodos pueden utilizarse para desarrollar soluciones organizativas y tecnológicas para la gestión de la construcción, como la selección de métodos de gestión económicamente viables basados en métodos de inteligencia artificial con fundamentos fiables. Además, la inteligencia artificial puede utilizarse para modelar el objeto investigado y su entorno en forma de base de conocimientos y medios de conclusiones deductivas y plausibles, así como para trabajar con información incompleta o inexacta y detectar automáticamente patrones en hechos acumulados previamente y su inclusión en la base de conocimientos (Klashanov, 2016).

Los sistemas expertos son programas de inteligencia artificial diseñados para imitar la toma de decisiones de un experto humano en un campo específico. Estos sistemas se basan ^[c]en un conjunto de reglas lógicas que se utilizan para representar el conocimiento y la experiencia del experto. Las reglas son declaraciones "si-entonces" que guían el razonamiento del sistema. Los algoritmos genéticos son una técnica de optimización y búsqueda inspirada en la evolución biológica. Estos algoritmos se utilizan para encontrar soluciones a problemas complejos y para mejorar soluciones existentes. Las redes neuronales son un modelo de inteligencia artificial inspirado en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano (Sunal et al., 2010).

ii. Referencias presentadas en APA de las Evidencias

Klashanov, F. (2016). Artificial intelligence and organizing decision in construction. Procedia Engineering, 165, 1016-1020. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2016.11.813 Sunal, C. S., Karr, C.

L., & Sunal, D. W. (2010). Fuzzy Logic, Neural networks, genetic algorithms: views of three artificial intelligence concepts used in modeling scientific systems. School Science and Mathematics. https://doi.org/10.1111/j.1949-8594.2003.tb18223.x

iii. Reservas (qué puntos flojos puede tener)

• Los desafíos y limitaciones de la inteligencia artificial en la construcción, como la inversión inicial requerida, la necesidad de datos de alta calidad y la resistencia al cambio en la industria.

Argumento redactado (redacte aquí una idea de cómo se leería el argumento^[d] con la aserción, las evidencias, el respaldo y las reservas): En la industria de la construcción, la aplicación activa de métodos de inteligencia artificial, como sistemas expertos, redes neuronales y algoritmos genéticos, es crucial para mejorar la gestión. Esto se respalda por el impacto revolucionario de la inteligencia artificial y enfoques basados en lógica y lenguaje en proyectos de construcción. La implementación de esta tecnología ha llevado a mejoras significativas en la eficiencia y la toma de decisiones en la construcción. Además, se ha demostrado que los métodos de gestión basados en inteligencia artificial son efectivos en la gestión de proyectos de construcción.

c.  Argumento 2

Aserción del argumento (incluya aquí afirmación o negación): La IA se aplica en construcción para automatizar diseño y comprobación de códigos, los beneficios son eficiencia, precisión y ahorro de costos.

Evidencias del argumento (incluya los datos o hechos que sustentan^[e] su aserción):

La Inteligencia Artificial (IA) se está utilizando en el sector de la construcción para automatizar el diseño y la comprobación del cumplimiento de los códigos. Las aplicaciones comerciales de comprobación de códigos utilizan métodos simbólicos de IA, principalmente de referencia a reglas. Los beneficios de la IA en la construcción incluyen una mayor eficiencia, precisión y ahorro de costes.

i. Respaldo de las evidencias [Cuál es la explicación para asegurar que las evidencias sustentan la aserción]

Las herramientas de IA pueden ayudar a los ingenieros y arquitectos a generar múltiples diseños basados en parámetros y restricciones específicas. Estas herramientas pueden acelerar el proceso creativo al proporcionar ideas y opciones de diseño. La IA puede ayudar a optimizar la distribución de materiales y estructuras para minimizar el peso y maximizar la eficiencia estructural, lo que es útil en el diseño de edificios y puentes. (Sacks et al., 2020).

Herramientas enfocadas a la construcción tales como:

Procore: Un software basado en la nube que permite a los Project Managers gestionar tareas y supervisar el progreso del proyecto, con una útil herramienta de gestión de dibujos.

BuildTools: Diseñado para proyectos personalizados o de autor, permite realizar cambios en el proyecto, gestionar la comunicación y programar tareas, presupuestos, plazos y documentos de manera asequible.

Co-construct: Una herramienta web y móvil que ofrece funciones básicas de gestión de proyectos, incluyendo calendario de fechas, seguimiento de tareas y una sección de comentarios en tiempo real. BuilderTrend: Ofrece programación, hojas de tiempo, mensajería y aplicaciones de contabilidad para proyectos de construcción y remodelación, destacándose en herramientas de preventa y gestión de clientes.

WorkflowMax: Diseñado para gestionar facturación de proyectos, este software opera como una herramienta contable integrada, abordando ventas, ejecución de proyectos y facturación (Bara, 2023).

ArchitectGPT: Enfocada en el diseño tanto de interiores y exteriores para transformar espacios con inteligencia artificial en cuestión de segundos.

ii. Referencias presentadas en APA de las Evidencias

Aldwaik, M., & Adeli, H. (2014). Advances in optimization of highrise building structures. Structural and Multidisciplinary Optimization, 50(6), 899–919. https://doi.org/10.1007/s00158-014-1148-1

Bara, M. (2023, February 18). 5 herramientas para la gestión de proyectos de construcción. OBS Business School. https://www.obsbusiness.school/blog/5-herramientas-para-la-gestion-de-proyectos-de-construccion

iii. Reservas (qué puntos flojos puede tener)

• A pesar del uso de la IA, la gran cantidad de códigos de diseño y construcción, y su continua actualización, sigue siendo un desafío. La IA puede tener dificultades para lidiar con regulaciones altamente complejas y cambiantes.

Argumento redactado (redacte aquí una idea de cómo se leería el argumento con la aserción, las evidencias, el respaldo y las reservas): La inteligencia artificial (IA) en construcción automatiza el diseño y verifica códigos, lo que se traduce en mayor eficiencia, precisión y ahorro de costos. La IA agiliza el proceso de planificación, garantiza una verificación precisa de regulaciones y reduce errores, lo que a su vez optimiza la gestión de recursos y materiales. En resumen, la IA se ha convertido en una herramienta valiosa en la construcción, mejorando tanto la eficiencia como la calidad de los proyectos.^[f]

d.  Argumento 3

Aserción del argumento (incluya aquí afirmación o negación): El uso de la Inteligencia Artificial (IA) en la industria de la construcción representa una oportunidad significativa para abordar los desafíos persistentes, como los sobrecostos, los plazos, la seguridad, la productividad.

Evidencias del argumento (incluya los datos o hechos que sustentan su aserción):

El crecimiento de la industria de la construcción se ve limitado por múltiples desafíos, y la falta de digitalización ha dificultado su resolución. La IA, una tecnología digital avanzada, ha demostrado revolucionar otros sectores al mejorar la rentabilidad, la eficiencia, la seguridad y la protección. Aunque persisten retos en la aplicación de la IA en la construcción, este estudio identifica oportunidades, como la supervisión de actividades, la gestión de riesgos y la optimización de recursos y residuos (mencionados en el texto). El estudio ofrece una visión del potencial de la IA para abordar los problemas específicos del sector de la construcción (Abioye et al., 2021).

i. Respaldo de las evidencias [Cuál es la explicación para asegurar que las evidencias sustentan la aserción]

El crecimiento de la industria de la construcción se ve gravemente limitado por los múltiples y complejos retos a los que se enfrenta, como los sobrecostes y los plazos, la salud y la seguridad, la productividad y la escasez de mano de obra. Además, la industria de la construcción es una de las menos digitalizadas del mundo, lo que le ha dificultado abordar los problemas a los que se enfrenta actualmente. Una tecnología digital avanzada, la Inteligencia Artificial (IA), está revolucionando actualmente sectores como la fabricación, el comercio minorista y las telecomunicaciones (Abioye et al., 2021).

ii. Referencias presentadas en APA de las Evidencias

Abioye, S., Oyedele, L. O., Akanbi, L., Ajayi, A. O., Bilal, M., Akinadé, O. O., & Ahmed, A. (2021). Artificial intelligence in the Construction industry: A review of present status, opportunities and Future challenges. Journal of Building Engineering, 44, 103299. https://doi.org/10.1016/j.jobe.2021.103299

iii. Reservas (qué puntos flojos puede tener)

Aunque el texto describe los desafíos en la industria de la construcción y menciona que la IA puede abordarlos, no proporciona datos cuantitativos específicos para respaldar estas afirmaciones. La falta de estadísticas concretas sobre cómo la IA ha mejorado la rentabilidad, la eficiencia, la seguridad, la protección u otros aspectos en la construcción puede debilitar el argumento.

Argumento redactado (redacte aquí una idea de cómo se leería el argumento con la aserción, las evidencias, el respaldo y las reservas): El uso de la Inteligencia Artificial (IA) en la industria de la construcción representa una oportunidad significativa para abordar los desafíos persistentes, como los sobrecostos, los plazos, la seguridad, la productividad. Aunque se reconocen las ventajas de las aplicaciones de la IA, persisten retos en su implementación. El argumento se basa en la falta de digitalización en la industria de la construcción, la revolución de la IA en otros sectores y la identificación de oportunidades específicas en la supervisión de actividades, la gestión de riesgos y la optimización de recursos y residuos (Abioye et al., 2021). Sin embargo, el argumento carece de datos cuantitativos específicos y ejemplos concretos que respalden el impacto real de la IA en la construcción.

e.  Contrargumento^[g]

Argumento o idea a contradecir: El uso de la Inteligencia Artificial (IA) en la industria de la construcción representa una oportunidad significativa para abordar los desafíos persistentes, como los sobrecostos, los plazos, la seguridad, la productividad.^[h]

Autor de esa idea o argumento a contradecir: (Abioye et al., 2021).

Evidencias contrargumento (hechos, datos, explicaciones lógicas):

El creciente nivel de complejidad en los sistemas de inteligencia artificial utilizados en simulaciones militares ha llevado a dificultades en la comprensión de las actividades de las entidades controladas por ordenador. A pesar de la adición de prototipos de sistemas de explicación en simuladores, los diseñadores no han tenido en cuenta lecciones previas en la explicación del comportamiento de los sistemas expertos. Como resultado, estos nuevos sistemas de explicación no son modulares ni portátiles y están estrechamente vinculados a sistemas de IA específicos

i. Respaldo de las evidencias [Cuál es la explicación para asegurar que las evidencias sustentan la aserción]

La necesidad de una arquitectura modular y genérica para explicar el comportamiento de las entidades simuladas se hace evidente en este contexto. El artículo presenta una solución en forma de esta arquitectura que se puede aplicar a simulaciones, como Virtual Humans, diseñadas para enseñar habilidades blandas como la negociación y la conciencia cultural. Este enfoque busca abordar las dificultades de comprensión y facilitar la explicación del comportamiento de los sistemas expertos de IA en entornos de simulación militar y educativa (Core, M. G, 2016).

ii. Fuentes. Referencias presentadas en APA

Core, M. G., Lane, H. C., Van Lent, M., Gomboc, D., Solomon, S., & Rosenberg, M. (2016, July). Building explainable artificial intelligence systems. In AAAI (pp. 1766-1773).

Contrargumento redactado (redacte aquí una idea de cómo se leería el contrargumento con el argumento a contradecir, las evidencias y el respaldo): El crecimiento de la complejidad en los sistemas de inteligencia artificial utilizados en simulaciones militares ha generado desafíos significativos en la comprensión de las actividades de las entidades controladas por ordenador. A pesar de los intentos de incorporar prototipos de sistemas de explicación en simuladores, los diseñadores no han logrado aplicar lecciones previas relacionadas con la explicación del comportamiento de los sistemas expertos. Esta carencia ha dado como resultado sistemas de explicación que carecen de modularidad y portabilidad, y están fuertemente vinculados a sistemas de IA específicos. Sin embargo, a pesar de este esfuerzo, persisten desafíos en la comprensión de sistemas de IA altamente complejos en simulaciones militares, lo que resalta la necesidad continua de mejorar las estrategias de explicación en este campo (Core, M. G, 2016).

f. Conclusión

i. Recopilación ideas principales

• Se destaca la importancia de la aplicación activa de la inteligencia artificial en la industria de la construcción para mejorar la gestión, la toma de decisiones y el desarrollo efectivo de la producción.
• Enfatizar que la adopción de herramientas de inteligencia artificial en la industria de la construcción ha generado oportunidades significativas y ha propiciado el crecimiento de empresas especializadas en aplicaciones de tecnologías relacionadas con el diseño y la construcción.
• Resaltar que el uso de la Inteligencia Artificial (IA) en la industria de la construcción abre la puerta a abordar desafíos persistentes en este sector, como los sobrecostos, los plazos, la seguridad y la productividad, lo que representa una oportunidad importante para mejorar la eficiencia y la calidad en la construcción.

ii. Punto de vista, reflexión o pregunta

¿Cuál es el papel fundamental podría tener la inteligencia artificial en la industria de la construcción y cómo está abordando los desafíos persistentes en este sector?^[i]