Atualmente, o setor da construção civil é um dos que menos investem em tecnologia, mas este cenário vem mudando de uns anos para cá. Exemplo disso é a adesão à Inteligência Artificial na construção civil.

Os projetos de construção são empreendimentos altamente complexos e interligados, e o potencial de ineficiência e risco, que inevitavelmente acarreta custos e atrasos no projeto, pode crescer de forma exponencial no decorrer da execução do projeto.

Nesse sentido, muitas organizações de engenharia e construção aceleraram seus esforços de automação, pois sentem o aperto do risco crescente, em cadeias de suprimentos tensas e margens estreitas.

Acompanhe este artigo e entenda de que forma a Inteligência Artificial pode contribuir para uma gestão mais eficiente na construção civil e quais os seus benefícios. Veja os tópicos abaixo:

• Da ficção científica para os canteiros de obras
• Transformando dados em insights
• Olhando para o futuro com a IA preditiva
• Insights preditivos no trabalho

Da ficção científica para os canteiros de obras

Tradicionalmente, as organizações se concentram em obter melhorias operacionais usando a tecnologia para refinar processos e procedimentos, buscando aumentar as chances de entregar um projeto no prazo e dentro do orçamento.

Para isso, utilizam o crescente volume de dados que, anteriormente, serviam apenas  como arquivo para referências futuras. Porém, hoje, uma nova aliada vem sendo cada vez mais utilizada, tendo saído das obras de ficção científica direto para os canteiros de obras.

Assim, fica nítido que a inteligência artificial (IA) tem um enorme potencial para ajudar estas organizações a otimizar sua tomada de decisões e impulsionar o sucesso do projeto, desbloqueando de forma proativa, novos insights preditivos dos seus dados.

Transformando dados em insights

Grandes quantidades de dados estão sendo geradas pela indústria da construção à medida que a digitalização é adotada e, com ela, há uma oportunidade significativa para as equipes aprenderem e usarem esses dados.

Dessa forma, conseguem criar estimativas melhores e conduzir o planejamento de maneira mais inteligente, consequentemente, evitando – ou pelo menos mitigando – potenciais riscos que envolvam o projeto.

Os dados históricos fornecem um ponto de partida crítico para as organizações realizarem uma análise mais profunda de seus negócios. Para isso, algumas perguntas devem ser respondidas:

• Qual é o tempo necessário para concluir um processo?
• Quais subcontratados têm o melhor e o pior desempenho?
• Quais atividades normalmente foram atrasadas no passado?

Ainda, utilizando os dados históricos, é possível se perguntar:

• Nossas estimativas são precisas e contabilizamos atrasos históricos?
• Qual é o nosso desempenho em comparação com benchmarks históricos e linhas de base organizacionais?
• Selecionamos os melhores parceiros para o trabalho com base no desempenho do projeto anterior?
• Devemos alterar os requisitos ou a frequência de nossos relatórios para evitar “surpresas”?

A capacidade de obter insights de dados históricos e aplicá-los aos projetos atuais é fundamental para fornecer uma base para evitar a repetição de erros e garantir que haja foco na condução de melhorias contínuas.

O futuro com IA na construção civil

Muitas empresas vêm utilizando tecnologias de business intelligence (BI) para dar um olhar para a camada de dados de forma retrospectiva. Novos desenvolvimentos em IA desbloquearam um nível de inteligência de projeto, baseado em dados em tempo real, permitindo insights preditivos.

Essa mudança transformadora na ciência de dados para o setor gera uma visão dinâmica de variáveis ​​como:

• Os fatores que podem atrasar um projeto.
• A probabilidade de atraso em um projeto.
• Quantidade de atraso previsto.
• Probabilidade (e gravidade) de um excesso de custos.
• Riscos ocultos relacionados à segurança, design, retrabalho e litígio.

Essas tecnologias de IA estão impulsionando a inteligência ativa, ajudando as organizações a aprender com o passado enquanto avaliam continuamente o presente. Isso permite que as organizações monitorem regularmente o desenvolvimento do projeto.

Além disso, podem ajustar os planos usando insights preditivos atualizados. Esse sistema está sempre atualizado e aprende com seus modelos de aprendizado de máquina treináveis, ficando mais inteligente e melhorando a precisão ao longo do tempo.

Insights preditivos no trabalho

A inteligência ativa gera insights preditivos que agregam valor a quase todos os aspectos do gerenciamento de projetos de construção, incluindo áreas críticas como cronograma, custo/orçamento, qualidade, segurança, risco e colaboração.

Cronograma

Os cronogramas do projeto, que parecem mudar diariamente, são a força vital para os gerentes de projeto. A inteligência preditiva pode melhorar a precisão do cronograma para projetos planejados e em andamento.

Assim, é possível identificar quais são mais propensos a atrasos e qual a probabilidade disso acontecer dentro do cronograma.

Custo/orçamento

A inteligência ativa pode alavancar estruturas de detalhamento de custos anteriores e custos e orçamentos reais, juntamente com o histórico de solicitações de alterações, desempenho de subcontratados, considerações geográficas e tipos de projeto para criar orçamentos melhores desde o início.

As organizações podem monitorar projetos de forma proativa e gerenciar custos, devido a solicitações de mudanças e outras variações, com o objetivo de menos surpresas e riscos reduzidos. 

Risco

Usando recursos de processamento de linguagem natural, a inteligência ativa pode analisar sentimentos e detectar sinais precoces de conflito entre duas partes, como um empreiteiro geral e um subempreiteiro.

Depois de levar em consideração o volume de correspondência sobre questões específicas, bem como o histórico de atrasos no trabalho e resultados com subcontratados específicos, a IA pode fornecer um sistema de alerta antecipado, que detecta possíveis problemas muito antes que eles transbordem.

Qualidade

A inteligência ativa pode melhorar a qualidade do trabalho, desde a mão de obra até a integridade do material, aproveitando seus dados sobre fornecedores de materiais, desempenho de subcontratados e desempenho do local para ficar à frente de riscos potenciais.

Por exemplo, o processamento de linguagem natural pode detectar possíveis problemas de qualidade ao extrair dados tão diversos quanto correspondência, listas de pendências, relatórios de inspeção, solicitações de alteração e ordens de serviço.

Segurança

A inteligência preditiva pode ajudar a detectar possíveis problemas analisando imagens do local de trabalho, dados de sensores, relatórios de segurança, correspondência, registros de treinamento, incidentes anteriores e muito mais.

Isso pode fornecer às organizações um aviso antecipado de problemas de segurança emergentes, para que possam abordá-los de forma proativa.

Colaboração

Usando conceitos emprestados da análise de redes sociais, torna-se fácil identificar gargalos de informações, interdependências entre parceiros e, facilmente, entender as grandes quantidades de informações normalmente compartilhadas entre as diferentes partes.

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