Inteligencia artificial (IA) en el mercado de la construcción: tamaño, participación, tendencias, oportunidades y pronóstico de la industria global segmentados por aplicación (planificación y diseño, seguridad, equipos autónomos, monitoreo y mantenimiento), por región, por competencia. 2018-2028

Descripción general del mercado

El mercado global de inteligencia artificial (IA) en la construcción se ha valorado en USD 3.81 mil millones en 2022 y se anticipa que proyectará un crecimiento sólido en el período de pronóstico con una CAGR del 22,95% hasta 2028. La inteligencia artificial en la industria de la construcción está experimentando una transformación digital. Centrarse en tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en cada etapa de la ingeniería y la construcción, desde el diseño, la preconstrucción, la construcción y las operaciones hasta la gestión de activos, está desarrollando el potencial de la industria de la construcción a nuevos niveles. A medida que surge un cambio tecnológico en la industria de la construcción, se está volviendo beneficioso para las empresas que actualizan la tecnología. Por lo tanto, se espera que la adopción de productos y servicios de IA en la construcción contribuya considerablemente al crecimiento del mercado en los próximos años.

Principales impulsores del mercado

Mejora de la eficiencia y la productividad

La mejora de la eficiencia y la productividad son fuerzas impulsoras centrales detrás de la floreciente adopción de la Inteligencia Artificial (IA) en la industria de la construcción global. En un sector históricamente empañado por retrasos en los proyectos y sobrecostos, la IA presenta una solución convincente para mejorar la gestión de proyectos, la programación y la asignación de recursos, revolucionando en última instancia la forma en que se ejecutan los proyectos de construcción. La IA aprovecha tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático, la visión artificial y el análisis predictivo para optimizar los flujos de trabajo del proyecto. Estas tecnologías permiten a las empresas de construcción hacer estimaciones más precisas, reducir los errores de planificación y asignar mejor los recursos, lo que da como resultado proyectos que no solo se completan más rápidamente sino que también se ajustan al presupuesto. Esto conduce a una reducción sustancial de los costosos retrasos y sobrecostos, lo que convierte a la IA en un elemento innovador para la eficiencia del proyecto.

Además, las capacidades de análisis de datos de la IA ayudan a los profesionales de la construcción a identificar tendencias y patrones que pueden mejorar la toma de decisiones. Esto incluye la previsión de los requisitos de materiales, las necesidades de mano de obra y el uso de equipos, lo que contribuye aún más a la optimización de los procesos y la asignación eficiente de recursos. La automatización, impulsada por la IA, es otro factor clave en la mejora de la productividad. Se pueden automatizar tareas como la entrada repetitiva de datos, la documentación e incluso algunos procesos físicos de construcción, lo que reduce el tiempo y el esfuerzo que requieren los trabajadores humanos. Esto libera recursos humanos para centrarse en aspectos más estratégicos y creativos del proceso de construcción.

La IA también se destaca en la gestión y mitigación de riesgos. Puede predecir problemas potenciales mediante el análisis de datos históricos del proyecto, lo que permite tomar medidas proactivas. Esto minimiza las interrupciones, la repetición del trabajo y los costos asociados. Además, la IA puede mejorar la gestión de la cadena de suministro, garantizando que los materiales y equipos se encuentren fácilmente cuando se los necesita, lo que aumenta aún más la productividad.

Las herramientas y plataformas colaborativas que utilizan IA facilitan la comunicación y la coordinación en tiempo real entre las partes interesadas del proyecto. Esto mantiene a todas las partes informadas y en la misma página, fomentando una mejor colaboración y reduciendo los retrasos relacionados con la comunicación. En resumen, la industria de la construcción está experimentando una profunda transformación a través de mejoras de eficiencia y productividad impulsadas por la IA. Con su capacidad para optimizar la asignación de recursos, reducir los retrasos del proyecto, automatizar las tareas rutinarias y mejorar la toma de decisiones basada en datos, la IA se posiciona como una piedra angular para mejorar los resultados de los proyectos de construcción. A medida que el panorama mundial de la construcción se vuelve cada vez más complejo, la integración de la IA desempeñará un papel fundamental en la entrega de proyectos de manera más eficiente, rentable y con mayor calidad, lo que garantiza la competitividad a largo plazo para las empresas de construcción.

Reducción de costos

La reducción de costos es un factor fundamental que impulsa la Inteligencia Artificial (IA) global en el mercado de la construcción. En una industria conocida por los excesos de presupuesto y las ineficiencias, la IA ofrece soluciones transformadoras para mitigar estos desafíos. Al aprovechar el aprendizaje automático, el análisis predictivo y la automatización, las empresas de construcción pueden reducir significativamente los costos operativos y mejorar su rentabilidad general. La asignación de recursos y la gestión de proyectos impulsadas por la IA agilizan los procesos de construcción, optimizando la utilización de mano de obra y materiales. Esto no solo reduce el desperdicio, sino que también minimiza la necesidad de rehacer trabajos costosos, lo que en última instancia conduce a ahorros sustanciales. Además, el mantenimiento predictivo impulsado por la IA puede identificar de manera preventiva los problemas del equipo, lo que minimiza el costoso tiempo de inactividad y las reparaciones de emergencia.

La eficiencia de costos se extiende a las prácticas de seguridad mejoradas. Los sensores y los sistemas de vigilancia impulsados por IA mejoran la seguridad en el lugar al identificar peligros potenciales en tiempo real. Menos accidentes se traducen en primas de seguros y responsabilidades legales más bajas, lo que preserva los recursos financieros. Las capacidades de toma de decisiones basadas en datos de la IA permiten a las empresas de construcción tomar decisiones informadas, lo que reduce el riesgo de errores costosos. Ya sea que se trate de elegir los materiales de construcción más rentables, refinar los cronogramas de proyectos u optimizar el consumo de energía, la IA proporciona información valiosa que impulsa decisiones rentables.

Además, la automatización y la robótica, respaldadas por la IA, reducen la dependencia de la mano de obra para tareas como la albañilería y la impresión 3D. Los costos laborales constituyen una parte importante de los gastos de construcción, lo que hace que la automatización sea una vía atractiva para la reducción de costos. La industria de la construcción es altamente competitiva y las prácticas rentables brindan una ventaja significativa. Las empresas que adoptan tecnologías de IA pueden completar proyectos más rápido, a un costo menor y con una calidad mejorada en comparación con sus contrapartes que dependen únicamente de los métodos tradicionales. Esta ventaja competitiva puede traducirse en una mayor participación de mercado y rentabilidad. En resumen, la reducción de costos sirve como un catalizador convincente para la adopción de IA en la construcción. Con la capacidad de la IA para optimizar la asignación de recursos, prevenir accidentes costosos, permitir la toma de decisiones basada en datos y automatizar tareas intensivas en mano de obra, la industria de la construcción se beneficiará significativamente de la reducción de los gastos operativos. A medida que los proyectos de construcción globales continúan aumentando en complejidad y escala, las capacidades de reducción de costos de la IA la posicionan como un componente crucial para el éxito futuro de la industria.

Desafíos clave del mercado

Costos de inversión inicial

Los costos de inversión inicial se presentan como un impedimento significativo para la adopción generalizada de la Inteligencia Artificial (IA) en la industria de la construcción. Si bien la IA es una gran promesa para mejorar la eficiencia, la seguridad y los resultados generales del proyecto, los importantes compromisos financieros iniciales necesarios para su implementación pueden ser una barrera formidable para muchas empresas de construcción. La integración de tecnologías de IA en la construcción requiere inversiones sustanciales en varios aspectos. En primer lugar, existen costos de hardware para adquirir la infraestructura informática necesaria y los dispositivos capaces de ejecutar aplicaciones de IA de manera efectiva. Estas inversiones en hardware pueden ser significativas, especialmente para empresas de construcción pequeñas o medianas con recursos de capital limitados. En segundo lugar, entran en juego los costos del software y de la plataforma de IA. Desarrollar o adquirir soluciones de IA adaptadas a las necesidades específicas de la industria de la construcción puede ser costoso. Las tarifas de personalización y licencias se suman a la carga financiera. Además, las empresas deben asignar presupuesto para el mantenimiento, las actualizaciones y el soporte continuos del software. La capacitación de la fuerza laboral es otro componente crítico de la inversión. Los profesionales de la construcción deben adquirir las habilidades para operar y administrar eficazmente los sistemas de IA. Esto requiere financiación para programas de capacitación, talleres y, a menudo, contratar expertos en IA para ayudar en las primeras etapas de la implementación. Además, existen costos de infraestructura, como la instalación de herramientas de recopilación y análisis de datos, sensores y soluciones de conectividad. Asegurarse de que un sitio de construcción esté equipado para recopilar y transmitir datos de manera eficiente puede ser complejo y costoso. Para muchas empresas de construcción, el capital necesario para estas inversiones puede ser un obstáculo abrumador. Estos costos iniciales pueden generar preocupaciones sobre el retorno de la inversión y los períodos de recuperación. En una industria en la que los márgenes de beneficio pueden ser ajustados y los proyectos varían en escala y complejidad, este compromiso financiero puede disuadir a algunos de adoptar la tecnología de IA, especialmente cuando los métodos tradicionales parecen más rentables a corto plazo. Para superar este desafío, es importante que las empresas de construcción evalúen cuidadosamente los beneficios a largo plazo de la IA, teniendo en cuenta factores como la reducción de los retrasos en los proyectos, la mejora de la seguridad y una mejor asignación de recursos. Los incentivos gubernamentales, los subsidios o las asociaciones con la industria también pueden ayudar a compensar los costos iniciales. A medida que la tecnología de IA madure y se vuelva más accesible, se espera que la barrera de inversión inicial disminuya gradualmente, lo que hará que la adopción de IA en la construcción sea más alcanzable para una gama más amplia de empresas.

Falta de mano de obra calificada

La falta de una fuerza de trabajo calificada presenta un impedimento significativo para el crecimiento y el desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA) global en el mercado de la construcción. Si bien la IA tiene un enorme potencial para transformar la industria de la construcción, exige un conjunto de habilidades especializadas que actualmente escasean. Esta escasez de profesionales calificados capaces de implementar y gestionar tecnologías de IA crea varios desafíos para el sector de la construcción.

Experiencia técnicala IA implica algoritmos complejos, aprendizaje automático, análisis de datos y programación. Las empresas de construcción necesitan profesionales capacitados que puedan diseñar, desarrollar e implementar soluciones de IA adaptadas a sus necesidades específicas. La escasez de expertos en IA que comprendan las complejidades de la industria de la construcción y puedan aplicar la IA de manera efectiva obstaculiza la adopción de estas tecnologías.

Científicos de datosla IA depende en gran medida de los datos para la capacitación y la toma de decisiones. Los científicos de datos con experiencia en la recopilación, limpieza y análisis de datos relacionados con la construcción tienen una gran demanda. Sin estos profesionales, las empresas de construcción pueden tener dificultades para obtener información procesable de sus datos, lo que limita los beneficios de la IA. Especialistas en aprendizaje automáticoel aprendizaje automático es un componente central de la IA y requiere especialistas que puedan crear y ajustar algoritmos para el análisis predictivo, la optimización y la automatización. Estos expertos son escasos y compiten con varias industrias más allá de la construcción. Gerentes de proyectos de IAla gestión de proyectos de IA en un contexto de construcción requiere un conjunto de habilidades único. Los gerentes de proyectos deben comprender el proceso de construcción, los protocolos de seguridad y los matices de la implementación de la IA. Encontrar personas con estas calificaciones puede ser un desafío.

Habilidades interdisciplinariasla integración eficaz de la IA en la construcción a menudo exige habilidades interdisciplinarias. Los profesionales deben cerrar la brecha entre la tecnología de IA y el conocimiento del dominio de la construcción. La escasez de estos expertos interdisciplinarios complica la adopción de la IA. Aprendizaje continuola IA es un campo en rápida evolución. Los profesionales de la IA en la construcción deben mantenerse actualizados con los últimos avances y las mejores prácticas. La necesidad de aprendizaje continuo resalta aún más la escasez de talento adecuado.

Abordar este desafío requiere un enfoque multifacético. Las empresas de construcción pueden invertir en programas de capacitación para mejorar las habilidades de su fuerza laboral actual. La colaboración con instituciones educativas y proveedores de capacitación en IA puede ayudar a cerrar la brecha de habilidades. Las iniciativas gubernamentales e industriales para alentar la educación STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas) también pueden contribuir a una futura fuerza laboral con las habilidades necesarias. A medida que la demanda de IA en la construcción sigue creciendo y la tecnología de IA se vuelve más omnipresente, se espera que más personas sigan carreras y programas de capacitación relacionados con la IA, aliviando gradualmente la escasez de mano de obra. Hasta entonces, las empresas deben adaptarse buscando asociaciones, subcontratando ciertas tareas e invirtiendo estratégicamente en el desarrollo de competencias de IA dentro de sus organizaciones.

Calidad y disponibilidad de los datos

La calidad y disponibilidad de los datos representan un cuello de botella importante para la inteligencia artificial (IA) global en el mercado de la construcción. Si bien la IA depende en gran medida de los datos para entrenar modelos, hacer predicciones y optimizar procesos, la industria de la construcción a menudo enfrenta desafíos en este sentido. Las limitaciones relacionadas con la calidad y disponibilidad de los datos pueden obstaculizar la implementación exitosa de la IA en la construcción. Fragmentación de datoslos proyectos de construcción generan grandes cantidades de datos, pero estos datos a menudo están fragmentados y distribuidos entre varios sistemas y partes interesadas. Integrar y estandarizar estos datos para aplicaciones de IA puede ser un proceso complejo y que requiere mucho tiempo.

Precisión de los datoslos datos inexactos o incompletos pueden comprometer gravemente la eficacia de los sistemas de IA. Los datos de construcción pueden contener errores, inconsistencias o información faltante, lo que puede llevar a conclusiones y decisiones incorrectas cuando los modelos de IA se entrenan con dichos datos. Silos de datoslos silos de datos dentro de las organizaciones de construcción pueden impedir el uso y el intercambio eficiente de datos. Estos silos pueden obstaculizar la implementación de la IA, ya que el acceso integral a los datos es esencial para obtener información y predicciones significativas.

Sistemas heredadosmuchas empresas de construcción utilizan sistemas heredados que podrían no ser compatibles con las herramientas modernas de análisis de datos e IA. Esta desconexión puede dificultar la extracción y el uso de datos valiosos. Seguridad de los datoslos datos de construcción a menudo incluyen información confidencial del proyecto y del cliente. Garantizar la seguridad y la privacidad de los datos mientras se utiliza la IA es primordial. El cumplimiento de las regulaciones de protección de datos puede ser un desafío y las violaciones de seguridad pueden tener graves consecuencias. Recopilación y estandarización de datosla recopilación de datos relevantes de los sitios y equipos de construcción puede ser un desafío técnico. Además, la estandarización de los formatos y la calidad de los datos en diferentes fuentes es necesaria para las aplicaciones de IA, pero puede ser difícil de lograr.

Datos históricos limitadoslos modelos de IA se benefician de un conjunto de datos grande y diverso, que a menudo es limitado en la construcción debido a la naturaleza específica del proyecto. Esto puede afectar la precisión y la fiabilidad de las predicciones de la IA, especialmente en el caso de las empresas más pequeñas con menos datos históricos. Propiedad y compartición de datosla industria de la construcción involucra a numerosas partes interesadas, cada una con sus propios datos. Los acuerdos de compartición y propiedad pueden ser complejos, lo que dificulta el acceso a los datos necesarios para las aplicaciones de IA.

Abordar estos desafíos requiere esfuerzos concertados de la industria de la construcción. Las empresas deben invertir en la mejora de la calidad de los datos mediante la implementación de procesos de validación de datos y garantizando la precisión de los mismos. También deben considerar la modernización de su infraestructura de datos para facilitar la recopilación, el intercambio y la utilización de los datos. Además, las asociaciones con proveedores de tecnología y expertos en análisis de datos pueden ayudar a las empresas de construcción a afrontar estos desafíos. Al fomentar una cultura centrada en los datos y promover prácticas de datos estandarizadas, la industria de la construcción puede liberar todo el potencial de la IA, mejorando la gestión de proyectos, la toma de decisiones y la eficiencia general en los procesos de construcción.

Tendencias clave del mercado

Mejora de la seguridad

La mejora de la seguridad está surgiendo como un factor primordial en el mercado global de la inteligencia artificial (IA) en la construcción. La industria de la construcción ha lidiado durante mucho tiempo con las preocupaciones de seguridad y una alta tasa de accidentes, lo que hace imperativo aprovechar las tecnologías de IA para mitigar estos riesgos y mejorar la seguridad general en el lugar de trabajo. Las soluciones de seguridad impulsadas por IA están ahora a la vanguardia de la innovación en la construcción. La visión artificial, los sensores y los algoritmos de IA se combinan para supervisar las obras en tiempo real. Estos sistemas pueden detectar posibles peligros para la seguridad, como condiciones de trabajo inseguras, equipos desatendidos o la presencia de personal no autorizado. De este modo, la IA no solo previene accidentes, sino que también garantiza que las obras cumplan con las estrictas normas y regulaciones de seguridad. Además, se están utilizando dispositivos portátiles equipados con IA para supervisar la salud y el bienestar de los trabajadores de la construcción. Estos dispositivos pueden rastrear los signos vitales, detectar la fatiga y alertar a los trabajadores sobre posibles peligros. Este enfoque proactivo de la seguridad reduce significativamente la probabilidad de accidentes y lesiones. Los sistemas de seguridad impulsados por IA proporcionan alertas y notificaciones en tiempo real, lo que permite respuestas inmediatas a situaciones críticas. Esta rápida intervención garantiza que los problemas de seguridad se aborden con prontitud, lo que evita que los accidentes se agraven. Con un énfasis cada vez mayor en el bienestar de los trabajadores y el cumplimiento normativo, la adopción de la IA para mejorar la seguridad en la construcción está destinada a crecer. Las empresas de construcción reconocen que invertir en medidas de seguridad impulsadas por IA no solo protege a su fuerza laboral, sino que también contribuye a la eficiencia del proyecto al reducir el tiempo de inactividad y los costos asociados. Como resultado, la mejora de la seguridad se erige como una fuerza impulsora convincente en el mercado global de la IA en la construcción.

Automatización y robótica

La automatización y la robótica están preparadas para ser impulsores clave en la Inteligencia Artificial (IA) global en el mercado de la construcción. Estas tecnologías, respaldadas por la IA, están revolucionando la industria de la construcción al mejorar la eficiencia, la precisión y la seguridad en varios aspectos de los procesos de construcción.

La automatización impulsada por IA está logrando avances significativos en tareas como la colocación de ladrillos, el vertido de hormigón y la impresión 3D. Los robots de construcción equipados con algoritmos de IA pueden realizar estas tareas con mayor rapidez y precisión que la mano de obra humana, lo que reduce los requisitos de mano de obra y minimiza los errores. Esto no solo acelera los plazos del proyecto, sino que también mejora la calidad general de la construcción. Además, se están utilizando vehículos autónomos y drones para la inspección del sitio, la topografía y el transporte de materiales. La IA permite a estas máquinas navegar por los sitios de construcción, recopilar datos y realizar tareas con un alto nivel de autonomía. Esto reduce la necesidad de mano de obra en entornos potencialmente peligrosos, mejorando la seguridad y la productividad del sitio.

La robótica impulsada por IA también tiene aplicaciones en el levantamiento de objetos pesados y la manipulación de materiales. Estos robots pueden mover cargas pesadas con precisión y sin fatiga, lo que reduce el riesgo de accidentes y lesiones a los trabajadores humanos. La combinación de automatización y robótica impulsada por IA no solo optimiza los procesos de construcción, sino que también conduce a reducciones de costos al reducir los gastos de mano de obra, minimizar el desperdicio de material y evitar la repetición del trabajo. Como resultado, las empresas de construcción están integrando cada vez más estas tecnologías para mantenerse competitivas en un panorama industrial en evolución, lo que hace que la automatización y la robótica sean una fuerza impulsora en el mercado global de la IA en la construcción.

Información segmentaria

Información de la aplicación

El segmento de planificación y diseño dominará el mercado,

La adopción del modelado de información de construcción en la industria de la construcción ha surgido como una nueva forma de crear los modelos 3D en los que confían los profesionales de la construcción para diseñar, construir y reparar con precisión en los últimos años. Los programadores de plataformas BIM están mejorando las capacidades de BIM con funciones inteligentes impulsadas por IA. En septiembre de 2022, la startup de tecnología de construcción Toric, una plataforma de datos utilizada por la construcción, la ingeniería y sectores similares que permitía a cualquier persona integrar, transformar, modelar y visualizar datos sin escribir código, recaudó USD 22 millones en financiación. Como parte de la inversión, Toric ofrecerá nuevas integraciones para Autodesk Construction Cloud y las herramientas de diseño BIM de Autodesk, como Revit, Navisworks y Civil 3D.

Perspectivas regionales

Se espera que América del Norte domine el mercado durante el período de pronóstico. El mercado norteamericano de inteligencia artificial (IA) en la construcción ha experimentado un crecimiento significativo en los últimos años. La región ha estado a la vanguardia de los avances tecnológicos y la transformación digital en la industria de la construcción.

El mercado norteamericano de IA en la construcción es uno de los más grandes y de más rápido crecimiento a nivel mundial. El mercado está impulsado por el aumento de las actividades de construcción, la demanda de tecnologías avanzadas y un enfoque en la mejora de la productividad y la eficiencia. El mercado abarca varias aplicaciones de IA en diferentes etapas del ciclo de vida de la construcción, incluida la planificación, el diseño, la construcción y las operaciones.

América del Norte, en particular Estados Unidos, ha sido un centro de innovación tecnológica en la industria de la construcción. Muchas empresas regionales han estado a la vanguardia del desarrollo e implementación de tecnologías de IA para aplicaciones de construcción. El mercado ha sido testigo de la adopción de soluciones impulsadas por IA, como análisis predictivo, visión artificial, robótica y aprendizaje automático en todos los procesos de construcción.

Acontecimientos recientes

Noviembre de 2022Disperse.io, una empresa de tecnología de la construcción con sede en el Reino Unido con una plataforma que utilizaba IA para ayudar a los gerentes de proyectos a realizar un seguimiento del trabajo, capturar datos de los sitios de construcción y tomar mejores decisiones sobre el proyecto, lanzó un nuevo producto, Impulse, que destaca los problemas detectados a partir de escaneos de sitios de 360° capturados en su plataforma. Esta solución integró información sobre el rendimiento de las elevaciones de los edificios y presenta problemas a los gerentes de proyectos.

Septiembre de 2022la empresa financiera de tecnología de la construcción Briq adquirió el software de facturación Swipez, una empresa de tecnología financiera con sede en la India que automatizaba la facturación y la recaudación de ingresos. La plataforma de Briq respaldó la capacidad de las empresas de construcción para automatizar flujos de trabajo financieros críticos en los procesos de planificación y previsión, como la planificación corporativa, la previsión de mano de obra y materiales, la previsión de proyectos y la previsión de ingresos. Swipez proporcionó a las empresas una forma eficiente de gestionar las facturas de los clientes y un proceso de recaudación de ingresos conveniente y oportuno a través de la automatización.

Junio de 2022Agile Business Technology (ABT), con sede en Stellenbosch, se asoció con el grupo estadounidense OpenSpace para lanzar su plataforma de captura de 360° e inteligencia artificial (IA) para proyectos de construcción en Sudáfrica. Con imágenes de 360° generadas en OpenSpace para documentar un sitio de trabajo en evolución, los equipos pueden mejorar radicalmente su colaboración. El software también facilitó la realización de controles de calidad, la observación del progreso y la realización de inspecciones para ayudar a identificar riesgos de seguridad.

Principales actores del mercado

• Autodesk Inc.
• Building System Planning Inc.
• Smartvid.io Inc.
• Doxel Inc.
• Bentley Systems Inc.
• PTC Inc.
• IBM Corporation
• NVIDIA Corporation
• Oracle Corporation