AI: žinojo kaip, o ne niekada

AI: žinojo kaip, o ne niekada

„Tyrimas nepateikia mums abstrakčių fantazijų, o konkrečių požiūrių į kasdienį statybvietės gyvenimą. Aptariamas tyrimas, įskaitant vadovą su praktiniais patarimais, apie kuriuos čia kalba Antonas Riederis, pažadėjo įdomios skaitymo medžiagos. Jo pavadinimas: „Dirbtinio intelekto taikymas statybų pramonėje“. Tirolio statybų rangovas ir federalinės gildijos vadovo pavaduotojas tęsė: „Daugeliui įmonių pradėti dirbti su dirbtiniu intelektu yra didelė kliūtis – vadovas padeda tai įveikti. Svarbu tai, kad pati pramonė turi padėti formuoti jos įgyvendinimą – praktiškai, realistiškai ir į sprendimus orientuotai.

Aišku, kad reikia pasivyti

Tyrimą atliko Statybos ateities agentūra (ZAB) ir Kremso tęstinio mokymosi universitetas. Tai rodo, kad vietinė statybų pramonė vis dar turi didelį potencialą pasivyti, palyginti su tarptautiniais standartais, kai kalbama apie dirbtinio intelekto (AI) naudojimą. Nors didelio masto bandomieji projektai jau įgyvendinami JAV, Japonijoje ir Šiaurės šalyse, šalies įmonės dažnai dar tik pradeda veikti. Tačiau, anot tyrimo autorių, būtent čia yra galimybė: kiekvienas, kuris dabar pradeda nuo tikslinių projektų ir tolesnio mokymo iniciatyvų, gali padėti formuoti standartus ir kurti savo sprendimus.

„Daugelis įmonių mūsų klausia: nuo ko pradėti? praneša Georgas Hansteinas, ZAB skaitmeninimo ir inovacijų vadovas. Laukimas yra didelis – ne tik todėl, kad dirbtinis intelektas dabar yra visur paplitusi tema. "Iššūkis yra nustatyti protingas taikymo sritis, nežadant skubotų išsigelbėjimo. Turime atidžiai išnagrinėti, kur iš tikrųjų yra naudos", - sako Hansteinas.

Galimos dirbtinio intelekto taikymo sritys statybose yra įvairios: ji jau naudojama stebėjimui ir dokumentacijai statybvietėse. Tai padeda optimizuoti procesus, teikia pasiūlymus dėl projektų arba padeda sudaryti statybos grafikus.

Hansteinas nurodo Vorarlberg Rhomberg grupės pavyzdį, kuri įvertina jutiklių, kamerų ir dronų duomenis naudodama dirbtinį intelektą, kad užfiksuotų statybos eigą ir sumažintų saugos riziką. Hansteinas: "Jis gali atsijoti milžiniškus duomenų kiekius, kurių žmogus negalėjo apdoroti per tokį trumpą laiką. Tai sumažina statybos valdymo naštą ir apsaugo nuo vėlavimų." Tas pats pasakytina ir apie planavimo etapą. AI per trumpą laiką gali sukurti daugybę dizaino variantų ir iš jų pasirinkti geriausius pasiūlymus. „AI atveria visiškai naujas galimybes optimaliai panaudoti žemę“, – sako Hansteinas.

Kita galima DI veiklos sritis yra statybos planavimas. Šiandien statybų vadovai dažniausiai sudaro grafikus rankiniu būdu – remdamiesi savo patirtimi. Kita vertus, AI gali apskaičiuoti milijonus variantų ir rekomenduoti efektyviausius procesus. "Tai reiškia, kad prastovos laikas gali būti sumažintas ir ištekliai gali būti naudojami konkrečiau", - aiškina Hansteinas.

Tačiau tyrime taip pat nurodomos pagrindinės kliūtys diegti AI įmonėse: sąsajų trūkumas, netinkama skaitmeninė infrastruktūra ir kvalifikuotų specialistų trūkumas. „Kol nėra struktūrizuotų skaitmeninių duomenų, dirbtinis intelektas neturi su kuo dirbti“, – perspėja Hansteinas. Jo vertinimu, apie 90 procentų įmonių vis dar daugiausia dirba su analoginiais arba mašininiu būdu nenuskaitomais duomenimis. Tik tada, kai važtaraščiai, sąskaitos faktūros ar darbo laiko apskaitos žiniaraščiai įrašomi skaitmeniniu būdu ir standartizuotu būdu, dirbtinis intelektas gali išnaudoti visą savo potencialą.

Nereikėtų nuvertinti ir teisinių bei organizacinių klausimų. Rupertas Redlas ir Christina Ipser iš Kremso universiteto tyrime pabrėžia, kad įmonėms reikia aiškių pagrindų sąlygų – pavyzdžiui, dėl duomenų apsaugos, atsakomybės ar ekonominio efektyvumo. „Siekiant sukurti pasitikėjimą, reikalingi skaidrūs bandomieji projektai, atviri standartai ir stipresnė teisinė apsauga naudojant AI technologijas“, – sako jie.

Kartu su tyrimu autoriai taip pat parengė „Dirbtinio intelekto taikymo statybos pramonėje vadovą“. Jis atsako į praktinius klausimus apie AI naudojimą statybvietėse: Kokie pritaikymai jau įgyvendinami šiandien? Kaip galima įgyvendinti pradinius bandomuosius projektus? Kurie tolesnio mokymo pasiūlymai yra prasmingi? "Svarbi ne didžiausias sprendimas, o tinkamas tinkamu laiku. Statybų pramonei reikia ne vizijų iš Silicio slėnio, o įrankių kasdieniniam darbui", - sako tyrimo bendraautorius Redlis.

ZAB ekspertas Hansteinas pabrėžia kitą aspektą: kultūrinius pokyčius sprendžiant su AI. Daugelis įmonių vis dar nerimauja dėl jautrių užduočių patikėjimo mašinai. "Pavyzdžiui, konkursuose DI jau galėtų perimti didelę darbo dalį. Tačiau įmonėse vis dar yra daug nepasitikėjimo. Pasitikėjimo kūrimas užtruks – taip pat todėl, kad dirbtinio intelekto įrankiai dažnai duoda neteisingus rezultatus. Jūs turite tiksliai žinoti, kaip naudoti AI."

Tokios nuomonės, matyt, ir Briuselyje. Vadinamasis dirbtinio intelekto įstatymas ES galioja nuo 2025 m. vasario mėn. „Kiekvienas žmogus, kuris įmonėje naudoja dirbtinį intelektą, turi baigti mokymus – net jei tai tik el. laiškas su ChatGPT“, – aiškina Hansteinas. Šis reglamentas dar tikrai neperžiūrėtas, bet jau galioja: Pagal tai kiekvienam darbuotojui reikalingas mokymo pažymėjimas – nepriklausomai nuo įmonės dydžio. Nuo 2026 m. sausio mėn. ZAB siūlys nemokamus mokymo renginius.

Tyrimas taip pat pasisako už „konstravimo įgūdžių puolimą“. Siekiama pasiūlyti praktinio tolesnio mokymosi galimybes visiems lygiams – nuo ​​vadovybės iki statybvietės. Be tikslinio įgūdžių tobulinimo pramonė gali prarasti ryšį su tarptautiniais pokyčiais.

Nepaisant visų kliūčių, ekspertai mano, kad galimybės nusveria iššūkius. "AI gali padėti mums padaryti procesus efektyvesnius, sumažinti klaidas ir palengvinti statybos valdymą. Tačiau svarbiausia yra duomenys", - pabrėžia ZAB vadovas Hansteinas. Gildijos kūrimo atstovas Riederis tai pabrėžia: „Dabar tinkamas laikas įgyti patirties, kurti tinklus ir aktyviai padėti kurti ateities sprendimus“.

Dirbtinio intelekto taikymo statybos pramonėje vadovas

„Dirbtinio intelekto taikymo statybos pramonėje vadovas“ skirtas mažoms ir vidutinėms įmonėms ir atsako į šiuos klausimus:

• Was funktioniert heute schon in der Praxis?
• Wie können erste Pilotprojekte umgesetzt werden?
• Welche Weiterbildungsangebote sind sinnvoll?
• Welche rechtlichen Grundlagen sind zu beachten?

Atsisiųskite tyrimą ir vadovą