Si has asistido a una conferencia sobre construcción, has visto una demostración de un producto o has entrado en LinkedIn recientemente, probablemente te habrás dado cuenta de una cosa: todo el mundo habla de la IA.
Algunos proveedores afirman que puede completar automáticamente un « medidas ». Otros prometen que puede identificar todos los elementos del alcance, leer todas las especificaciones y, prácticamente, elaborar el « estimar » por ti. Es suficiente para que cualquier estimador se pregunte qué es real y qué es solo marketing.
La respuesta sincera se encuentra en algún punto intermedio. La inteligencia artificial ya está agilizando el trabajo de los evaluadores de forma significativa, sobre todo durante la fase de identificación de artículos de un medir. Sin embargo, todavía no puede sustituir el criterio que distingue a un estimar normal de uno competitivo.
Esa no es una limitación que se pueda pasar por alto. Es lo más importante que hay que tener en cuenta a la hora de evaluar un software de presupuestación basado en la inteligencia artificial. A continuación se explica en qué aspectos la IA realmente destaca hoy en día y en cuáles los presupuestistas con experiencia siguen siendo insustituibles.
¿Qué es la IA en la construcción medidas?
La construcción asistida por IA medir utiliza el aprendizaje automático y la visión artificial para identificar objetos, ensamblajes, símbolos y patrones en los planos de construcción. En lugar de sustituir al presupuestista, ayuda a destacar los elementos que es probable que deban revisarse, lo que permite a los presupuestistas dedicar menos tiempo a buscar en los planos y más tiempo a validar el alcance del proyecto.
El objetivo no es excluir a las personas del proceso de elaboración de presupuestos, sino eliminar el trabajo repetitivo para que los presupuestistas con experiencia puedan centrarse en las decisiones que requieren conocimientos especializados.
Lo que la IA hace bien: descubrir lo que ya está ahí
Cualquiera que haya realizado un análisis de alcance ( medir ) de un gran proyecto comercial sabe que identificar cada elemento del alcance requiere concentración. Hay que revisar cientos de planos en busca de paredes, puertas, ventanas, elementos fijos, conjuntos y un sinfín de elementos que se repiten. Pasarse por alto tan solo un elemento puede afectar a la oferta final. El trabajo no es difícil porque sea técnicamente complejo, sino porque exige una atención incansable a los detalles.
Aquí es donde destaca la IA. Los modelos modernos de IA son excepcionalmente eficaces a la hora de reconocer patrones en grandes cantidades de información visual. En lugar de buscar manualmente en cada hoja un tipo de pared concreto o un símbolo de puerta, la IA puede escanear el plano y resaltar rápidamente las posibles coincidencias. Esto cambia el papel del presupuestador.
En lugar de dedicar 45 minutos a buscar cada aparición de un conjunto, la IA puede presentar posibles coincidencias en cuestión de segundos. A continuación, el estimador revisa cada sugerencia, confirma las que son correctas, rechaza las que no lo son y gestiona las excepciones. Se trata de una mejora significativa de la productividad.
La IA no toma decisiones, pero sí plantea posibilidades. El estimador sigue siendo el responsable de confirmar cada partida antes de que se incluya en el informe « medir ». Piensa en el corrector ortográfico de un procesador de textos. El corrector ortográfico no escribe tu informe, simplemente señala las palabras que merecen una revisión. Un buen corrector ortográfico ahorra tiempo, al tiempo que deja el control en manos del redactor. La detección de partidas asistida por IA funciona de manera muy similar.
En STACK, la detección de partidas asistida por IA se ha diseñado siguiendo esta filosofía. El software propone partidas candidatas para su revisión, mientras que el estimador sigue siendo el responsable de confirmar el alcance antes de que las cantidades pasen a formar parte del estimar.
En qué aspectos la IA aún se queda corta: el contexto es importante
Encontrar un elemento no es lo mismo que comprenderlo.Ahí es donde la IA aún tiene trabajo por hacer.
Es posible que dos proyectos incluyan exactamente el mismo montaje de paredes sobre el papel. Eso no significa necesariamente que se presupuesten de la misma manera. Un contratista puede incluir el bloqueo dentro de su alcance. Otro puede excluirlo. Un presupuestador puede incluir mano de obra adicional debido a la complejidad del proyecto. Otro puede tener una relación con un subcontratista que modifique las hipótesis de fijación de precios.
Ninguno de esos elementos contextuales está presente en el propio plano; se construyen a partir de la experiencia. Se ven determinados por las normas de la empresa, las expectativas de los clientes, los resultados históricos y años de elaboración de presupuestos para trabajos similares. La IA no puede interpretar de forma fiable esas decisiones empresariales, ya que no se trata de patrones visuales, sino de decisiones basadas en el criterio humano.
El mismo problema surge cuando los proyectos incluyen detalles poco habituales.
La mayoría de los trabajos tienen excepciones:
- Una nota técnica que pasa desapercibida en la página 68.
- Un detalle alternativo publicado mediante una adenda.
- Una sustitución que modifica los requisitos de material.
El último tres por ciento
Imagina que la IA identifica correctamente el 97 % de los elementos relevantes del alcance de un proyecto. Es un resultado impresionante y supone un ahorro de tiempo considerable. Pero, ¿qué ocurre con el tres por ciento restante? A menudo, esos son los detalles que determinan si un « estimar » es preciso.
- Son los problemas de coordinación que se esconden entre los planos arquitectónicos y los estructurales.
- Son las notas de especificación que modifican un ensamblaje.
- Se trata de una afección poco habitual que afecta a la producción laboral.
- Son riesgos empresariales.
Los presupuestistas con experiencia saben que esos detalles merecen una atención especial, porque han visto lo que ocurre cuando se pasan por alto. Esa capacidad de juicio sigue siendo una de las mayores ventajas competitivas de la profesión.
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¿Qué cambia en un flujo de trabajo asistido por IA?
Uno de los mayores errores que se cometen al hablar de la IA es pensar que sustituye a los estimadores. Una forma más precisa de verlo es que cambia en qué dedican su tiempo los estimadores.
Sin la IA, nos pasamos gran parte del día buscando cosas.
- Búsqueda de planos.
- Búsqueda de especificaciones.
- Búsqueda de conjuntos repetidos.
- Búsqueda de artículos no entregados.
Dado que la IA se encarga de gran parte de ese trabajo repetitivo de análisis, los estimadores dedican más tiempo a revisar el alcance, validar los supuestos, resolver conflictos y mejorar la calidad de estimar .
Esas son actividades de mayor valor. Y es precisamente ahí donde los profesionales con experiencia generan el mayor valor. En lugar de sustituir la experiencia, la IA reorienta una mayor parte del trabajo hacia la experiencia.
Unos datos mejores dan lugar a una IA mejor
Cada proyecto finalizado aporta valiosos conocimientos en materia de presupuestación.
- Asambleas.
- Inclusiones preferidas.
- Índices históricos de producción.
- Exclusiones habituales.
- Condiciones habituales de un proyecto.
Cuando esa información se almacena en un software de presupuestación conectado, en lugar de estar dispersa en hojas de cálculo y carpetas, se convierte en conocimiento institucional. Con el tiempo, las plataformas asistidas por IA mejoran su capacidad para reconocer cómo funcionan los procesos de presupuestación de tu empresa. No porque sustituyan el criterio de los presupuestistas, sino porque aprenden de los flujos de trabajo sistemáticos y de los datos históricos de los proyectos. Esto beneficia a todo el equipo de presupuestación.
- Los nuevos estimadores se ponen en marcha más rápido.
- Los estimadores con más experiencia dedican menos tiempo a responder preguntas repetitivas.
- Resulta más fácil mantener los estándares de estimación en todos los proyectos.
En lugar de que los conocimientos especializados queden limitados a la mente de una sola persona, pasan a formar parte del flujo de trabajo de la organización.
El presupuestista sigue siendo la ventaja competitiva
La elaboración de presupuestos de obra nunca ha sido solo una cuestión de contar. Se trata se trata:
- Comprender el alcance.
- Leer entre líneas.
- Identificar los riesgos.
- Formular hipótesis fundamentadas.
- Saber cuándo algo no parece estar bien.
La inteligencia artificial ayuda a realizar muchas tareas repetitivas que ocupan gran parte de la jornada de un estimador. Es capaz de identificar patrones, detectar posibles conjuntos, reducir la búsqueda manual y detectar aspectos que, de otro modo, podrían pasarse por alto debido a la presión de los plazos. Sin embargo, sigue dependiendo de la experiencia humana determinar qué debe incluirse en el « estimar », y es poco probable que eso cambie a corto plazo.
Los mejores equipos de presupuestación serán aquellos que utilicen la inteligencia artificial de forma sensata, permitiendo que la tecnología se encargue del trabajo repetitivo mientras los presupuestistas se centran en las decisiones que requieren experiencia.
Ahí es donde siempre ha estado el mayor valor, y ahí es donde seguirá estando.
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Preguntas Frecuentes
El software de construcción basado en IA « medir » utiliza el aprendizaje automático y la visión artificial para identificar objetos, conjuntos, símbolos y otros elementos del alcance en los planos de construcción. Esta tecnología agiliza el proceso de « medidas », ya que ayuda a los estimadores a localizar los elementos con mayor rapidez, dejando la revisión y la aprobación en manos del usuario.
No. La IA puede automatizar tareas repetitivas como identificar elementos recurrentes y el reconocimiento de patrones de dibujo, pero no puede tomar de forma fiable decisiones sobre el alcance específicas de un proyecto, interpretar la estrategia empresarial ni sustituir el criterio del estimador.
La IA reduce el tiempo dedicado a buscar planos manualmente, ya que muestra los posibles coincidencias de paredes, puertas, elementos fijos, conjuntos y otros elementos recurrentes. De este modo, los presupuestistas pueden verificar esas sugerencias en lugar de buscarlas manualmente.
La IA tiene dificultades con el contexto del proyecto, las condiciones inusuales, las notas de especificaciones ocultas y los aspectos específicos de cada contratista del alcance , así como el criterio necesario para evaluar el riesgo. Estas son las áreas en las que los estimadores experimentados siguen aportando el mayor valor.
