У нашій попередній статті ми розглянули, як універсальні рішення штучного інтелекту часто зазнають невдачі в контексті охорони здоров'я. Сьогодні ми розглянемо, як цей урок можна застосувати до будівельного сектору - не менш складної сфери, яка потребує спеціалізованих рішень.
Штучний інтелект привернув увагу бізнес-лідерів у кожному секторі. Однак, як показує нещодавній досвід у сфері охорони здоров'я та будівництва, типові рішення штучного інтелекту часто не спрацьовують, коли їх застосовують у вузькоспеціалізованих галузях. Справжня трансформація полягає не в застосуванні загальних можливостей до конкретних проблем, а в створенні штучного інтелекту, який фундаментально розуміє сферу з самого початку.
Ця істина чітко випливає з аналізу сектору будівництва та нерухомості, де міждисциплінарна складність, фрагментація ринку та жорстке регулювання створюють унікальні виклики, які можуть ефективно вирішити лише спеціалізовані рішення.
У загальних моделях не вдається правильно розрізнити фундаментальні технічні поняття, такі як "несучі стіни" і "перегородки", або між "плитними фундаментами" і "фундаментами пірсів", що призводить до помилкових інтерпретацій у проектах, де точність є життєво важливою для забезпечення безпеки. Ця термінологічна невідповідність також поширюється на регіональні відмінності: італійська "латероцементна плита" має відмінні характеристики від північноєвропейської системи плит, що має критичні наслідки для структурних і антисейсмічних розрахунків.
Аналогічно, сувора нормативна база будівельного сектору з будівельними нормами, стандартами безпеки та екологічними нормами, які відрізняються в різних регіонах, є проблемою, яку рідко вдається вирішити за допомогою універсальних рішень у сфері внутрішнього аудиту. Єврокоди та італійські технічні стандарти для будівництва (NTC) мають суттєві відмінності в коефіцієнтах безпеки, які не може розрізнити універсальний аудит, що може мати серйозні наслідки для безпеки конструкцій.
Незважаючи на ці виклики, потенціал штучного інтелекту в трансформації галузі широко визнаний. Згідно з дослідженням JLL "Глобальні технології у сфері нерухомості 2023", ШІ та генеративний ШІ увійшли до трійки технологій, які матимуть найбільший вплив на індустрію нерухомості в найближчі три роки, на думку інвесторів, девелоперів та корпоративних орендарів. Однак ті ж самі респонденти вказали на менший рівень розуміння ШІ порівняно з іншими технологіями, такими як блокчейн, віртуальна реальність і робототехніка.
Ця очевидна суперечність підкреслює потребу в спеціалізованих підходах, які можуть подолати розрив між визнаним потенціалом і фактичною реалізацією.
Спеціалізовані рішення для будівельної ІА вже доводять свою цінність на конкретних прикладах:
У великому житловому проекті реалізація галузевого інтелектуального модуля призвела до:
Особливо помітним був вплив на управління варіантами, що перебувають у процесі виконання, що історично призводило до збільшення витрат на 20-30%. Спеціалізована платформа зменшила цей вплив до 7% завдяки здатності автоматично поширювати зміни до всіх пов'язаних проектних документів.
Будівельник інфраструктури впровадив спеціалізований модуль управління матеріалами, в результаті чого
Важливим, але часто недооцінюваним аспектом був вплив на управління грошовими потоками. Оптимізація закупівель дозволила скоротити основні фонди на 42%, що значно покращило фінансовий стан компанії.
Будівельна компанія, що спеціалізується на комплексному переплануванні міст, впровадила алгоритми просторово-часової оптимізації, в результаті чого:
Цей кейс демонструє, як спеціалізований штучний інтелект може вирішити одну з проблем, характерних для галузі: складність програмування в складних контекстах з безліччю змінних і обмежень. Традиційні методи управління проектами, такі як CPM або PERT, демонструють значні обмеження в реальних сценаріях, тоді як підхід на основі ШІ продемонстрував вимірювану операційну перевагу.
Вплив штучного інтелекту виходить за межі будівництва, трансформуючи весь сектор нерухомості в п'яти ключових вимірах:
Компанії та інвестиції в галузі штучного інтелекту, як правило, зосереджені на розвинених технологічних ринках. Дослідження JLL свідчить про прискорений попит на таланти в галузі ШІ: з початку 2021 року кількість оголошень про вакансії зросла більш ніж на 250%. У довгостроковій перспективі це зростання, ймовірно, буде сконцентроване там, де є талановиті фахівці в галузі ШІ: у сформованих первинних і вторинних технологічних хабах, інноваційних центрах та університетах.
У США 42% компаній, що займаються штучним інтелектом, зосереджені в районі затоки Сан-Франциско, за ними йдуть Бостон, Сіетл і Нью-Йорк, а прогнозоване зростання ринку нерухомості до кінця року в США складе 1,6 мільйона квадратних метрів тільки в цьому регіоні.
Розвиток штучного інтелекту вимагає все більшої кількості та якості центрів обробки даних, енергетичних мереж та інфраструктури зв'язку. Згідно з прогнозом JLL Global Data Centre Outlook 2023, очікується, що світовий ринок центрів обробки даних для колокейшн зростатиме на 11,3% щорічно в період з 2021 по 2026 рік, тоді як ринок гіпермасштабних ЦОД зростатиме ще швидше - приблизно на 20% щорічно.
Критерії розташування інфраструктури IA надають більшої ваги нижчим цінам на енергоносії та нижчій вартості землі, стимулюючи зростання на менш переповнених ринках, таких як Атланта в США, Малайзія та Таїланд.
Поява "по-справжньому розумної будівлі" неминуча. Інфраструктура зі штучним інтелектом стане стандартом за замовчуванням, так само, як підключення до Інтернету є стандартною функцією сучасних будівель. ШІ також допоможе реалізувати будівлі з нульовим рівнем викидів і високими показниками стійкості.
Це відповідає "динамічним цифровим двійникам", описаним у будівельній галузі, які виходять за рамки статичної концепції BIM і переходять до моделей, що розвиваються в режимі реального часу протягом усього життєвого циклу будівлі, забезпечуючи прогнозоване управління технічним обслуговуванням, що знижує експлуатаційні витрати на 23-31% і збільшує термін експлуатації об'єктів на 15-20%.
Андеррайтинг і процеси з використанням штучного інтелекту дадуть змогу пришвидшити транзакції та ефективніше розуміти нерухомість і ринки, що сприятиме залученню інвестицій у глобальному масштабі. Інфраструктура зі штучним інтелектом і можливість підключення декількох систем також можуть сприяти розширенню моделей "простір як послуга" і нових джерел доходу для власників і девелоперів.
Конкретним прикладом, наведеним у звіті JLL, є компанія Royal London Asset Management, яка зафіксувала значні покращення в роботі систем опалення, вентиляції та кондиціонування повітря та енергоефективності в комерційній будівлі площею 11 600 квадратних метрів. Впровадивши технології штучного інтелекту від JLL, компанія досягла рекордної рентабельності інвестицій у 708% та економії енергії на 59%, скоротивши викиди вуглекислого газу на 500 метричних тонн на рік.
ШІ уможливить проектування на основі досвіду та гнучкого налаштування параметрів навколишнього середовища. Це доповнює мультимодальний ШІ для інспекції, описаний в будівельній галузі, який об'єднає розуміння тексту, зображень і даних з дронів і датчиків Інтернету речей для моніторингу прогресу і якості будівництва, з особливою перспективою в інтеграції з технологією LiDAR для моніторингу конструкцій в режимі реального часу.
.png)
Всупереч побоюванням щодо заміщення, зібрані дані показують, що спеціалізований ШІ позитивно впливає на робочу силу:
Спеціалізований штучний інтелект підвищив роль спеціалізованих майстрів, звільнивши їх від адміністративних завдань і дозволивши зосередитися на якісних аспектах роботи. Це призвело до підвищення сприйняття якості та переоцінки технічних навичок.
Цей підхід відповідає баченню генерального директора Microsoft Сатьї Наделли про те, що постачальники послуг зі штучного інтелекту роблять свідомий вибір на користь підходу, орієнтованого на людину, розробляючи продукти, призначені для допомоги людям, а не "автопілотні" продукти, які мають на меті повністю замінити людські ролі.
З'являються нові гібридні ролі, такі як "BIM-менеджер з будівництва" та "спеціаліст з цифрового будівництва", з навичками, що поєднують традиційне будівництво та цифрові технології. Ці профілі отримують зарплати на 35-40% вищі, ніж у середньому по галузі.
За даними Goldman Sachs, який посилається на дослідження економіста Массачусетського технологічного інституту Девіда Автора, понад 85% зростання робочих місць у США за останні 80 років пояснюється створенням нових робочих місць завдяки технологіям.
Здатність штучного інтелекту кодифікувати та робити доступними найкращі практики зменшила розрив у продуктивності між малими та великими компаніями, сприяючи більш чесній конкуренції, заснованій на фактичній якості, а не на розмірі компанії.
У будівельному секторі майбутні інновації включають
У більш широкому секторі нерухомості JLL підкреслює, що ринок бізнес-кейсів для генеративного ШІ, як очікується, досягне 42,6 мільярда доларів у 2023 році і буде зростати на 32 відсотки щорічно до 98,1 мільярда доларів до 2026 року.
Організації повинні розглянути, як використовувати можливості штучного інтелекту для підтримки своїх бізнес-цілей у відповідальний і етичний спосіб. JLL підкреслює важливість бути пильними щодо трьох типів нових нормативних актів:
Організаціям потрібно буде замислитися над низкою ключових питань: Що зростання ШІ означає для стратегій інвестування та локалізації? Які існуючі або майбутні застосування ШІ потрібно підготувати та протестувати вже зараз? Які потенційні бізнес- та соціальні ризики?
Як і в галузі охорони здоров'я, справжня трансформація в будівництві та нерухомості відбувається не завдяки застосуванню загального ШІ для вирішення складних проблем, а завдяки рішенням, розробленим спеціально для вирішення унікальних завдань цього сектору.
Будівництво є символічним прикладом складної галузі з низьким рівнем цифровізації: вона посідає передостаннє місце серед інших галузей за темпами впровадження цифрових технологій. Саме ці характеристики роблять його ідеальним майданчиком для демонстрації переваг спеціалізованого ШІ над загальними рішеннями.
Особливість будівельної галузі полягає в тому, що вона є одночасно наукомісткою та трудомісткою, з тонким балансом між когнітивними та операційними аспектами. Цей дуалізм вимагає систем штучного інтелекту, які не обмежуються обробкою даних, а глибоко розуміють процеси прийняття рішень та операційні процеси, характерні для цього сектору.
Як зауважив один з керівників проектів великої архітектурної фірми: "Різниця між загальним і спеціалізованим зовнішнім аудитом у будівництві подібна до різниці між різноробочим і спеціалізованим майстром. Обидва мають цінність, але коли справа доходить до складних проектів, спеціалізований досвід стає незамінним".
Завданням на майбутнє буде знайти правильний баланс між вертикальною спеціалізацією та горизонтальною сумісністю, що дозволить різним учасникам ланцюга поставок отримувати вигоду від індивідуальних рішень, які все ще можуть взаємодіяти один з одним. Лише таким чином ШІ зможе виконати свою обіцянку перетворити один з найбільш несприйнятливих до інновацій секторів на взірець ефективності, стійкості та якості.
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
.jpeg)