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 progreso de la construcción, los riesgos de seguridad y los problemas operativos, y reducir los retrasos de los proyectos un 20 %.
En el sector de la construcción, las lagunas de información son caras. Cuando un proyecto se retrasa, pueden pasar semanas hasta identificar la causa, asignar responsabilidades y acordar una solución entre los propietarios, los promotores y los subcontratistas. Mientras tanto, los retrasos se acumulan, los presupuestos se agotan y se pierden ingresos. En el caso de un hotel cuya entrega se retrasa dos meses, esa brecha puede representar una parte significativa de la rentabilidad de la inversión prevista inicialmente.
El problema principal es la visibilidad. En los proyectos de construcción trabajan simultáneamente decenas de gremios en obras grandes y complejas. Sin un registro continuo y fiable de qué se ha completado, cuándo y por quién, resulta difícil resolver las disputas rápidamente y prever con precisión el progreso.
OnsiteIQ se creó para cerrar esa brecha. La empresa despliega especialistas en captura en obras activas, donde registran el 100 % de cada obra con cámaras de 360 grados siguiendo una periodicidad semanal, quincenal o diaria, según el proyecto.
A continuación, esas grabaciones se transforman en imágenes geolocalizadas y se procesan mediante una canalización de IA propia que detecta el progreso de la construcción, señala riesgos de seguridad y revela información operativa. Todo ello funciona gracias a Ultralytics YOLO11.
Inteligencia para la construcción en todas las obras#
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 Estados Unidos y Canadá, que abarcan más de 34.000 millones de dólares en nuevos desarrollos. Su 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 progreso por planta, gremio y zona.
La plataforma se basa en una propuesta de valor sencilla: garantizar que el capital invertido alcance el resultado previsto, dentro del plazo y del presupuesto. Los retrasos en la construcción tienen un impacto financiero directo. Si un hotel se entrega con dos meses de retraso, los ingresos por habitaciones que se dejan de percibir durante ese periodo reducen directamente la rentabilidad de la inversión del proyecto. OnsiteIQ proporciona a los equipos de proyecto la visibilidad necesaria para detectar pronto los problemas de secuenciación; por ejemplo, permite identificar que los trabajos de acabado de placas de yeso 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 progreso, la plataforma también permite supervisar la seguridad y los riesgos. Detectar extintores, alarmas de incendios, filtraciones de agua y otras condiciones de la obra ofrece a los equipos de proyecto una capa adicional de supervisión que, de otro modo, exigiría rondas de inspección presenciales específicas.
El reto de seguir el progreso de una obra en constante evolución#
Las obras de construcción son entornos dinámicos. El mismo espacio cambia por completo en cada fase del proyecto, desde la excavación y la estructura hasta las instalaciones mecánicas, los trabajos de placas de yeso y los interiores terminados. Para hacer un seguimiento de lo que se ha completado y de lo que no, hace falta un sistema capaz de comprender el estado visual de la obra en todas estas fases a la vez.
Los métodos manuales para abordar este problema, como las visitas a las obras, los informes de progreso y el envío de fotografías, suelen requerir 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 se ejecuta en todas las imágenes capturadas en una obra. El sistema utiliza una ontología propia, un sistema estructurado de conocimiento con clases de construcción creado y mantenido por OnsiteIQ, como base para el entrenamiento y la detección de modelos. Tal como explica el director de producto sénior 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 placas de yeso instaladas, encintadas o pintadas. Esa distinción permite agregar las detecciones de imágenes individuales para obtener un progreso sobre el que los propietarios puedan actuar.
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 abarca una amplia variedad de clases de todas las fases de la construcción, desde estructuras de hormigón visto e instalaciones de MEP sin terminar hasta placas de yeso sin pintar, superficies acabadas y electrodomésticos instalados. Detectar, por ejemplo, un frigorífico o un horno indica al sistema que una unidad residencial o de hostelería ha llegado a la fase de acabados.
- Agregación para obtener información útil. Las detecciones de imágenes individuales se agregan en todo el conjunto de datos de un proyecto para generar métricas de progreso por planta y por gremio. Estas métricas alimentan el seguimiento del progreso, el análisis de cronogramas, el análisis de riesgos y los 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 BBox. 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 con un conjunto de clases cada vez mayor de forma más eficiente de 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 y mejorara sus propios conjuntos de datos patentados. Según el ingeniero principal Evgeny Nuger, empezar rápidamente —crear un conjunto de datos, ejecutar el entrenador e iterar sobre los resultados— era mucho más rápido que crear una infraestructura personalizada desde cero, y fue uno de los principales motivos por los que el equipo se decantó por Ultralytics.
Como los datos de entrenamiento de OnsiteIQ son patentados, se capturan directamente en obras activas y se etiquetan según la ontología propia de la empresa, el equipo gestiona su propia infraestructura en AWS y utiliza el paquete Python de Ultralytics para entrenar y mantener los modelos actualizados. Este enfoque permite a OnsiteIQ tener pleno control sobre sus datos y beneficiarse, al mismo tiempo, del rendimiento y la fiabilidad de la familia de modelos YOLO.
La flexibilidad de la arquitectura YOLO también ha sido importante a medida que ha evolucionado 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 exigir 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 surgido varias métricas constantes:
- Resolución de disputas 3 veces más rápida. El 81 % de los usuarios afirmó 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. Gracias a un registro visual continuo y geolocalizado de cada zona de la obra, las partes interesadas pueden identificar rápidamente cuándo y dónde surgió un problema, reduciendo el tiempo dedicado a intercambios entre gremios.
- Ahorro de entre 25 000 y 400 000 dólares en sobrecostes. Los clientes han afirmado que han evitado sobrecostes de entre 25 000 y 400 000 dólares por proyecto al detectar problemas de secuenciación y riesgos antes de que se agravaran.
- Reducción del 20 % en los retrasos de 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 la entrega y la materialización de los ingresos.
- Aumento del 24 % en la previsibilidad de la entrega. El 78 % de los usuarios afirmó que había mejorado la previsibilidad de la entrega de sus proyectos, con un aumento medio del 24 %, lo que ofrece a propietarios y promotores una base más fiable para la planificación financiera y la presentación de informes a las partes interesadas.
En conjunto, la plataforma también sirve como registro de activos a largo plazo. Una vez finalizada la construcción, los responsables de las instalaciones pueden utilizar las imágenes de OnsiteIQ para averiguar qué hay detrás de las paredes, localizar tuberías o investigar problemas en el edificio, sin tener que hacer conjeturas ni realizar trabajos exploratorios que causen alteraciones.
Visibilidad continua durante todo el ciclo de vida del proyecto#
OnsiteIQ está resolviendo un problema de información fundamental en la construcción. Los proyectos grandes implican un capital considerable, una coordinación compleja entre varios gremios y una elevada exposición financiera a los retrasos. Al combinar la captura de imágenes de 360 grados con una canalización de IA basada en Ultralytics YOLO11, OnsiteIQ ofrece a los equipos de proyecto la visibilidad que necesitan para mantener los proyectos según lo previsto, 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 proporcionar inteligencia fiable y continua en todas las obras.
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Escrito por
Responsable de contenidos digitales · Ultralytics
