Esta tecnología permite construir una réplica virtual de un producto, servicio o sistema real con el fin de mejorar la toma de decisiones. Así funcionan.
La primera impresión es que son como un videojuego, un SimCity muy sofisticado, pero están alimentados con datos reales y las imágenes se sacan a través de escaneo láser y fotografía oblicua, que se recomponen y georreferencian con toda la información que pueda necesitar el proyecto para crear un ambiente lo más realista y completo posible, aunque se puede recurrir a otras interfaces. Esto hace que la simulación sea el espacio perfecto para optimizar la respuesta a eventos inesperados o planear mejoras continuas, pues la visualización de los datos reales reduce los costos y riesgos de la toma de decisiones en proyectos de gran envergadura.
Las ciudades inteligentes son el mejor ejemplo, porque es donde se evidencia toda la potencialidad de la tecnología. Leonardo Tavares, ejecutivo de negocios de Transformación Digital y Gemelos Digitales en Bentley Systems explicó, en el I Seminario Industria 4.0 de la Sociedad Antioqueña de Ingenieros y Arquitectos, el caso de Norrköping, Suecia, donde el modelo de la ciudad está abierto al público, lo que permite una retroalimentación de los proyectos públicos. De igual forma, el modelo permite dilucidar las consecuencias de proyectos como vías nuevas, por ejemplo, en términos de tráfico, medio ambiente e incluso en el potencial impacto que tenga en la vida de las comunidades a su alrededor, lo que abre la posibilidad de calcular de manera más completa su sostenibilidad y pertinencia.
También se puede monitorear la infraestructura y ver, por ejemplo, cuándo es necesario su mantenimiento y cuánto podría costar. Esto hace mucho más sencillo la aprobación y gestión de nuevos proyectos, incluso con estimaciones del tiempo de ejecución. En estas épocas de pandemia, puede servir para monitorear el distanciamiento social en el espacio público, por ejemplo.
Si bien las ciudades inteligentes son lo más impresionante, también se pueden hacer gemelos digitales de entornos menos complejos como plantas de energía o agua, o grandes proyectos de infraestructura. Lo más importante es tener cómo alimentar los datos para que el modelo sea realmente eficiente. Esto exige que los proyectos recurran a otras tecnologías como el internet de las cosas para instalar sensores que permitan el monitoreo en tiempo real. Es una convergencia de tecnologías que también incluye la realidad aumentada, la inteligencia artificial, la analítica de datos y el machine learning.
El modelo permite establecer un ecosistema con todas las variables en juego y operarlas como si se tratara del mundo real, reduciendo los riesgos de los diferentes cambios que se puedan presentar o planear. Aunque se ve a gran escala, puede aplicarse a proyectos de diferentes tamaños y a las necesidades de cada quien.
