Trong bài viết trước , chúng ta đã xem xét các giải pháp AI đa năng thường thất bại như thế nào trong bối cảnh chăm sóc sức khỏe. Hôm nay, chúng ta sẽ tìm hiểu bài học này áp dụng như thế nào vào ngành xây dựng, một lĩnh vực không kém phần phức tạp và đòi hỏi các giải pháp chuyên biệt.

‍

Giới thiệu: Vượt ra ngoài AI chung chung

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã thu hút sự chú ý của các nhà lãnh đạo doanh nghiệp trong mọi ngành. Tuy nhiên, như kinh nghiệm gần đây trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và xây dựng đã chứng minh, các giải pháp AI chung chung thường thất bại khi áp dụng vào các lĩnh vực chuyên môn cao. Sự chuyển đổi thực sự không đến từ việc áp dụng các năng lực chung cho các vấn đề cụ thể, mà đến từ việc xây dựng một AI hiểu rõ nền tảng của ngành.

‍

Sự thật này thể hiện rõ ràng qua việc phân tích các lĩnh vực xây dựng và bất động sản, nơi tính phức tạp đa ngành, sự phân mảnh thị trường và các quy định nghiêm ngặt tạo ra những thách thức riêng mà chỉ các giải pháp chuyên biệt mới có thể giải quyết hiệu quả.

‍

Nhu cầu hiểu biết về lĩnh vực chuyên môn

‍

Sự không phù hợp về thuật ngữ và quy định

Các mô hình AI chung chung không phân biệt chính xác giữa các khái niệm kỹ thuật cơ bản như "tường chịu lực" và "tường ngăn", hoặc giữa "móng sàn" và "móng cột", dẫn đến việc hiểu sai trong các dự án đòi hỏi độ chính xác cao về an toàn. Sự không khớp thuật ngữ này cũng mở rộng sang các biến thể theo vùng miền: "sàn gạch vữa" của Ý có các đặc điểm khác với hệ thống sàn ở Bắc Âu, với những hàm ý quan trọng đối với tính toán kết cấu và địa chấn.

‍

Tương tự, khuôn khổ quy định nghiêm ngặt của ngành xây dựng, với các quy chuẩn xây dựng, tiêu chuẩn an toàn và quy định về môi trường khác nhau tùy theo khu vực, đặt ra một thách thức mà các giải pháp AI chung hiếm khi có thể giải quyết được. Tiêu chuẩn Eurocodes và quy chuẩn kỹ thuật xây dựng của Ý (NTC) có những khác biệt đáng kể về các yếu tố an toàn mà AI thông thường không thể phân biệt được, với những hậu quả tiềm ẩn nghiêm trọng đối với an toàn kết cấu.

Nhận ra tiềm năng chuyển đổi

‍

Bất chấp những thách thức này, tiềm năng chuyển đổi ngành của AI đã được công nhận rộng rãi. Theo Khảo sát Công nghệ Bất động sản Toàn cầu năm 2023 của JLL , AI và AI tạo sinh được xếp hạng trong số ba công nghệ hàng đầu dự kiến sẽ có tác động lớn nhất đến ngành bất động sản trong ba năm tới bởi các nhà đầu tư, nhà phát triển và doanh nghiệp thuê mặt bằng. Tuy nhiên, những người được hỏi cũng cho biết họ hiểu biết về AI thấp hơn so với các công nghệ khác như blockchain, thực tế ảo và robot.

‍

Mâu thuẫn rõ ràng này làm nổi bật nhu cầu về những cách tiếp cận chuyên biệt có thể thu hẹp khoảng cách giữa tiềm năng được công nhận và việc triển khai thực tế.

‍

Cách tiếp cận chuyên biệt: những câu chuyện thành công trong lĩnh vực xây dựng

Các giải pháp AI chuyên biệt dành cho xây dựng đã chứng minh được giá trị của chúng thông qua các nghiên cứu điển hình cụ thể:

‍

Giảm thiểu lỗi thiết kế

Trong một dự án nhà ở lớn, việc triển khai mô-đun thông minh theo từng khu vực đã dẫn đến:

• Giảm 68% lỗi thiết kế
• Giảm 23% thời gian đánh giá
• Ước tính tiết kiệm được 15% tổng chi phí
• Cải thiện đáng kể thời gian giao hàng

Tác động lên việc quản lý các thay đổi đang diễn ra, vốn trước đây thường khiến chi phí tăng lên tới 20-30%, đặc biệt đáng chú ý. Nền tảng chuyên biệt đã giảm thiểu tác động này xuống còn 7% nhờ khả năng tự động lan truyền các thay đổi đến tất cả các tài liệu dự án liên quan.

‍

Quản lý vật liệu được tối ưu hóa

Một nhà xây dựng cơ sở hạ tầng đã triển khai một mô-đun quản lý vật liệu chuyên biệt mang lại kết quả:

• Giảm 31% hàng tồn kho
• Giảm 24% tình trạng chậm trễ giao hàng
• Tiết kiệm hơn 2 triệu euro chi phí hậu cần
• Cải thiện tính bền vững bằng cách giảm thiểu chất thải vật liệu

Một khía cạnh quan trọng nhưng thường bị bỏ qua là tác động đến quản lý dòng tiền. Việc tối ưu hóa mua sắm đã giảm 42% vốn cố định, cải thiện đáng kể tình hình tài chính của công ty.

‍

Tối ưu hóa quy hoạch mặt bằng xây dựng

Một công ty xây dựng chuyên về tái phát triển đô thị phức hợp đã triển khai các thuật toán tối ưu hóa không gian-thời gian dẫn đến:

• Giảm 28% thời gian xử lý tổng thể
• Tăng 34% hiệu quả làm việc nhóm
• Giảm 62% sự can thiệp giữa các quá trình đồng thời
• Khả năng dự đoán thời gian được cải thiện, với độ lệch cuối cùng nhỏ hơn 5%

Nghiên cứu điển hình này nhấn mạnh cách AI chuyên biệt có thể giải quyết một trong những vấn đề cố hữu của ngành: khó khăn khi lập trình trong môi trường phức tạp với nhiều biến số và ràng buộc. Các kỹ thuật quản lý dự án truyền thống như CPM hoặc PERT cho thấy những hạn chế đáng kể trong các tình huống thực tế, trong khi phương pháp tiếp cận dựa trên AI đã chứng minh được tính ưu việt về mặt vận hành có thể đo lường được.

‍

Bức tranh toàn cảnh: Sự chuyển đổi của thị trường bất động sản

Tác động của AI không chỉ giới hạn trong lĩnh vực xây dựng mà còn chuyển đổi toàn bộ ngành bất động sản trên năm khía cạnh chính:

‍

1. Định vị địa lý và phân cụm

Các công ty và khoản đầu tư AI có xu hướng tập trung vào các thị trường công nghệ đã được khẳng định. Nghiên cứu của JLL cho thấy nhu cầu về nhân tài AI đang tăng nhanh, với số lượng việc làm tăng hơn 250% kể từ đầu năm 2021. Về lâu dài, sự tăng trưởng này có thể sẽ tập trung ở những nơi có nhân tài AI: các trung tâm công nghệ sơ cấp và thứ cấp đã được khẳng định, các trung tâm đổi mới sáng tạo và các trường đại học.

Tại Hoa Kỳ, 42% công ty AI tập trung ở Vùng Vịnh San Francisco, tiếp theo là Boston, Seattle và New York, với dự báo tăng trưởng bất động sản là 1,6 triệu feet vuông vào cuối năm chỉ riêng tại Hoa Kỳ.

‍

2. Sự thay đổi nhu cầu giữa các tài sản

Sự phát triển của AI đòi hỏi ngày càng nhiều trung tâm dữ liệu, lưới điện và cơ sở hạ tầng kết nối tốt hơn. Theo Báo cáo Triển vọng Trung tâm Dữ liệu Toàn cầu 2023 của JLL, thị trường trung tâm dữ liệu colocation toàn cầu dự kiến sẽ tăng trưởng 11,3% mỗi năm từ năm 2021 đến năm 2026, trong khi thị trường trung tâm dữ liệu siêu quy mô dự kiến sẽ tăng trưởng nhanh hơn nữa, khoảng 20% mỗi năm.

Tiêu chí về vị trí cơ sở hạ tầng AI chú trọng hơn vào giá năng lượng thấp và chi phí đất đai thấp, thúc đẩy tăng trưởng đến các thị trường ít đông đúc hơn như Atlanta ở Hoa Kỳ, Malaysia và Thái Lan.

‍

3. Các loại tài sản và sản phẩm mới

Sự ra đời của "tòa nhà thông minh thực sự" đang đến gần. Cơ sở hạ tầng hỗ trợ AI sẽ trở thành tiêu chuẩn, giống như kết nối internet là tính năng mặc định của các tòa nhà hiện tại. AI cũng sẽ giúp tạo ra các tòa nhà không phát thải với hiệu suất bền vững cao.

Điều này phù hợp với "bản sao kỹ thuật số động" được mô tả trong ngành xây dựng, vượt ra ngoài khái niệm BIM tĩnh để trở thành các mô hình phát triển theo thời gian thực trong suốt vòng đời của tòa nhà, cho phép quản lý bảo trì dự đoán giúp giảm chi phí vận hành từ 23-31% và tăng tuổi thọ thiết bị từ 15-20%.

‍

4. Mô hình đầu tư và doanh thu mới

Quy trình và hoạt động thẩm định được tăng cường bằng AI sẽ cho phép giao dịch nhanh hơn và hiểu biết hiệu quả hơn về bất động sản và thị trường, thúc đẩy đầu tư trên quy mô toàn cầu. Cơ sở hạ tầng hỗ trợ AI và khả năng kết nối nhiều hệ thống cũng có thể cho phép mở rộng mô hình "không gian như một dịch vụ" và tạo ra các nguồn doanh thu mới cho chủ sở hữu và nhà phát triển.

Một ví dụ cụ thể được trích dẫn trong báo cáo của JLL là trường hợp của Royal London Asset Management, công ty đã đạt được những cải thiện đáng kể về vận hành HVAC và hiệu quả năng lượng trong một tòa nhà thương mại rộng 11.600 mét vuông. Nhờ triển khai công nghệ AI của JLL, công ty đã đạt được mức ROI kỷ lục 708% và tiết kiệm năng lượng 59%, giảm lượng khí thải carbon lên tới 500 tấn mỗi năm.

‍

5. Những cách tiếp cận mới về thiết kế và chức năng của không gian

AI sẽ cho phép thiết kế dựa trên trải nghiệm và thiết lập môi trường có thể tùy chỉnh cao. Điều này bổ sung cho AI đa phương thức dùng trong kiểm tra được mô tả trong ngành xây dựng, kết hợp việc hiểu văn bản, hình ảnh và dữ liệu từ máy bay không người lái và cảm biến IoT để theo dõi tiến độ và chất lượng xây dựng, đặc biệt hứa hẹn tích hợp với công nghệ LiDAR để giám sát kết cấu theo thời gian thực.

‍

‍

Chiều hướng kinh tế xã hội: tác động đến công việc và kỹ năng

Trái ngược với nỗi lo sợ bị thay thế, dữ liệu thu thập được cho thấy AI chuyên biệt đang có tác động tích cực đến lực lượng lao động:

Nâng cao các kỹ năng hiện có

Trí tuệ nhân tạo chuyên biệt đã nâng cao vai trò của thợ thủ công lành nghề, giải phóng họ khỏi các công việc hành chính và cho phép họ tập trung vào các khía cạnh chất lượng của công việc. Điều này dẫn đến việc nâng cao chất lượng cảm nhận và đánh giá lại chuyên môn kỹ thuật.

‍

Cách tiếp cận này phù hợp với tầm nhìn của CEO Microsoft Satya Nadella rằng các nhà cung cấp dịch vụ AI đang đưa ra lựa chọn có ý thức để khám phá cách tiếp cận lấy con người làm trung tâm, phát triển các sản phẩm "đồng lái" được thiết kế để hỗ trợ con người, thay vì các sản phẩm "tự động lái" nhằm mục đích thay thế hoàn toàn vai trò của con người.

‍

Chuyển đổi hồ sơ chuyên môn

Các vị trí công việc kết hợp mới đang nổi lên, chẳng hạn như "Quản lý Xây dựng BIM" và "Chuyên gia Xây dựng Kỹ thuật số", với các kỹ năng kết nối giữa xây dựng truyền thống và công nghệ số. Những vị trí này có mức lương cao hơn mức trung bình của ngành từ 35-40%.

Theo Goldman Sachs, trích dẫn một nghiên cứu của nhà kinh tế học David Autor thuộc trường MIT , hơn 85% mức tăng trưởng việc làm tại Hoa Kỳ trong 80 năm qua là nhờ vào việc tạo ra việc làm nhờ công nghệ.

‍

Dân chủ hóa kinh nghiệm

Khả năng mã hóa và giúp mọi người tiếp cận các phương pháp hay nhất của AI đã thu hẹp khoảng cách hiệu suất giữa các công ty lớn và nhỏ, thúc đẩy cạnh tranh công bằng hơn dựa trên chất lượng thực tế thay vì quy mô công ty.

‍

Tương lai: Những đổi mới mới nổi và cách tiếp cận chiến lược

Những tiến bộ công nghệ sắp xảy ra

Trong lĩnh vực xây dựng, những đổi mới trong tương lai bao gồm:

• Phân tích dự đoán cho an toàn công trường xây dựng : Các mô hình chủ động xác định các tình huống rủi ro dựa trên dữ liệu lịch sử và cấu hình công trường xây dựng, với khả năng dự đoán tai nạn là 76% và có khả năng giảm 58% thương tích nghiêm trọng.
• AI đa phương thức để kiểm tra : Khả năng tích hợp hiểu biết về văn bản, hình ảnh và dữ liệu từ máy bay không người lái và cảm biến IoT để theo dõi tiến độ và chất lượng xây dựng.
• Tích hợp với robot tại công trường xây dựng : Các dự án thí điểm ban đầu với robot lắp sàn và hệ thống hoàn thiện tự động đã cho thấy năng suất tăng tới 300% trong các hoạt động lặp đi lặp lại, với chất lượng cao hơn và giảm thiểu lãng phí.

Trong lĩnh vực bất động sản nói chung, JLL nhấn mạnh rằng thị trường sử dụng AI tạo ra cho doanh nghiệp dự kiến sẽ đạt 42,6 tỷ đô la vào năm 2023, tăng trưởng 32% hàng năm lên 98,1 tỷ đô la vào năm 2026.

‍

Áp dụng chiến lược và có trách nhiệm

Các tổ chức cần cân nhắc cách khai thác sức mạnh của AI để hỗ trợ các mục tiêu kinh doanh một cách có trách nhiệm và đạo đức. JLL nhấn mạnh tầm quan trọng của việc cảnh giác với ba loại quy định mới nổi:

1. Tiêu chuẩn và giao thức công nghiệp liên quan đến chất lượng dữ liệu, quyền sở hữu trí tuệ, quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.
2. Các quy định nhằm giảm thiểu rủi ro xã hội, chẳng hạn như các biện pháp bảo vệ thị trường lao động khỏi những cú sốc hoặc các tiêu chuẩn an toàn cho xe tự hành.
3. Luật môi trường, đặc biệt là luật nhằm giảm thiểu lượng khí thải carbon từ nền kinh tế kỹ thuật số đang phát triển.

Các tổ chức sẽ cần xem xét một loạt câu hỏi chính: Sự phát triển của AI có ý nghĩa gì đối với các chiến lược đầu tư và bản địa hóa? Những ứng dụng AI hiện tại hoặc tương lai nào cần được chuẩn bị và thử nghiệm ngay bây giờ? Những rủi ro tiềm ẩn trong kinh doanh và xã hội là gì?

‍

Kết luận: Giá trị của phương pháp tiếp cận chuyên biệt

Giống như trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, sự chuyển đổi thực sự trong xây dựng và bất động sản không đến từ việc áp dụng AI đa năng vào các vấn đề phức tạp, mà đến từ các giải pháp được xây dựng riêng cho những thách thức đặc thù của ngành.

‍

Ngành xây dựng là một ví dụ điển hình về một lĩnh vực phức tạp, ít kỹ thuật số: xếp thứ hai từ dưới lên trong số các ngành công nghiệp về mức độ ứng dụng kỹ thuật số. Chính những đặc điểm này khiến ngành xây dựng trở thành một nền tảng lý tưởng để chứng minh giá trị của AI chuyên biệt so với các giải pháp chung chung.

‍

Đặc điểm độc đáo của ngành xây dựng là tính chất vừa đòi hỏi kiến thức chuyên sâu vừa đòi hỏi lao động chuyên sâu, với sự cân bằng tinh tế giữa khía cạnh nhận thức và vận hành. Tính chất song hành này đòi hỏi các hệ thống AI vượt ra ngoài phạm vi xử lý dữ liệu để hiểu sâu sắc các quy trình ra quyết định và vận hành đặc trưng của ngành.

‍

Như một quản lý dự án tại một công ty kiến trúc lớn đã nhận xét: "Sự khác biệt giữa AI đa năng và AI chuyên dụng trong xây dựng cũng giống như sự khác biệt giữa một công nhân đa năng và một nghệ nhân bậc thầy chuyên biệt. Cả hai đều có giá trị, nhưng khi nói đến các dự án phức tạp, chuyên môn chuyên biệt trở nên không thể thiếu."

‍

Thách thức trong tương lai sẽ là tìm ra sự cân bằng phù hợp giữa chuyên môn hóa theo chiều dọc và khả năng tương tác theo chiều ngang, cho phép các bên tham gia khác nhau trong chuỗi cung ứng được hưởng lợi từ các giải pháp được thiết kế riêng mà vẫn có thể giao tiếp với nhau. Chỉ bằng cách này, AI mới có thể thực hiện được lời hứa biến một trong những lĩnh vực khó đổi mới nhất thành một hình mẫu về hiệu quả, bền vững và chất lượng.