Últimamente, la industria se ha centrado mucho en la digitalización. Este impulso ha generado una gran cantidad de datos a nuestro alcance, que, a su vez, ofrecen información valiosa sobre el funcionamiento de los activos construidos y establecen las bases para avances transformadores.
En la actualidad, la llegada de la tecnología de IA ha supuesto un cambio fundamental en la forma de aprovechar esta información. La IA ha desbloqueado el potencial para extraer inteligencia procesable de estos datos, permitiendo el análisis predictivo, el reconocimiento de patrones, la automatización y la optimización en tiempo real. En resumen, ha revolucionado la forma en que interactuamos con los datos y aprovechamos su poder en el entorno construido.
Al aprovechar las capacidades de la IA, las empresas pueden abrir nuevas fronteras en eficiencia operativa, sostenibilidad y experiencias de usuario en diferentes sectores. Desde los edificios inteligentes hasta la gestión de infraestructuras, la IA está remodelando el paisaje del entorno edificado, ofreciendo oportunidades sin precedentes para la innovación y el progreso.
Uno de los sectores en los que la IA está teniendo un impacto sustancial es el de la gestión de la energía. Mediante análisis avanzados y conocimientos basados en IA, las organizaciones pueden conocer en profundidad los patrones de consumo energético, identificar las áreas ineficientes y aplicar estrategias específicas para minimizar el derroche de energía. Los sistemas basados en IA pueden analizar grandes cantidades de datos procedentes de sensores y contadores de edificios para optimizar el uso de la energía. Al identificar patrones y predecir el consumo, la IA puede ayudar a reducir el consumo energético, disminuir los costes y reducir la huella de carbono, contribuyendo así a crear entornos más sostenibles. Esto no sólo disminuye los costes operativos, sino que también se ajusta a los objetivos de sostenibilidad, contribuyendo a un entorno construido más ecológico y respetuoso con el medio ambiente.
Del mismo modo, la IA presenta casos de uso interesantes para la sostenibilidad y el cumplimiento de la normativa en el entorno urbanístico. Aprovechando la IA, las organizaciones pueden analizar grandes cantidades de datos de edificios para optimizar el uso de la energía, reducir la huella de carbono y garantizar el cumplimiento de la normativa medioambiental. En cuanto al cumplimiento de la ley, la IA puede examinar los datos para garantizar el cumplimiento de las normas y reglamentos medioambientales.
Además, la obtención de información respaldada por la IA, junto con la inclusión de herramientas de IA conversacional en aplicaciones basadas en la sostenibilidad, puede acelerar la agregación y visualización de los datos ESG, ayudando a presentarla de una manera que sea fácil de aprovechar para los usuarios.
Por otra parte, la IA está transformando el funcionamiento de los edificios. Al aprovechar los sensores IoT y los algoritmos de IA, los sistemas de los edificios inteligentes impulsados por IA pueden ajustar dinámicamente las condiciones ambientales, como la iluminación, la temperatura y la calidad del aire, en función de los patrones de ocupación y las condiciones ambientales externas. El análisis de datos y el procesamiento automático de la información permiten, por ejemplo, anticiparse a la demanda de calefacción y refrigeración, lo que permite realizar ajustes proactivos en la configuración del sistema y la distribución del flujo de aire. Los algoritmos de IA ajustan continuamente las operaciones, lo que permite ahorrar energía sin comprometer los niveles de confort. Este enfoque personalizado no solo mejora el confort de los habitantes, sino que también promueve experiencias de usuario personalizadas, así como la eficiencia energética mediante la optimización del uso de los recursos en función de las necesidades en tiempo real.
En términos de mantenimiento de edificios, al aprovechar el poder del análisis de datos y el procesamiento automático de datos, la IA permite la identificación proactiva de posibles fallos en los equipos, lo que posibilita una capacidad de mantenimiento predictivo más avanzado y permite intervenir a tiempo y evitar costosos tiempos de inactividad. Este enfoque proactivo basado en datos no solo ayuda a mantener un rendimiento óptimo del sistema, sino que también facilita el mantenimiento predictivo, evitando averías costosas, alargando la vida útil de los equipos y mejorando la eficiencia energética, la fiabilidad operativa y el bienestar de los ocupantes. Además, al integrar la IA en la programación del mantenimiento y la automatización de las órdenes de trabajo, las organizaciones pueden lograr una mayor eficiencia operativa y de los recursos, ahorrar costes y mejorar el rendimiento de los activos.
La integración de la automatización basada en la IA con el análisis de datos permite a las empresas agilizar las operaciones, reducir las intervenciones manuales y mejorar el rendimiento general de los activos. Esto se traduce en un importante ahorro de costes, una mayor eficiencia energética y un entorno más cómodo y sostenible para los usuarios.
La inteligencia artificial, concretamente en forma de procesamiento del lenguaje natural, también tiene el potencial de mejorar considerablemente la gestión del conocimiento en la gestión de instalaciones. La IA puede analizar de manera eficiente grandes volúmenes de datos sobre instalaciones y activos, una tarea que actualmente es impracticable sólo con métodos manuales. De este modo, no sólo se obtienen conocimientos cruciales sobre los activos, sino que también se extrae y procesa información y conocimientos, mejorando así la gestión del conocimiento y la eficiencia general.
La influencia de la IA se extiende a la utilización del espacio y la optimización del diseño. A través de datos y análisis predictivos, la IA permite a los stakeholders tomar decisiones documentadas sobre la asignación del espacio, el diseño de la distribución y la utilización de los recursos, maximizando en última instancia la funcionalidad y la eficiencia de los espacios que ocupamos.
La IA también está revolucionando el diseño y la construcción de edificios. Con la disponibilidad de datos, las aplicaciones basadas en IA han ido encontrando más casos de uso en la construcción. Algunos ejemplos son:
- Optimización de los procesos de diseño
- Simulaciones de edificios
- Mejora en la gestión de riesgos
- Racionalización de la gestión de proyectos
- Mejora del control de calidad y la seguridad
- Optimización de las operaciones de la cadena de suministro.
Estos avances están impulsando una mayor eficiencia, sostenibilidad e innovación en el sector de la construcción, lo que en definitiva conduce a la creación de edificios más inteligentes y resistentes. Un ejemplo de seguridad en la construcción es un chatbot de IA que puede ofrecer a los trabajadores acceso inmediato a una base de datos exhaustiva de datos legislativos y de evaluación de riesgos mediante una interfaz de lenguaje natural. Esto permitiría a los usuarios hacer preguntas relacionadas con la obra y recibir directrices de seguridad claras para las tareas que están a punto de realizar.
La seguridad basada en la IA es otro campo en rápida expansión. Desde el punto de vista de la seguridad física, la IA puede aplicarse por ejemplo, a las cámaras de videovigilancia para automatizar y detectar patrones inusuales. La IA también se utiliza en los sistemas de control de acceso y gestión de visitantes para agilizar los procesos y minimizar las intervenciones manuales, haciendo que los edificios sean más receptivos y seguros para sus ocupantes.
Con la gran cantidad de datos de que disponemos hoy en día, junto con los dispositivos IoT cada vez más inteligentes, las aplicaciones en la nube y el uso generalizado de APis para el intercambio de datos, han surgido nuevas vías para que actores maliciosos de la ciberseguridad causen trastornos. Desde el punto de vista de la ciberseguridad, la IA desempeña un papel cada vez más importante, desde el análisis del tráfico de red OT para identificar comportamientos anómalos que puedan indicar un ciberataque, hasta el procesamiento de grandes volúmenes de datos de seguridad de sistemas OT para identificar posibles amenazas y vulnerabilidades, por mencionar algunos ejemplos.
Pasos para aprovechar la capacidad de la IA
Paso 1: Avanzar en la digitalización para aprovechar la capacidad de la IA
El primer paso para aprovechar el potencial de la IA consiste en digitalizar los datos y flujos de trabajo existentes. En los edificios más antiguos, la intervención manual de los trabajadores, los métodos de lápiz y papel o la introducción manual de datos a través de hojas de cálculo siguen siendo habituales. Para preparar sus activos a fin de poder aprovechar toda la potencia de la IA, las organizaciones deben digitalizar sus activos con soluciones digitales como contadores inteligentes, sensores IoT y tecnologías operativas conectadas a la nube. Esto permitirá recopilar y analizar datos precisos en tiempo real. Esta fase de captura y preparación de datos es vital para desbloquear la capacidad de IA de la organización y mejorar la toma de decisiones.
Paso 2: Romper los silos de datos entre departamentos y aplicaciones
Este paso implica la eliminación de los silos de datos entre departamentos y aplicaciones para garantizar que las perspectivas impulsadas por la IA se basen en conjuntos de datos completos y multidimensionales. Confiar en un único conjunto de datos de gran tamaño es insuficiente para generar información procesable, ya que los algoritmos de IA están diseñados para descubrir conexiones e interdependencias. Muchas organizaciones se enfrentan a barreras entre diferentes departamentos y aplicaciones de software, lo que dificulta el intercambio de los datos. Como parte del desarrollo de la capacidad de IA y la implementación de soluciones, las empresas deben identificar los silos de datos existentes y planificar su eliminación. Las soluciones digitales como la plataforma de datos de edificios de Schneider Electric ofrecen la posibilidad de consolidar los datos de edificios procedentes de diversas fuentes, incluidas las TI y las OT, analizarlas y contextualizarlas en función de sus necesidades específicas.
Paso 3: Identificar casos de uso y aplicaciones de la IA en la empresa
Hay que empezar por evaluar los procesos empresariales, las operaciones y los puntos débiles. Colaborar con las distintas partes interesadas para comprender las necesidades y los retos específicos de cada una de ellas y, a continuación, estudiar cómo las tecnologías de IA pueden abordar estos puntos débiles y mejorar los procesos existentes. Las mejores prácticas del sector y los estudios de casos pueden ayudar a comprender cómo se ha aplicado con éxito la IA en contextos similares. Por último, es importante priorizar los casos de uso en función de su impacto potencial y la viabilidad de su implantación en la organización.
En conclusión
El impacto transformador de la IA en el entorno edificado y sus activos es innegable. A medida que las organizaciones adoptan soluciones basadas en la IA, están preparadas para alcanzar niveles sin precedentes de eficiencia operativa, sostenibilidad, seguridad y resistencia. Al aprovechar el poder de la IA, el entorno construido evolucionará hacia un ecosistema dinámico e inteligente, que conducirá hacia un futuro definido por un rendimiento optimizado, una sostenibilidad mejorada y experiencias humanas de usuario sin precedentes.
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