Payment delay as the dominant predictor of schedule overrun in construction Projects
Este estudio emplea un novedoso marco de IA explicable con atribución SHAP a través de tres importantes proyectos de construcción en Irak para demostrar empíricamente que los retrasos en los pagos son el predictor dominante de los sobrecostes en el cronograma, proporcionando así la primera justificación basada en evidencia para priorizar las reformas de contratación en el sector de la construcción pública de Irak.
Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo
Imagina intentar hornear un pastel enorme para mil personas, pero cada vez que necesitas comprar harina, azúcar o huevos, tienes que esperar a que el chef principal firme un papel. Si el chef es lento, los ingredientes nunca llegan, los panaderos se aburren y se van, y el pastel termina llegando tarde y medio comido. Esto es esencialmente lo que sucede en el mundo de la construcción, pero en lugar de pasteles, están construyendo rascacielos, complejos de viviendas y puentes. Durante mucho tiempo, las personas en Irak han sospechado que el gobierno es el "chef lento", causando que los proyectos se prolonguen eternamente porque los pagos por el trabajo realizado se retrasan. Sin embargo, en el mundo de la ciencia, "sospechar" no es suficiente; se necesita una prueba. Aquí es donde entra en juego una rama de la informática llamada Inteligencia Artificial (IA). Piensa en la IA como un detective superinteligente que puede observar miles de pistas a la vez para descubrir exactamente qué causó un problema. Pero hay un truco: a veces estos detectives de IA son "cajas negras", lo que significa que dan una respuesta pero no explican el porqué. Para solucionar esto, los científicos utilizan una herramienta especial llamada SHAP (que suena como un nombre amigable pero representa un método matemático complejo). SHAP actúa como una lupa, desglosando la decisión de la IA para mostrar exactamente cuánto contribuyó cada pista —como el mal clima, la llegada tardía de materiales o los pagos lentos— al desastre final. La gran pregunta es: ¿es el retraso en los pagos el principal villano, o es solo uno de muchos otros villanos igualmente malos?
En este estudio, un investigador llamado Layth Shakir, de la Universidad de Bagdad, decidió poner a prueba este trabajo de detective en tres proyectos de construcción masivos en Irak. No eran solo casas pequeñas; estamos hablando de una torre comercial de 772 millones de dólares, un desarrollo residencial de 10.1 mil millones de dólares con más de 100,000 hogares, y un proyecto de infraestructura marina de 4.7 mil millones de dólares. Juntos, estos proyectos valían más de 15.57 mil millones de dólares. El investigador construyó un sistema de IA de dos capas para actuar como un vigilante digital. La primera capa, una "CNN-LSTM", era como una cámara de seguridad que observaba los sitios de construcción en tiempo real, buscando cualquier cosa extraña que sucediera, como una parada repentina en el trabajo. La segunda capa, un modelo "Transformer", era la bola de cristal que intentaba predecir cuándo se terminaría el proyecto y si se quedaría sin dinero o sin tiempo.
Una vez que la IA realizó sus predicciones, el investigador utilizó la lupa SHAP para preguntar: "¿Cuál fue la razón principal por la que estos proyectos se retrasaron?". La respuesta fue sorprendentemente clara y consistente. En los tres proyectos tan diferentes, el "Índice de Retraso de Pago" (PDI, por sus siglas en inglés)—una puntuación que mide qué tan tarde estaba el gobierno pagando a los constructores—fue el predictor número uno de los sobrecostos de cronograma. No era solo ligeramente importante; era el campeón de peso pesado. La IA le dio al retraso de pago un "puntaje de importancia" (llamado valor phi) de 0.313 en promedio. El siguiente sospechoso más cercano, el "Índice de Retraso de la Ruta Crítica" (que rastrea los pasos más importantes del proceso de construcción), solo obtuvo 0.214. Esto significa que el retraso en el pago fue aproximadamente un 46% más influyente en causar retrasos que el siguiente factor más importante.
El estudio sugiere que esto no es solo un problema con un edificio específico o un contratista con mala suerte. Debido a que el resultado fue el mismo para una torre comercial en Bagdad, un enorme proyecto de vivienda y un proyecto marino en Basra, apunta a un problema más profundo: la forma en que el gobierno iraquí maneja los pagos es una parte estructural del sistema, como un motor lento en un coche que hace que todo el vehículo funcione mal, sin importar quién lo conduzca. Los investigadores también descubrieron que cuando utilizaron este sistema de IA para ayudar a gestionar los proyectos, la "salud" general de los proyectos de construcción mejoró en un promedio de 14.7 puntos en una nueva escala que crearon llamada Índice de Salud de la Construcción de Irak (ICHI).
El documento descarta explícicamente la idea de que los retrasos en los pagos sean solo un problema menor o que sean igualmente importantes que otros riesgos como la escasez de materiales o los problemas de la fuerza laboral. Aunque esas cosas importan, los datos muestran que a menudo son solo efectos secundarios del problema principal: no recibir el pago a tiempo. Cuando el dinero llega tarde, los constructores no pueden comprar materiales y los subcontratistas no pueden pagar a sus trabajadores, lo que provoca una reacción en cadena que detiene el trabajo. Los investigadores están bastante seguros de esta clasificación porque utilizaron un método estadístico llamado "bootstrapping" para verificar su trabajo, y los resultados se mantuvieron en cada ocasión. Sin embargo, tienen cuidado en señalar que esto es una "prueba de concepto", lo que significa que es una prueba muy sólida que demuestra que la idea funciona, pero no es todavía una garantía de que todos los proyectos futuros se arreglarán simplemente usando esta herramienta. También admiten que, debido a que solo analizaron tres proyectos, no pueden asegurar que esto se aplique a cada uno de los proyectos de construcción en Irak, pero la evidencia es lo suficientemente fuerte como para sugerir que es un problema sistémico importante.
Al final, esta investigación proporciona la primera evidencia sólida y basada en datos de que, si Irak quiere evitar que sus proyectos de construcción se retrasen, el lugar más efectivo para empezar es acelerando el proceso de pago. Es como darse cuenta de que el pastel llega tarde no porque el horno esté roto o los panaderos no estén disponibles, sino porque la persona que tiene la llave de la despensa está tardando demasiado en abrir la puerta. Al usar la IA avanzada para arrojar luz sobre el problema, el estudio ofrece un camino claro para arreglar el sistema.
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