În articolul nostru anterior, am examinat modul în care soluțiile generice de inteligență artificială eșuează adesea în contextul asistenței medicale. Astăzi, explorăm modul în care această lecție se aplică sectorului construcțiilor, un domeniu la fel de complex care necesită soluții specializate.

‍

Introducere: dincolo de inteligența artificială generică

Inteligența artificială a captat atenția liderilor de afaceri din toate sectoarele. Cu toate acestea, după cum arată experiențele recente din sectoarele sănătății și construcțiilor, soluțiile generice de inteligență artificială eșuează adesea atunci când sunt aplicate în domenii foarte specializate. Adevărata transformare nu provine din aplicarea unor capacități generale la probleme specifice, ci din crearea unei inteligențe artificiale care să înțeleagă fundamental domeniul de la baza sa.

‍

Acest adevăr reiese în mod clar dintr-o analiză a sectorului construcțiilor și imobiliar, unde complexitatea multidisciplinară, fragmentarea pieței și reglementările stricte creează provocări unice pe care numai soluțiile specializate le pot aborda în mod eficient.

‍

Necesitatea unei înțelegeri specializate a sectorului

‍

Nepotrivire terminologică și de reglementare

Modelele IA generice nu reușesc să distingă corect între concepte tehnice fundamentale precum "pereți portanți" și "pereți despărțitori" sau între "fundații cu plăci" și "fundații cu piloni", ceea ce conduce la interpretări eronate în proiecte în care acuratețea este vitală pentru siguranță. Această neconcordanță terminologică se extinde și la variațiile regionale: o "placă laterocemențială" italiană are caracteristici diferite față de un sistem de plăci nord-european, cu implicații critice pentru calculele structurale și antiseismice.

‍

În mod similar, cadrul de reglementare strict al sectorului construcțiilor, cu coduri de construcție, standarde de siguranță și reglementări de mediu care variază în funcție de regiune, reprezintă o provocare pe care soluțiile generaliste de IA rareori reușesc să o abordeze. Eurocodurile și normele tehnice italiene pentru construcții (NTC) prezintă diferențe substanțiale în ceea ce privește coeficienții de siguranță, pe care o AI generalistă nu le poate discrimina, cu consecințe potențial grave pentru siguranța structurală.

Recunoașterea potențialului transformativ

‍

În ciuda acestor provocări, potențialul IA în transformarea industriei este recunoscut pe scară largă. Conform studiului JLL 2023 Global Real Estate Technology Survey, IA și IA generativă au fost clasate printre primele trei tehnologii care vor avea cel mai mare impact asupra industriei imobiliare în următorii trei ani de către investitori, dezvoltatori și ocupanți corporativi. Cu toate acestea, aceiași respondenți au indicat o înțelegere mai redusă a AI în comparație cu alte tehnologii, cum ar fi blockchain, realitatea virtuală și robotica.

‍

Această contradicție aparentă subliniază necesitatea unor abordări specializate care să poată reduce decalajul dintre potențialul recunoscut și punerea efectivă în aplicare.

‍

Abordarea specializată: povești de succes în sectorul construcțiilor

Soluțiile specializate de IA pentru clădiri își dovedesc deja valoarea prin studii de caz concrete:

‍

Reducerea erorilor de proiectare

În cadrul unui proiect rezidențial de mari dimensiuni, implementarea unui modul de inteligență specific industriei a condus la:

• Reducerea cu 68% a erorilor de proiectare
• Reducerea cu 23% a timpilor de audit
• Economisire estimată la 15% din costurile totale
• Îmbunătățirea semnificativă a termenelor de livrare

Deosebit de notabil a fost impactul asupra gestionării variantelor în curs de procesare, responsabile în mod istoric pentru creșteri ale costurilor de până la 20-30%. Platforma specializată a redus aceste impacturi la 7%, datorită capacității sale de a propaga automat modificările la toate documentele de proiect aferente.

‍

Gestionarea optimizată a materialelor

Un constructor de infrastructură a implementat un modul specializat de gestionare a materialelor care a dus la:

• Reducerea cu 31% a stocurilor
• Reducerea cu 24% a întârzierilor la livrare
• Economii de peste 2 milioane EUR la costurile logistice
• Îmbunătățirea sustenabilității cu mai puține deșeuri de materiale

Un aspect crucial, dar adesea trecut cu vederea, a fost impactul asupra gestionării fluxului de numerar. Optimizarea achizițiilor a redus activele fixe cu 42%, îmbunătățind semnificativ poziția financiară a companiei.

‍

Optimizarea programării site-ului

O companie de construcții specializată în reamenajarea urbană complexă a implementat algoritmi de optimizare spațiu-timp care au dus la:

• Reducerea cu 28% a timpului total de procesare
• Creșterea cu 34% a eficienței echipei
• Scăderea cu 62% a interferențelor între lucrări simultane
• Îmbunătățirea predictibilității timpului, cu abateri finale mai mici de 5 procente

Acest caz evidențiază modul în care IA specializată poate rezolva una dintre problemele endemice ale industriei: dificultatea programării în contexte complexe cu variabile și constrângeri multiple. Tehnicile tradiționale de gestionare a proiectelor, cum ar fi CPM sau PERT, prezintă limitări semnificative în scenariile din lumea reală, în timp ce abordarea bazată pe IA a demonstrat o superioritate operațională măsurabilă.

‍

Imaginea de ansamblu: transformarea pieței imobiliare

Impactul IA se extinde dincolo de construcții, transformând întregul sector imobiliar în cinci dimensiuni cheie:

‍

1. Geolocalizare și grupare

Companiile și investițiile în domeniul inteligenței artificiale tind să fie concentrate pe piețele tehnologice consacrate. Cercetarea JLL arată o cerere accelerată de talente în IA, anunțurile de angajare crescând cu peste 250% de la începutul anului 2021. Pe termen lung, este probabil ca această creștere să se concentreze acolo unde talentul AI este disponibil: centre tehnologice primare și secundare stabilite, centre de inovare și universități.

În SUA, 42% din companiile de inteligență artificială sunt concentrate în San Francisco Bay Area, urmată de Boston, Seattle și New York, cu o creștere imobiliară proiectată de 1,6 milioane de metri pătrați până la sfârșitul anului numai în SUA.

‍

2. Modificarea cererii între active

Dezvoltarea inteligenței artificiale necesită centre de date, rețele energetice și infrastructură de conectivitate mai multe și mai bune. Conform raportului JLL Global Data Centre Outlook 2023, se preconizează că piața globală a centrelor de date de colocare va crește cu 11,3 % pe an în perioada 2021-2026, în timp ce piața centrelor de date hiperscale va crește și mai rapid, cu aproximativ 20 % pe an.

Criteriile de localizare a infrastructurii IA acordă o pondere mai mare prețurilor mai mici la energie și costurilor mai mici ale terenurilor, determinând creșterea pe piețe mai puțin aglomerate, cum ar fi Atlanta în SUA, Malaezia și Thailanda.

‍

3. Noi tipuri de active și produse

Apariția "clădirii cu adevărat inteligente" este iminentă. Infrastructura bazată pe IA va deveni un standard implicit, la fel cum conexiunile la internet sunt o caracteristică implicită a clădirilor actuale. Inteligența artificială va contribui, de asemenea, la realizarea unor clădiri cu emisii zero și cu performanțe ridicate de sustenabilitate.

Acest lucru se aliniază cu "gemenii digitali dinamici" descriși în industria construcțiilor, care depășesc conceptul static de BIM în favoarea modelelor care evoluează în timp real pe parcursul ciclului de viață al clădirii, permițând gestionarea predictivă a întreținerii care reduce costurile de exploatare cu 23-31% și crește durata de viață a instalațiilor cu 15-20%.

‍

4. Noi modele de investiții și venituri

Asigurarea și procesele îmbunătățite prin inteligență artificială vor permite tranzacții mai rapide și o înțelegere mai eficientă a proprietăților și a piețelor, catalizând investițiile la scară globală. Infrastructura bazată pe inteligența artificială și capacitatea de a conecta mai multe sisteme ar putea permite, de asemenea, extinderea modelelor "spațiu ca serviciu" și noi fluxuri de venituri pentru proprietari și dezvoltatori.

Un exemplu concret citat în raportul JLL este cel al Royal London Asset Management, care a înregistrat îmbunătățiri semnificative în ceea ce privește operațiunile HVAC și eficiența energetică într-o clădire comercială de 11.600 de metri pătrați. Prin implementarea tehnologiilor AI ale JLL, compania a obținut un ROI record de 708% și economii de energie de 59%, reducând emisiile de carbon cu până la 500 de tone metrice pe an.

‍

5. Noi abordări privind proiectarea și funcționalitatea spațiilor

Inteligența artificială va permite proiectarea bazată pe experiență și crearea unor medii foarte personalizabile. Acest lucru completează inteligența artificială multimodală pentru inspecție descrisă în industria construcțiilor, care va combina înțelegerea textului, a imaginilor și a datelor provenite de la drone și senzori IoT pentru a monitoriza progresul și calitatea construcției, cu o promisiune deosebită în integrarea cu tehnologia LiDAR pentru monitorizarea structurală în timp real.

‍

‍

Dimensiunea socioeconomică: impactul asupra muncii și competențelor

Contrar temerilor legate de substituție, datele colectate arată că IA specializată are un impact pozitiv asupra forței de muncă:

Consolidarea competențelor existente

IA specializată a consolidat rolul meșteșugarilor specializați, eliberându-i de sarcinile administrative și permițându-le să se concentreze asupra aspectelor calitative ale manoperei. Acest lucru a condus la o creștere a calității percepute și la o reevaluare a competențelor tehnice.

‍

Această abordare se aliniază viziunii directorului general al Microsoft, Satya Nadella, conform căreia furnizorii de servicii AI fac alegerea conștientă de a explora o abordare centrată pe om, dezvoltând produse "copilot" concepute pentru a asista oamenii, în loc de produse "pilot automat" care urmăresc să înlocuiască complet rolurile umane.

‍

Transformarea profilurilor profesionale

Apar noi roluri hibride, cum ar fi "managerul în construcții BIM" și "specialistul în construcții digitale", cu competențe care se extind între construcțiile tradiționale și tehnologiile digitale. Aceste profiluri necesită salarii cu 35-40% mai mari decât media din industrie.

Potrivit Goldman Sachs, care citează un studiu realizat de David Autor, economist la MIT, mai mult de 85% din creșterea numărului de locuri de muncă din SUA în ultimii 80 de ani se explică prin crearea de noi posturi datorită tehnologiei.

‍

Democratizarea experienței

Capacitatea IA de a codifica și de a face accesibile cele mai bune practici a redus decalajul de performanță dintre întreprinderile mici și cele mari, promovând o concurență mai echitabilă bazată pe calitatea reală, mai degrabă decât pe dimensiunea întreprinderii.

‍

Viitorul: inovații emergente și abordare strategică

Progrese tehnologice iminente

În sectorul construcțiilor, inovațiile viitoare includ:

• Analiză predictivă pentru siguranța amplasamentului: modele care identifică preventiv situațiile de risc pe baza datelor istorice și a configurațiilor amplasamentului, cu o capacitate de predicție a accidentelor de 76% și o reducere potențială a accidentelor grave cu 58%.
• Inteligență artificială multimodală pentru inspecție: funcționalitate care integrează înțelegerea textului, a imaginilor și a datelor provenite de la drone și senzori IoT pentru a monitoriza progresul și calitatea construcțiilor.
• Integrarea cu robotica de pe șantier: primele proiecte-pilot cu roboți pentru așezarea pardoselilor și sisteme de finisare automatizate au arătat câștiguri de productivitate de până la 300% în operațiunile repetitive, cu o calitate superioară și deșeuri reduse.

În sectorul imobiliar mai larg, JLL evidențiază faptul că se preconizează că piața cazurilor de utilizare în afaceri pentru AI generativă va atinge 42,6 miliarde de dolari în 2023, crescând cu 32% anual până la 98,1 miliarde de dolari în 2026.

‍

Adoptare strategică și responsabilă

Organizațiile trebuie să se gândească cum să exploateze puterea IA pentru a-și susține obiectivele de afaceri într-un mod responsabil și etic. JLL subliniază importanța de a fi vigilent cu privire la trei tipuri de reglementări emergente:

1. Standarde și protocoale de piață referitoare la calitatea datelor, drepturile de proprietate intelectuală, confidențialitatea și securitatea datelor.
2. Reglementări pentru atenuarea riscurilor sociale, cum ar fi măsuri de protecție a pieței muncii împotriva șocurilor sau standarde de siguranță pentru vehiculele autonome.
3. Legislația de mediu, în special cea care vizează reducerea emisiilor de carbon generate de creșterea economiei digitale.

Organizațiile vor trebui să reflecteze la o serie de întrebări-cheie: Ce înseamnă creșterea IA pentru strategiile de investiții și localizare? Ce aplicații existente sau viitoare ale IA trebuie pregătite și testate acum? Care sunt potențialele riscuri comerciale și sociale?

‍

Concluzie: valoarea abordării specializate

Ca și în sectorul sănătății, adevărata transformare în construcții și în sectorul imobiliar nu vine din aplicarea inteligenței artificiale generice la probleme complexe, ci din soluții create special pentru provocările unice ale sectorului.

‍

Sectorul construcțiilor este un caz emblematic de sector cu complexitate ridicată și digitalizare redusă: este penultimul în rândul industriilor în ceea ce privește rata de adoptare digitală. Tocmai aceste caracteristici îl fac un teren ideal pentru demonstrarea valorii AI specializate în raport cu soluțiile generice.

‍

Particularitatea sectorului construcțiilor constă în faptul că acesta este în același timp intensiv în cunoștințe și intensiv în forță de muncă, cu un echilibru delicat între dimensiunile cognitive și operaționale. Acest dualism necesită sisteme de inteligență artificială care să nu se limiteze la prelucrarea datelor, ci să înțeleagă profund procesele decizionale și operaționale care caracterizează sectorul.

‍

După cum a remarcat un manager de proiect al unei importante firme de arhitectură: "Diferența dintre IA generală și IA specializată în construcții este ca cea dintre un muncitor generalist și un maistru specializat. Ambii au valoare, dar atunci când vine vorba de proiecte complexe, expertiza specializată devine indispensabilă."

‍

Provocarea viitorului va fi de a găsi echilibrul corect între specializarea verticală și interoperabilitatea orizontală, permițând diferiților actori din lanțul de aprovizionare să beneficieze de soluții personalizate care pot comunica între ele. Numai în acest fel IA își poate îndeplini promisiunea de a transforma unul dintre sectoarele cele mai rezistente la inovare într-un exemplu de eficiență, durabilitate și calitate.