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Nos últimos anos, muitas tecnologias despontaram prometendo agregar produtividade e eficiência às indústrias. Ramo da inteligência artificial, o machine learning (ML) é uma das inovações que vêm se destacando. O aprendizado de máquina baseia-se na ideia de que os sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com intervenção humana mínima. Não se trata de uma tecnologia específica, mas de um conjunto de softwares de mineração e análise de informações capazes de processar grandes volumes de dados e desenvolver insights.

Você pode não ter notado, mas o machine learning está bastante presente no nosso cotidiano. Ele é a base dos mecanismos de recomendação online usados por empresas como Netflix e Google. Instituições financeiras também se aproveitam do ML para prevenir fraudes e identificar oportunidades de investimento. O aprendizado de máquina vem sendo muito aplicado, ainda, no campo da manutenção preditiva. Nesses casos, as empresas podem usar dados históricos de equipamentos para prever quando as máquinas falharão, antecipando-se a problemas que podem afetar as operações.
De modo geral, a atual tecnologia de aprendizado de máquina pode ser usada para:

  • Prever e mitigar os riscos;
  • Identificar e classificar ameaças;
  • Identificar subcontratados de risco com base em dados históricos e em tempo real;
  • Identificar preocupações de segurança em todo o ciclo de vida do projeto.

APLICAÇÕES NA CONSTRUÇÃO CIVIL

Na indústria da construção é possível identificar algumas aplicações interessantes do machine learning. Podemos citar entre as mais relevantes:

1) Segurança no canteiro – Há plataformas que agregam dados visuais do canteiro para analisá-los, gerando insights sobre segurança, qualidade, uso de equipamentos e rastreamento de progresso. Este tipo de solução permite, por exemplo, inspeções digitais sem a presença de um profissional em campo.
2) Confiabilidade às contratações – O aprendizado de máquina pode auxiliar as empresas na hora de fechar contratos de empreitada com profissionais terceirizados. A partir de análises de desempenho, é possível montar um histórico e saber se os potenciais contratados atuam de acordo com o padrão de qualidade necessário.
3) Mais precisão aos orçamentos – O ML pode ajudar a aumentar a assertividade dos orçamentos. Além disso, a tecnologia pode ser utilizada para analisar o valor de terrenos e identificar problemas de desperdícios no canteiro.
4) Apoio às vendas imobiliárias – O aprendizado de máquina permite reconhecer padrões e prever tendências. Isso significa que ele pode ser utilizado para mapear o desejo dos clientes, orientando campanhas de marketing e o desenvolvimento de produtos mais assertivos.

DESAFIOS À IMPLANTAÇÃO

Assim como acontece com outras novas tecnologias, o machine learning requer uma implantação cuidadosa. Um desafio em especial é a organização dos dados, sejam eles estruturados ou não. Já se sabe que muitos projetos de ML fracassam quando a estrutura de dados da empresa é muito burocrática ou quando a organização ainda não tem a maturidade necessária. Importante lembrar que os algoritmos de machine learning aprendem por meio dos dados que recebem.
Mas é fato que a difusão cada vez maior dos conceitos do machine learning é uma tendência, oferecendo possibilidades amplas para resolver problemas complexos de diferentes naturezas.

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Até a próxima!

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