В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал важным инструментом для оптимизации работы в строительной отрасли. Эта технология помогает девелоперам снизить затраты и ускорить выполнение проектов, позволяя компании оставаться конкурентоспособной и удовлетворять потребности клиентов на новом уровне. Согласно данным аналитиков Deloitte, внедрение ИИ способно сэкономить девелоперам до 10% на проекте и сократить сроки проектирования на 30%. Но как правильно начать внедрение ИИ и избежать распространенных ошибок?
В этой статье предлагаем пошаговый план по внедрению ИИ для различных этапов работы девелопера, от проектирования и строительства до автоматизации бизнес-процессов и маркетинга.
Основные шаги по внедрению ИИ в строительную отрасль
1. Создание карты пользовательских сценариев
Для начала нужно создать карту пользовательских сценариев. Это список действий, которые чаще всего выполняют ваши клиенты на сайте, в мобильном приложении или офлайн, например, в офисе продаж. Подробный анализ этих действий позволит понять, какие процессы наиболее важны для клиентов и какие из них можно автоматизировать с помощью ИИ.
2. Оценка сценариев по критериям полезности для компании
После составления карты пользовательских сценариев каждый из них следует оценить по трем ключевым критериям:
- Стоимость внедрения — сколько ресурсов потребуется для автоматизации каждого сценария.
- Прибыль — оценка возможных доходов от автоматизации.
- Сроки реализации — сколько времени потребуется для запуска ИИ в этом сценарии.
Это поможет выявить наиболее значимые для компании сценарии и определить, какие из них целесообразно автоматизировать в первую очередь.
3. Приоритизация задач
Определите приоритеты для автоматизации. Сначала стоит сосредоточиться на тех сценариях, которые могут принести максимальную пользу при минимальных затратах на внедрение. Например, в банках к задачам с высокой ценностью и невысокой сложностью относят автоматизацию процесса выдачи кредитов с использованием скоринговых моделей. В строительстве же это может быть автоматизация учета строительных материалов или логистики на площадках.
4. Определение моделей и источников данных
Для успешного внедрения ИИ необходимо выбрать подходящие модели и решить, какие данные будут использоваться. На этом этапе важно определить, где и как будут собираться данные, и структурировать базы данных для их хранения. В строительстве это могут быть данные о количестве и качестве строительных материалов, характеристиках строительных площадок, времени выполнения различных этапов работ и т. д.
5. Инвентаризация инфраструктуры
Прежде чем внедрять ИИ, проведите инвентаризацию существующей инфраструктуры. Возможно, потребуется заменить или обновить оборудование, чтобы обеспечить надежную поддержку моделей. Иногда затраты на инфраструктуру могут превышать выгоду от автоматизации в краткосрочной перспективе, но в долгосрочной перспективе они, как правило, себя оправдывают.
6. Управление рисками и кибербезопасностью
Работа с ИИ требует продуманного подхода к вопросам кибербезопасности. Необходимо предусмотреть защиту данных от внешних атак, обеспечить надежное хранение информации и повысить доверие к результатам ИИ. Это включает в себя проверку моделей на устойчивость к ошибкам и мониторинг их корректности в процессе работы.
7. Сбор команды или привлечение внешних специалистов
В зависимости от размера компании и её внутренних ресурсов можно либо создать собственную команду для разработки и сопровождения ИИ-моделей, либо обратиться к внешним подрядчикам. В строительной отрасли часто предпочтительнее использовать мощности специализированных сторонних разработчиков, что позволяет быстрее внедрить технологию и снизить риски.
Внедрение искусственного интеллекта в строительную отрасль — это сложный, но перспективный процесс, который требует тщательного подхода на каждом этапе. Грамотное применение ИИ позволяет ускорить процессы проектирования и строительства, улучшить обслуживание клиентов и сократить затраты. Строительные компании, которые начнут внедрять ИИ уже сейчас, получат значительное конкурентное преимущество, повысят производительность и смогут предложить клиентам более высококачественный сервис.