En octubre de 2024, un equipo de la National Council of Structural Engineers Association (NCSEA) responsable de estudiar el impacto de la IA (Inteligencia Artificial) en la ingeniería estructural, organizó una mesa sobre la temática. Presentamos algunas preguntas y respuestas del encuentro.
¿Cuáles son las ramificaciones legales de utilizar herramientas de IA para análisis y diseño estructural?
El uso de la IA en el análisis y diseño estructural no cambia la definición tradicional de responsabilidad en el cargo. Los ingenieros deben evaluar y validar los diseños generados por IA y los resultados de aprendizaje automático (ML) de la misma manera que lo harían con cualquier otra solución tipo «caja negra».
¿Es ético para un ingeniero basar un diseño en la IA, dada su posible inexactitud? ¿Qué desafíos éticos surgen cuando se utiliza IA sin la supervisión de un ingeniero profesional?
La IA no debe reemplazar el juicio del ingeniero. Los diseños generados por IA deben cumplir con todos los códigos de construcción relevantes y satisfacer los requisitos de seguridad y desempeño. Los ingenieros matriculados son finalmente responsables de la integridad de sus diseños. Aunque la IA puede complementar la experiencia del ingeniero, existen limitaciones, como posibles inexactitudes y sesgos. Por lo tanto, el ingeniero estructural sigue siendo la autoridad final para garantizar la seguridad pública y el cumplimiento.
¿Existen regulaciones actuales sobre el uso de la IA por parte de los ingenieros estructurales?
Actualmente, no existen regulaciones específicas que aborden exclusivamente el uso de la IA por parte de los ingenieros estructurales. Sin embargo, los mismos deben adherirse a los estándares y directrices profesionales existentes, asegurándose de que los diseños basados en IA cumplan con todos los códigos y normativas relevantes.
¿Cómo la responsabilidad profesional se ve afectada por el uso de la IA?
Si la IA contribuye a un error de diseño, omisión o fallo, es comparable con las equivocaciones cometidas por pasantes o ingenieros junior. Los ingenieros deberán desarrollar completos mecanismos de supervisión, mantener el juicio profesional sobre las recomendaciones de la IA y colaborar con expertos legales para ajustar los contratos y los marcos de responsabilidad a medida que la IA se integre más en el campo. Se anticipa que habrá demandas derivadas de diseños inadecuados e inseguros debido al uso de la IA.
¿Qué pasos deben dar las empresas para prepararse para la integración de la IA?
El enfoque para la integración de la IA varía según el tamaño de la empresa. Las pequeñas pueden centrarse en ser consumidoras de herramientas de IA, mientras que las empresas más grandes podrían considerar desarrollar soluciones de IA. Los pasos incluyen utilizar recursos disponibles, como guías de políticas de IA y guías de inicio, y asegurarse de que el personal se encuentre familiarizado con los fundamentos de la ingeniería de software. resulta crucial alinear la integración de la IA con la estrategia empresarial de la compañía y las necesidades de los clientes.
¿Cómo se puede integrar la IA en la educación en ingeniería estructural para beneficiar a los futuros profesionales?
La IA puede integrarse en la educación en ingeniería mediante la incorporación de cursos y proyectos relacionados con la IA en el currículo, fomentando la participación de los estudiantes en competencias e investigaciones de IA, y proporcionando experiencia práctica con herramientas y software. La colaboración con profesionales de la industria y la exposición a aplicaciones reales de la IA también puede mejorar el aprendizaje.
¿Cómo puede una empresa pequeña o mediana aprovechar la IA sin que represente un costo excesivo?
Las empresas pequeñas a medianas pueden beneficiarse al ser consumidoras de herramientas de IA en lugar de desarrolladoras. Elegir las herramientas adecuadas para el negocio y comprender tanto la tecnología como el caso de uso empresarial resulta primordial. Innovaciones como el uso de Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM) para la codificación y el análisis de datos pueden mejorar el flujo de trabajo. También deben tenerse en cuenta las consideraciones de privacidad al usar IA.
¿Cuáles son las aplicaciones de IA más simples que los ingenieros estructurales pueden comenzar a implementar en su trabajo?
Los ingenieros pueden comenzar con aplicaciones de IA como ChatGPT o Claude para resumir artículos técnicos y escribir código rápidamente. Microsoft Copilot, un complemento para Office 365, es una herramienta fácil de usar que se integra con varias aplicaciones de Office para tareas como crear presentaciones a partir de notas.
¿Cómo puede la IA ayudar a crear informes de ingeniería estructural?
La IA puede ayudar a generar informes organizando sistemáticamente la información del proyecto, desde visitas al sitio hasta análisis y diseño. Aunque no existe una herramienta integral aún, versiones más simples como ARIO (Organizador de Imágenes de Reconocimiento Automatizado) pueden organizar fotos usando metadatos y reconocimiento de imágenes.
¿Cómo puede la IA asistir en el diseño estructural más allá de tareas administrativas como escribir cartas o informes empleando GPT?
La IA puede ayudar con problemas complejos de diseño, como optimizar niveles de elevación para cerchas de banda, reutilización adaptativa de estructuras y producir múltiples alternativas de diseño según restricciones especificadas. La IA también puede proporcionar análisis estructurales casi en tiempo real y estrategias para la adaptación al cambio climático.
¿Cómo se está utilizando actualmente la IA en la ingeniería estructural? ¿Existe algún software de ingeniería que haya implementado IA para asistir en el análisis o diseño?
Actualmente, la IA desempeña un papel de apoyo, complementando el trabajo de los ingenieros en lugar de reemplazar la supervisión y el juicio humano críticos. Los casos de uso incluyen plataformas en la nube que reducen el trabajo tedioso durante las etapas de administración de la construcción, estudios de optimización impulsados por IA, monitoreo en tiempo real de la salud de las estructuras y aplicaciones de aprendizaje automático en ingeniería de viento. Existen conectores basados en IA para software como Revit, aunque el software de ingeniería convencional ofrece una integración limitada de la IA.