同样，大多数建筑行业专业人士继续认识到数字技术和数据收集、分析以及人工智能驱动的见解的重要性，以推动增长。
然而令人惊讶的是，尽管大多数组织在前进并面临供应链挑战和技能以及员工短缺等风险，但只有50%的组织恰好利用某种形式的人工智能和机器学习来应对此类业务干扰。同样，这些组织中只有少数恰好利用最先进形式的人工智能来产生新知识。
对于一些建筑行业的专业人士来说，当有如此多的体力工作时，理解人工智能的用例和好处确实具有挑战性。对于正在采用一些更基础的技术的组织来说，这种情况通常会更加复杂。但随着人工智能的快速发展，生产力以及建筑组织通过采用人工智能所带来的增长收益已经变得更加清晰。过去40年来，生产力一直保持不变的企业以及更多企业终于看到了提高。
员工和技能短缺
人工智能给建筑业带来的主要好处之一是它能够以独特且创造性的方式解决该行业内的员工短缺问题，例如自动执行报告生成和考勤卡等现有手动任务处理安全审核和采购。迫在眉睫的员工短缺和技能短缺恰好困扰着众多行业专业人士。
当涉及到特定角色的主题专家时，项目计划碰巧是一个领域，而大型语言模型的出现继续意味着更多的人可以继续查找信息并做出决策，而不必知道如何浏览软件。可以理解的是，人们确实对采用这样的先进技术持怀疑态度。它的新颖性意味着需要实验、迭代和重复，以便在人工智能应用方面建立理解、信心和专业知识。而且，随着更广泛的数字化转型，数据确实是成功执行的关键。
人工智能依赖于高质量数据
通过使用人工智能驱动的预测模型获得的动态洞察可以继续帮助员工做出基于数据的决策，这些决策通常会导致项目成果升级。目前，历史项目数据几乎有一半的时间用于改善项目成果。
值得注意的是，人工智能可以在更大的背景下基于项目数据进行快速分析、模式发现以及场景评估。然后，它可以提出风险最小的替代方法，不仅可以改善单个项目的成果，同时还可以提高效率和整体生产力。
为了获得最有效的见解，需要强调数据的质量和数量。在质量方面很少或太差的数据将产生很少的结果。一个观察到的障碍是，当涉及到那些输入人工智能碰巧依赖的数据和那些直接使用人工智能的数据时，最常见的脱节。
如果不理解输入数量、位置、日期等的重要性，数据有时会丢失甚至不准确，这反过来又会推动组织无法获得其人工智能投资的全部价值。所有员工都必须了解组织采用人工智能的方向，这样他们才能更好地理解为什么平凡的数据输入任务突然变得重要起来。
值得注意的是，随着劳动力一代代地过渡到那些天生更精通技术的人，这部分很可能会随着时间的推移而实现，尽管人工智能开发人员也可以发挥作用，以消除使用障碍。捕获高质量数据并关注用户体验和收益。
最后，一些员工碰巧对这可能会如何改变他们的日常角色持谨慎态度。向他们传达的信息必须非常明确，因为人工智能补充了组织的人类智能，但绝不取代它。尽管人类有可能通过花费一生来筛选每个建筑项目产生的数百万个数据点来产生许多相同的见解，但当人工智能能够在人工智能中应用人类智能时，为什么有人会想要这样做呢?更有创意的方式?这确实也与历史有关。每年，收集的数据点数量都在增长，但如果没有分析，其收集恰好毫无意义。
总结
建筑业正处于一个变革时代的悬崖上，这个时代由人工智能推动，也面临着不断增加的压力，建设公用事业、交通、住房和能源，以满足人们的需求。人口不断增长。尽管该行业已经开始触及人工智能潜力的表面，但统计数据继续显示，人们越来越认识到人工智能的机遇和优势。
从数据收集和分析到人工智能以及动态项目洞察，人工智能恰好有能力彻底改变项目成果并推动增长。但怀疑、数据质量以及开发用例的需求等挑战仍然存在。通过拥抱人工智能，建筑行业甚至可以彻底改变项目成果，并从一个很酷的科学实验转变为许多组织的重要命脉。
