IA y datos: la nueva herramienta para mejorar la gestión de proyectos de construcción en Panamá

En una industria donde cada decisión puede tener un impacto directo sobre los costos, los plazos y la productividad, la gestión de datos está adquiriendo un papel cada vez más relevante. La inteligencia artificial comienza a incorporarse a este escenario como una herramienta para analizar información, identificar patrones y apoyar la toma de decisiones.

En Panamá, Stefanini Data & Analytics anunció una nueva línea de soluciones de datos e inteligencia artificial integrada con Snowflake AI Data Cloud, con el objetivo de ayudar a las organizaciones a consolidar información que actualmente se encuentra distribuida en diferentes sistemas y plataformas.

Para el sector construcción, el avance resulta relevante por la cantidad y diversidad de información que se genera durante un proyecto: presupuestos, cronogramas, órdenes de compra, inventarios, avances de obra, productividad, contratos, costos, reportes de campo y documentación técnica.

Cuando estos datos permanecen aislados en diferentes sistemas, obtener una visión completa del proyecto puede convertirse en un desafío.

El reto: demasiados datos, poca integración

Las empresas constructoras han incrementado progresivamente el uso de herramientas digitales para controlar sus operaciones. Sin embargo, disponer de múltiples plataformas no necesariamente significa contar con información integrada.

Un proyecto puede generar datos desde el software de planificación, sistemas financieros, plataformas de compras, aplicaciones de control de obra y herramientas utilizadas directamente en campo. Si estos sistemas no están conectados, los equipos pueden terminar trabajando con información fragmentada o con diferentes versiones de un mismo indicador.

Este escenario también puede dificultar la implementación de soluciones de inteligencia artificial.

“El mercado latinoamericano está experimentando un punto de inflexión. Las empresas han desarrollado importantes activos de datos, pero la fragmentación aún impide que muchas iniciativas avancen más allá de la fase piloto. En la mayoría de los casos, la barrera no reside en el modelo de IA, sino en la infraestructura que lo sustenta”, afirmó Filipe Cotait, CEO de Stefanini Data & Analytics.

¿Qué puede aportar la IA a la gestión de obra?

La inteligencia artificial no sustituye la experiencia de un gerente de proyecto o de un equipo de ingeniería. Su potencial está en procesar grandes cantidades de información y facilitar el análisis para que los responsables puedan tomar decisiones con mayor contexto.

En construcción, una infraestructura de datos integrada puede servir como base para desarrollar aplicaciones orientadas a diferentes etapas del proyecto.

Entre ellas se encuentran el análisis de desviaciones presupuestarias, seguimiento de cronogramas, identificación de tendencias de productividad, planificación de recursos, análisis de compras y suministros, así como generación de reportes para la dirección de proyectos.

También puede facilitar el aprovechamiento de información histórica. Los datos acumulados de proyectos anteriores pueden convertirse en una fuente para analizar comportamientos, comparar resultados y mejorar la planificación de nuevos desarrollos.

Del dato aislado al control integral del proyecto

Uno de los cambios más relevantes de esta evolución tecnológica es que el dato deja de ser únicamente un registro de lo ocurrido y comienza a utilizarse como una herramienta para gestionar lo que está sucediendo.

Para una empresa constructora, esto significa avanzar hacia una visión más integrada de variables que tradicionalmente se administran por separado: costo, plazo, recursos, compras, productividad y avance físico.

La integración de estas fuentes puede permitir que los equipos identifiquen relaciones entre diferentes indicadores y tengan una visión más amplia del comportamiento de un proyecto.

A través de Snowflake AI Data Cloud, Stefanini Data & Analytics busca precisamente consolidar esta infraestructura para que las organizaciones puedan desarrollar y escalar herramientas analíticas y soluciones de IA.

“Esperamos ampliar la generación de valor para el ecosistema Snowflake AI Data Cloud a través de esta colaboración con Stefanini Data & Analytics, facilitando a las empresas el acceso a una infraestructura de datos consolidada y preparada para la IA en una única plataforma integrada”, señaló Bruno Barreto, vicepresidente de Snowflake para Latinoamérica.

La infraestructura digital también entra en la obra

La transformación digital del sector construcción ya no se limita a incorporar nuevos programas o digitalizar documentos. El siguiente desafío consiste en conseguir que las diferentes fuentes de información puedan comunicarse entre sí.

Esto adquiere especial importancia en proyectos donde participan desarrolladores, constructoras, gerencias de proyecto, diseñadores, contratistas especializados y proveedores.

Una plataforma de datos consolidada puede facilitar el acceso controlado a información relevante y establecer mecanismos de seguridad y gobernanza, especialmente cuando diferentes equipos necesitan consultar información del mismo proyecto.

Para los responsables de obra, el objetivo final es práctico: contar con información confiable y disponible para tomar decisiones sobre el proyecto en el momento en que esas decisiones son necesarias.

Panamá ante una nueva etapa de la construcción digital

La incorporación de inteligencia artificial a la industria de la construcción será gradual y dependerá, en buena medida, de la capacidad de las empresas para organizar y conectar los datos que ya generan.

La alianza entre Stefanini Data & Analytics y Snowflake apunta a resolver precisamente esa capa de infraestructura, permitiendo que las organizaciones puedan pasar de proyectos tecnológicos aislados a soluciones de datos e inteligencia artificial escalables.

Para la construcción panameña, el desafío estará en transformar la enorme cantidad de información generada diariamente en los proyectos en una herramienta para planificar mejor, controlar costos, anticipar desviaciones y gestionar las operaciones con mayor información.

La inteligencia artificial puede ser el siguiente paso. Pero, antes de llegar a ella, la industria necesita algo fundamental: datos conectados, confiables y disponibles.