La IA, impulsora de una nueva forma de proteger proyectos de construcción

En España nos hemos situado a la cabeza de la zona euro en el uso de la IA en las empresas: de acuerdo con una encuesta del Banco Central Europeo (BCE) el 43% de las compañías nacionales utiliza tecnologías de IA de forma moderada o significativa, y nuestras empresas anticipan destinar de media un 9% de su inversión total a IA durante los próximos doce meses. Solo Alemania supera las cifras de nuestro país tanto en adopción como en inversión prevista.

Lo cierto es que esta apuesta por la IA también se está trasladando al sector de la construcción, un ámbito que tradicionalmente ha sido más conservador a la hora de incorporar soluciones digitales. Y lo está haciendo, de forma muy visible, en el segmento de la videovigilancia, debido, en gran parte, por el aumento de la complejidad de los proyectos, la necesidad de reducir los costes operativos y para conseguir una mayor protección.

En este sentido, la seguridad en obra, que se solía apoyar en vigilancia física y sistemas reactivos, está evolucionado hacia un modelo más predictivo y automatizado, capaz de anticipar incidentes y optimizar recursos sin perder el control humano sobre la toma final de decisiones. No es de extrañar, si se tiene en cuenta que cerca del 58% de las constructoras españolas han registrado un incremento en los actos delictivos en sus obras, de acuerdo con nuestro último Informe del Crimen de BauWatch, lo que confirma que se trata de una tendencia generalizada que exige la atención y acción de todo el conjunto del sector.

Aquí, la IA ayuda a pasar de este modelo clásico, centrado en registrar lo que ocurre, hacia otro orientado a priorizar las amenazas reales y activar protocolos de verificación y respuesta remota, ya que emplean diferentes análisis de patrones, contexto y coherencia temporal para discernir si está ocurriendo una situación crítica, sin falsos positivos. Además de suponer una gran mejora tecnológica, asistimos a un cambio en la forma de entender la seguridad; más enfocada en detectar y verificar de forma selectiva las situaciones realmente relevantes.

Uno de los principales problemas de los sistemas tradicionales de videovigilancia es la generación constante de falsas alarmas. Ciertos factores ambientales, como la lluvia, el viento, los reflejos del tráfico o el movimiento de maquinaria pueden “cegar” a los detectores, generando alertas constantes que no siempre responden a amenazas reales, lo que satura los centros de control.

Pero la IA ayuda a reducir casi en su totalidad ese “ruido operativo, ya que se entrena a partir de grandes volúmenes de clasificaciones humanas procedentes de la gestión de millones de eventos en distintas condiciones ambientales. En concreto, y gracias al deep learning, la videovigilancia ha evolucionado hacia un modelo capaz de analizar la consistencia del comportamiento sospechoso a lo largo del tiempo antes de generar una alerta. El sistema parte de la detección inicial de movimiento, pero solo considera un objeto como potencial amenaza cuando mantiene coherencia temporal, evitando que esas interferencias puntuales de las que hablábamos desencadenen avisos innecesarios.

A partir de ahí, se clasifica en tiempo real la naturaleza del evento, distinguiendo entre personas, animales o vehículos en tránsito mucho antes de que la alerta llegue a la sala de control. Al priorizar la identificación de actividad humana (incluso cuando está parcialmente oculta) y filtrar otras interferencias visuales, se combate la “fatiga por falsas alarmas” y se mejora la eficiencia y la capacidad de respuesta en proyectos de gran escala.

A ello se suma que, en la actualidad, las obras están cada vez más dispersas, como, por ejemplo, los parques energéticos, situados en ubicaciones remotas, o ciertos proyectos que cambian geográficamente semana a semana. Al tratarse de un sistema prácticamente autónomo, permite extender la protección a lugares donde la vigilancia física continua resulta difícil o costosa, ampliando así el alcance de la seguridad.

La adopción de soluciones basadas en IA responde, más allá de una tendencia puntual, a la necesidad de contar con sistemas de seguridad más precisos, fiables y adaptados a entornos cada vez más complejos. Cuando la tecnología es capaz de reducir falsas alarmas, mejorar la detección de incidentes reales y facilitar una respuesta más ágil, su incorporación puede pasar a formar parte de la operativa habitual en obra.

El debate ya no se centra, por tanto, en si la IA debe integrarse en la videovigilancia en entornos de construcción, sino en cómo aprovecharla de forma efectiva para mejorar la supervisión sin añadir complejidad.