Inteligenta artificiala s-a dezvoltat foarte mult in ultimii ani intr-o multitudine de sectoare, iar tehnologiile din aceasta categorie au devenit extrem de accesibile. Industria prelucratoare foloseste astfel de solutii in chiar centrul operatiunilor sale, mai precis in activitatile de control al calitatii, de optimizare a timpului de proiectare, de reducere a pierderilor de materiale, de imbunatatire a proceselor de reutilizare si de realizare a mentenantei predictive. In ceea ce priveste industria constructiilor, nivelul tehnologic se plaseaza intotdeauna la cota inferioara, dar avand in vedere faptul ca AI constituie o tehnologie foarte speciala, aceasta poate asigura avantaje nebanuite in demersul de eficientizare prin digitalizare. Profitabilitatea sectorului respectiv se afla in prezent pe un trend puternic descendent, iar la aceasta se adauga faptul ca productivitatea si calitatea lucrarilor au scazut destul de mult, ca urmare a problemelor intampinate de criza de pe piata fortei de munca. In acest context special, pionierii AI, asa-numitii „early adopters”, pot castiga avantaje competitive nete prin majorarea semnificativa a marjelor de profit. Dintre tehnologiile care ar putea revolutiona acest domeniu se remarca: solutiile de prelucrare a imaginii prin intermediul AI; sistemele de invatare automata (machine learning - ML) ; procesarea limbajelor naturale; solutiile de comanda cu ajutorul datelor; sistemele robotice; managementul BIM. Referitor, de exemplu, la machine learning , acest avantaj poate fi folosit cu succes in diverse sectoare ale managementului de constructii, cum ar fi recunoasterea imaginii, solutionarea diverselor probleme repetitive, asistenta digitala, optimizarea fluxurilor de productie si de programare a activitatilor etc. Intr-o prima etapa se impune colectarea datelor necesare despre proiect, referitoare la proiectare, echipamente disponibile, personal, instrumente de planificare, ERP, specificatii etc. Dupa strangerea acestor informatii intr-o baza centrala, ele pot fi defalcate in functie de algoritmi specifici pentru a asigura raspunsuri corecte la intrebari vitale. De pilda, datele referitoare la activitate, cantitatile de resurse, conditiile meteorologice si altele se pot folosi pentru a realiza predictii ML sau a organiza un sistem coerent de avertizare. De asemenea, sistemul ML este deosebit de util in domeniul managementului, facilitand pe baza unor analize complexe ale unei mari cantitati de informatii luarea celor mai bune decizii legate de probleme neprevazute. Este cert ca incepand cu acest an solutiile ML vor fi tot mai prezente in sistmele de management al proiectelor, asigurand in principal sporirea productivitatii pe santier.