El uso de la inteligencia artificial (IA) en los proyectos de construcción está creciendo rápidamente. La IA está ayudando en tareas tan diversas como el diseño de edificios e infraestructuras o la gestión de obras, haciendo el trabajo más seguro, eficiente en tiempo y costos. Es probable que esta tecnología se integre en casi todos los aspectos de la planificación y ejecución de proyectos en los próximos años. Sin embargo, como cualquier herramienta, también puede tener efectos contrarios a los deseados, causando retrasos, costos adicionales y otros problemas. La mayoría de los contratos estándar para grandes proyectos de construcción, incluidos FIDIC y NEC, no abordan específicamente el uso de la IA. Esto puede generar vacíos de responsabilidad, reclamaciones o, en el mejor de los casos, una correspondencia innecesaria y que consume tiempo entre las partes cuando surgen problemas con la IA. Por lo tanto, al negociar o modificar dichos contratos, los asesores legales deben considerar el uso de esta tecnología para asignar los riesgos relacionados con la IA de manera que se minimicen las disputas.
Desde el principio, está claro que la IA es ideal para superar algunas de las causas más comunes de ineficiencia en los proyectos de construcción. En particular, su capacidad para sintetizar y procesar grandes cantidades de información en tiempo real alivia las dificultades de coordinación causadas por la fragmentación de los actores – contratistas generales y especializados, ingenieros, arquitectos y proveedores – que intercambian información de manera inadecuada, inconsistente o asincrónica.
Casos de uso comunes de la IA en construcción:
- Diseño del proyecto: teniendo en cuenta parámetros como costo, límites de carga, eficiencia energética, etc., la IA generativa crea múltiples variantes de diseño.
- Gestión de la cadena de suministro: la IA predictiva analiza tiempos de entrega pasados, precios y desempeño de proveedores, junto con necesidades actuales y futuras, para recomendar las mejores opciones.
- Gestión de proyectos y programación dinámica: la IA incorpora cambios en tiempo real (clima, cambios laborales) en cronogramas estáticos y sugiere la reasignación más eficiente de recursos.
- Control de calidad – la IA puede mejorar y complementar los métodos de control de calidad. Por ejemplo, los escáneres LiDAR (detección y alcance de luz), ya sea montados en drones o en dispositivos portátiles, generan representaciones 3D precisas de los sitios de construcción. Los sistemas de IA comparan estos modelos con los planos de diseño originales, identificando inconsistencias que podrían no ser perceptibles al ojo humano. Los algoritmos avanzados de visión por computadora también pueden procesar imágenes para identificar instalaciones defectuosas o grietas antes de que esos defectos causen problemas mayores.
No obstante, la IA puede plantear nuevas cuestiones jurídicas. A continuación, se presentan formas iniciales de abordar estas cuestiones:
- Diseño – Si el diseño va a ser realizado (principalmente) por IA, ¿qué nivel de verificación es razonable exigir al contratista? Idealmente, el contrato debería especificarlo.
- Materiales – En el caso de plataformas de adquisición gestionadas por IA, si la IA fue entrenada con datos obsoletos, podría no sugerir materiales que cumplan con las obligaciones ESG de ciertos códigos de edificación o con los compromisos ESG de la empresa o de una empresa conjunta. La parte obligada podría querer exigir garantías al respecto antes de delegar la adquisición de materiales a la IA de otra parte (o de un tercero).
- Uso, errores y exenciones de la IA: supongamos que el uso de la IA es obligatorio por parte del empleador y que se ha asumido una curva de aprendizaje habilitada por IA como parte del precio del proyecto. En la práctica, el contratista no utiliza la IA tanto como se requiere y se pierden las eficiencias asumidas. El contratista alega que la IA estaba alucinando o que simplemente estaba equivocada. Esto es fácil de imaginar, por ejemplo, cuando un contratista ignora los cambios de programación o de proveedores sugeridos por la IA en respuesta a un evento climático adverso, y el empleador argumenta que la ruta crítica se extendió innecesariamente como resultado. En tales circunstancias pueden surgir cuestiones complejas de prueba y causalidad.
- Para anticipar este tipo de escenarios, el contrato debe prever una formación adecuada del personal en el uso de la IA; establecer claramente qué “verificaciones” debe realizar el usuario/operador al utilizar la IA; y exigir que dicha parte deje de usar la IA si se demuestra que es materialmente poco fiable. Por ejemplo, si el contratista considera desviarse del uso previsto/acordado de la IA, el contrato puede exigirle que documente cuidadosamente tanto los episodios de falta de fiabilidad de la IA (normalmente fácil de exportar) como su enfoque alternativo razonado (una “exención de IA”), y que comunique el asunto lo antes posible al empleador. Al contratista le convendría incluir una cláusula asegurándole medidas en caso de error de la IA, máxime cuando, antes del uso de la IA, habría podido confiar en solicitudes de información, aclaraciones o instrucciones del ingeniero, con consecuencias de tiempo y/o costo si el ingeniero no las proporcionaba adecuadamente. Será responsabilidad de la parte que contrató la IA con el desarrollador/proveedor recuperar los daños del desarrollador/proveedor si el fallo se debe a la IA misma (y no a su uso).
- Propiedad intelectual: dado que la IA aprenderá de su implementación en el proyecto, ya sea de forma específica o no, los derechos de propiedad intelectual relacionados deben estar claramente atribuidos entre el usuario, el desarrollador o terceros para evitar posibles problemas de infracción. Esto también implica la privacidad de los datos, ya que la IA puede ser entrenada con datos de las partes interesadas del proyecto, cuyo consentimiento debe obtenerse. Todas las regulaciones de privacidad de datos aplicables deben cumplirse cuidadosamente.
- Seguro: muchas pólizas de seguro pueden no cubrir los retrasos causados por la IA, por lo que las partes deberán determinar si buscan una cobertura adicional y, en caso afirmativo, cómo se financiará dicha cobertura.
Conclusión: como cuestión básica, el contrato debe abordar, entre otras cosas, qué IA puede o debe utilizarse en el proyecto; por quién y cuándo; qué estándar de diligencia se requiere al verificar los resultados de la IA; cuál es el protocolo en caso de que los resultados de la IA sean inexactos; qué reglas rigen la propiedad de los resultados; y qué pólizas de seguro se aplican y quién debe pagarlas.
Por favor, no dude en ponerse en contacto si tiene alguna pregunta sobre el uso de la IA en proyectos de construcción, ya que no fue posible abordar muchos puntos en una entrada de blog tan breve.