¿Por qué las constructoras resuelven los mismos problemas dos veces?

El problema

Los contratistas generales y los constructores de viviendas completan múltiples proyectos año tras año.

Cada proyecto puede tener un propietario, una ubicación, un diseño, un presupuesto o un equipo de construcción distintos, pero el proceso de construcción subyacente suele ser muy similar.

La preconstrucción, los permisos, las adquisiciones, la coordinación de subcontratistas, los RFIs, las presentaciones (submittals), las inspecciones, la elaboración de cronogramas, las órdenes de cambio, la facturación, la documentación y el cierre del proyecto forman parte de casi todos los proyectos.

Curiosamente, muchos de los problemas también son similares.

• Un proyecto se retrasa porque un material con plazo de entrega largo no se identificó con la suficiente anticipación.
• Una inspección no se aprueba porque un problema no se detectó antes de que llegara el inspector.
• Surge una orden de cambio por un problema de diseño o de coordinación en campo.
• Un subcontratista se atrasa respecto del cronograma y afecta varias actividades posteriores.
• Un proyecto planificado originalmente para 12 meses empieza a encaminarse hacia los 14 meses porque se acumularon varios retrasos menores en el camino.

Para los contratistas y constructores con experiencia, estas situaciones no son ninguna novedad.

En muchos casos, la empresa ya ha vivido y resuelto un problema similar en otro proyecto.

El desafío es que ese conocimiento puede estar guardado en la carpeta de un proyecto antiguo, en una hoja de cálculo, en un RFI, en un informe de inspección, en un cronograma, en un correo electrónico o simplemente en la experiencia de un gerente de proyecto o de un superintendente.

Cuando comienza el siguiente proyecto, es posible que esa información nunca llegue al nuevo equipo del proyecto.

¿Por qué una empresa constructora tendría que aprender la misma lección dos veces?

Cómo incorporar la IA al proceso de construcción

Aquí es donde la inteligencia artificial puede desempeñar un papel práctico en la construcción.

En lugar de tratar cada proyecto como un conjunto de datos independiente, la IA abre la oportunidad de mirar de manera transversal los proyectos pasados y en curso, entender patrones y poner a la vista la información relevante cuando comienza un nuevo proyecto.

Imagine iniciar un nuevo edificio comercial o un proyecto residencial y que la tecnología revise proyectos similares que su empresa completó anteriormente.

A partir de ese historial, la IA podría ayudar al equipo del proyecto a prestar atención a las áreas en las que la empresa ya ha tenido problemas.

La IA podría ayudar a los contratistas a:

• Identificar retrasos recurrentes en el cronograma al comparar el desempeño planificado con el real en proyectos y actividades similares.
• Reconocer riesgos de adquisiciones cuando ciertos materiales, equipos o aprobaciones han generado históricamente retrasos por plazos de entrega largos.
• Analizar patrones de órdenes de cambio y ayudar a los equipos a entender dónde se originan con frecuencia los cambios y qué contribuyó a ellos.
• Aprender de las inspecciones reprobadas al identificar problemas de inspección repetidos y las acciones correctivas tomadas en proyectos anteriores.
• Identificar antes las tendencias del proyecto en lugar de esperar a que un problema crezca lo suficiente como para afectar el costo o la fecha de terminación.
• Llevar las lecciones históricas a los nuevos proyectos para que los gerentes de proyecto y los superintendentes no tengan que depender por completo de la memoria o de la experiencia individual.

La IA no busca reemplazar al gerente de proyecto ni al superintendente. La construcción sigue requiriendo criterio humano, experiencia de campo, relaciones y toma de decisiones.

La oportunidad está en darles a esos profesionales mejor información en el momento adecuado.

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Por qué incorporamos AI Insights en SuperConstruct

Los contratistas generales y los constructores de viviendas ya generan enormes cantidades de información mientras gestionan sus proyectos.

El problema no es necesariamente la falta de datos. El mayor desafío es convertir esa información en algo útil.

SuperConstruct fue creado para ayudar a las empresas constructoras a digitalizar, automatizar y centralizar sus actividades diarias de construcción y de gestión de proyectos.

A medida que los equipos gestionan cronogramas, RFIs, presentaciones, inspecciones, órdenes de cambio, actividades financieras, documentación de campo y otros flujos de trabajo a través de la plataforma, van construyendo continuamente un valioso historial de cómo se desempeñan sus proyectos.

Con SuperConstruct AI Insights, los agentes de IA integrados pueden monitorear continuamente la actividad del proyecto y ayudar a identificar patrones que merezcan la atención del equipo.

AI Insights puede ayudar a:

• Monitorear continuamente el desempeño del proyecto e identificar actividades o flujos de trabajo que podrían estar alejándose de lo esperado.
• Entender los cambios en el cronograma al mirar más allá de la fecha de terminación modificada y ayudar a identificar qué puede estar contribuyendo al retraso.
• Analizar las órdenes de cambio para identificar causas recurrentes, fases del proyecto o patrones que podrían abordarse antes.
• Revisar el historial de inspecciones y sacar a la luz fallas recurrentes o acciones correctivas que puedan ser relevantes para otro proyecto.
• Conectar proyectos pasados y actuales para que las lecciones aprendidas en un proyecto se conviertan en información útil para otro.
• Ofrecer recomendaciones y sugerencias basadas en la información histórica de los proyectos y en la actividad actual del proyecto.

El objetivo es ir más allá de simplemente informar lo que ocurrió.

Queremos que la tecnología ayude a los equipos de construcción a entender por qué ocurrió, si ya había ocurrido antes y qué podrían considerar hacer de otra manera.

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De los datos de construcción al conocimiento institucional

Piense en un constructor de viviendas que ha terminado 100 casas o en un contratista general que ha completado 50 proyectos comerciales.

Esas empresas deberían tener una enorme ventaja de conocimiento, porque cada proyecto terminado le ha enseñado algo a la organización.

El desafío es poner ese conocimiento a disposición de toda la empresa.

La IA ofrece la oportunidad de convertir años de información de construcción en conocimiento institucional que puede beneficiar a los gerentes de proyecto, los superintendentes, los ejecutivos y los futuros empleados.

Con el tiempo, esto puede ayudar a las organizaciones a:

• Preservar las lecciones aprendidas en lugar de dejar que la valiosa experiencia desaparezca cuando termina un proyecto.
• Reducir la dependencia de la memoria individual al poner el conocimiento histórico de los proyectos a disposición de todos los equipos.
• Identificar riesgos recurrentes en cronogramas, adquisiciones, inspecciones, órdenes de cambio y otras actividades del proyecto.
• Compartir conocimiento entre los equipos de proyecto para que la experiencia de un equipo ayude a otro a evitar el mismo problema.
• Mejorar la planificación futura usando el historial real de proyectos de la empresa en lugar de basarse solo en suposiciones.
• Crear una mejora continua en la que cada proyecto terminado aporte información que haga más eficientes los proyectos futuros.

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Cómo construir mejor el próximo proyecto

Las empresas constructoras pasan años acumulando experiencia. Cada proyecto exitoso enseña algo, y cada proyecto difícil también enseña algo.

Ese conocimiento no debería desaparecer cuando se cierra el proyecto.

Esta es la visión más amplia detrás de SuperConstruct AI Insights .

Creemos que la tecnología de construcción debería hacer más que digitalizar el papeleo y centralizar la información de los proyectos.

Debería ayudar a las empresas a entender la información que ya generan y a usar lo aprendido para mejorar los proyectos futuros.

El objetivo no es eliminar todos los problemas de construcción. Eso no es realista.

El objetivo es ayudar a los contratistas a reconocer antes los riesgos conocidos, tomar decisiones mejor informadas, mejorar la productividad del equipo y evitar repetir innecesariamente errores que la organización ya ha vivido.

Cada proyecto debería hacer más inteligente a su empresa. Y cada proyecto terminado debería ayudarle a construir mejor el siguiente.

Eso es lo que estamos construyendo con SuperConstruct AI Insights.