O firmă de construcții constă din activități care se lasă cu greu rezumate într-un singur proces. Calculația, pregătirea lucrărilor, planificarea, achizițiile, execuția pe șantier, supravegherea, revizia și predarea se întrepătrund și depind de un desen care mai poate fi modificat, de un furnizor care livrează cu întârziere sau de condiții meteorologice care dau peste cap planificarea. Multe ore se duc pe armonizarea acestor componente între ele: o calculație care corespunde cu un caiet de sarcini, o planificare care corespunde cu livrarea materialelor, o execuție care corespunde cu ceea ce se află efectiv în sol sau în construcție. Aceasta face din construcții un sector în care ambițiile sunt puse rapid pe hârtie, dar se materializează mai lent în munca zilnică, pentru că munca în sine este fragmentată pe roluri, locații și momente.
AI preia deja sarcini în părți din această activitate, nu ca o imagine de viitor, ci ca ceva ce se întâmplă astăzi în unele firme și încă nu în altele. O calculație realizată în mare parte automat pe baza proiectelor anterioare, o planificare care se recalculează singură la un termen de livrare modificat, o autorizație de mediu care este pre-verificată pentru completitudine: acestea sunt sarcini în care software-ul poate face cea mai mare parte a muncii. Alte sarcini, cum ar fi evaluarea unei abateri pe șantier sau estimarea unui risc la un teren dificil, rămân parțial muncă umană, AI oferind o primă estimare, iar un șef de proiect aprobând sau respingând cu motiv. Alte activități, cum ar fi negocierea cu un subcontractant sau ajustarea unei echipe pe șantier, rămân muncă umană fără ca AI să intervină pe termen scurt.
Diferența dintre firmele care organizează deja astfel lucrurile și cele care încă nu o fac se află rareori în disponibilitatea tehnologiei. Se află în întrebarea dacă datele subiacente sunt în ordine: un sistem de calculație care învață din proiecte anterioare are nevoie de date de proiect consistente, iar acestea nu există de la sine în construcții, pentru că fiecare proiect este documentat diferit. Se află și în întrebarea dacă rolurile și drepturile de decizie sunt adaptate noii activități: cine evaluează o propunere AI pentru o planificare și pe baza cărui criteriu poate persoana respectivă să se abată de la ea. Fără acel răspuns, o ambiție rămâne o idee.
O echipă de conducere care vorbește despre "AI în calculație" nu înțelege prin aceasta pretutindeni același lucru. O ambiție presupune că AI livrează o calculație conceptuală pe care un calculator o mai verifică; o altă ambiție presupune că AI livrează în mod autonom calculații care sunt analizate doar în caz de abatere. Acestea sunt două niveluri diferite de pregătire, cu cerințe diferite privind calitatea datelor, încrederea calculatorului în sistem și modul în care este împărțită responsabilitatea. Cine nu clarifică explicit această diferență o descoperă abia când proiectul este deja în curs și calculația nu este corectă.
Aici intervine testul de ambiție: ambițiile sunt consemnate în patru straturi, de la viziunea largă până la ținta concretă, și evaluate pentru gradul de pregătire pe opt dimensiuni, cu cinci confidence gates care indică unde ambiția se sprijină pe un teren solid și unde nu. Această evaluare este retradusă în capabilities: care roluri trebuie să poată face ceva nou și cine primește ce drept de decizie în procesul modificat. Acesta nu este un sfat de personal și nici o fundamentare pentru o decizie privind locurile de muncă; pentru asta se aplică cerințe legale proprii. Este vorba despre întrebarea ce trebuie să poată face o organizație înainte ca munca să se poată efectiv transfera și unde, în acest moment, se arată că încă nu poate.
Construcțiile împart acest model cu alte sectoare în care munca este fragmentată pe locații și roluri: sectorul instalațiilor cunoaște probleme comparabile privind planificarea și diagnosticarea defecțiunilor, comerțul cu ridicata se confruntă cu cerințe de date comparabile în privința stocurilor și achizițiilor, iar industria producătoare se confruntă cu limite similare în controlul calității și planificarea proceselor. De fiecare dată, întrebarea nu este dacă AI poate prelua ceva, ci dacă organizația din jur este pregătită astfel încât preluarea să și reziste. Pentru o echipă de conducere, aceasta este de obicei mai întâi o discuție despre limbaj: cum aduceți o conducere pe aceeași lungime de undă atunci când fiecare interpretează diferit "AI în planificare", și cum preveniți ca o strategie să rămână un document atunci când ambiția a fost stabilită, dar nicăieri nu a fost redusă la ceea ce un calculator, planificator sau executant face diferit de mâine.
Întrebarea de fond — ce activitate din această firmă poate fi cu adevărat preluată de AI — este răspunsă pe bază de sarcină cu scanul de activități al FTE TO AI, separat de testul de ambiție mai amplu.
O echipă de conducere care dorește să afle unde se situează propriile ambiții privind AI în construcții nu trebuie să înceapă cu un plan detaliat. Verificarea gratuită a gradului de pregătire constă din opt întrebări scurte, una pentru fiecare dimensiune, și oferă o imagine a locului unde organizația este cel mai avansată și a locului unde este cel mai puțin avansată. Testul complet de ambiție, cu cele patru straturi și cele cinci confidence gates, este în curs de elaborare.
Vertel wat u wilt bereiken, dan kijken we samen wat daarvoor moet staan.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.