Una IA predice accidentes de la construcción antes de que ocurran
Una obra de construcción es un lugar peligroso para trabajar, con una tasa de accidentes fatales cinco veces mayor que la de cualquier otra industria. Así que algunas grandes empresas del sector están probando tecnologías capaces de predecir cuándo ocurrirá un accidente, una herramienta que, además de salvar vidas, ahorraría mucho dinero.
El gigante de la construcción Suffolk, con sede en Boston (EE. UU.), lleva un año desarrollando este sistema en colaboración con SmartVid, una compañía de visión artificial. A principios de este año, la compañía convenció a varios de sus competidores para unirse a un consorcio que compartiría datos para mejorar la tecnología. La directora de Datos y vicepresidenta ejecutiva de Suffolk, Jit Kee Chin, habló sobre este proyecto y de esta colaboración en la conferencia EmTech Next organizada recientemente por MIT Technology Review.
El sistema utiliza un algoritmo de aprendizaje profundo entrenado con imágenes de obras de construcción y registros de accidentes. Luego se activa para monitorizar un nuevo sitio de obra y alertar sobre situaciones que puedan provocar un accidente, como cuando un trabajador no usa guantes o trabaja demasiado cerca de una maquinaria peligrosa. Sobre el escenario de EmTech, Chin afirmó: “La seguridad es un gran problema para el sector de la construcción. La forma estándar de gestionarla hoy en día es tratando de cambiar comportamientos”.
El proyecto demuestra el potencial de la visión artificial que gracias a la inteligencia artificial (IA) controla y predice la actividad en el lugar de trabajo. Esto es especialmente importante para la industria de la construcción, que sufre de una baja productividad y de exceso de costes. De hecho, el mundo de la construcción ha adoptado la visión artificial, el aprendizaje automático y otras tecnologías avanzadas con relativa rapidez.
Este marzo, Suffolk y SmartVid crearon el Consejo Estratégico de Análisis Predictivo para que las compañías contribuyan con datos para mejorar aún más el rendimiento del sistema. Para Chin tiene sentido que sus competidores cedan su información, ya que muchas compañías no tendrían suficientes datos propios. Los algoritmos de aprendizaje profundo normalmente necesitan enormes cantidades de datos para mejorar sus modelos. Mejorar la seguridad también es un incentivo. La responsable afirmó: “La seguridad era un buen punto para comenzar. La mayoría de las empresas no tienen esto en casa”.
Pero, aunque el proyecto está diseñado principalmente para mejorar la seguridad de los trabajadores, también es otro ejemplo de una tendencia mucho más amplia: el uso de IA para monitorizar, cuantificar y optimizar la vida laboral. Cada vez más, las empresas están encontrando formas de controlar el trabajo que realizan sus empleados y utilizan algoritmos para optimizar su rendimiento.
Es una parte fundamental de algunos trabajos, como conducir para una compañía de viajes compartidos o trabajar para empresas de tecnología como Amazon. Y es poco probable que se la cosa acabe aquí, con el tiempo es posible que todos acabemos trabajando para algoritmos.
La antropóloga en Microsoft que analiza el trabajo detrás de muchos productos tecnológicos, Mary Gray, explicó al público de EmTech que cada vez más trabajadores dedican su tiempo a apoyar y responder a los algoritmos. La experta concluyó: “Esto va más allá que el tipo de trabajo que solemos tener en mente cuando hablamos de automatización”.