Payment delay as the dominant predictor of schedule overrun in construction Projects
Questo studio impiega un nuovo framework di Intelligenza Artificiale spiegabile basato su attribuzione SHAP attraverso tre grandi progetti edilizi iracheni per dimostrare empiricamente che i ritardi nei pagamenti sono il predittore dominante dei superamenti dei tempi di esecuzione, fornendo così la prima giustificazione basata sull'evidenza per dare priorità alle riforme degli appalti nel settore delle costruzioni pubbliche in Iraq.
Articolo originale sotto licenza CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Questa è una spiegazione generata dall'IA dell'articolo qui sotto. Non è stata scritta né approvata dagli autori. Per precisione tecnica, consulta l'articolo originale. Leggi il disclaimer completo
Immagina di dover preparare una torta enorme per mille persone, ma ogni volta che devi comprare farina, zucchero o uova, devi aspettare che lo chef capo firmi un pezzo di carta. Se lo chef è lento, gli ingredienti non arrivano mai, i panettieri si annoiano e se ne vanno, e la torta finisce per essere in ritardo e mangiata solo a metà. Questo è essenzialmente ciò che accade nel mondo dell'edilizia, ma invece delle torte, stanno costruendo grattacieli, complessi residenziali e ponti. Per molto tempo, le persone in Iraq hanno sospettato che il governo fosse lo "chef lento", causando il trascinarsi dei progetti all'infinito perché i pagamenti per il lavoro svolto vengono ritardati. Tuttavia, nel mondo della scienza, "sospettare" non basta; serve una prova. È qui che entra in gioco un ramo dell'informatica chiamato Intelligenza Artificiale (IA). Pensa all'IA come a un detective super intelligente che può guardare migliaia di indizi contemporaneamente per capire esattamente cosa ha causato un problema. Ma c'è un intoppo: a volte questi detective dell'IA sono "black box" (scatole nere), il che significa che forniscono una risposta ma non spiegano il perché. Per risolvere questo problema, gli scienziati usano uno strumento speciale chiamato SHAP (che suona come un nome amichevole ma rappresenta un complesso metodo matematico). SHAP agisce come una lente d'ingrandimento, scomponendo la decisione dell'IA per mostrare esattamente quanto ogni indizio — come il maltempo, i materiali in ritardo o i pagamenti lenti — abbia contribuito al disastro finale. La grande domanda è: il ritardo nei pagamenti è il vero cattivo, o è solo uno dei tanti cattivi ugualmente terribili?
In questo studio, un ricercatore di nome Layth Shakir, dell'Università di Baghdad, ha deciso di mettere alla prova questo lavoro da detective su tre massicci progetti edilizi in Iraq. Non si trattava di piccole case; stiamo parlando di una torre commerciale da 772 milioni di dollari, di uno sviluppo residenziale da 10,1 miliardi di dollari con oltre 100.000 abitazioni e di un progetto di infrastrutture marine da 4,7 miliardi di dollari. Insieme, questi progetti valevano oltre 15,57 miliardi di dollari. Il ricercatore ha costruito un sistema di IA a due livelli per agire come un guardiano digitale. Il primo livello, un "CNN-LSTM", era come una telecamera di sicurezza che osservava i cantieri in tempo reale, cercando qualsiasi cosa di strano che accadesse, come un improvviso arresto dei lavori. Il secondo livello, un modello "Transformer", era la palla di cristallo che cercava di prevedere quando il progetto sarebbe stato completato e se avrebbe esaurito denaro o tempo.
Una volta che l'IA aveva effettuato le sue previsioni, il ricercatore ha usato la lente d'ingrandimento SHAP per chiedere: "Qual è stata la singola ragione principale per cui questi progetti sono stati in ritardo?". La risposta è stata sorprendentemente chiara e coerente. In tutti e tre i progetti, molto diversi tra loro, l'Indice di Ritardo nei Pagamenti (PDI) — un punteggio che misura quanto il governo sia stato lento nel pagare i costruttori — è stato il primo predittore del superamento dei tempi previsti. Non era solo leggermente importante; era il campione dei pesi massimi. L'IA ha assegnato al ritardo nei pagamenti un "punteggio di importanza" (chiamato valore phi) di 0,313 in media. Il sospettato più vicino, l'Indice di Ritardo del Percorso Critico (che monitora le fasi più importanti del processo di costruzione), ha ottenuto solo 0,21 la cifra di 0,214. Ciò significa che il ritardo nei pagamenti è stato circa il 46% più influente nel causare ritardi rispetto al fattore successivo più grande.
Lo studio suggerisce che questo non è solo un problema di un edificio specifico o di un costruttore sfortunato. Poiché il risultato è stato lo stesso per una torre commerciale a Baghdad, un enorme progetto edilizio e un progetto marino a Bassora, ciò indica un problema più profondo: il modo in cui il governo iracheno gestisce i pagamenti è una parte strutturale del sistema, come un motore lento in un'auto che fa funzionare male l'intero veicolo, indipendentemente da chi lo guida. I ricercatori hanno anche scoperto che quando utilizzavano questo sistema di IA per gestire i progetti, la "salute" complessiva dei progetti edilizi migliorava di una media di 14,7 punti su una nuova scala creata da loro, chiamata Iraq Construction Health Index (ICHI).
Il documento esclude esplicitamente l'idea che i ritardi nei pagamenti siano solo un problema minore o che siano ugualmente importanti di altri rischi come la carenza di materiali o i problemi della forza lavoro. Sebbene queste cose contino, i dati dimostrano che sono spesso solo effetti collaterali del problema principale: non ricevere i pagamenti in tempo. Quando i soldi tardano, i costruttori non possono comprare i materiali e i subappaltatori non possono pagare i loro lavoratori, causando una reazione a catena che ferma il lavoro. I ricercatori sono molto sicuri di questa classifica perché hanno utilizzato un metodo statistico chiamato "bootstrapping" per controllare il loro lavoro, e i risultati sono rimasti validi ogni volta. Tuttavia, avvertono con cautela che si tratta di una "prova di concetto", il che significa che è un test molto forte che dimostra che l'idea funziona, ma non è ancora una garanzia che ogni progetto futuro sarà risolto semplicemente usando questo strumento. Ammettono anche che, poiché hanno esaminato solo tre progetti, non possono dire con certezza che questo si applichi a ogni singolo progetto edilizio in Iraq, ma le prove sono sufficientemente forti da suggerire che si tratti di un importante problema sistemico.
In definitiva, questa ricerca fornisce la prima prova concreta, basata sui dati, che se l'Iraq vuole evitare che i suoi progetti edilizi siano in ritardo, il posto più efficace da cui iniziare è velocizzare il processo di pagamento. È come rendersi conto che la torta è in ritardo non perché il forno è rotto o i panettieri non sono disponibili, ma perché la persona che tiene la chiave della dispensa ci mette troppo tempo ad aprire la porta. Usando un'IA avanzata per fare luce sul problema, lo studio offre una via chiara per correggere il sistema.
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