Concebido como um golpe astuto no hype inflado em torno da inteligência artificial, um outdoor em um canteiro de obras em Antuérpia, Bélgicaem junho, leia “Hey ChatGPT, termine este edifício.”
A inteligência artificial, a tecnologia que alimenta chatbots como o ChatGPT, não vai montar apartamentos ou erguer estádios tão cedo, mas na construção – uma indústria estereotipada conhecida por pranchetas e planilhas do Excel – a rápida adoção da tecnologia pode mudar a rapidez com que os projetos são finalizado.
Drones, câmeras, aplicativos móveis e até mesmo alguns robôs estão cada vez mais mapeando o progresso em tempo real em locais de trabalho extensos, dando aos construtores e empreiteiros a capacidade de rastrear e melhorar o desempenho de um projeto.
“Esqueça os robôs construindo um arranha-céu”, disse James Swanston, executivo-chefe da Voyage Control, que fabrica software de gerenciamento de projetos para canteiros de obras. “É uma coisa mais fundamental, obter os dados de que você precisa e depois usá-los melhor.”
A indústria da construção tem há muito tempo considerado um retardatário digital, mas os arquitetos usam regularmente ferramentas digitais para projetar projetos e criar plantas. É comum ver tablets e drones nos mesmos locais de trabalho como capacetes e coletes de segurança.
Agora, as câmeras montadas no capacete capturam imagens de um local para orquestrar quando novas equipes ou materiais devem chegar, e sensores precisos podem detectar se uma nova janela está alguns milímetros fora do projeto e precisa ser ajustada. E a IA está começando a ser usada na compra e venda de imóveis: a JLL, uma corretora global, introduziu recentemente seu próprio chatbot para fornecer insights aos seus clientes.
Essa análise expandida de dados está lançando as bases para o que muitos esperam que sejam melhorias substanciais em precisão, velocidade e eficiência, reduzindo os cronogramas inchados e o desperdício que tornaram a construção cada vez mais cara.
“A indústria da construção é a maior do mundo, em termos de dólares gastos, mas somos os menos produtivos em termos de adoção tecnológica e ganhos de produtividade”, disse David Jason Gerber, professor da University of Southern California cuja pesquisa se concentra em tecnologia avançada em construção.
Mas a adoção da tecnologia de IA pela indústria enfrenta desafios, incluindo preocupações com precisão e alucinações, nas quais um sistema fornece uma resposta incorreta ou sem sentido.
E a coleta adicional de dados tem sido um problema complicado, em grande parte devido à natureza dos grandes projetos de construção: não há dois empreendimentos iguais, com topografia e regulamentos locais extremamente variados, e novas equipes de empreiteiros e subempreiteiros se reunindo para cada projeto. É como iniciar um negócio multimilionário para cada projeto considerável.
Coordenar o complexo balé de suprimentos, mão de obra e horários continua sendo uma tarefa assustadora. Mas startups e investidores veem uma oportunidade, especialmente quando modelos de aprendizado de máquina, que ingerem enormes quantidades de dados para discernir padrões e prever como situações semelhantes irão progredir, são usados para melhorar o desempenho do projeto.
A pandemia já havia levado as construtoras a adotar mais ferramentas digitais para permitir que trabalhassem no local durante os bloqueios, acelerando o desenvolvimento de novas tecnologias, disse Sarah Liu, sócia da Fifth Wall, uma empresa de capital de risco focada em investimentos imobiliários.
“As melhores empresas não estão se apresentando como empresas de IA”, disse ela. “Eles estão se apresentando como empresas que resolvem problemas.”
A empresa de consultoria de construção nPlan, liderada por Dev Amratia, que ajudou a elaborar a estratégia nacional de inteligência artificial da Grã-Bretanha, usa algoritmos complexos para mapear o progresso de vastos projetos de infraestrutura e evitar erros ou lacunas no fornecimento. Seu sistema de aprendizado de máquina foi treinado em um banco de dados de mais de 740.000 projetos.
O maior projeto da empresa até o momento, uma reforma de US$ 11 bilhões na infraestrutura ferroviária no norte da Inglaterra, usará as lições aprendidas com o estudo dessa vasta gama de projetos para criar mapas de projetos detalhados e em tempo real para construtores, que devem economizar até 5 por cento do custo total.
A Buildots, uma start-up em Israel que fornece orientação de gerenciamento de projetos por meio de câmeras vestíveis que analisam o progresso da construção, assinou um acordo para seu primeiro projeto nos Estados Unidos, um empreendimento de uso misto em Manhattan. a firma encomendou um estudo de 64 canteiros de obras internacionais, e constatou que apenas 46 por cento do canteiro de obras médio estava sendo usado a qualquer momento, evidência de organização e cronograma deficientes.
“No melhor canteiro de obras que estudamos, o progresso variou 30% a cada semana”, disse Aviv Leibovici, diretor de produtos da empresa e cofundador. “Acho que há enormes ineficiências nesta indústria.”
As empresas de construção também fizeram investimentos significativos em sua própria tecnologia. A divisão de serviços de gerenciamento de projetos da Avison Young afirma que seu software proprietário e programas de gerenciamento podem, em média, reduzir o tempo de desenvolvimento em 20%.
A Suffolk, uma grande empresa de construção de Boston, investiu US$ 110 milhões para financiar start-ups de construção e tem uma equipe de 30 analistas de dados coletando e examinando informações de locais de trabalho. Em um canteiro de obras da South Station Tower em Boston, um empreendimento de 51 andares da Hines, guindastes têm câmeras que documentam e rotulam o aço sendo usado na estrutura do edifício, criando um conjunto de dados que deve ser usado em outros projetos no futuro. Programas adicionais estão sendo usados para rastrear o progresso e até prever acidentes.
“Temos zero desemprego na indústria; a tecnologia vai apenas ajudar os trabalhadores existentes a fazer mais”, disse John Fish, presidente e executivo-chefe da Suffolk. “IA só vai substituir as empresas que não usam IA”
Há apreensão sobre a IA e seus problemas relatados com precisão, sendo usados em um setor onde a segurança é tão importante. Programas como o ChatGPT têm uma tendência infeliz de ocasionalmente inventar respostas com base em previsões incorretas, disse Julian Moutte, diretor de tecnologia da Bentley Systems, uma empresa de software de construção.
“Em infraestrutura, isso é algo que não podemos pagar”, disse ele. “Não podemos deixar a IA alucinar o projeto de uma ponte.”
Mas a suposta capacidade de trabalhar mais rápido e mais barato provou ser atraente. A Dusty Robotics, uma empresa de tecnologia em Mountain View, Califórnia, desenvolve dispositivos autônomos para rastrear projetos de construção em canteiros de obras, um trabalho normalmente feito à mão. Ao pesquisar o setor, a executiva-chefe da empresa, Tessa Lau, observou trabalhadores medindo plantas com giz e fita adesiva; alguns trabalhadores até tentaram colar canetas no Roombas.
A Sra. Lau estava preocupada com a reação que os trabalhadores teriam a robôs e IA invadindo seu local de trabalho. Mas em uma indústria desesperada para atrair trabalhadores mais jovens, oferecer aos aprendizes em potencial a capacidade de usar drones e robôs pode ajudar no recrutamento e na retenção.
Tony Hernandez, um instrutor sindical de carpintaria no norte da Califórnia que ensina aprendizes a usar drones e robôs Dusty, vê essas tecnologias como “apenas mais uma ferramenta”. Ele prefere que o robô trace linhas em vez de ter que se abaixar e traçar a si mesmo, o que significa menos desgaste nos joelhos.
“Esta é uma ótima ferramenta de retenção”, disse ele. “Ele trouxe crianças que cresceram no Xbox e podem descobrir essas ferramentas em uma aula de cinco horas.”
Dusty tem 120 unidades em sites nos Estados Unidos, mas isso é apenas o começo. Lau chama as unidades, que podem coletar gigabytes de dados, de “Cavalos de Tróia para treinar as IAs do futuro”.
A redução do risco pode, em última análise, ser onde essa tecnologia deixa sua marca. Dependendo do local e da natureza do trabalho, o seguro pode representar até 10% do custo de um único projeto, que pode facilmente chegar a centenas de milhões de dólares. Agora, com a IA fornecendo melhores maneiras de manter a tarefa, há menos riscos e opções de seguro mais baratas.
A Shepherd, uma empresa iniciante de seguros, usa dados de construção para fornecer aos empreiteiros prêmios mais baratos. A Wint, uma start-up israelense que usa sensores e algoritmos proprietários para eliminar danos causados pela água, o que leva a cerca de um terço das reivindicações de danos em canteiros de obras, foi usada em cerca de 2.500 projetos. Um estudo da Munich Re descobriu que o Wint pode reduzir a taxa de perdas em 90%.
“Os custos de seguro podem ser a diferença entre se os projetos podem ou não ser financiados de forma sustentável”, disse Justin Levine, cofundador e executivo-chefe da Shepherd.
