E DITORIAL : A RTIFICIAL INTELIGENCE IN CONSTUCTION SECTOR
C. J. P AMPLIEGA (2019). B UILDING & M ANAGEMENT , 3(2): 01-05
B UILDING & M ANAGEMENT
V OLUME 3 I SSUE 2 M AY -A UGUST 2019
tructions, we can transform the design process or, at least,
innovate with each new construction project. AI provides a new
perspective from which we can imagine how to take advanta-
ge of the present information, the data, both from previous
modelling and from finished buildings.
generado en el proyecto se eliminan o no se archivan
convenientemente para su análisis y aprovechamiento futuros.
Usando datos recopilados de modelos, simulaciones, e incluso
a través de elementos físicos como sensores dentro de las
construcciones ya terminadas, podemos transformar el proceso
de diseño o, al menos, innovar con cada nuevo proyecto de
construcción. IA nos ofrece una nueva perspectiva desde la
que imaginar cómo poder aprovechar la información
existente, los datos, tanto de modelados anteriores, como los
datos provenientes de edificios ya construidos.
One of the possibilities to deepen the data analyses through
AI is associated with the automation of the management pro-
cesses.
The majority of the text referring to the evolution of AI in the
direction and management of projects, and to the manage-
ment of the construction site in particular, derive from a scene
in which AI is tasked with the automation and integration of
the information originating in the projects.
Una de las posibilidades para profundizar en los datos a
través de IA tiene que ver con la automatización de procesos
de gestión. La mayoría de los textos referidos a la evolución
de IA en la gestión y dirección de proyectos, y la gestión de
la obra de construcción en particular parten de un primer
escenario en el que IA se encargará de automatizar e
integrar información proveniente de los proyectos.
Actualmente, ya podemos constatar que muchas herramientas
de gestión de proyectos están desarrollando estas
funcionalidades, convirtiéndose en expertos en recopilar y
mantener la información histórica de los proyectos.
According to diverse analyses, like the one by PWC in the
article “AI will transform Project management. Are you
ready?”, AI will revolutionize every process for data reporting
and its subsequent automation through Machine Learning.
In this first instance, the applications will combine using the
information to different ends, facilitating the data acquisition
tasks, or sending alerts when detecting potential problems in
the project.
Según se extrae de distintos análisis como el que hace PWC
en su artículo “ AI will transform Project management. Are you
ready?”, la IA revolucionará los procesos de toma de datos y
su automatización a través del Machine Learning . En este
primer estadio, las aplicaciones se integran entre sí utilizando
la información para distintos fines, facilitando las tareas de
toma de datos, o enviando alertas cuanto puedan aparecer
potenciales problemas en el proyecto. En futuros escenarios, la
IA puede llegar a gestionar más procesos en los proyectos,
desde asistentes virtuales que ayuden al equipo de proyecto
a realizar mejor sus tareas, hasta máquinas que sean capaces
de aprender y gestionar de forma autónoma los proyectos.
In the future, AI might even manage more processes within the
projects, from virtual assistants helping the project team impro-
ving their work, to machines capable of learning and auto-
nomously manage the projects.
Currently, the estimations made by the project and construction
managers are based on the study of historical data on the
tasks that have been already performed. This allows the pro-
ject managers to estimate how long will it take to finish future
tasks, as well as the associated costs and risks.
For these professionals, registering and analyzing all of this
information might become a slow and tricky task; however, by
combining an AI-based solution with project management soft-
ware, we will be able to automate the complete procedure
for the analyses of the historical information.
Actualmente, las estimaciones realizadas por los project y
construction managers se basan en el estudio de datos
históricos sobre las tareas ya realizadas. Esto permite a los
gestores de proyectos estimar cuánto tiempo llevará
completar las tareas futuras, su coste o riesgos asociados.
Para estos profesionales, registrar y analizar esta información
puede convertirse en una tarea engorrosa y lenta; sin
embargo, integrando una solución basada en IA con el
software de gestión de proyectos, conseguiremos automatizar
el procedimiento completo de análisis de la información
histórica. Cuanto mayor sea el acceso a la información
disponible, proporcionando cantidades abundantes de
información, la solución de IA será más fiable y compatible
con los procesos de negocio. La IA ahorrará un valioso tiempo
a los gestores de proyectos y sus organizaciones mediante la
automatización de procedimientos repetitivos como éste.
The greater access to the available information, providing
huge quantities of data, the more reliable and compatible
with business procedures the AI solution. The AI will save pro-
ject managers and their organizations valuable time as a re-
sult of the automation of repetitive procedures, such as the one
mentioned.
For the professionals, this is the first scenario that crosses their
imagination: one in which much of the tasks that now occupy
their agendas will be replaced by automatic algorithms. The
uncertainty for the implicated people is obvious, since it will
affect resource assignment, as well as workplaces involved in
the planning and management of construction sites.
Para los profesionales, éste es el primer panorama que pasa
por su imaginación: un escenario en el que muchas de las
tareas que ahora ocupan sus agendas sean sustituidas por
algoritmos automáticos. La incertidumbre para las personas
involucradas es obvia, dado que afectará a la asignación de
recursos, y puestos de trabajo relacionados con la
planificación y control de las obras.
Further outcomes of the application of AI to BIM could be the
improvement of the design itself, as well as the planing of its
construction and the demand for resources during the building
lifecycle.
Several companies are already exploiting the accumulated
data from models and constructions for their application in the
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