admin 
2025 m. sausio 17 d. Suomijos statybos informacijos teikėjas Rakennustieto surengė internetinį seminarą apie dirbtinio intelekto kūrimą pagrindinei statybų veiklai. Internetiniame seminare buvo pristatytas „Rakennustieto“ generatyvus AI pagrįstas paieškos asistentas, įmonės pristatymas ir panelinė diskusija.
Kompaniją pristatė „Visa Linkiö“, didžiausios Suomijos statybų bendrovės YIT AI vadovas. „Visa“ kalbėjo apie tai, kaip įmonės gali kreiptis į AI, ką daro YIT ir kaip didelės technologijos įmonės AI meta iššūkį vietiniams vartotojams ir kūrėjams.
Du požiūriai į AI
Yra du būdai kreiptis į AI. Pirmasis yra nustatyti problemą ir pabandyti ją išspręsti naudojant AI. Kitas dalykas yra ištirti technologijas ir įrankius ir bandymų bei klaidų būdu sukurti naujoves naudojimo atvejus, kai tai gali sukurti vertę.
Vadovaudamasi šia mintimi, „Visa“ skirsto įmones į dvi kategorijas: „Pionieriai“ ir „Adapteriai“.
Pionieriai pradeda nuo tyrinėjimų
Pionieriai pradeda bandydami generatyvius AI įrankius, kurdami pagal užsakymą sukurtus generatyvius AI sprendimus ir galiausiai įdiegdami „tradicinį“ AI, pvz., mašininį mokymąsi ir sprendimų medžius, kai susipažins su idėjų kūrimo ir kūrimo procesais.
„Visa“ teigimu, YIT yra viena iš šios srities pionierių. Jie suteikia Microsoft Copilot licencijas ir mokymus kiekvienam suinteresuotam darbuotojui. Mokiniai mokosi, kaip naudotis Copilot pokalbiais, kaip jį naudoti su PowerPoint ar Outlook ir kaip kurti agentus. Tačiau mokymai yra bendro pobūdžio ir nėra skirti konkrečioms užduotims ar problemoms spręsti; darbuotojai nustato, kur ir kaip naudoti AI.
„Visa“ teigė, kad „Generative AI“ teigiamas dalykas yra tai, kad nereikia pradėti nuo aiškiai apibrėžtos problemos, kaip tai daroma naudojant tradicinį AI.
Adapteriai seka pionierius
Kita vertus, adapteriai pagerina esamų procesų dokumentacijos ir duomenų kokybę, taip pat sukuria įrankius naudojant tradicinį AI. Jie stebi besivystančią GenAI technologiją ir, kai tik konkurentas atranda reikšmingą GenAI sprendimą, greitai reaguoja.
Naudojimo atvejai AEC
„Visa“ teigė, kad tiek tradicinis, tiek generacinis AI yra naudingi statybų sektoriuje. Nėra aiškaus skirtumo tarp maršruto, kurį reikia pasirinkti naudojimo atveju. Tačiau, kaip taisyklė, „Generative AI“ padeda ieškoti informacijos projekto dokumentuose. Jei dirbtinis intelektas žino įmonės projektų valdymo būdą, jis gali priminti kiekviename etape atliktinas užduotis.
Tradicinis AI puikiai tinka prognozuoti projekto finansus, eigą, planuoti ir rizikuoti. Jis gali aptikti nukrypimus nuo plano ir biudžeto arba saugos problemas. Paprastai tokių programų mokymas remiasi dideliu kokybiškų istorinių duomenų rinkiniu.
GenAI programose paprastai naudojami dokumentai, kurie iš pradžių buvo skirti žmonėms skaityti. Tačiau jų našumas pagerėja, jei padarysite juos gerai struktūrizuotus. Tam tikru momentu mums gali tekti pagalvoti, kaip rašyti dokumentus AI, o ne žmonėms!
„Visa“ mano, kad generatyvūs AI įrankiai projektavimui taps aktualūs po poros metų. Tačiau jie pagrįsti daugybe projektavimo duomenų, kurie gali būti netaikomi vietinei praktikai, klimatui ir taisyklėms. Tradicinis dirbtinis intelektas taip pat turi vietą dizaine, nes jis padeda, pavyzdžiui, optimizuoti ir planuoti gamybą.
AI įgyvendinimas yra procesas, o ne projektas
„Visa“ savo pristatymą baigė klausdama, kaip ES ir tokia maža šalis kaip Suomija gali išlikti konkurencinga, kai dirbtinio intelekto plėtroje dominuoja pasauliniai technologijų milžinai.
Ar turėtume priimti „užsienio“ AI sprendimus, kurie renka mūsų duomenis ir mokosi iš jų, ar rizikuoti, kad pasaulinės AI programos nepaisys vietinių poreikių?
Turėtume užtikrinti, kad mūsų žinios būtų gerai dokumentuotos ir kad mūsų duomenys būtų tvarkingi. Taip pat turime tobulinti savo dirbtinio intelekto įgūdžius ir atnaujinti procesus, kai bręstame. Bendros pagrindinės taisyklės taip pat yra elementarios.
Vairavimo transformacija apima kartojimą ir sistemingą tobulėjimą „iki išsekimo taško“. DI diegimas niekada nebaigtas; tai procesas, o ne projektas.
