Hay mucho ruido, y también un diálogo constructivo, sobre la posibilidad de que la IA reemplace a los ingenieros, pero la realidad es mucho más matizada. Estas son algunas de mis perspectivas sobre cómo la automatización con IA impactará realmente al sector de la consultoría y el diseño de ingeniería, y cómo ya lo está haciendo. Estas reflexiones provienen de conversaciones internas en CPE sobre cómo la IA transformará nuestro trabajo.
La ingeniería basada en prompts está llegando...
Las tareas repetitivas del trabajo de ingeniería van a automatizarse, pero mediante flujos de trabajo basados en prompts en lugar del desarrollo manual de hojas de cálculo.
Tareas como la elaboración de especificaciones técnicas, paquetes de licitación, especificaciones de bombas y hojas de datos de equipos se prestan bien a la automatización: se alimentan parámetros del proyecto, criterios de diseño, requisitos del cliente, códigos y normas, y datos de proyectos anteriores a un procesamiento con IA que analiza restricciones, aplica fórmulas de ingeniería, consulta los requisitos de los códigos y redacta documentos.
...pero los expertos en la materia siguen siendo esenciales
Flujos de trabajo como este amplificarán la productividad de las personas que realizan esas tareas. Pero los SME siguen siendo necesarios para verificar que el resultado siga las buenas prácticas de ingeniería, cumpla los códigos y normas aplicables, satisfaga las necesidades del cliente y del proyecto, y que la confiabilidad y la seguridad se hayan considerado plena y adecuadamente. Los SME también tendrán que aprender a mantener estos sistemas junto con el personal técnico.
Esa es la salvaguarda: los expertos en la materia son quienes convierten los borradores de entregables generados por IA en entregables aprobados.
La IA no reemplazará la experiencia en sistemas físicos
En un campo que requiere experiencia especializada y la evaluación de sistemas físicos, estamos a décadas de ser desplazados por la IA, si es que alguna vez ocurre.
Eso no significa que la IA no se esté usando hoy. Está analizando fotos de inspección, procesando por lotes datos de sitio y ayudando a obtener conclusiones que habrían tardado más en verse. Pero todavía se requiere experiencia humana para interpretar y aplicar esas conclusiones a sistemas del mundo real.
De las cintas métricas a los perros robot y las estaciones de acoplamiento de drones
Veremos menos cintas métricas en campo y más equipos de captura de la realidad de alta tecnología: sistemas terrestres y aéreos. Spot, el perro robot, se está usando para recorrer el perímetro y el interior de las instalaciones, evaluando condiciones de seguridad o tomando imágenes IR para identificar puntos calientes, fugas u otras fallas y condiciones inseguras.
Los drones en caja (drone-in-a-box) se despliegan varias veces al día tomando fotos, videos o escaneos láser para catalogar el avance de la construcción o las condiciones actuales del sitio. Lo que viene: enviaremos al sitio un sistema automatizado de levantamiento y recolección de datos que se despliega por sí mismo, ejecuta una misión preprogramada o asistida por IA con supervisión remota, regresa a su estación de acoplamiento y se envía de vuelta a la oficina.
Por qué la IA no puede simplemente convertir escaneos en modelos utilizables
Lo que el mercado quiere es que una nube de puntos se malle y se convierta automáticamente en un modelo sólido 3D o en un plano. Esto ha demostrado ser poco confiable. Las tuberías casi nunca están rectas: hay deflexión, acumulación de residuos, la gente las usa como escalón, el aislamiento se está deshaciendo, telarañas y más.
Cuando se mallan esas cosas, el software de mallado no tiene idea de que eso no es algo que usted quiera conocer, y empieza a crearlo en el modelo sólido. No he visto un sistema en el que se pueda ingresar una nube de puntos, generar una malla y obtener algo utilizable de inmediato. En realidad requiere bastante más tiempo, porque crea un modelo sólido que simplemente queda deforme. Aquí es donde brilla un diseñador 3D altamente capacitado.
El dibujo técnico será lo primero, pero los ingenieros y diseñadores junior aún necesitan una trayectoria profesional
Cuando la IA empiece a reconocer componentes y a comprender y aplicar mejor los códigos, las normas, los parámetros de diseño y los componentes utilizados en una región, estado, municipio o empresa en particular, será entonces cuando podrá comenzar a desplazar funciones de trabajo. Lo primero que va a desplazar es el dibujo técnico, específicamente la conversión de modelos 3D en planos 2D de fabricación y construcción.
Pero las personas junior todavía deben tener la oportunidad de aprender y dejar de ser “junior”. Habrá empresas que las incorporen, y Clear Process será una de ellas, porque tenemos especialidades de nicho que requieren formar a la próxima generación de expertos en la materia. Los conjuntos de habilidades junior tendrán que ser diferentes, porque algunas tareas de nivel junior serán desplazadas por procesos automatizados basados en IA.
El juicio humano sigue siendo insustituible en el diagnóstico de fallas
No sé cuándo la IA podrá hacer preguntas a los operadores y recibir respuestas verdaderamente honestas, o discernir los matices de terminologías distintas y de la jerga propia de cada sitio. Cuando se entra a diagnosticar fallas en los equipos, se empieza a entrar en desafíos conductuales, en los impactos del comportamiento de los operadores y en comprender por qué ese comportamiento es como es.
Si nos llaman y nos dicen “necesitamos operar esto a la capacidad de placa” y los operadores dicen “no podemos hacerlo por X, Y y Z”, hay que llegar a comprender la realidad para siquiera empezar a desarrollar planes de acción correctiva y soluciones. Tenemos dos clientes con instalaciones idénticas, separadas por 10 horas de viaje, y sus realidades de negocio son completamente diferentes.
La IA cambiará nuestras herramientas, pero el trabajo seguirá necesitando expertos capaces de pensar críticamente.