¿Qué es la IA en la gestión de las instalaciones?

Al analizar datos históricos y en tiempo real de los sistemas de construcción, la IA permite a los equipos de instalaciones automatizar los flujos de trabajo rutinarios, anticipar fallas en el equipamiento y optimizar continuamente el rendimiento del edificio.

En los edificios inteligentes modernos, las tecnologías de de machine learning (ML), incluyendo la IA generativa y los analytics avanzados, ayudan a las organizaciones a reducir el tiempo de inactividad y a mejorar la eficiencia energética. También mejoran la visibilidad del uso de activos, los patrones de ocupación y los riesgos operativos.

Como resultado, la gestión de las instalaciones puede convertirse en una función estratégica que respalde la sustentabilidad, la productividad y el valor de los activos a largo plazo. Para los líderes empresariales, este cambio también mejora la resiliencia operativa, permite una planificación de capital más precisa y fortalece la visibilidad en toda la organización del rendimiento de la infraestructura física.

La gestión de instalaciones impulsada por IA usa algoritmos de machine learning complejos para transformar los datos entrantes de los sistemas del edificio en insights aplicables en la práctica y procesos automatizados.

Los sistemas y activos de los edificios están equipados con sensores que les permiten funcionar como fuentes de datos del Internet de las Cosas (IoT). En estos edificios inteligentes, los datos en tiempo real procedentes de los sensores del IoT permiten hacer un monitoreo detallado del uso, el estado, la ocupación y el rendimiento de los equipamientos y los activos. Los modelos de IA analizan los datos de los sensores para descubrir patrones y tendencias que se pueden utilizar para predecir posibles interrupciones, optimizar el uso de energía y tomar otras decisiones críticas.

En algunos despliegues, la IA edge permite el procesamiento de datos directamente en sensores o dispositivos locales, lo que reduce la latencia y mejora la resiliencia al permitir que los sistemas de construcción funcionen incluso cuando la nube es limitada.

Las plataformas de analytics de IA integradas con los sistemas de administración de edificios (BMS) ayudan a los equipos de instalaciones a tomar decisiones operativas más informadas que conducen a un uso más eficiente de los activos, una programación de mantenimiento proactiva y otras tareas operativas. Cuando se integra con plataformas empresariales como sistemas de gestión de activos, software de planificación de recursos empresariales (ERP) y entornos de analytics, los insights de gestión de las instalaciones puede sustentar decisiones estratégicas más amplias en múltiples áreas. Estas áreas incluyen inversión, mitigación de riesgos y planificación operativa a largo plazo.

Los equipos de instalaciones pueden usar sistemas de IA en todo el espectro de operaciones del edificio. Los casos de uso clave de la IA en gestión de instalaciones incluyen:

• La gestión de la energía

• Mantenimiento predictivo

• Automatización del flujo de trabajo

• El uso del espacio

• La seguridad inteligente

• Instalaciones de gemelos digitales

• Toma de decisiones basada en datos

Los sistemas de gestión de edificios (BMS) impulsados por IA optimizan la infraestructura de los edificios a partir de datos en tiempo real e históricos, como los patrones de ocupación y las condiciones ambientales. La automatización de edificios utiliza dichos sistemas para automatizar la calefacción, la ventilación y el aire acondicionado (HVAC), la iluminación y la seguridad para una mayor optimización energética.

Por ejemplo, un BMS impulsado por IA en un edificio inteligente podría usar sensores de ocupación, datos de acceso de insignia o visión artificial para analizar las transmisiones de las cámaras e identificar los momentos en que las áreas del edificio están vacías. Entonces, el sistema puede apagar la iluminación y bajar la temperatura allí para disminuir el consumo de energía y reducir los costos de energía, mejorando la gestión general de la energía.

El mantenimiento predictivo utiliza IA para analizar datos de sensores históricos y en tiempo real, identificar equipamiento que probablemente fallen y programar el mantenimiento antes de que ocurran fallas.

El mantenimiento predictivo y el mantenimiento preventivo a menudo se confunden. Mientras que el mantenimiento predictivo suele basarse en la IA y los analytics avanzados para predecir fallas, el mantenimiento preventivo se rige por calendarios predefinidos o umbrales de uso.

El mantenimiento predictivo programa reparaciones cuando es más probable que los activos experimenten interrupciones, lo que reduce los costos de mantenimiento al evitar el trabajo redundante. Al mismo tiempo, dado que las reparaciones se realizan antes de que se produzcan las fallas previstas, el mantenimiento predictivo también ayuda a reducir el tiempo de inactividad y a mitigar las interrupciones del servicio.

Con el tiempo, los insights de mantenimiento predictivo pueden ayudar a los ejecutivos a tomar decisiones de asignación de capital más informadas con respecto a reparaciones, actualizaciones y reemplazos de activos.

Las herramientas de IA utilizan el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para automatizar tareas rutinarias (como la programación del mantenimiento) y reducir las ineficiencias. Los modelos de IA validan y priorizan automáticamente las órdenes de trabajo entrantes, para asignar trabajos a técnicos con la capacitación y el equipamiento requeridos. Los chatbots impulsados por IA pueden responder a las solicitudes de mantenimiento y escalar consultas complejas al personal humano.

La automatización de la recepción, priorización y despacho de órdenes de trabajo reduce los tiempos de respuesta, al tiempo que permite a los despachadores y técnicos centrarse en tareas más exigentes y de mayor valor. La automatización de los flujos de trabajo y el mantenimiento predictivo son también dos de los principales casos de uso de la IA en la gestión de servicios de campo.

Los sistemas de IA pueden procesar los datos de los sensores del IoT para detectar patrones de ocupación y generar recomendaciones para optimizar la distribución del espacio en función del comportamiento del personal. Las opciones de asignación de espacio basadas en datos pueden hacer que los ocupantes se sientan más cómodos, mejorar los patrones de movimiento, disminuir la congestión dentro de las áreas compartidas y reducir el espacio desperdiciado.

A medida que cambian los comportamientos y las necesidades en el lugar de trabajo, los sistemas de IA pueden ofrecer análisis y recomendaciones continuos para mantener un uso óptimo del espacio.

La tecnología de IA puede fortalecer tanto la seguridad física de los edificios como el monitoreo de la ciberseguridad de TI. Muchos algoritmos de machine learning se destacan en la detección de patrones, lo que les permite marcar anomalías de red que podrían indicar intentos de ciberataques.

Mientras tanto, un BMS impulsado por IA puede usar feeds de video y datos de sensores de IoT para detectar humo, personal no autorizado, actividad inusual y otras amenazas.

Un gemelo digital de una instalación es una copia virtual de un edificio del mundo real. Los modelos de IA utilizan datos en tiempo real para actualizar el gemelo digital, de modo que refleje las condiciones de su contraparte física. Los gerentes de las instalaciones pueden usar gemelos digitales para optimizar el rendimiento de los activos mediante la simulación de operaciones y la toma decisiones informadas basadas en los resultados generados.

A escala, los gemelos digitales pueden respaldar la optimización a nivel de cartera al ayudar a las organizaciones a evaluar el rendimiento del edificio en múltiples sitios y priorizar las iniciativas de modernización.

Los modelos de IA pueden analizar rápidamente grandes conjuntos de datos, tanto históricos como en tiempo real, y luego generar pronósticos e informes mediante la visualización de datos para las partes interesadas de las instalaciones.

Al presentar datos complejos en formatos digeribles, los sistemas de IA proporcionan a los líderes insights aplicables en la práctica que impulsan una toma de decisiones más basada en datos e informada con iniciativas estratégicas.

La IA puede contribuir a hacer que las operaciones de las instalaciones sean más eficientes energéticamente, aumentar el rendimiento de los activos, limitar las fallas en el equipamiento y lograr que se obtenga un mayor ahorro de costos. Estos son algunos de los beneficios de la IA en la gestión de las instalaciones (FM):

• Menores costos: menos ineficiencias significan menores costos operativos. La IA agiliza y automatiza las operaciones de los edificios: automatización del flujo de trabajo, mantenimiento preventivo y otras mejoras similares. Las disminuciones resultantes en el uso de energía, el trabajo redundante y otros beneficios se traducen directamente en mayores ahorros de costos.

• Mayor eficiencia operativa: los modelos de machine learning utilizan algoritmos para analizar datos y brindar insights aplicables en la práctica a los gerentes de las instalaciones y otros líderes. La automatización de las tareas rutinarias y la gestión de las órdenes de trabajo pueden aumentar la productividad de los técnicos. Por otra parte, los sistemas inteligentes de gestión de edificios automatizan la climatización, la iluminación y la seguridad para optimizar el uso eficiente de los recursos.

• Menor tiempo de inactividad: el mantenimiento predictivo y preventivo son más efectivos para mitigar las interrupciones que los enfoques tradicionales reactivos o de reparación planificados. El paso al mantenimiento predictivo impulsado por IA puede suponer aumentos del tiempo de actividad de entre un 10% y un 20%.

• Ciclo de vida extendido de los activos: al reducir el desgaste innecesario y detectar signos tempranos de degradación, las Estrategias de gestión de activos impulsadas por IA pueden extender la vida útil de los sistemas y el equipamiento. Debido a que los activos se mantienen en buenas condiciones de funcionamiento, el mantenimiento predictivo preserva la funcionalidad de los activos y, al mismo tiempo, reduce la probabilidad de reemplazos prematuros.

• Mayor sustentabilidad: al optimizar continuamente el rendimiento del edificio y el consumo de recursos, las estrategias de gestión de instalaciones impulsadas por IA pueden ayudar a las organizaciones a cumplir los objetivos de sustentabilidad. Los edificios inteligentes monitorean los patrones de ocupación y las condiciones ambientales exteriores para aumentar la eficiencia del sistema de climatización, reducir las demandas de energía y reducir las emisiones. Estas capacidades también pueden admitir los informes ambientales, sociales y de gobernanza (ESG) al proporcionar datos de energía y emisiones más precisos y auditables.

• Aumento de la productividad: la automatización de las operaciones del sistema de climatización basadas en la utilización del espacio y los patrones de ocupación puede ayudar a crear un espacio de trabajo más cómodo. Mantener niveles óptimos de calidad del aire, temperatura y humedad puede hacer que los ocupantes se sientan más capaces de concentrarse en el trabajo.

La implementación de la IA en la gestión de las instalaciones suele ser parte de un proceso de transformación digital más amplio, donde los sistemas existentes, los silos de datos, las preocupaciones por la privacidad y la resistencia de los empleados pueden representar desafíos.

Superar estos obstáculos requiere que las organizaciones mitiguen lo siguiente:

• Una alta inversión inicial: los sistemas de IA pueden ser costosos de desarrollar. Los dispositivos más antiguos deben actualizarse con sensores IoT o reemplazarse por equipamiento con sensores incorporados. El software también puede generar costos iniciales considerables, ya sea como compra única o como suscripción continua a un SaaS.

• Un ROI incierto: algunos de los beneficios de la gestión de las instalaciones impulsada por IA pertenecen a la categoría del “retorno de la inversión (ROI) suave”, beneficios no monetarios no cuantificables como la productividad o la sustentabilidad. Sin embargo, estas métricas suelen ser invaluables para el éxito a largo plazo. Puede ser más difícil presentar un caso basado en métricas blandas de retorno de la inversión (ROI) a los stakeholders financieros.

• La calidad de los datos: los sistemas de IA dependen de datos sólidos para alcanzar un rendimiento óptimo. Sin una buena organización y la integración de los datos, un sistema de gestión de las instalaciones impulsado por IA tendrá dificultades para generar un alto retorno de la inversión (ROI).

• La privacidad de datos: cuantos más datos recopila y almacena una organización, mayor es el riesgo de sufrir ciberataques. Los sistemas digitales deben protegerse contra posibles ataques a través de iniciativas de ciberseguridad sólidas. Desplegar IA edge directamente en dispositivos IoT puede ayudar a cerrar posibles vectores de ataque.

• Gestión de cambios: lograr que los empleados se unan a las iniciativas de IA puede ser un desafío por sí solo. Las organizaciones pueden reclutar empleados clave para impulsar nuevas iniciativas y mantener una moral positiva a medida que el personal se adapta a nuevos flujos de trabajo. Los sistemas de IA no sustituirán a los gestores de instalaciones: las organizaciones aún necesitan personal cualificado para gestionar sus sistemas de gestión de edificios.

Si bien los sistemas de gestión de instalaciones impulsada por IA se basan en un enfoque proactivo y automatizado de eficiencia energética, los modelos tradicionales se basan en reparaciones reactivas o programadas y procedimientos manuales.

Sin sensores de IoT que impulsen el mantenimiento predictivo, los técnicos realizan el mantenimiento cuando surgen problemas o en horarios fijos y dependen de registros en papel e inspecciones manuales. Del mismo modo, sin datos de ocupación en tiempo real, los sistemas de climatización (HVAC, por sus siglas en inglés) funcionan con temporizadores preestablecidos independientemente de la utilización real del espacio.

En comparación con un enfoque impulsado por IA, la gestión de instalaciones tradicional puede generar mayores costos de energía, más tiempo de inactividad de los activos y una visibilidad limitada de los datos para una toma de decisiones menos informada. A nivel empresarial, esta visibilidad limitada puede dificultar el logro de los objetivos estratégicos del negocio.

La implementación exitosa de un sistema de gestión de instalaciones impulsada por IA requiere que las organizaciones establezcan una hoja de ruta clara y basada en objetivos. El sistema de IA en sí es uno de los pasos finales del plan.

Las mejores prácticas para empezar con la IA en la gestión de las instalaciones incluyen preparar la pila tecnológica, organizar los datos y crear directrices claras para su uso:

1. Preparación tecnológica: cuando los datos y los sistemas se encuentran fragmentados en sistemas en silos, la solución de IA tendrá dificultades para obtener los datos que necesita para realizar predicciones fiables. Las organizaciones deben identificar todas las herramientas de software y hardware que planean usar, centralizando todo bajo una única plataforma para obtener una fuente unificada de información. Un sistema computarizado de administración de mantenimiento (CMMS) es un ejemplo de ello.
2. Procesamiento de datos: con el procesamiento de datos, los científicos de datos deben reunir toda la información relevante en conjuntos de datos organizados para el sistema de IA. La recopilación de datos, data preparation, la integración de datos y el análisis de datos son etapas fundamentales del flujo de trabajo de procesamiento de datos.
3. Gobernanza de la IA: a través de gobernanza de la IA, las organizaciones deben crear normas, reglas y medidas de seguridad claras para la privacidad de datos y el uso de la IA. Las políticas de gobernanza de la IA ayudan a prevenir los sesgos, mientras protegen la información de identificación personal (PII) y otros datos confidenciales.
4. Alineación de los stakeholders: los ejecutivos y otros líderes deben estar de acuerdo con los objetivos de la iniciativa de IA. ¿Cuál es el retorno de la inversión (ROI) de la IA esperado? ¿Qué problemas pretende solucionar la iniciativa de IA? Lograr que el personal clave esté en sintonía ayudará a garantizar una implementación fluida, una gestión de cambios más sencilla y una medición clara del retorno de la inversión (ROI).