Resumen

La ejecución de proyectos de construcción del sector público a menudo requiere el uso de recursos financieros no previstos durante la fase de licitación, lo que genera problemas de gestión. Este estudio tiene como objetivo presentar un modelo computacional basado en inteligencia artificial, específicamente en redes neuronales artificiales, capaz de pronosticar el costo de ejecución de proyectos de construcción de edificios públicos educativos brasileños. La base de datos utilizada en el entrenamiento y prueba del modelo neuronal se obtuvo del sistema en línea del Ministerio de Educación. La red neuronal utilizada fue un perceptrón multicapacomo algoritmo de retropropagación optimizado por el método de descenso de gradiente. Para evaluar los resultados obtenidos,se calcularon los errores porcentuales absolutos medios y los coeficientes de correlación de Pearson. También se llevaron a cabo algunas pruebas de hipótesis con el fin de verificar la existencia de diferencias significativas entre los valores reales y los obtenidos por la red neuronal. Los errores porcentuales promedio entre los valores predichos y reales variaron entre el 5 % y el 9 %, y los valores de correlación alcanzaron el 0,99. Los resultados demostraron que es posible utilizar la inteligencia artificial como mecanismo auxiliar para la planificación de proyectos de construcción, especialmente en el sector público.

INTRODUCCIÓN

En los países emergentes, el costo final de las obras públicas suele ser significativamente superior al monto dispuesto en la licitación (Bucciol, Chillemi y Palazzi, 2013; Wanjari y Dobariya, 2016). En Brasil, por ejemplo, Alvarenga (2019) mostró que el 61,89% de las obras del Gobierno Federal en materia de educación concluidas entre 2006 y 2017 tuvieron un costo adicional. En la India, Wanjari y Dobariya (2016) constataron que cerca del 57% de 410 proyectos tuvieron aumento de costos.

Cabe mencionar, sin embargo, que las solicitudes de aumento de los montos presupuestados inicialmente para la realización de obras públicas no es un problema exclusivo del contexto brasileño o indio. Países como Portugal, Indonesia, Ghana, Cisjordania y Jordania también han experimentado este problema (Monteiro, 2010; Kaming, Olomolaiye, Holt y Harris, 1997; Famiyeh, Amoatey, Adaku y Agbenohevi 2017; Mahamid, 2018; Hyari, Al-Daraiseh y El-Mashaleh, 2016). Sin embargo, en Brasil, cuando se trata de obras públicas, los valores de sobrecostes no pueden superar el 25% en las nuevas construcciones (Brasil, 1993).

Los costos adicionales en los proyectos de construcción pueden causar serios problemas para el contratista e incluso requerir la interrupción de la obra debido a la falta de recursos (TCU, 2018).

• Materias:Industria de la construcción Análisis de costos Redes neuronales artificiales
• Subjects:Construction industry Cost analysis Artificial neural networks
• Palabras claves:empresas públicas, costos, red neuronal artificial
• Keywords:public undertakings, costs, artificial neural network