人工智能將徹底改變建筑行業計劃、執行和管理大型基礎設施項目的方式，讓組織能夠看到更大的圖景。每五個行業專業人士中就有四個同意這樣一個事實，即當人工智能完全發揮其功能時，人工智能驅動的戰略項目洞察恰好對項目結果產生重大影響。

同樣，大多數建筑行業專業人士繼續認識到數字技術和數據收集、分析以及人工智能驅動的見解的重要性，以推動增長。

然而令人驚訝的是，盡管大多數組織在前進并面臨供應鏈挑戰和技能以及員工短缺等風險，但只有50%的組織恰好利用某種形式的人工智能和機器學習來應對此類業務干擾。同樣，這些組織中只有少數恰好利用最先進形式的人工智能來產生新知識。

對于一些建筑行業的專業人士來說，當有如此多的體力工作時，理解人工智能的用例和好處確實具有挑戰性。對于正在采用一些更基礎的技術的組織來說，這種情況通常會更加復雜。但隨著人工智能的快速發展，生產力以及建筑組織通過采用人工智能所帶來的增長收益已經變得更加清晰。過去40年來，生產力一直保持不變的企業以及更多企業終于看到了提高。

員工和技能短缺

人工智能給建筑業帶來的主要好處之一是它能夠以獨特且創造性的方式解決該行業內的員工短缺問題，例如自動執行報告生成和考勤卡等現有手動任務處理安全審核和采購。迫在眉睫的員工短缺和技能短缺恰好困擾著眾多行業專業人士。

當涉及到特定角色的主題專家時，項目計劃碰巧是一個領域，而大型語言模型的出現繼續意味著更多的人可以繼續查找信息并做出決策，而不必知道如何瀏覽軟件?？梢岳斫獾氖牵藗兇_實對采用這樣的先進技術持懷疑態度。它的新穎性意味著需要實驗、迭代和重復，以便在人工智能應用方面建立理解、信心和專業知識。而且，隨著更廣泛的數字化轉型，數據確實是成功執行的關鍵。

人工智能依賴于高質量數據

通過使用人工智能驅動的預測模型獲得的動態洞察可以繼續幫助員工做出基于數據的決策，這些決策通常會導致項目成果升級。目前，歷史項目數據幾乎有一半的時間用于改善項目成果。

值得注意的是，人工智能可以在更大的背景下基于項目數據進行快速分析、模式發現以及場景評估。然后，它可以提出風險最小的替代方法，不僅可以改善單個項目的成果，同時還可以提高效率和整體生產力。

為了獲得最有效的見解，需要強調數據的質量和數量。在質量方面很少或太差的數據將產生很少的結果。一個觀察到的障礙是，當涉及到那些輸入人工智能碰巧依賴的數據和那些直接使用人工智能的數據時，最常見的脫節。

如果不理解輸入數量、位置、日期等的重要性，數據有時會丟失甚至不準確，這反過來又會推動組織無法獲得其人工智能投資的全部價值。所有員工都必須了解組織采用人工智能的方向，這樣他們才能更好地理解為什么平凡的數據輸入任務突然變得重要起來。

值得注意的是，隨著勞動力一代代地過渡到那些天生更精通技術的人，這部分很可能會隨著時間的推移而實現，盡管人工智能開發人員也可以發揮作用，以消除使用障礙。捕獲高質量數據并關注用戶體驗和收益。

最后，一些員工碰巧對這可能會如何改變他們的日常角色持謹慎態度。向他們傳達的信息必須非常明確，因為人工智能補充了組織的人類智能，但絕不取代它。盡管人類有可能通過花費一生來篩選每個建筑項目產生的數百萬個數據點來產生許多相同的見解，但當人工智能能夠在人工智能中應用人類智能時，為什么有人會想要這樣做呢?更有創意的方式?這確實也與歷史有關。每年，收集的數據點數量都在增長，但如果沒有分析，其收集恰好毫無意義。

總結

建筑業正處于一個變革時代的懸崖上，這個時代由人工智能推動，也面臨著不斷增加的壓力，建設公用事業、交通、住房和能源，以滿足人們的需求。人口不斷增長。盡管該行業已經開始觸及人工智能潛力的表面，但統計數據繼續顯示，人們越來越認識到人工智能的機遇和優勢。

從數據收集和分析到人工智能以及動態項目洞察，人工智能恰好有能力徹底改變項目成果并推動增長。但懷疑、數據質量以及開發用例的需求等挑戰仍然存在。通過擁抱人工智能，建筑行業甚至可以徹底改變項目成果，并從一個很酷的科學實驗轉變為許多組織的重要命脈。