La inteligencia artificial y el análisis predictivo están empezando a transformar la forma en que los grandes proyectos de construcción, infraestructuras, energía e industria identifican riesgos, analizan el desempeño y toman decisiones.
Los grandes proyectos generan enormes volúmenes de información en los sistemas de ingeniería, compras, construcción, calidad, costes, planificación, seguridad, puesta en servicio y gestión de activos. Tradicionalmente, gran parte de esta información se ha analizado de forma retrospectiva: los equipos identifican un problema cuando el desempeño ya se ha desviado del plan.
El análisis basado en IA permite adoptar un enfoque diferente. Al combinar la información histórica de los proyectos con datos actuales sobre el desempeño, las organizaciones pueden identificar patrones, detectar desviaciones incipientes y dirigir la atención de la dirección hacia las áreas donde una intervención puede aportar mayor valor.
De informar sobre lo ocurrido a prever lo que puede ocurrir
Los informes tradicionales de proyectos son principalmente retrospectivos. La información sobre avance, productividad, costes, calidad y plazos se recopila, consolida y comunica después de realizar las actividades.
El análisis predictivo pretende utilizar esta información de otra manera. Al examinar las relaciones entre patrones históricos y condiciones actuales del proyecto, los sistemas analíticos pueden ayudar a identificar dónde el desempeño futuro podría empezar a desviarse de las expectativas.
La dirección revisa el desempeño histórico e investiga desviaciones que ya se han producido.
Se analiza la información actual e histórica para detectar indicadores de condiciones incipientes de desempeño o riesgo.
Análisis predictivo de plazos y riesgos de retraso
El cumplimiento de los plazos depende de miles de actividades interconectadas, dependencias, hipótesis de productividad, aprobaciones, hitos de compras e interfaces.
Las herramientas analíticas pueden ayudar a identificar combinaciones de condiciones asociadas a una presión creciente sobre los plazos, sin depender exclusivamente de los informes convencionales de la ruta crítica.
Analizar si el avance real se aleja sistemáticamente del desempeño previsto.
Identificar dependencias por las que un retraso incipiente podría propagarse por el programa.
Comparar las tasas de producción alcanzadas con las hipótesis y tendencias históricas.
Apoyar la evaluación de si las fechas clave siguen siendo realmente alcanzables.
Costes, cambios y riesgos comerciales
Los sobrecostes rara vez proceden de un único acontecimiento. Pueden acumularse por cambios de diseño, pérdidas de productividad, presiones en las compras, trabajos de corrección, ampliaciones de plazo, interfaces sin resolver y modificaciones contractuales.
Identificar divergencias crecientes entre el presupuesto, los compromisos, las previsiones y el gasto real.
Analizar la frecuencia, el origen y el impacto acumulado de los cambios del proyecto.
Identificar problemas recurrentes de calidad o diseño que puedan generar costes adicionales.
Apoyar una evaluación más dinámica del posible coste final del proyecto.
Un análisis más útil puede identificar intervalos, sensibilidades y condiciones incipientes que podrían modificar sustancialmente el resultado comercial esperado.
Análisis del diseño y la ingeniería
Los grandes proyectos pueden generar miles de planos, especificaciones, cálculos, consultas técnicas, cambios de diseño e interfaces multidisciplinares. Las herramientas asistidas por IA pueden ayudar a los equipos a buscar y analizar estos conjuntos de información con mayor eficiencia.
Identificar patrones y dependencias asociados a cambios reiterados de ingeniería.
Analizar las solicitudes recurrentes de información (RFI) y aclaración para detectar problemas de diseño subyacentes.
Destacar áreas donde varias disciplinas o paquetes dependen de información común.
Ayudar a los especialistas a examinar grandes conjuntos de documentos técnicos e identificar información relevante.
Avance, productividad y análisis de campo
El análisis de la construcción puede combinar información de planificación con informes de campo, cantidades instaladas, datos de mano de obra, imágenes, captura de la realidad y otras evidencias para ofrecer una visión más detallada del desempeño del proyecto.
Comparar la instalación real con las cantidades previstas y las expectativas de producción.
Identificar tendencias de producción en relación con la plantilla y las horas trabajadas.
Combinar modelos digitales o captura de la realidad con información sobre el avance en campo.
Identificar las causas recurrentes que impiden ejecutar las actividades previstas.
Análisis de calidad, inspección y no conformidades
Los sistemas de calidad generan información valiosa mediante informes de inspección, resultados de ensayos, informes de no conformidad, listas de pendientes, acciones correctivas y registros de desempeño de proveedores.
Al analizar conjuntamente esta información, los patrones recurrentes pueden ayudar a identificar dónde se requiere una mayor atención técnica.
Identificar no conformidades recurrentes por contratista, proveedor, sistema, actividad o ubicación.
Analizar los hallazgos de inspección para identificar áreas con mayor riesgo de calidad.
Evaluar la recurrencia y la eficacia de los procesos de acciones correctivas.
Utilizar evidencias para concentrar los recursos de inspección donde el riesgo técnico parezca mayor.
Los recursos de inspección se asignan principalmente según planes predeterminados.
La planificación de las inspecciones puede adaptarse cuando los datos de calidad indican cambios en el riesgo técnico.
Seguridad, salud e indicadores anticipados
El desempeño en seguridad ha dependido tradicionalmente en gran medida de indicadores retrospectivos, como incidentes y sucesos con pérdida de tiempo de trabajo. Cada vez más organizaciones examinan indicadores anticipados que pueden revelar antes un deterioro de las condiciones.
Analizar observaciones de seguridad y condiciones inseguras recurrentes.
Identificar patrones que puedan indicar una exposición creciente antes de que ocurra un incidente grave.
Considerar la carga de trabajo, las operaciones simultáneas, las condiciones ambientales y los cambios en las actividades de obra.
Dirigir la atención de la dirección hacia combinaciones de actividades asociadas a un riesgo elevado.
Los algoritmos pueden identificar patrones y correlaciones, pero el liderazgo en obra, la supervisión competente y los sistemas de seguridad eficaces siguen siendo fundamentales.
Compras, proveedores y riesgos de entrega
El desempeño de las compras puede determinar si las actividades de construcción empiezan a tiempo. Los grandes proyectos suelen depender de equipos con largos plazos de suministro, fabricantes especializados y cadenas de suministro internacionales.
Analizar el desempeño de ingeniería, fabricación, calidad y entrega frente a los hitos previstos.
Identificar paquetes donde pequeños retrasos podrían afectar sustancialmente a las actividades posteriores de construcción.
Incorporar los resultados de las inspecciones de fabricación y previas al envío en la evaluación de riesgos de proveedores.
Considerar la ubicación de fabricación, los requisitos de transporte y las dependencias de entrega.
Análisis de puesta en servicio y entrega
Cuando los proyectos se acercan a su finalización, la atención pasa de las cantidades instaladas a la terminación de sistemas, los ensayos, el cierre de pendientes, la documentación y la preparación operativa.
El análisis puede ayudar a identificar sistemas donde los trabajos sin resolver amenacen la secuencia de puesta en servicio o la entrega final.
Analizar los trabajos incompletos por sistemas y límites de puesta en servicio.
Identificar sistemas que acumulan pendientes importantes o que siguen sin resolverse reiteradamente.
Evaluar si los requisitos previos de las actividades de puesta en servicio están realmente completados.
Realizar el seguimiento de los registros técnicos necesarios para la aceptación y la entrega operativa.
La fiabilidad de la IA depende de la información que la sustenta
El análisis predictivo depende de información de base fiable. Una codificación incoherente, registros incompletos, informes de avance inexactos o sistemas de proyecto desconectados pueden generar resultados analíticos engañosos.
Determinar si la información necesaria está disponible en todo el alcance pertinente del proyecto.
Mantener identificadores y definiciones comunes entre los sistemas del proyecto.
Verificar que la información comunicada refleje las condiciones reales del proyecto.
Preservar el origen, el estado y el historial de revisiones de la información importante del proyecto.
La gobernanza, la validación y la verificación de los datos adquieren, por tanto, mayor importancia a medida que las decisiones de la dirección dependen más de los sistemas analíticos.
Supervisión humana y decisiones explicables
Los grandes proyectos de construcción implican seguridad, obligaciones contractuales, criterio de ingeniería y decisiones financieras importantes. Por ello, los resultados generados por IA deben tratarse como información de apoyo a la decisión y no como conclusiones incuestionables.
Someter los hallazgos analíticos importantes a una interpretación técnica competente.
Comprender la información y las hipótesis que influyen en las recomendaciones importantes.
Mantener una responsabilidad humana clara en las decisiones de ingeniería y gestión.
Comparar las predicciones analíticas con evidencias de campo y resultados reales del proyecto.
Los sistemas analíticos identifican patrones, anomalías, relaciones o resultados previstos.
Los especialistas competentes examinan las condiciones subyacentes y determinan su relevancia técnica.
Aseguramiento de proyectos con IA
La combinación del análisis avanzado y el aseguramiento técnico independiente puede ofrecer un enfoque potente para supervisar grandes proyectos. El análisis identifica dónde puede requerirse atención, mientras que la inspección, la revisión de ingeniería y la verificación establecen lo que realmente sucede.
Servicios seleccionados de Global Alliance Register
Global Alliance Register puede ayudar a las organizaciones a convertir los requisitos técnicos, normativos y operativos en soluciones prácticas. A través de nuestra red internacional de especialistas competentes, laboratorios, organismos de inspección y recursos de certificación acreditados, GAR coordina los conocimientos y servicios de aseguramiento independiente adecuados para atender las necesidades específicas del proyecto, gestionar riesgos técnicos y apoyar los objetivos de cumplimiento, desempeño y mercado.
En el contexto de la gestión de proyectos con IA y el análisis predictivo, Global Alliance Register puede apoyarle en las siguientes áreas:
Revisión del avance, los plazos, el desempeño técnico y los riesgos incipientes utilizando la información disponible del proyecto y evidencias de campo.
Comprobaciones independientes de información seleccionada del proyecto utilizada en informes, análisis y decisiones de la dirección.
Programas de inspección dirigidos a sistemas, proveedores o actividades donde la información del proyecto indique un riesgo técnico elevado.
Revisión independiente del avance comunicado, el estado de los hitos y determinadas hipótesis de planificación frente a evidencias físicas del proyecto.
Análisis de hallazgos de inspección, no conformidades y problemas de calidad recurrentes para orientar las actividades de aseguramiento.
Inspección y seguimiento técnico de fabricantes críticos, paquetes de equipos e hitos de compras.
Evaluación independiente de la terminación, los ensayos, la documentación y la preparación de sistemas antes de la puesta en servicio y la entrega.
Despliegue de recursos adecuados de ingeniería, inspección y especialidades para investigar riesgos importantes identificados mediante el análisis del proyecto.
De los datos del proyecto a una intervención más temprana
La IA y el análisis predictivo pueden cambiar el momento de intervención en la gestión de proyectos. En lugar de depender exclusivamente de indicadores que confirman un problema después de producirse, los equipos pueden buscar las condiciones que suelen aparecer antes de una desviación importante.
La tecnología no elimina la incertidumbre ni sustituye la ingeniería, la inspección o el criterio profesional. Su valor consiste en ayudar a las organizaciones a dirigir su atención hacia la información, los sistemas y las actividades que pueden requerir investigación.
La intervención de la dirección comienza después de que los costes, los plazos, la calidad o el desempeño técnico se hayan deteriorado visiblemente.
Se combinan datos, análisis y verificación técnica para identificar riesgos incipientes y apoyar una intervención más temprana.
¿Pueden los datos del proyecto identificar riesgos incipientes con suficiente antelación para que profesionales competentes verifiquen las condiciones y actúen de forma eficaz antes de que afecten sustancialmente al desempeño del proyecto?