En esta entrevista habla Roz Buick, vicepresidente senior de producto, estrategia y desarrollo de Oracle, Oracle Construction and Engineering.
Buick habla sobre los antecedentes de su carrera, comparte sus recomendaciones para cultivar la innovación en la construcción, dónde la inteligencia artificial y el aprendizaje automático encajan en la industria, y el valor de transmitir datos de un proyecto a otro.
El Dr. Burcin Kaplanoglu, vicepresidente de Oracle Industries Innovation Lab, dirigió el debate.
¿Cuál es su rol actual y cómo ha evolucionado su carrera desde que comenzó a trabajar en la industria?
Soy vicepresidente sénior de estrategia en la Unidad de Negocios Globales de Construcción e Ingeniería de Oracle. Contamos con un equipo global que está trabajando arduamente para innovar e impulsar una plataforma digital de próxima generación donde reunimos muchas de nuestras aplicaciones principales para servir a los propietarios y equipos de entrega.
Originalmente fui científico investigador académico. Por lo tanto, las primeras redes neuronales de inteligencia artificial y varios algoritmos se integraron en un problema, ya fuera la gestión de cuencas hidrográficas, el medio ambiente o la planificación del uso de la tierra.
Sobreviví a la primera ronda de IA. Luego cambié a un enfoque de empresa más comercial y tuve más de 20 años trabajando en hardware, software y servicios para integrar e innovar la forma en que las personas hacen su trabajo y centrándome en la automatización de máquinas, particularmente en la agricultura y la construcción. Lo fascinante de mi viaje es que ahora he regresado al campo de la IA, por lo que es una historia interesante.
¿Cuál es su opinión sobre el estado de la innovación en la industria de la construcción y la ingeniería?
La innovación está en su punto más alto, y hay más dinero que nunca entrando en la industria para empresas nuevas y semi-establecidas. Es el mejor momento para estar en este sector.
También hay una serie de jugadores clave establecidos en la industria, como Oracle, que están experimentando una adopción significativa en el mercado en este punto de la industria. Esto indica que la tendencia hacia la digitalización se está volviendo cada vez más urgente en muchos de nuestros clientes y, en conjunto, todo eso está impulsando a la industria al siguiente nivel.
Dado que es un buen momento para la adopción, ¿cuáles son los mayores desafíos para la innovación?
Los mayores desafíos son la gestión cultural y del cambio. Creo que las empresas luchan por saber qué significa volverse digital. Puede ser bastante abrumador. Debe haber un equilibrio entre ese empoderamiento descentralizado a nivel de proyecto y una estandarización centralizada de procesos que son áreas competitivas centrales para esa empresa.
Los altos ejecutivos de todas las empresas de construcción e ingeniería deben comprender cómo crear una estrategia de datos para ellos mismos. Como cualquier buena transformación Lean Six Sigma en una empresa, necesita la aceptación de arriba hacia abajo.
La extracción de datos y métricas en torno a sus procesos comerciales centrales ya debería estar definida en su estrategia central. La selección de sus socios digitales se deriva de eso, pero realmente comienza con los seres humanos y el cambio cultural en muchas empresas. La aceleración de lo que estamos haciendo tiene menos que ver con las tecnologías individuales y más con la integración de tecnologías para resolver problemas más grandes.
El hecho de que tenga procesamiento en la nube, el ancho de banda, los dispositivos móviles, los sensores, la visión por computadora, la IA y las tecnologías de automatización que ahora han alcanzado niveles de sofisticación y se unen de varias maneras está impulsando un cambio masivo. Esa es la oportunidad para todos.
¿Cómo pueden las organizaciones fomentar una cultura de innovación?
Realmente siento que mi experiencia con los datos y la información ha sido un punto de anclaje central para mí. A medida que avanzamos, particularmente en torno a la IA, es importante que, a medida que se construya cada proyecto, necesita datos de alta calidad.
Aprendí esto siendo un científico investigador durante muchos años. No podía publicar datos a menos que hubiera profundizado en cómo diseñar la hipótesis, cómo diseñar el experimento, la metodología del experimento, cuáles fueron los puntos finales o resultados de su estudio, las mediciones que está generando y por qué y cómo todo se relaciona. No podría superar ese desafío sin la revisión por partes de su publicación para generar datos en una comunidad de científicos y expertos de todo el mundo.
Siento que la calidad de los datos a menudo se pasa por alto en este frenesí por llegar a la IA y el aprendizaje automático. Los datos son el próximo petróleo, pero no si son de mala calidad, si no tienen buena continuidad, no están limpios o no son seguros.
Estos elementos de integridad de datos tienden a pasarse por alto. Es importante para el futuro de la IA y para poder cumplir la promesa de la IA: los datos son una especie de base, o el dicho, "basura que entra, basura que sale".
Si confía en datos incorrectos o faltantes en su modelado general, no importa qué algoritmo aplique, no será bueno. Cuando está aplicando datos a un algoritmo para crear un modelo, y ese modelo se convierte en su luz guía para predecir inteligencia o conocimientos, debe tener una base sólida de calidad o integridad de datos, de lo contrario, es un lugar riesgoso para construir su hogar.
Si está construyendo una casa en un país propenso a terremotos como Japón o Nueva Zelanda, no hay forma de que la construya sin ser a prueba de terremotos. La calidad y la seguridad se están convirtiendo ahora en este estándar de datos a prueba de terremotos para los datos en la nube.
Cada organización que adopta una estrategia de datos necesita pensar en sus mejores prácticas diferenciadoras para competir en el mercado. La forma en que crean las métricas y los datos en torno a esos procesos competitivos es fundamental para avanzar y mejorar continuamente.
Elija un conjunto digital de herramientas que le permitan desarrollar sus prácticas estandarizadas en un equilibrio de procesos descentralizado vs. centralizado que luego le permita acceder bien a esos datos a través de un entorno de datos común. Un CDE que permite a las personas acceder a cualquier dato dimensional, ya sean archivos planos, bases de datos relacionales o modelos 3D, 4D, 5D, etc.
Debe poder encontrar un socio que pueda construir la columna vertebral de su plataforma digital que tenga en cuenta la arquitectura del entorno de datos común desde el principio. Eso le permite construir estos modelos de aprendizaje automático de IA a partir de ese entorno de datos básicos comunes.
Suponiendo que la calidad de los datos esté ahí, está en un viaje de mejora continua para que todos construyan estos modelos y mejoren. Como equipo ejecutivo, no solo debe patrocinar esto desde arriba, sino que también debe adoptar los principios de la ciencia y la ciencia de datos, que es debatir y desafiarse continuamente entre sí sobre lo que está bien y lo que no. ¿Están los modelos o la integridad de los datos donde deberían estar porque ese es un viaje en sí mismo?
¿Qué tecnologías emergentes cree que presentan las mejores oportunidades para la industria?
La IA y el aprendizaje automático son una oportunidad clave para nosotros. Pero debemos tener cuidado con cuánto vendemos o establecemos expectativas. No estamos reemplazando a los seres humanos; se trata de garantizar que los humanos puedan hacer mejor su trabajo para que puedan resolver problemas intelectuales más interesantes y desafiantes más allá de eso.
Cada vez son más las empresas que van a tener dificultades para encontrar talento para trabajar en la construcción. Por lo tanto, tener lugares de trabajo remotos, detección de visión por computadora, sensores IoT alrededor de los recursos y llevar este tipo de datos a su plataforma central para administrar esos datos, debe ser un enfoque en el futuro.
Elija una plataforma digital para manejar esos datos en un entorno de datos común, y luego podrá extraer esa inteligencia con una herramienta de análisis y aprendizaje automático de inteligencia artificial como Oracle Construction Intelligence Cloud Service que estamos desarrollando en todas nuestras aplicaciones en la plataforma. La realidad aumentada, la visualización y la visión por computadora combinadas con sensores es un espacio enorme que ampliará los tipos de datos que se utilizan. Debido a esta combinación de tecnologías, estamos viendo una gran aceleración, por no hablar de los robots en el lugar de trabajo como Spot the dog que todos conocemos por el trabajo que hemos estado haciendo en Oracle Industries Innovation Lab.
Me cuesta ver que los robots habilitadores o los autómatas eliminen todo el trabajo para los humanos. Al igual que en la primera ronda con la IA, las expectativas eran demasiado altas para reemplazar a los seres humanos.
Ese gran pensamiento sobre la IA generalmente es un objetivo falso. Está de moda y es excelente para los artículos de los medios, pero la realidad es que aún debemos centrarnos en la IA para ayudar a los flujos de trabajo o los resultados comerciales y no reinventar a los humanos.
En nuestra industria podemos ver un montón de oportunidades para la IA y el aprendizaje automático. Pero nuevamente, la base de datos es fundamental para potenciar todo eso: cómo almacena los datos, cómo garantiza la integridad y la seguridad de los datos.
Con respecto a la IA y el aprendizaje automático, ¿cuáles serían algunos casos de uso en los que ve el impacto?
Hay muchos. Dentro de la programación, predecir horarios que parecen más riesgosos para un médico normal que ni siquiera pensaría en detectar estos problemas.
Los algoritmos de IA y los modelos de aprendizaje automático pueden detectar estas tendencias basándose en datos de proyectos anteriores, en el proyecto actual y en proyectos futuros para que pueda ser más inteligente antes de detectar estos problemas. Los costos excesivos pueden ser otra área para la inteligencia predictiva.
La idea de mejorar continuamente puede ser un modelo en sí mismo, y con el tiempo aprende más sobre cómo evolucionan esos comportamientos y buenos horarios. Construir modelos de IA alrededor de eso es otra área con oportunidad. Combinar eso con su proceso central como la programación y la gestión de proyectos para mantener a toda la organización al día y ser más inteligente antes sobre posibles problemas. Creo que son algunos de los grandes cambios.
Hay una gran cantidad de datos, pero alrededor del 90 por ciento se pierde de un proyecto a otro. La mayor ganancia en valor es cómo tomamos esos datos de cada proyecto y los usamos en el siguiente para construir un modelo. Tomando ese nivel consistente de flujo continuo de datos a través de proyectos modelo e introduciéndose en estos modelos de aprendizaje automático, lo ayudan a ejecutar proyectos en equipo de mucho mejor manera.
Quiere conectarse, quiere empoderarse, así que recopile y colabore a través de una aplicación de colaboración de proyectos. Pero empodérese mediante la extracción del entorno de datos común y el uso del aprendizaje automático de IA a través de herramientas como Construction Intelligence Cloud Service.
Luego, sincronice más partes entre las partes interesadas para que conozcan las variables cambiantes en un proyecto. Si está utilizando una herramienta de silo digital, no puede ver eso.
Si es programador y no sabe cuál es la actividad de pago en Oracle Textura Payment Management y dónde está el progreso con un proveedor. Podría estar conectando mucha más de esa información entre los constituyentes y luego brindándoles información e inteligencia antes. “Sea más inteligente antes” es una especie de eslogan, pero hay un conjunto casi ilimitado de oportunidades sobre cómo aplicar la IA.
Estamos en un viaje para mejorar en esto, ya que toda la industria trabaja en conjunto. Si es un cliente que piensa en la estrategia de datos, la integridad de los datos y la seguridad de los datos de calidad junto con nosotros, podemos hacer que esta industria avance mucho más rápido. Es un viaje juntos.
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