Payment delay as the dominant predictor of schedule overrun in construction Projects
Este estudo emprega uma nova estrutura de IA Explicável com atribuição SHAP em três grandes projetos de construção iraquianos para demonstrar empiricamente que os atrasos nos pagamentos são o preditor dominante de estouros de cronograma, fornecendo, assim, a primeira justificativa baseada em evidências para priorizar reformas de procurement no setor de construção pública do Iraque.
Artigo original sob licença CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Esta é uma explicação gerada por IA do artigo abaixo. Não foi escrita nem endossada pelos autores. Para precisão técnica, consulte o artigo original. Ler aviso legal completo
Imagine tentar assar um bolo enorme para mil pessoas, mas toda vez que você precisa comprar farinha, açúcar ou ovos, tem que esperar o chef principal assinar um pedaço de papel. Se o chef for lento, os ingredientes nunca chegam, os padeiros ficam entediados e vão embora, e o bolo acaba sendo entregue atrasado e meio comido. Isso é essencialmente o que acontece no mundo da construção, mas em vez de bolos, eles estão construindo arranha-céus, complexos habitacionais e pontes. Por muito tempo, as pessoas no Iraque suspeitaram que o governo é o "chef lento", fazendo com que os projetos se arrastem para sempre porque os pagamentos pelo trabalho realizado são atrasados. No entanto, no mundo da ciência, "suspeitar" não é suficiente; você precisa de provas. É aqui que entra um ramo da ciência da computação chamado Inteligência Artificial (IA). Pense na IA como um detetive superinteligente que pode olhar para milhares de pistas ao mesmo tempo para descobrir exatamente o que causou um problema. Mas há um porém: às vezes esses detetives de IA são "caixas pretas", o que significa que eles dão uma resposta, mas não explicam o porquê. Para corrigir isso, os cientistas usam uma ferramenta especial chamada SHAP (que parece um nome amigável, mas representa um método matemático complexo). O SHAP atua como uma lupa, decompondo a decisão da IA para mostrar exatamente quanto cada pista — como mau tempo, materiais atrasados ou pagamentos lentos — contribuiu para a bagunça final. A grande questão é: o pagamento atrasado é o principal vilão, ou é apenas um entre muitos outros caras igualmente ruins?
Neste estudo, um pesquisador chamado Layth Shakir, da Universidade de Bagdá, decidiu colocar esse trabalho de detetive à prova em três enormes projetos de construção no Iraque. Não eram apenas casas pequenas; estamos falando de uma torre comercial de US$ 772 milhões, um empreendimento residencial de US$ 10,1 bilhões com mais de 100.000 casas e um projeto de infraestrutura marinha de US$ 4,7 bilhões. Juntos, esses projetos valiam mais de US$ 15,57 bilhões. O pesquisador construiu um sistema de IA de duas camadas para atuar como um vigia digital. A primeira camada, uma "CNN-LSTM", era como uma câmera de segurança que observava os canteiros de obras em tempo real, procurando por qualquer coisa estranha acontecendo, como uma parada repentina no trabalho. A segunda camada, um modelo "Transformer", era o bola de cristal que tentava prever quando o projeto seria concluído e se ficaria sem dinheiro ou tempo.
Depois que a IA fez suas previsões, o pesquisador usou a lupa SHAP para perguntar: "Qual foi o maior motivo para esses projetos atrasarem?" A resposta foi surpreendentemente clara e consistente. Em todos os três projetos muito diferentes, o "Índice de Atraso de Pagamento" (PDI) — uma pontuação que mede o quanto o governo atrasou o pagamento aos construtores — foi o principal preditor de excessos de cronograma. Não foi apenas ligeiramente importante; foi o campeão peso-pesado. A IA deu ao atraso de pagamento uma "pontuação de importância" (chamada de valor phi) de 0,313 em média. O suspeito mais próximo, o "Índice de Atraso do Caminho Crítico" (que rastreia as etapas mais importantes do processo de construção), pontuou apenas 0,214. Isso significa que o atraso de pagamento foi cerca de 46% mais influente em causar atrasos do que o próximo fator mais importante.
O estudo sugere que isso não é apenas um problema com um edifício específico ou um empreiteiro azarado. Como o resultado foi o mesmo para uma torre comercial em Bagdá, um enorme projeto habitacional e um projeto marítimo em Basra, isso aponta para um problema mais profundo: a maneira como o governo iraquiano lida com os pagamentos é uma parte estrutural do sistema, como um motor lento em um carro que faz todo o veículo rodar mal, não importa quem esteja dirigindo. Os pesquisadores também descobriram que, quando usaram este sistema de IA para ajudar a gerenciar os projetos, a "saúde" geral dos projetos de construção melhorou em uma média de 14,7 pontos em uma nova escala que criaram chamada Índice de Saúde da Construção do Iraque (ICHI).
O artigo descarta explicitamente a ideia de que os atrasos de pagamento sejam apenas um problema menor ou que sejam tão importantes quanto outros riscos, como escassez de materiais ou problemas de mão de obra. Embora essas coisas importem, os dados mostram que elas são frequentemente apenas efeitos colaterais do problema principal: não receber o pagamento em dia. Quando o dinheiro atrasa, os construtores não podem comprar materiais e os subempreiteiros não podem pagar seus trabalhadores, causando uma reação em cadeia que interrompe o trabalho. Os pesquisadores estão bastante certos dessa classificação porque usaram um método estatístico chamado "bootstrapping" para conferir seu trabalho, e os resultados se mantiveram todas as vezes. No entanto, eles são cuidadosos ao notar que isso é uma "prova de conceito", o que significa que é um teste muito forte que prova que a ideia funciona, mas ainda não é uma garantia de que todos os projetos futuros serão corrigidos apenas usando esta ferramenta. Eles também admitem que, como analisaram apenas três projetos, não podem dizer com certeza que isso se aplica a cada um dos projetos de construção no Iraque, mas as evidências são fortes o suficiente para sugerir que é um problema sistêmico importante.
No fim, esta pesquisa fornece a primeira evidência concreta e baseada em dados de que, se o Iraque quer evitar que seus projetos de construção atrasem, o lugar mais eficaz para começar é acelerando o processo de pagamento. É como perceber que o bolo está atrasado não porque o forno está quebrado ou os padeiros não estão disponíveis, mas porque a pessoa que segura a chave da despensa está demorando demais para abrir a porta. Ao usar IA avançada para lançar luz sobre o problema, o estudo oferece um caminho claro para consertar o sistema.
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