La sola lectura de los vocablos “inteligencia artificial” genera inquietud. ¿Será posible que un algoritmo, modelo matemático, aplicación construida por el hombre pueda funcionar y ser más inteligente que los humanos? Una definición comúnmente aceptada por varios autores y expertos y que recopilé del glosario de términos de la Association for Computing Machinery (ACM por sus siglas en inglés) parece confirmar la inquietud mencionada.
Mauricio Jessurun
Coordinador del Comité de Tecnología del CICM
“La inteligencia artificial (IA) es una rama de las tecnologías de la información y comunicaciones, las llamadas TICS, que se enfoca en el diseño y desarrollo de sistemas informáticos que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana como la percepción visual, el reconocimiento de voz, la toma de decisiones en diferentes situaciones y el lenguaje natural.”
La IA se basa en la idea de crear algoritmos y sistemas informáticos que puedan aprender de los datos y mejorar su rendimiento a medida que se les proporciona más información. Es decir, las aplicaciones que contienen algoritmos de IA aprenden constantemente. La IA también se preocupa por la creación de sistemas que pueden razonar, planificar y resolver problemas, y se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones, desde asistentes virtuales hasta robots, y análisis de datos.
Hemos sostenido que la tecnología desarrolla herramientas que ayudan a incrementar la productividad de los profesionistas que las utilizan. Sin embargo, siempre es necesario enfatizar que el criterio de los especialistas es el que debe permitir tomar las decisiones que serán implantadas en las diferentes áreas de su quehacer profesional y que toman en cuenta la información que proporcionan las herramientas tecnológicas de apoyo.
El debate ha comenzado ya que hemos comprobado que la IA tiene el potencial de tener un impacto significativo en la construcción de la infraestructura física de un país. Los modelos basados en IA aprenden de los datos que se van produciendo. Siempre aprenden, son eternos estudiantes que absorben el conocimiento que se genera y que les permite emitir resultados que en teoría cada vez serán mejores. Y la pregunta que nos hacemos como parte del debate ¿Serán los algoritmos y modelos de la IA capaces de sustituir el criterio y soluciones que producen los seres humanos?
Algunos ejemplos de los impactos que podría tener la IA en la construcción de infraestructura física pueden ser: Mayor eficiencia en la planeación y el diseño de las obras: La IA puede ayudar a las autoridades de planificación y diseño a procesar grandes cantidades de datos, analizarlos y generar modelos precisos y detallados de la infraestructura necesaria hoy y en el futuro próximo. Esto podría ahorrar tiempo y costos, al mismo tiempo que se garantiza la eficiencia en el diseño y la ejecución como lo ha venido diciendo nuestro Colegio.
Mayor precisión y calidad en la construcción: La IA también podría ayudar a mejorar la precisión y la calidad de la construcción, mediante el uso de robots y sistemas automatizados para realizar tareas complejas y repetitivas, así como para monitorear y controlar la calidad de los materiales y los procesos de construcción. Hoy en día ya hay varios ejemplos de este tipo de herramientas que son utilizadas en la industria de la construcción.
Mejor gestión del tráfico: La IA también sería de gran ayuda para mejorar la gestión del tráfico en las ciudades, mediante la recopilación y el análisis de datos en tiempo real sobre el flujo de tráfico, la detección de congestiones y la optimización de las rutas. El objetivo sería reducir los tiempos de viaje y mejorar la seguridad vial, es decir, planear mejor nuestras vialidades.
Monitoreo y mantenimiento predictivo: La IA debe ser utilizada para monitorear la infraestructura en tiempo real, detectando y anticipando problemas antes de que se conviertan en emergencias. La detección temprana de fallas en puentes, carreteras, ferrovías y otros tipos de infraestructura puede permitir una intervención rápida y preventiva lo que ayudaría a reducir costos y minimizar los riesgos para la seguridad pública.
Gestión eficiente del agua: La IA seguramente va a contribuir a optimizar la gestión de los sistemas de agua, que es una preocupación clave para muchos países. Supervisar y predecir el uso y la disponibilidad del agua así como para optimizar la distribución del líquido a través de redes de tuberías y otros sistemas, debe ser uno de los principales objetivos a conseguir por las autoridades de los tres niveles de gobierno.
Edificios inteligentes: La IA es utilizada para construir edificios inteligentes que estén diseñados para ahorrar energía. Por ejemplo, sensores en el edificio pueden recopilar datos sobre el uso de la energía, la temperatura y la iluminación para después ajustar automáticamente los sistemas y propiciar el ahorro de energía.
Optimización de la logística: Incorporar soluciones a base de IA en procesos logísticos permitirá hacer más eficientes las operaciones de transporte y entrega de materiales y suministros en la construcción de infraestructura. Por ejemplo, puede ayudar a eficientar la ruta de entrega de materiales de construcción, reducir los tiempos de espera en la entrega de suministros y coordinar mejor el movimiento de equipos pesados.
Mejora de la seguridad en la construcción: La IA puede ser utilizada para evitar accidentes y la seguridad en las obras de construcción al permitir la identificación de posibles riesgos y peligros antes de que ocurran. Por ejemplo, sensores en los cascos de los trabajadores pueden monitorear su nivel de fatiga, y la tecnología de reconocimiento de imágenes puede detectar posibles peligros en el entorno de trabajo.
La instalación de la Inteligencia Artificial (IA) en la infraestructura puede ser un proceso complejo que requiere la colaboración de diferentes partes interesadas, incluyendo a los desarrolladores de tecnología, los diseñadores y constructores de infraestructura, así como a las autoridades responsables de la gestión y operación de la infraestructura.
El diseño de un modelo de inteligencia artificial (IA) implica la selección y configuración de diferentes técnicas y algoritmos de aprendizaje automático que se utilizarán para resolver un problema específico.
Sin embargo, la IA también puede aumentar los riesgos de seguridad si se utiliza de manera inapropiada. Por ejemplo, los atacantes pueden utilizar técnicas de aprendizaje automático para mejorar la precisión de los ataques de phishing, lo que puede dificultar su detección.
También se ha demostrado que los sistemas de IA pueden ser vulnerables a ataques que manipulan los datos de entrada, lo que puede conducir a resultados inesperados o incorrectos. El uso de la IA para analizar grandes cantidades de datos de usuarios plantea preocupaciones sobre la privacidad y la protección de los datos personales. En resumen, la IA tiene el potencial de mejorar significativamente la ciberseguridad, pero su implementación debe ser cuidadosa y considerar los riesgos que se pueden presentar y las cuestiones éticas y de privacidad.
Es importante destacar que, aunque la IA puede ser una herramienta útil en todas las etapas del ciclo de vida de los proyectos de infraestructura, también plantea cuestiones relacionadas con la privacidad y la protección de los datos. Por lo tanto, es necesario implementar políticas y regulaciones adecuadas para garantizar un uso ético y responsable de la tecnología.
Sigamos debatiendo. ¿Los algoritmos, modelos y soluciones basados en IA los cuales están aprendiendo constantemente, llegarán a tomar mejores decisiones que los seres humanos?
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