OnsiteIQ creó una plataforma de inteligencia para la construcción basada en Ultralytics YOLO11, que ejecuta modelos de segmentación en obras de 360 grados para detectar en tiempo real el avance de las obras, los riesgos de seguridad y los problemas operativos, y reducir así los retrasos en los proyectos un 20 %.
En la construcción, las lagunas de información salen caras. Cuando un proyecto se retrasa, pueden pasar semanas hasta identificar la causa, asignar responsabilidades y acordar una solución entre propietarios, promotores y subcontratistas. Mientras tanto, los retrasos se acumulan, los presupuestos se agotan y se pierden ingresos. En el caso de un hotel que se retrasa dos meses, esa brecha puede representar una parte considerable del rendimiento de la inversión previsto inicialmente.
El problema de fondo es la visibilidad. En los proyectos de construcción participan decenas de gremios que trabajan al mismo tiempo en obras amplias y complejas. Sin un registro continuo y fiable de qué se ha terminado, cuándo y quién lo ha hecho, es difícil resolver las disputas con rapidez y prever el avance con precisión.
OnsiteIQ se creó para cerrar esa brecha. La empresa despliega una red de especialistas en captación de imágenes en obras activas, donde registran el 100 % de cada obra con cámaras de 360 grados con una periodicidad semanal, quincenal o diaria, según el proyecto.
A continuación, esas imágenes se transforman en imágenes geolocalizadas y se procesan mediante una canalización de IA propia que detecta el avance de las obras, señala los riesgos de seguridad y aporta información operativa, todo ello impulsado por Ultralytics YOLO11.
Inteligencia para la construcción en cada obra#
OnsiteIQ ofrece inteligencia para la construcción a propietarios y promotores inmobiliarios. Hasta la fecha, OnsiteIQ ha supervisado más de 3.000 proyectos en más de 200 ciudades de EE. UU. y Canadá, que abarcan más de 34.000 millones de dólares en nuevos desarrollos. La plataforma permite a los equipos de proyecto saber qué ocurre en una obra casi en tiempo real, sin tener que estar allí físicamente. Un equipo que gestione un desarrollo de un millón de pies cuadrados puede revisar toda la obra en una sola jornada laboral y consultar información generada por IA sobre el avance por planta, gremio y zona.
La plataforma se basa en una propuesta de valor sencilla: garantizar que el capital invertido alcance el objetivo previsto, dentro del plazo y del presupuesto. Los retrasos en la construcción tienen un impacto financiero directo. Si un hotel se entrega dos meses tarde, los ingresos que se dejan de percibir por las habitaciones durante ese periodo reducen directamente el rendimiento de la inversión del proyecto. OnsiteIQ proporciona a los equipos de proyecto la visibilidad necesaria para detectar pronto problemas de secuenciación; por ejemplo, identificar que los trabajos de acabado del pladur van adelantados y avisar a los gremios de electricidad y fontanería para que mantengan el ritmo, antes de que esos problemas provoquen retrasos más amplios.
Además de hacer un seguimiento del avance, la plataforma también permite supervisar la seguridad y los riesgos. Detectar extintores, alarmas contra incendios, filtraciones de agua y otras condiciones de la obra proporciona a los equipos de proyecto una capa adicional de supervisión que, de otro modo, requeriría rondas de inspección presenciales específicas.
El reto de seguir el avance en una obra en constante evolución#
Las obras son entornos dinámicos. Un mismo espacio cambia por completo en cada fase del proyecto, desde la excavación y la estructura hasta las instalaciones en bruto, el pladur y los interiores acabados. Para hacer un seguimiento de lo que se ha terminado y lo que no, se necesita un sistema capaz de comprender el estado visual de la obra en todas esas fases al mismo tiempo.
Los métodos manuales para abordar este problema, como las visitas a la obra, los informes de avance y el envío de fotografías, suelen exigir mucho trabajo, ser poco uniformes y resultar difíciles de ampliar a proyectos grandes o complejos.
Para OnsiteIQ, el reto consistía en crear un sistema de detección capaz de identificar con precisión clases específicas de la construcción en cientos de miles de imágenes por proyecto, en condiciones que varían mucho según la obra, la iluminación y la fase. El sistema debía ser lo bastante rápido para procesar grandes volúmenes de imágenes en segundo plano, lo bastante preciso para respaldar la toma de decisiones financieras y operativas, y lo bastante flexible para ampliarse a medida que siguiera creciendo la ontología de clases detectables de la empresa.
Cómo utiliza OnsiteIQ Ultralytics YOLO11#
La canalización de IA de OnsiteIQ se basa en la segmentación de Ultralytics YOLO11 y procesa todas las imágenes capturadas en una obra. El sistema utiliza una ontología propia —un sistema estructurado de clases de construcción creado y mantenido por OnsiteIQ— como base para entrenar el modelo y realizar detecciones. Según explica el director de producto Rammohan Adabala, la ontología es lo que permite que las detecciones sirvan para tomar decisiones: las clases se definen tanto por su estado como por el objeto, de modo que el sistema distingue entre el pladur ya colocado y el pladur encintado o pintado. Gracias a esta distinción, las detecciones a nivel de imagen pueden agregarse para mostrar el avance y permitir que los propietarios actúen.
La canalización funciona en dos etapas:
• Detección a nivel de imagen. Cada imagen de 360 grados capturada en una obra se procesa con el modelo de segmentación YOLO11, que detecta y clasifica los elementos de construcción presentes en la imagen. La ontología incluye una amplia variedad de clases que abarcan todas las fases de la construcción, desde estructuras de hormigón visto e instalaciones en bruto hasta pladur sin pintar, superficies acabadas y electrodomésticos instalados. Detectar un frigorífico o un horno, por ejemplo, indica al sistema que una vivienda o unidad hotelera ha llegado a la fase de acabados.
• Agregación de información útil. Las detecciones individuales de cada imagen se agregan en todo el conjunto de datos de un proyecto para generar métricas de avance por planta y gremio. Estas métricas alimentan las funciones de seguimiento del avance, análisis del calendario, análisis de riesgos y paneles de seguridad de la plataforma, que se muestran directamente a propietarios, promotores y jefes de proyecto.
El uso de la segmentación proporciona a OnsiteIQ información espacial más detallada que la detección basada únicamente en cuadros delimitadores. A medida que se amplía la ontología de la empresa, OnsiteIQ también está desarrollando una arquitectura de conjunto que combina un modelo de segmentación con un clasificador, lo que permite al sistema mejorar la precisión de forma más eficiente a medida que crece el conjunto de clases, en comparación con lo que permitiría un único modelo.
Fig. 1. La plataforma de OnsiteIQ en funcionamiento con Ultralytics YOLO11.
¿Por qué elegir Ultralytics YOLO11?#
OnsiteIQ eligió Ultralytics YOLO11 por combinar precisión de detección, flexibilidad de entrenamiento y facilidad para que el equipo creara e iterara con sus propios conjuntos de datos patentados. Según explica el ingeniero principal Evgeny Nuger, empezar rápidamente, crear un conjunto de datos, ejecutar el entrenador e iterar sobre los resultados fue notablemente más rápido que crear una infraestructura personalizada desde cero, y fue uno de los principales motivos por los que el equipo se pasó a Ultralytics.
Como los datos de entrenamiento de OnsiteIQ son propios, se capturan directamente en obras activas y se etiquetan según la ontología de la empresa, el equipo gestiona su propia infraestructura en AWS y utiliza el paquete de Python de Ultralytics para entrenar y mantener los modelos actualizados. Este enfoque da a OnsiteIQ pleno control sobre sus datos y, al mismo tiempo, permite aprovechar el rendimiento y la fiabilidad de la familia de modelos YOLO.
La flexibilidad de la arquitectura YOLO también ha sido importante a medida que evoluciona el caso de uso de OnsiteIQ. El equipo empezó con un único modelo de segmentación y ahora avanza hacia un enfoque de conjunto a medida que crece la ontología, una evolución natural que el marco YOLO permite sin necesidad de realizar cambios fundamentales en la canalización subyacente.
El impacto de la inteligencia para la construcción a gran escala#
OnsiteIQ ha realizado estudios de impacto con sus clientes para cuantificar las mejoras operativas que se obtienen al implementar su plataforma. En estos estudios han aparecido varias métricas constantes:
• Resolución de disputas 3 veces más rápida. El 81 % de los usuarios declaró que las disputas se resolvían más rápido, con una reducción media de 3 veces en el tiempo de resolución y casos hasta 7 veces más rápidos, según la fase y la complejidad del proyecto. Con un registro visual continuo y geolocalizado de cada zona de la obra, las partes interesadas pueden identificar rápidamente cuándo y dónde surgió un problema, lo que reduce el tiempo dedicado a intercambios entre gremios
• Ahorro de entre 25.000 y 400.000 dólares en sobrecostes. Los clientes han declarado haber evitado entre 25.000 y 400.000 dólares en sobrecostes por proyecto al detectar problemas de secuenciación y riesgos antes de que se agraven.
• Reducción del 20 % de los retrasos en los proyectos. Dado que la mayoría de los proyectos de construcción terminan con retraso, reducir los retrasos un 20 % supone una mejora significativa en la previsibilidad de las entregas y la materialización de los ingresos.
• Aumento del 24 % en la previsibilidad de las entregas. El 78 % de los usuarios declaró que había mejorado la previsibilidad de las entregas de los proyectos, con un aumento medio del 24 %, lo que proporciona a propietarios y promotores una base más fiable para la planificación financiera y la comunicación con las partes interesadas.
En conjunto, la plataforma también sirve como registro de referencia a largo plazo. Una vez terminada la construcción, los responsables de las instalaciones pueden utilizar las imágenes de OnsiteIQ para saber qué hay detrás de las paredes, localizar tuberías o investigar problemas del edificio, sin tener que hacer conjeturas ni realizar trabajos de exploración que causen molestias.
Visibilidad continua durante todo el ciclo de vida del proyecto#
OnsiteIQ está resolviendo un problema fundamental de información en la construcción. Los proyectos grandes requieren un capital considerable, una coordinación compleja entre varios gremios y una gran exposición financiera a los retrasos. Al combinar la captura de imágenes de 360 grados con una canalización de IA basada en Ultralytics YOLO11, OnsiteIQ proporciona a los equipos de proyecto la visibilidad que necesitan para mantener los proyectos en marcha, desde el primer día de excavación hasta la entrega y más allá.
Los resultados son cuantificables: las disputas se resuelven tres veces más rápido, los retrasos se reducen en una quinta parte y se evitan cientos de miles de dólares en sobrecostes por proyecto. A medida que la ontología de OnsiteIQ sigue ampliándose y evoluciona su arquitectura de modelos de conjunto, Ultralytics YOLO continúa siendo el núcleo de una plataforma diseñada para ofrecer inteligencia fiable y continua en cada obra.
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