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La IA PlanAssist de Google DeepMind reduce los tiempos de evaluación de planificación hasta un 58% en pilotos del Reino Unido

Autor: Google DeepMind Blog·

Puntos clave

  • •PlanAssist redujo en 58% el tiempo promedio de los oficiales de planificación en la evaluación de solicitudes domésticas durante los pilotos en Barnet, Camden y Dorset que comenzaron en junio.
  • •La herramienta incorporará 12 autoridades locales de planificación adicionales en tres cohortes durante una fase Beta de 12 meses, elevando el total de concejos participantes a 15.
  • •Más del 70% de los informes de evaluación redactados por PlanAssist fueron aprobados por los oficiales de planificación sin ninguna modificación.
  • •Las solicitudes domésticas como ampliaciones, conversiones de ático e invernaderos representan hasta el 70% de la carga de trabajo de los oficiales de planificación.
  • •Si las pruebas Beta tienen éxito, el gobierno del Reino Unido planea poner PlanAssist a disposición de todos los concejos de Inglaterra en 2027, con un oficial calificado revisando cada evaluación antes de cualquier decisión.
La IA PlanAssist de Google DeepMind reduce los tiempos de evaluación de planificación hasta un 58% en pilotos del Reino Unido

Google DeepMind ha anunciado que PlanAssist, una herramienta de inteligencia artificial que asiste a los oficiales de planificación del Reino Unido, redujo hasta en 58% el tiempo dedicado a evaluar solicitudes de planificación domésticas en las primeras pruebas piloto. La herramienta estará próximamente disponible para 12 autoridades locales de planificación adicionales en toda Inglaterra.

En las primeras pruebas piloto realizadas en Barnet, Camden y Dorset, PlanAssist redujo en 58% el tiempo promedio que un oficial de planificación dedicaba a las tareas de evaluación doméstica. La herramienta está diseñada para apoyar el juicio humano, no para reemplazarlo: acelera las verificaciones de rutina al tiempo que garantiza que los oficiales de planificación conserven la última palabra sobre cada solicitud.

El anuncio, escrito por Owen Larter y David Thacker y publicado en el blog de Google DeepMind, forma parte de la asociación más amplia de Google DeepMind con el gobierno del Reino Unido para explorar cómo la IA puede ayudar a transformar la planificación y otros servicios públicos. PlanAssist está construido con Gemini, el modelo de IA de la empresa.

Los cuellos de botella en la planificación tienen costos reales. Para la economía, frenan el avance hacia la meta del gobierno del Reino Unido de construir 1,5 millones de viviendas nuevas para 2029. Para las familias, pueden significar meses de espera para la aprobación de algo tan simple como una conversión de ático, un invernadero o una ampliación.

Cómo PlanAssist apoya a los oficiales

Las solicitudes domésticas de rutina —propuestas de mejora del hogar como ampliaciones, conversiones de ático o invernaderos— representan hasta el 70% de la carga de trabajo de los oficiales de planificación. A menudo son simples de aprobar, pero consumen una parte desproporcionada del tiempo de los oficiales.

PlanAssist fue desarrollado por Google DeepMind en colaboración con el gobierno del Reino Unido, Google Cloud y Faculty. La herramienta agiliza este trabajo al brindar a los oficiales de planificación apoyo automatizado en el procesamiento de solicitudes y la redacción de recomendaciones de evaluación.

Primero, la herramienta valida los documentos de la solicitud y los planos arquitectónicos, verificando que se haya presentado la información requerida para que la solicitud pueda continuar. Luego verifica la solicitud contra restricciones patrimoniales, como las órdenes de preservación de árboles, así como contra las políticas de planificación locales y nacionales. También verifica si se han planteado previamente problemas u objeciones, por ejemplo, por residentes locales. Finalmente, redacta informes completamente citados que los oficiales de planificación pueden editar antes de tomar una decisión final.

Desde junio, la herramienta ha estado en fase piloto en los concejos de Barnet, Camden y Dorset, con resultados iniciales alentadores. Además de reducir a menos de la mitad el tiempo de evaluación por solicitud, más del 70% de los informes generados por la herramienta —que abordan aspectos como si una solicitud cumple con las reglas de planificación locales o si el solicitante presentó toda la documentación requerida— fueron aprobados por los oficiales sin necesidad de modificaciones.

Del piloto a la escala

PlanAssist está pasando ahora a una fase Beta de 12 meses con solicitudes reales, comenzando con un subconjunto de concejos. Doce concejos más serán incorporados en tres cohortes, elevando el número total de autoridades participantes a 15. En conjunto, estos concejos abarcan distritos metropolitanos y rurales de todo el país, lo que permitirá probar las capacidades de PlanAssist en una diversa gama de comunidades.

Sujeto a pruebas exitosas, el gobierno planea poner la herramienta a disposición de todos los concejos de Inglaterra en 2027, con cada evaluación revisada y aprobada por un oficial de planificación calificado antes de tomar cualquier decisión. Esa condición convierte la fase de solicitudes reales de la Beta —y los resultados de sus tres cohortes de incorporación— en los hitos a observar antes de cualquier despliegue a escala nacional.

La IA al servicio de las comunidades

Las decisiones de planificación moldean la vida cotidiana, desde una familia que añade una guardería hasta un propietario que se prepara para el invierno. Al encargarse de tareas administrativas que consumen mucho tiempo y garantizar que los oficiales de planificación conserven la última palabra sobre cada decisión, PlanAssist muestra cómo la IA puede ayudar a reducir las acumulaciones de trabajo y aprobar solicitudes más rápido.

Google DeepMind indicó que proporcionar acceso a estos nuevos concejos es el siguiente paso natural, y que espera seguir apoyando al gobierno del Reino Unido en su esfuerzo por construir más viviendas y desbloquear el crecimiento económico en todo el país.

Fuente: Google DeepMind Blog