OnsiteIQ creó una plataforma de inteligencia para la construcción impulsada por Ultralytics YOLO11, que ejecuta modelos de segmentación en obras capturadas en 360 grados para detectar en tiempo real el progreso de la construcción, los riesgos de seguridad y los problemas operativos, reduciendo los retrasos de los proyectos un 20 %.
En la construcción, las carencias de información salen caras. Cuando un proyecto se retrasa, identificar la causa, asignar responsabilidades y acordar una solución entre propietarios, promotores y subcontratistas puede llevar semanas. Mientras tanto, los retrasos se acumulan, los presupuestos se agotan y se pierden ingresos. En el caso de un hotel cuyo plazo se retrasa dos meses, esa brecha puede representar una parte significativa del retorno de la inversión previsto originalmente.
El problema central es la visibilidad. Los proyectos de construcción implican a decenas de gremios que trabajan simultáneamente en obras grandes y complejas. Sin un registro fiable y continuo de qué se ha completado, cuándo y por quién, es difícil resolver rápidamente las disputas y prever el progreso con precisión.
OnsiteIQ se creó para cerrar esa brecha. La empresa despliega una red de especialistas en captura en obras activas, registrando el 100 % de cada obra con cámaras de 360 grados con una frecuencia 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 progreso de la construcción, señala los riesgos de seguridad y revela información operativa, todo ello impulsado por Ultralytics YOLO11.
Inteligencia para la construcción en cada obra#
OnsiteIQ proporciona 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. Su plataforma permite a los equipos de proyecto comprender qué ocurre en una obra prácticamente en tiempo real, sin tener que estar físicamente presentes. Un equipo de proyecto que gestione un desarrollo de un millón de pies cuadrados puede revisar toda la obra en una sola jornada laboral, con información generada por IA sobre el progreso por planta, gremio y zona.
La plataforma se ha diseñado en torno a 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 perdidos por las habitaciones durante ese periodo reducen directamente el retorno de la inversión del proyecto. OnsiteIQ proporciona a los equipos de proyecto la visibilidad necesaria para detectar pronto los problemas de secuenciación; por ejemplo, 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 del seguimiento del progreso, 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 realizar el seguimiento del progreso en una obra en evolución#
Las obras de construcción son entornos dinámicos. El mismo espacio tiene un aspecto completamente distinto en cada fase de un proyecto, desde la excavación y la superestructura hasta las instalaciones mecánicas en bruto, las placas de yeso y los interiores terminados. Realizar el seguimiento de lo que se ha completado y lo que no requiere un sistema capaz de comprender simultáneamente el estado visual de una obra en todas estas fases.
Los métodos manuales para abordar este problema, como las visitas a la obra, los informes de progreso y el envío de fotografías, suelen requerir mucho trabajo, ser inconsistentes y resultar difíciles de escalar en 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 considerablemente según la obra, la iluminación y la fase. El sistema tenía que 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 cada imagen capturada en una obra. El sistema utiliza una ontología propia, un sistema estructurado de conocimiento de clases de construcción creado y mantenido por OnsiteIQ, como base para el entrenamiento y la detección del modelo. Tal como explica el director principal de producto Rammohan Adabala, la ontología es lo que hace que las detecciones sean aptas para la toma de decisiones: las clases se definen tanto por su estado como por el objeto, de modo que el sistema distingue entre placas de yeso colocadas y placas de yeso encintadas o pintadas. Esa distinción permite que las detecciones a nivel de imagen se agreguen en un progreso sobre el que un propietario puede actuar.
La canalización funciona en dos etapas:
• Detección a nivel de imagen. Cada imagen de 360 grados capturada en una obra se procesa mediante 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 superestructuras de hormigón sin revestir e instalaciones MEP en bruto hasta placas de yeso sin pintar, superficies terminadas y electrodomésticos instalados. Detectar un frigorífico o un horno, por ejemplo, indica al sistema que una unidad residencial o de hostelería ha llegado a la fase de acabados.
• Agregación en información útil. Las detecciones individuales de las imágenes se agregan en todo el conjunto de datos de un proyecto, generando métricas de progreso por planta y por gremio. Estas métricas alimentan los paneles de seguimiento del progreso, análisis del calendario, análisis de riesgos y 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 la ontología de la empresa se amplía, 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, algo que un único modelo no permitiría.
Fig. 1. Plataforma de OnsiteIQ en funcionamiento con Ultralytics YOLO11.
¿Por qué elegir Ultralytics YOLO11?#
OnsiteIQ eligió Ultralytics YOLO11 por su combinación de precisión de detección, flexibilidad de entrenamiento y facilidad para que el equipo crease e iterase sobre sus propios conjuntos de datos patentados. Según el ingeniero principal Evgeny Nuger, la posibilidad de empezar rápidamente, crear un conjunto de datos, ejecutar el entrenador e iterar sobre los resultados fue considerablemente más rápida 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 patentados, se capturan directamente en obras activas y se etiquetan según la propia ontología de la empresa, el equipo gestiona su propia infraestructura en AWS y utiliza el paquete de Python de Ultralytics para ejecutar el entrenamiento y mantener los modelos actualizados. Este enfoque proporciona a OnsiteIQ un control total sobre sus datos, al tiempo que se beneficia 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. Tras empezar con un único modelo de segmentación, el equipo avanza ahora hacia un enfoque de conjunto a medida que crece la ontología, una progresión natural que el marco YOLO admite sin requerir un cambio fundamental 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 derivadas del despliegue de su plataforma. En estos estudios han surgido varias métricas constantes:
• Resolución de disputas 3 veces más rápida. El 81 % de los usuarios informó de una resolución de disputas más rápida, con una reducción media de 3 veces en el tiempo de resolución y casos de 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, reduciendo el tiempo dedicado a intercambios entre gremios.
• Ahorro de entre 25.000 y 400.000 dólares en sobrecostes. Los clientes han informado de que han evitado entre 25.000 y 400.000 dólares en sobrecostes por proyecto al detectar problemas de secuenciación y riesgos antes de que se agravasen.
• Reducción del 20 % de los retrasos de los proyectos. Dado que la mayoría de los proyectos de construcción terminan fuera de plazo, una reducción del 20 % de los retrasos representa 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 informó de una mejora en la previsibilidad de la entrega 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 los informes a las partes interesadas.
En conjunto, la plataforma también sirve como registro de activos 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 suposiciones ni realizar trabajos exploratorios molestos.
Visibilidad continua durante todo el ciclo de vida del proyecto#
OnsiteIQ está resolviendo un problema de información fundamental en la construcción. Los grandes proyectos implican un capital considerable, una coordinación compleja entre múltiples gremios y una elevada exposición financiera a los retrasos. Al combinar la captura en 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 bajo control, 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 se desarrolla su arquitectura de modelos de conjunto, Ultralytics YOLO continúa siendo el núcleo de una plataforma creada para proporcionar inteligencia fiable y continua en cada obra.
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