B UILDING & M ANAGEMENT
V OLUME 3 I SSUE 2 M AY -A UGUST 2019
E DITORIAL : A RTIFICIAL INTELIGENCE IN CONSTUCTION SECTOR
C. J. P AMPLIEGA (2019). B UILDING & M ANAGEMENT , 3(2): 01-05
Technology is influencing almost every industry, and the design
and construction fields are starting to adopt all theses advan-
cements. It is no longer odd to fly a drone over a construction
site, to visualize a project before completion with virtual reali-
ty, or choose the best setting based on predictions made by
AI.
La tecnología está influyendo en casi todas las industrias, y
en el campo de la construcción y el diseño está empezando a
adoptar todos estos avances. Ya no nos resulta extraño
sobrevolar las obras con un dron, visualizar una promoción
antes de que esté construida con realidad virtual, o escoger el
mejor escenario en base a predicciones hechas por
Inteligencia Artificial.
AI is one of the technologies making great impact due to its
future possibilities in the whole construction process. AI can
take advantage of the analysis of large sets of data, and in
the construction sector, besides the construction element, we
also generate a valuable information in the form of data,
which is rarely ever used.
Una de las tecnologías que más está impactando por las
posibilidades futuras en todo el proceso constructivo es la
Inteligencia Artificial-IA. La IA puede sacar una gran ventaja
del análisis de grandes cantidades de datos, y la construcción
es un sector en el que, además del elemento constructivo,
también generamos una valiosa información en forma de
datos que rara vez se reutiliza.
AI is associated with a list of terms, such as algorithm, Machine
Learning, and automation, which create a fear of the unknown
among the professionals. In many fields, not only in the cons-
truction industry, there is a true fear towards AI: Will machines
become more intelligent than humans?
La Inteligencia Artificial viene asociada a una cadena de
términos conocidos como el algoritmo, Machine Learning y
automatización, que generan en los profesionales un temor
hacia lo desconocido. En muchos campos, no solo en la
industria de la construcción, existe un verdadero temor por la
IA: ¿Se volverán las máquinas serán más inteligentes que los
humanos? Según Eleni Vasilaki, profesora de neurociencia
computacional en la Universidad de Sheffield, ese miedo está
fuera de lugar. "En última instancia, solo porque la IA pueda
aprender, no podemos concluir realmente que de repente
aprenderá todos los aspectos de la inteligencia humana y
volviéndose más astuta", dice, y agrega que debemos
asegurarnos de que usamos estas tecnologías de manera
beneficiosa. “El aprendizaje automático y la inteligencia
artificial son herramientas. Se pueden usar de manera
correcta o incorrecta, como todo lo demás. Es la forma en que
se utilizan lo que debería preocuparnos, no los métodos en sí
mismos".
According to Eleni Vasilaki, professor of computation neuros-
cience, that fear is misplaced. “Ultimately, just because AI can
learn, we cannot really conclude that it will learn all of the
aspects of human intelligence and become more clever”, said
Prof. Vasilaki, adding that we should make sure that we use
these technologies in a beneficial way. “The automatic lear-
ning and the AI are tools.
These can be used in the right way or the wrong way, just like
everything else. It is the way in which they can be used that
we should be concerned about, not the methods themselves”.
How the application of AI can impact the construction project
management, and in particular the BIM project, is still
unknown. Designers, architects, and engineers find more ques-
tions than answers. What is clear is that the processes for simu-
lation of the building and BIM produce so much data that the
majority of the organizations do not know what to do with
them.
En qué medida puede impactar la aplicación de IA a la
gestión de los proyectos de construcción, y en concreto a los
entornos BIM es aún una incógnita. Diseñadores, arquitectos e
ingenieros encuentran más preguntas que respuestas
concretas. Lo que sí está claro es que los procesos de
simulación de edificios y BIM produce tantos datos que la
mayoría de las organizaciones no saben qué hacer con ellos.
Hence, it is fundamental to understand the amount of data
that is produced in the process of drawing, BIM modelling,
construction, and building maintenance. The architects, engi-
neers, and other construction professionals are not using all of
this data for their own benefit, or that of their customers.
Resulta clave por tanto, entender la cantidad de datos que se
produce en el proceso de diseño, modelado en entornos BIM,
construcción y mantenimiento de los edificios. Los arquitectos,
ingenieros y otros profesionales de la construcción no estamos
usando todos estos datos en nuestro beneficio, ni el de
nuestros clientes. El torrente de datos que genera la
construcción no se utiliza de forma habitual, o al menos no en
la proporción de las posibilidades que la IA puede hacer uso
de ellos.
The data stream generated by construction is not usually used,
or at least it is not used in the proportion of the possibilities
provided by AI.
The tendency in a sector not accustomed to the standardized
methods and processes, is to move on to the next project
without considering how to use the collected data for improve-
ment.
The expert in construction technology Nicholas Klokhol explains
the possible implications of AI and Big Data applied to the
context of BIM in the construction sector, and its main current
problem: once the architectural project is built, 95% of the
generated data is either deleted or not properly archived,
hampering future analyses and exploitation.
La tendencia en un sector poco acostumbrado al método y a
los procedimientos estandarizados, es pasar al próximo
proyecto sin pensar cómo se pueden utilizar todos los datos
recopilados anteriormente para mejorarlo. El experto en
tecnología del sector de la construcción Nicholas Klokhol
explica las posibles implicaciones de la IA y Big Data
aplicados a los entornos BIM en el sector de la construcción, y
su principal problema actual: una vez que el proyecto
arquitectónico está construido, el 95% de los datos que hemos
By using data collected from models, simulations, and even
through the physical elements as sensors inside finished cons-
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