Procesos optimizados
El software de diseño analiza numerosas alternativas de proyecto y los modelos de inspección reducen el tiempo y el coste de revisar las obras.
Sectores · Construcción
Inteligencia artificial en la construcción: obras más seguras, menos errores costosos
Las constructoras utilizan la IA para planificar sistemas de edificación, supervisar obras y seguir la interacción entre trabajadores, maquinaria y materiales, con alertas ante problemas de seguridad, errores de construcción o baja productividad. La IA no sustituirá a la plantilla, pero reduce los errores costosos y hace más productivas las operaciones de construcción.
- Inspecciones de obra automatizadas con drones
- Comportamientos inseguros detectados en imágenes de obra
- Menores costes de inspección y menos errores
- El 57% de nuestro equipo tiene un doctorado
- Empresa alemana que trabaja conforme al RGPD
Hablemos de su proyecto
5,0 18 reseñas en Clutch Ganador de los Go Global Awards
Confían en nosotros grandes empresas, scale-ups y entidades sin ánimo de lucro
Lo que usted gana
Lo que la IA cambia en la construcción
Dónde la IA ya resulta rentable en proyectos y obras de construcción.
Mejor gestión de riesgos
El reconocimiento de imágenes evalúa fotos y vídeos de las obras, identifica comportamientos incorrectos o peligrosos y orienta la formación en seguridad.
Atención al cliente más eficiente
La IA gestiona solicitudes rutinarias de clientes, como consultas, duplicados de facturas y reclamaciones, y reduce el coste de mantener equipos de soporte dedicados.
Lo que entregamos
Soluciones de IA para empresas constructoras
Casos de uso que implementamos hoy y las tendencias que están definiendo la IA en la ingeniería civil.
- 01
Inspección de obras con drones
La visión artificial detecta, clasifica y mide los escombros de construcción en imágenes de drones y muestra los resultados en un panel SIG con API para otros sistemas.
- 02
Supervisión de la seguridad con imágenes y vídeo
Reconocimiento y clasificación de imágenes que señala comportamientos incorrectos o peligrosos en la obra y ayuda a diseñar cursos de seguridad.
- 03
Optimización del diseño y la planificación
Software que analiza un gran número de alternativas de desarrollo del proyecto y mejora la planificación de forma continua.
- 04
Big data en la obra
Recopilación y análisis de datos de la obra y del entorno para optimizar decisiones como la ubicación de estructuras, con más rapidez que el análisis manual sobre el terreno.
- 05
Sistemas inteligentes para edificios
Sensores de movimiento, control de temperatura según la presencia y ascensores inteligentes combinados en edificios que ahorran energía, tiempo y dinero.
- 06
Atención al cliente personalizada
Chatbots y automatización que responden consultas, generan duplicados de facturas y gestionan reclamaciones para constructoras con contacto directo con el cliente.
¿No está seguro de cuál necesita? Descríbanos el problema y le recomendaremos el enfoque.
Hablemos de su proyectoCasos de éxito
Todos los casos de éxitoResultados que hemos logrado para nuestros clientes
Construcción · Visión artificial
Detección de escombros de obra con drones para un municipio
40 %menos de coste medio de inspección
Una aplicación basada en drones que detecta y notifica 25 tipos de escombros de obra, automatiza las inspecciones de obras y ahorra 320 horas-hombre al mes.
Leer el caso de éxito
Detección de residuos con drones y planificación de su recogida
25x más rápida la detección de residuos, con la mitad de costes totales
Un sistema de visión artificial que detecta residuos en imágenes de drones a lo largo de unos mil kilómetros cuadrados de costa, con una aplicación SIG para planificar y seguir la recogida.
Detección y segmentación de tejados para una empresa de energía solar
Automatizada detección de tejados y segmentación de faldones
Modelos de deep learning que detectan tejados residenciales en imágenes satelitales, los segmentan en faldones y estiman la superficie y las dimensiones de cada uno, para planificar de forma eficiente la instalación de placas solares.
Detección de baches y evaluación de daños viales para un organismo público
Automatizada detección, clasificación por gravedad y mapeo de baches
Una plataforma de deep learning que detecta y evalúa baches y daños en distintos tipos de vías con una intervención humana mínima, y los representa en un mapa para los equipos de mantenimiento.
Por qué AI Superior
IA con rigor científico, entregada como un producto
Muchos proveedores pueden construir una demo. Lo difícil es que la IA funcione de forma fiable con datos reales, dentro de procesos de negocio reales, y para eso hace falta otro tipo de equipo.
01
Un equipo de investigadores
AI Superior fue fundada en 2019 por investigadores en IA con artículos publicados y patentes, y todo el equipo trabaja con ese mismo rigor científico.
- PhD57 %
- MSc28 %
- BSc15 %
02
Pensado para llegar a producción
Cada proyecto avanza por etapas, con una decisión de continuar o no en cada hito, para acotar el riesgo: el presupuesto solo va a enfoques que ya han funcionado con sus datos.
4× nuestra tasa de éxito en pruebas de concepto frente a la media del mercado
03
Un equipo completo desde el primer día
Un mismo equipo diseña la estrategia, los modelos y el software, así que nada se pierde en traspasos entre proveedores.
- Producto AI product owner, analista de negocio, jefe de proyecto
- Datos Científicos de datos, ingenieros de ML, analista de BI
- Desarrollo Ingenieros de software, QA, DevOps
04
Sus datos, siempre bajo control
Cuando los datos no deben salir de su organización, trabajamos con modelos privados y autoalojados en lugar de servicios de IA de terceros.
- RGPD, empresa alemana
- LLM autoalojados
- Métodos transparentes
Nuestro equipo
Los expertos detrás de su proyecto
Su proyecto lo dirigen científicos de datos e ingenieros sénior con trayectoria investigadora, con el apoyo de nuestros equipos de producto y desarrollo.
-
Dr. Sergey Sukhanov Chief Data Scientist Doctor en Machine Learning, científico de datos desde 2013. Publicaciones, patentes y más de 30 casos de uso de IA implementados; varios premios del IEEE.
-
Dr. Ivan Tankoyeu Chief Data Officer Doctor en Informática. Reconocido por la IEEE GRSS Society, ganador del Global AI Hackathon 2017 y entre los 500 mejores científicos de datos de Kaggle (2014).
-
Sergio Frayle, M.Sc. Lead Data Scientist Máster en IA, Reconocimiento de Patrones e Imagen Digital; más de 7 años en procesamiento de imágenes y visión artificial, con publicaciones.
-
Enrique Fernández, M.Sc. Senior ML Expert Máster en Robótica y Mecatrónica; desarrolla y despliega soluciones de IA complejas, sobre todo en visión artificial y PLN.
-
Peter Luck, M.Sc. Consultor de IA Máster en Ingeniería de Negocio e Informática; product manager y jefe de proyecto de productos de machine learning.
Opiniones de clientes
5,0 Valorados con 5,0 por nuestros clientes
18 reseñas verificadas en Clutch
“AI Superior atendió todas nuestras necesidades con mucho cuidado y las tuvo en cuenta en el proyecto.”
Desarrolló modelos de IA y un panel de control para un programa piloto que detecta residuos en imágenes de drones.
“Cumplieron con éxito cada uno de los componentes del proyecto y superaron nuestras expectativas.”
Desarrolló un modelo de IA que analiza los tejados de inmuebles residenciales y comerciales, incluida la recogida y el etiquetado de datos. Todos los entregables clave se completaron a tiempo.
“Valoro su enfoque, su experiencia y la calidad de la información que aportan.”
Consultoría en IA y machine learning para identificar los casos de uso adecuados para una empresa de diseño web y gráfico.
Cómo trabajamos
Un proyecto de IA, etapa por etapa
Cada etapa termina con un resultado que usted puede comprobar, y solo decide sobre la siguiente después de ver funcionar la anterior. El alcance y el presupuesto siguen bajo su control.
- Estimación antes del compromisoConoce el alcance y los resultados esperados antes de que empiece el desarrollo.
- Decisión tras cada etapaCada etapa termina con un resultado verificable y una decisión sobre el siguiente paso.
- Riesgos comunicados abiertamenteLe informamos de riesgos y oportunidades en cuanto el análisis los detecta.
- Decisión de continuar o no
Descubrimiento
Analizamos con su equipo el problema de negocio y decidimos hacia dónde debe ir la solución.
Usted obtiene: Alcance, enfoque y una estimación general del esfuerzo y de los resultados esperados
- Decisión de continuar o no
Datos y viabilidad
Conocemos a su equipo y sus datos, y comprobamos si la IA es la herramienta adecuada para este problema.
Usted obtiene: Una evaluación de los datos y un veredicto claro de viabilidad antes de empezar el desarrollo
- Decisión de continuar o no
Prueba de concepto / MVP
Empezamos en pequeño, con los datos ya disponibles, para probar la solución en la práctica.
Usted obtiene: Resultados medidos con sus propios datos y una base para la decisión de inversión
- Decisión de continuar o no
Integración y escalado
Integramos la solución en sus sistemas existentes, afinamos los modelos y los ajustamos cuando es necesario.
Usted obtiene: Una solución que funciona dentro de sus procesos, compatible con sus datos y sistemas
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Evaluación
Revisamos los resultados con usted y nos aseguramos de que se interpretan correctamente.
Usted obtiene: Qué ha aportado la solución y dónde conviene mejorar después
Premios y reconocimientos
Entre las principales empresas de IA
Reconocidos por premios empresariales internacionales y por plataformas B2B independientes que clasifican a las empresas según reseñas verificadas de clientes.
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Ganador de los Go Global Awards 2021 · International Trade Council -
Mejor proveedor de servicios de ciencia de datos e IA, Europa 2021 · German Business Awards -
Empresa líder en inteligencia artificial 2023 · Clutch -
Empresa líder en machine learning 2023 · Clutch -
Clutch Champion Otoño de 2023 · Clutch -
Clutch Global Otoño de 2023 · Clutch -
Empresa líder en BI y big data Alemania 2023 · Clutch -
Empresa líder en servicios de TI Alemania 2023 · Clutch -
Empresas líderes en inteligencia artificial 2023 · TrueFirms -
Empresas líderes en machine learning 2021 · Techreviewer -
Empresas de servicios de TI con más reseñas Alemania · The Manifest
¿Puede la IA reducir realmente los costes de inspección en las obras?
Sí. Para un ayuntamiento desarrollamos un sistema basado en drones que detecta 25 tipos de escombros de construcción, como ladrillos, bloques de cemento y montones de arena, y estima su tamaño. Según las estimaciones del cliente, ahorró 320 horas-hombre al mes y redujo el coste medio de inspección en un 40 %. Desde entonces lo han adoptado varios municipios.
¿Sustituirá la IA a los trabajadores de la construcción?
Es poco probable. La IA cambia los modelos de negocio, reduce errores costosos y hace más productivas las operaciones, pero las personas siguen siendo responsables del trabajo en la obra. La robótica para tareas como el montaje es una tendencia emergente, no la norma actual.
¿Pueden integrarse los resultados con nuestros sistemas actuales?
Sí. En nuestro proyecto de escombros de construcción, los resultados de detección estaban disponibles en un panel SIG y a través de API, por lo que podían integrarse con prácticamente cualquier otro sistema.
¿Cómo utilizan imágenes y vídeo para la seguridad en la obra?
Los modelos de reconocimiento y clasificación de imágenes evalúan las fotos y los vídeos recopilados en la obra e identifican comportamientos incorrectos o peligrosos. Los resultados ayudan a los equipos a dirigir la formación en seguridad allí donde hace falta.
¿Cómo se desarrolla un proyecto de IA en la construcción?
Seguimos un ciclo de vida de proyectos de IA adaptado de los estándares de desarrollo de software, que también tiene en cuenta los retos científicos del machine learning. Cada fase tiene sus propios objetivos y criterios de calidad, que deben cumplirse antes de empezar la siguiente.
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Comparta algunos detalles y nuestro equipo de IA se encargará del resto. Estos son los siguientes pasos:
- Revisamos su solicitud y le respondemos por correo electrónico.
- Una llamada con un experto en IA para entender su problema, sus datos y sus objetivos.
- Una recomendación clara: el enfoque que proponemos y una estimación inicial.
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