Строительная отрасль лишь начинает осваивать потенциал искусственного интеллекта (ИИ). По данным опроса RICS, лишь 12% компаний регулярно используют ИИ для автоматизации, а менее 1% внедряет его в полном объеме. Однако возможности ИИ в этом секторе огромны, особенно в условиях дефицита квалифицированных кадров и высокой сложности проектирования, занимающего 70% производственного процесса.
Руководитель направления ИИ Cloud.ru Дмитрий Юдин отмечает, что ИИ может значительно ускорить сдачу объектов. Например, компания «ПИК» уже применяет нейросети для генерации эскизов.
Государственные инициативы, такие как национальный стандарт по применению ИИ в строительстве, также способствуют интересу к технологиям. Эффективные сценарии применения ИИ включают автоматизацию BIM-проектирования, составление планов, визуализацию дизайна и анализ данных.
Компании должны развивать свои внутренние процессы и использовать качественные датасеты для успешного внедрения ИИ, чтобы избежать распространенных проблем, таких как разрозненные базы данных и отсутствие четкой связи между AI-инициативами и бизнес-целями.
Вопрос-ответ
Как использование ИИ может ускорить сдачу объектов в строительстве?
ИИ может ускорить проектирование и подготовку объектов за счет автоматизации BIM-проектирования, быстрого создания эскизов и планов, визуализации дизайна и анализа данных. Это снижает время на этапы разработки, уменьшает число ошибок и улучшает координацию между участниками проекта.
Какие основные барьеры мешают внедрению ИИ в строительной отрасли?
Основные проблемы включают разрозненные базы данных, отсутствие единых стандартов и четкой связи между инициативами ИИ и бизнес-целями, нехватку квалифицированных кадров и недостаток качественных датасетов для обучения моделей.
Какие шаги компаниям следует предпринять для успешного внедрения ИИ?
Компаниям стоит: развивать внутренние процессы и корпоративные практики по управлению данными; использовать качественные датасеты; интегрировать ИИ в ключевые бизнес-процессы (BIM-проектирование, планирование, визуализация и аналитика); формировать дорожную карту внедрения и регулярно оценивать эффект от ИИ на бизнес-цели.