¿Qué trabajos útiles pueden realizar los robots en las obras (y qué no pueden hacer)?

Sí y no, según un nuevo informe de la consultora de gestión McKinsey.

El terreno irregular, el clima variable, los flujos de trabajo impredecibles y los materiales diversos hacen que los sitios de construcción sean más difíciles de recorrer que las condiciones controladas de los almacenes o las fábricas.

Pero según el informe de McKinsey, ¿La IA encarnada creará compañeros de trabajo robóticos?, los avances en máquinas “de propósito general” impulsadas por IA encarnada y capaces de adaptarse a diferentes tareas están empezando a abrir nuevas posibilidades incluso en este sector.

La investigación destaca dónde estos robots están mejor posicionados para agregar valor en el sitio hoy en día y dónde aún existen limitaciones.

En la construcción, el mayor potencial reside en las actividades de "recogida y colocación". Estas incluyen:

• Recoger y colocar objetos ligeros o pequeños (donde McKinsey califica a los robots impulsados por IA como de gran capacidad dentro de la construcción)
• Recoger y colocar objetos pesados o grandes (alta capacidad)
• Recogida y vertido de envases pequeños (alta capacidad)

Sin embargo, sus capacidades disminuyen drásticamente para tareas de sitio más complejas o que requieren mayor destreza:

• Recogida y vertido de contenedores grandes (baja capacidad)
• Apuntar y dirigir herramientas pequeñas (baja capacidad)
• Apuntar y dirigir instrumentos grandes (baja capacidad)
• Señalar y dirigir elementos no rígidos como cables o materiales flexibles (baja capacidad)

Los hallazgos sugieren que, si bien los robots podrían realizar tareas básicas en el sitio, cualquier cosa que requiera un control preciso de herramientas, interacción con materiales flexibles (como cables o telas) o un ensamblaje complejo probablemente aún esté fuera de su alcance.

Los robots, incluso aquellos equipados con IA, aún parecen presentar limitaciones en cuanto a destreza robótica y sensibilidad táctil, lo cual podría ser una buena noticia para los trabajadores humanos que temen perder sus empleos. McKinsey señala que incluso las manos humanoides más avanzadas ofrecen menos grados de libertad que las humanas, lo que dificulta las tareas delicadas o irregulares.

Schindler RISE es el primer robot autotrepador del mundo, diseñado para desplazarse por el hueco del ascensor del edificio e instalar componentes. (Imagen cortesía de Schindler)

Otras restricciones

Las limitaciones no son solo mecánicas. Al igual que con las máquinas eléctricas de batería, el suministro de energía es otro cuello de botella clave. Los robots humanoides suelen funcionar solo de dos a cuatro horas con una carga al realizar tareas dinámicas, según el informe de McKinsey. Levantar cargas pesadas acelera la descarga de la batería, mientras que la infraestructura de recarga e intercambio de baterías aún es inmadura. Esto limita la viabilidad de desplegar robots para un turno de construcción completo sin interrupciones.

Además, está el problema del costo. Los robots de uso general pueden costar entre US$15.000 y US$250.000 por unidad, con periodos de amortización que a menudo superan los dos años en las primeras pruebas, señala el informe. El mantenimiento es costoso y puede implicar largos periodos de inactividad si las reparaciones requieren el envío a instalaciones especializadas. En una industria con márgenes de beneficio ajustados, la rentabilidad puede ser difícil a menos que los robots se implementen a gran escala o para aplicaciones de alto valor.

Vista aérea del robot recogiendo un módulo fotovoltaico. El robot recoge módulos de los transportadores autónomos que trabajan con él. (Foto: Rosendin)

La integración en el flujo de trabajo de la construcción también presenta barreras. Muchos robots existentes se ensamblan con piezas a medida, sin estándares industriales acordados. Esto genera riesgos en la cadena de suministro y complica la integración de sistemas. Para los contratistas de la construcción, esto significa que cada implementación puede parecer un proyecto a medida, en lugar de una solución lista para usar.

A pesar de estos desafíos, los investigadores de McKinsey observaron que la tendencia hacia la IA encarnada también conlleva ventajas. Las mejoras en los modelos básicos de visión, lenguaje y acción (el "cerebro" de los robots modernos) les permiten interpretar señales visuales, seguir instrucciones habladas y aprender de la observación. Esto podría facilitar implementaciones más flexibles en entornos diseñados para humanos, como obras de construcción, sin necesidad de rediseños importantes.

No obstante, es probable que sectores industriales distintos de la construcción experimenten una adopción más rápida de robots con IA. Los modelos de McKinsey sugieren que la logística de almacenes, la manufactura ligera, el comercio minorista, la agricultura y la atención médica son más adecuados a corto plazo.

Esto se debe a entornos más predecibles y a una mayor rentabilidad de la inversión a corto plazo. Aun así, el informe argumenta que las empresas constructoras con visión de futuro deberían empezar a explorar proyectos piloto ahora.

La velocidad de adopción también depende de algo más que la tecnología disponible: la economía, la regulación y la preparación de la fuerza laboral determinarán el uso de robots en la construcción tanto como la ingeniería, señala el informe. Esto implica programas piloto cuidadosamente seleccionados, un enfoque en retornos mensurables y una visión realista de lo que los robots pueden y no pueden hacer en la obra hoy en día.

Para las empresas que estén considerando sus opciones, McKinsey aconseja:

• Establecer una visión de automatización a largo plazo: identificar dónde la robótica podría encajar en el proceso de construcción.
• Invertir en datos: Los robots aprenden mejor con datos ricos de interacción física. Capturar y estructurar datos específicos del sitio ahora podría ayudar a entrenar sistemas futuros.
• Monitorear las tecnologías habilitadoras: seguir el progreso en la densidad de la batería, la detección táctil, la destreza y los marcos regulatorios en lugar de depender de demostraciones de marketing.
• Preparar a la fuerza laboral: No espere la llegada de los robots para capacitar a la fuerza laboral. Empiece a desarrollar el talento y la cultura necesarios para trabajar junto a las máquinas.
• Establecer alianzas: interactuar con empresas emergentes de robótica, unirse a grupos de estándares de la industria y adaptar la infraestructura para que esté preparada para los robots.

Lea el informe completo aquí.