Mediante modelos de Ultralytics YOLO, SiteAssist automatizó la verificación de imágenes, lo que permitió detectar problemas de cumplimiento en tiempo real y agilizar los flujos de trabajo de seguridad para miles de usuarios y en distintas obras.
Las obras de construcción implican actividades de alto riesgo, como operaciones de izado y trabajos en caliente, en las que los equipos deben seguir procedimientos de seguridad estrictos antes de comenzar a trabajar. Para confirmar estas comprobaciones, los trabajadores suelen subir fotografías como prueba mediante flujos de trabajo digitales.
Sin embargo, revisar estas imágenes no siempre es sencillo. Pueden ser poco claras, estar incompletas o resultar engañosas, lo que dificulta saber si realmente se han cumplido los requisitos de seguridad, especialmente durante proyectos de gran envergadura.
SiteAssist admite estos flujos de trabajo mediante su plataforma digital, que utiliza una combinación de herramientas e IA. En concreto, se emplean modelos de visión artificial, como los modelos de Ultralytics YOLO, para analizar las imágenes subidas. Esto ayuda a la plataforma a comprender qué está ocurriendo en la obra, marcar los envíos no válidos y destacar posibles problemas. Así se reduce el trabajo manual y los equipos pueden mantener unos estándares de seguridad uniformes.
Mejora de la seguridad y el cumplimiento en las obras mediante IA#
SiteAssist es una plataforma de control de trabajos diseñada para equipos que gestionan actividades de alto riesgo en los sectores de la construcción, las infraestructuras y otras industrias críticas. Sustituye los complejos procesos basados en papel por flujos de trabajo digitales estructurados y admite tareas como excavaciones, trabajos en caliente, operaciones de izado y trabajos en espacios confinados.
Empresas como Balfour Beatty, Taylor Woodrow (VINCI), Skanska y HG Construction utilizan SiteAssist para mejorar la uniformidad, mantener el cumplimiento y garantizar que los proyectos sigan avanzando sin problemas. Al digitalizar los permisos y los flujos de trabajo, la plataforma ayuda a los equipos a identificar posibles riesgos y a garantizar que los requisitos de seguridad se apliquen de forma coherente.
Actualmente, SiteAssist presta servicio a miles de trabajadores y proporciona a los equipos una visión más clara de las operaciones diarias. Esta mayor visibilidad les permite controlar mejor los procesos de seguridad.
Por qué las comprobaciones de seguridad en la construcción fallan a gran escala#
Mantener las obras seguras y en funcionamiento no es sencillo. Los proyectos de gran envergadura suelen contar con miles de trabajadores distribuidos en varias ubicaciones, cada uno realizando tareas de alto riesgo que requieren comprobaciones de seguridad estrictas antes de comenzar a trabajar.
Para verificar que se han completado estas comprobaciones, normalmente se pide a los trabajadores que suban fotografías como prueba a flujos de trabajo digitales o sistemas de permisos. Sin embargo, revisar estos envíos no siempre es sencillo.
Las imágenes pueden ser poco claras, estar incompletas o resultar engañosas, lo que dificulta confirmar si realmente se han cumplido los requisitos de seguridad. Los responsables de aprobación deben comprobar manualmente cada envío, buscando el equipo adecuado, una configuración correcta y el cumplimiento general.
A medida que aumenta el número de envíos, este proceso requiere más tiempo y resulta más difícil de gestionar de forma uniforme. Al mismo tiempo, muchos proyectos siguen dependiendo de permisos en papel o de flujos de trabajo parcialmente digitalizados.
Esto ralentiza las aprobaciones, crea cuellos de botella y limita la visibilidad en tiempo real de las actividades de la obra. Es posible que los equipos tengan que hacer un seguimiento en persona o repetir las comprobaciones, lo que añade más retrasos.
A medida que las operaciones crecen, estos retos dificultan el mantenimiento de unos estándares de seguridad uniformes y aumentan el riesgo de que se omitan o retrasen comprobaciones.
Comprobaciones de seguridad sólidas con modelos de Ultralytics YOLO#
SiteAssist simplifica las comprobaciones de seguridad al combinar flujos de trabajo de permisos con la verificación de imágenes en tiempo real. En lugar de depender de revisiones manuales, los equipos pueden capturar y subir imágenes directamente desde el lugar de trabajo, y cada envío se valida antes de continuar con las aprobaciones. Esto ayuda a garantizar que las comprobaciones de seguridad se realicen de forma uniforme, incluso en condiciones cambiantes.
Entre bastidores, cada imagen subida se analiza mediante modelos de Ultralytics YOLO, aprovechando tareas de visión como la detección de objetos y la clasificación de imágenes para comprender qué hay presente en la obra.
Modelos como Ultralytics YOLO26 se han ajustado con precisión utilizando conjuntos de datos propios de SiteAssist, creados a partir de imágenes recopiladas en obras reales mediante su plataforma. Estos datos incluyen unos 45 objetos relacionados con la construcción, como extintores, equipos de seguridad, bombonas de gas y herramientas eléctricas y maquinaria habituales.
El sistema identifica estos objetos y comprueba si los elementos necesarios son visibles, marcando cualquier elemento que falte o que no cumpla los criterios esperados. También puede destacar envíos no válidos, como imágenes que no se han tomado en condiciones reales de la obra. En el conjunto de estos envíos, se detecta una media de 1,7 objetos por imagen, cifra que asciende a 2,7 al excluir las imágenes de fondo, lo que pone de relieve la densidad de actividad significativa en la obra.
Estos son un par de ejemplos de cómo se utilizan los modelos de Ultralytics YOLO en SiteAssist:
- Validación de imágenes en directo: el sistema puede detectar cuándo una imagen subida no se ha tomado en condiciones reales, como una fotografía de una pantalla, y marcarla para su revisión.
- Detección y recuento de equipos: el sistema puede identificar los elementos necesarios, como extintores, y comprobar si está presente el número correcto. En algunos casos, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) se utiliza junto con YOLO para extraer texto de las imágenes, por ejemplo, leer etiquetas para determinar el tipo de equipo.
Fig. 1. Detección de extintores mediante modelos de Ultralytics YOLO en SiteAssist (Fuente)
¿Por qué elegir los modelos Ultralytics YOLO?#
Los modelos de Ultralytics YOLO proporcionan la velocidad y precisión que SiteAssist necesita para validar imágenes en situaciones reales. Las imágenes pueden procesarse rápidamente a medida que se suben, lo que facilita la realización de comprobaciones de seguridad sin retrasos.
De hecho, desde enero de 2025, SiteAssist ha procesado más de 770.918 imágenes mediante modelos de Ultralytics YOLO y ha detectado más de 1.302.315 objetos, demostrando un rendimiento fiable a gran escala.
El paquete de Python de Ultralytics también facilita el entrenamiento y el ajuste preciso de modelos utilizando datos recopilados de flujos de trabajo reales en las obras. Esto permite que el rendimiento de los modelos siga mejorando a medida que se capturan más datos con el tiempo.
Desde el punto de vista del despliegue, los modelos YOLO son eficientes y flexibles. Actualmente, SiteAssist procesa las imágenes en la nube como parte de su backend y gestiona en tiempo real las cargas procedentes de los dispositivos de los trabajadores. Al mismo tiempo, los modelos también pueden ejecutarse localmente en los dispositivos, lo que permite admitir futuros casos de uso en los que el procesamiento se realice directamente en la obra.
Además, gracias a la compatibilidad con formatos de exportación como ONNX y ExecuTorch, los modelos de Ultralytics YOLO pueden integrarse en distintos sistemas periféricos sin añadir complejidad. Esto proporciona a SiteAssist una forma práctica y escalable de crear y ampliar sus flujos de trabajo de IA de visión.
SiteAssist y Ultralytics YOLO potencian las comprobaciones de seguridad en tiempo real#
Actualmente, SiteAssist presta servicio a unos 12.000 usuarios activos en aproximadamente 4.000 dispositivos, lo que permite ampliar de forma eficiente los flujos de trabajo de seguridad para proyectos grandes y complejos.
Al introducir la verificación automatizada de imágenes, los equipos han reducido su dependencia de las revisiones manuales y han acelerado los procesos de aprobación. Las tareas que antes requerían comprobaciones repetidas ahora pueden validarse más rápidamente, lo que ayuda a comenzar los trabajos a tiempo y reduce los retrasos.
El análisis de imágenes basado en YOLO también ha mejorado la uniformidad con la que se realizan las comprobaciones de seguridad. Los envíos se evalúan de una forma más estructurada, lo que facilita identificar equipos ausentes, imágenes artificiales o comprobaciones incompletas. Desde enero de 2025, los objetos detectados con mayor frecuencia incluyen más de 283.000 vehículos y más de 201.000 personas, además de casi 68.500 imágenes artificiales y más de 55.000 extintores.
Esto proporciona a los responsables de las obras una visión más clara de los trabajos en curso y una mayor confianza en que se están cumpliendo los requisitos de seguridad.
Fig. 2. Ejemplo de una fotografía artificial detectada por SiteAssist mediante Ultralytics YOLO.
Además, la reducción del papeleo manual ha permitido a los equipos dedicar menos tiempo a tareas administrativas y más tiempo en la obra. Como resultado, las operaciones funcionan con mayor fluidez y los procesos de seguridad son más fiables en distintas ubicaciones.
Llevar los flujos de trabajo de seguridad en la construcción basados en visión al edge#
De cara al futuro, SiteAssist está explorando la IA en el edge para ejecutar modelos de Ultralytics YOLO más cerca del lugar donde se capturan los datos en la obra. Al procesar las imágenes directamente en los dispositivos, el equipo pretende reducir los costes de la nube, mejorar la privacidad de los datos y facilitar la toma de decisiones en tiempo real. Su plan es seguir ampliando estas capacidades para permitir flujos de trabajo de seguridad y operaciones más avanzados y en tiempo real.
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