#14 Cubicup en la educación

Hola, soy Fabián Almenara Cerezo , CTO de Cubicup y en este post hablamos sobre las reflexiones tras una semana inspiradora compartiendo conocimiento sobre metodologías ágiles e inteligencia artificial en instituciones educativas granadinas.

📍 Al final de este artículo encontrarás tres consejos clave sobre: cómo implementar metodologías ágiles en proyectos de construcción, cómo prepararte para la revolución de la IA, y cómo aprovechar el poder de los datos en tu empresa.        

Tendiendo Puentes entre la Empresa y la Educación

Hace unas semanas, Cubicup ha tenido el privilegio de participar en dos eventos educativos en Granada:

• Una charla sobre metodologías ágiles con estudiantes de cuarto curso de Ingeniería Electrónica en la Universidad de Granada
• Tecnofest en el I nstituto Hermenegildo Lanz que reunió a más de 150 personas entre profesores y alumnos.

Antes de nada quisiéramos dar nuestro más sincero agradecimiento a ambas instituciones. En particular a Almudena Rivadeneyra (UGR) y a Vanesa Espín (Instituto Hermenegildo Lanz ) por la iniciativa y la disposición para ayudar a crear mejores profesionales en el futuro.

En Cubicup consideramos fundamental la participación de empresas privadas en el sistema educativo público español. Yo mismo echo la vista atrás y "se que me hubiera encantado tener la oportunidad de conocer casos de uso reales de empresa durante mi formación. ¿A quién no le ha quedado alguna vez la sensación amarga de que lo aprendido durante los estudios no le sirve de nada una vez sale fuera?"

Metodologías Ágiles en la Construcción

Durante nuestra visita a la UGR, compartimos cómo aplicamos las metodologías ágiles en Cubicup.

En cuanto al desarrollo de software propio, usamos una versión propia de Scrum, con paneles Kanban y trabajamos constantemente con Lean y el MVP en la cabeza. Nuestra idea siempre es la misma: “Entregar lo antes posible y funcionalidades pequeñas que aporten valor”… Ya habrá tiempo de refinar y ajustar.

Caso de Uso: Lean Construction en Cubicup

En cuanto a las operaciones, usamos herramientas propias y de terceros para gestionar los proyectos de una manera visual. Aplicamos Lean Construction durante todo el proceso de reforma.

La gestión de proyectos en reformas es especialmente compleja por la cantidad de actores involucrados: carpinteros, electricistas, fontaneros, construction managers, diseñadores y más. Por ello, utilizamos herramientas de gestión de proyectos que nos permiten:

• Coordinar múltiples equipos simultáneamente
• Realizar seguimiento de incidencias
• Obtener métricas en tiempo real
• Gestionar pedidos y recursos
• Supervisar el progreso de cada fase

Por ejemplo, para optimizar la gestión de pedidos. Implementamos un sistema de just-in-time para el pedido y entrega de materiales, coordinando con los distintos stakeholders el envío, recepción e instalación de dichos materiales ¿Cómo?:

• Hacemos paquetes de pedidos.
• Cada obra se compone de unas fases y sub-fases.
• En cada una de ellas sabemos qué debemos pedir.

De esa forma conseguimos que lleguen exactamente cuando se necesitan, evitando así el almacenamiento innecesario en obra y reduciendo desperdicios.

La Revolución de la IA: Entender para Actuar

En el Instituto Hermenegildo Lanz, centramos nuestra charla en las oportunidades que presenta la inteligencia artificial. El mensaje principal fue claro: ahora es el momento de aprender, comprender y entender la IA, independientemente del sector en el que nos movamos.

Del primer vuelo a los vuelos comerciales

Utilizamos la metáfora de la aviación para explicar el estado actual de la IA: si el primer vuelo a motor representa los inicios de la IA, ahora estamos en la fase de "añadir más motores y alas" - más computación y más datos. Todavía nos queda camino hasta alcanzar el equivalente a los aviones comerciales modernos en términos de IA.

Ahora mismo estamos en ese momento en el que las mejoras en IA se centran en añadir más capacidad de cómputo (más motor) para lograr máquinas que procesen más datos (más alas).

Discutimos arquitecturas emergentes como JEPA de Yan LeCun, pero sobre todo enfatizamos la importancia de entender para actuar. En un campo tan disruptivo como la IA, esperar a que nos impacte para empezar a prepararnos puede ser demasiado tarde.

Empecemos por el principio. Los datos

El 90% de los datos existentes se han generado en los últimos dos años, pero solo el 30% de las empresas saben utilizarlos efectivamente. Antes de lanzarnos a implementar IA, es crucial:

1. Estructurar bien los datos
2. Entender nuestro dominio
3. "Sentir" los datos para comprenderlos mejor.
4. Tomar decisiones basadas en datos.

La mayoría de los CTOs. CDOs, COOs, ETCos … con los que he tenido el privilegio de hablar me comentan lo mismo:

1. Entender tus datos es en muchas ocasiones más que suficiente para tomar decisiones importantes.
2. Seguidamente y siempre después del dato, el Machine Learning tradicional y que hoy en día es fácil de implementar (si los datos están bien) son más que suficientes para la mayoría de los casos de uso.
3. Solo si la dimensionalidad de los datos aumenta demasiado y el problema a resolver se hace muy complejo, entonces podremos pensar en el Deep Learning como solución.

Caso de uso en reformas. Machine Learning para prevenir.

En Cubicup, utilizamos análisis de datos para detectar patrones en los tiempos de ejecución de diferentes tipos de reformas. Por ejemplo, hemos implementado un sistema de Machine Learning básico que predice posibles retrasos basándose en factores como el tipo de reforma, la ubicación y la temporada del año, registro de incidencias.

Esto nos permite anticiparnos y ajustar nuestra planificación de manera proactiva/preventiva en vez de reactiva.

Automatiza o serás automatizado

No recuerdo de quién lo escuché. La frase no es mía pero desde que la escuché no paro de repetirla.

Hoy en día, cualquier tarea repetitiva que hagas con un ordenador puede ser automatizada. Herramientas como Make han venido para simplificarnos la vida.

Si a estas herramientas le sumamos el poder de los LLMs como pueden ser ChatGPT o Gemini, los superpoderes suenan a ciencia ficción. Pero si además le añadimos, datos bien estructurados y procesos claramente definidos, estamos frente a una auténtica revolución en productividad.

Es la combinación perfecta: automatización, inteligencia artificial y organización eficiente. Con estos elementos, cualquier empresa puede transformar su forma de trabajar, enfocándose en tareas estratégicas y dejando que la tecnología se ocupe de lo repetitivo.

Estamos en una era donde la sinergia entre datos, procesos, y IA no solo multiplica nuestra capacidad, sino que redefine lo que es posible. Estamos ante lo que realmente será una transformación digital.

Nuestro caso de uso. Automatización

Antes hemos visto como gestionamos los pedidos en nuestra plataforma de gestión de proyectos. Dijimos que en cada momento sabemos qué enviar.

Posteriormente hemos mencionado nuestro modelo de Machine Learning que predice posibles retrasos.

¿Y si ahora automatizamos la cancelación de un pedido si nuestro modelo de ML detecta un retraso? ¿Y si nuestro sistema Just-In-Time automático no solo cancela un pedido sino que es capaz de agrupar pedidos según posibles incidencias en las obras? ¿Y si notificamos a los proveedores y los diferentes actores que se ven impactados?

Automatiza o serás automatizado.

Tips Clave para Llevar a la Práctica

1. Implementación de Metodologías Ágiles en Construcción

• Selecciona un proyecto sencillo, como una reforma de espacio reducido o una mejora específica en una obra existente. Esto facilita experimentar y ajustar las metodologías sin comprometer grandes recursos.
• Define objetivos específicos y medibles para este piloto, como reducción de tiempos de espera o mejor coordinación entre oficios, para que los resultados sean fácilmente evaluables.
• Recopila feedback continuo de todos los involucrados en el proyecto piloto para ajustar la metodología en tiempo real.

2. Preparación para la Revolución IA

• Forma a tu equipo en conceptos básicos de IA. Entender para actuar.
• No implementes IA por que es la moda. Entiende las limitaciones.
• Empieza por casos de uso sencillos.

3. Aprovechamiento de Datos

• Audita tus fuentes de datos actuales. Invierte en formación en análisis de datos para tu equipo.
• Establece procesos de recopilación de datos. Elimina silos de información.
• Implementa análisis básicos antes de saltar a la IA.