A construção civil é o setor com probabilidade cinco vezes maior de acidente de trabalho do que qualquer outro. Buscando prever a probabilidade de acidentes e visando intervenção, surge o cientista de dados da construção civil utilizando a inteligência artificial (IA). Empresas começam aplicar algorítimos e ciência de dados na prevenção de situações de risco no intuito de minimizar índices de acidentes de trabalho e aumentar a baixa produtividade.
Neste contexto a empresa de construção Suffolk de Boston desenvolve algoritmo que analisa fotos de locais de trabalho e pretensos riscos a segurança, buscando infrações com equipamentos de proteção correlacionando com acidentes e permitindo elaborar uma "classificação de risco" dos projetos. Desenvolve outro algoritmo que analisa fontes de informação, incluindo 10 anos de seus arquivos prevendo possíveis atrasos nos projetos. Sobre uma base de dados de mais de 700 mil imagens de 360 projetos nos últimos 10 anos, criou algoritmos preditivos de riscos de construção, de reconhecimento de imagem para identificação de uso de capacetes, luvas, coletes de segurança e óculos, além de detectar escadas e andaimes prevendo quedas no ambiente de trabalho. Na busca por eficiência, sensores de dados da internet das coisas (IoT) rastreiam a localização de caminhões fornecedores de cimento para que os trabalhadores estejam preparados à chegada dos veículos.
Moral da Nota: relatório de 2017 da McKinsey avisa que empresas de construção aumentariam a produtividade em até 50% por meio da análise de dados em tempo real. Cerca de 20 empresas americanas de construção desenvolveram nos últimos anos iniciativas na ciência de dados e algumas na Europa começaram a digitalizar. Espera-se que dispositivos portáteis de reconhecimento de áreas perigosas ou registro de trabalhadores aumente a produtividade em 14% a 20%.