AI rīki spiež finanšu vadītājus pārbūvēt procesus – ko tas nozīmē būvniecībai

Īsā versija

Deloitte jaunais pētījums parāda neērtu patiesību: veselības aprūpes nozarē finanšu direktori sagaida būtisku biznesa ieguvumu no datiem un mākslīgā intelekta, taču reālā gatavība šai transformācijai ir krietni zemāka par ambīcijām. Tas nav stāsts tikai par slimnīcām – tas ir spogulis arī būvniecības nozarei.

Ja CFO vienā kapitālintensīvā nozarē redz strauji augošas gaidas attiecībā uz AI un automatizāciju, bet nespēj tās nosegt ar procesiem, datiem un cilvēku prasmēm, ļoti ticams, ka līdzīga plaisa pastāv arī citur. Būvniecībā šī plaisa starp to, ko sola AI rīki, un to, ko komandas ikdienā spēj īstenot, var kļūt par galveno konkurētspējas robežšķirtni tuvākajos gados.

Deloitte aptauja atklāj plašu gatavības plaisu: biznesa un AI vērtības gaidas aug, bet organizāciju spēja tās realizēt atpaliek.

Kāpēc tas ir svarīgi reālos projektos

Veselības aprūpē CFO tradicionāli sargā izmaksu disciplīnu, risku un atbilstību. Deloitte pētījums rāda, ka šodien viņi vienlaikus spiesti:

• uzlabot biznesa sniegumu,
• atrast jaunas ieņēmumu iespējas,
• un pierādīt mākslīgā intelekta ieguldījumu rezultātos.

Taču, kā atklāj pētījums, sagatavotība šādam lēcienam ir nepietiekama – trūkst gan datu kvalitātes, gan skaidru procesu, gan talantu, kas spēj AI rīkus pārvērst izmērāmos ieguvumos.

Būvniecībā ainava ir bīstami līdzīga. No vienas puses – tirgus ir pilns ar solījumiem par AI būvniecībā: prognozējošā plānošana, defektu atpazīšana pēc foto, automātiska izmaksu kontrole, drošības incidentu prognozēšana. No otras puses – daudzos uzņēmumos vēl nav pat konsekventu digitālu būvdarbu žurnālu un strukturētu datu par laikiem, materiāliem un izmaiņām.

Te arī parādās gatavības plaisa, ko izgaismo Deloitte pētījums citā nozarē:

• Bez datiem nav AI. Ja veselības aprūpes CFO atzīst, ka datu un procesu briedums atpaliek no AI ambīcijām, tad būvniecībā, kur dati bieži ir PDF, Excel un WhatsApp ziņās, risks ir vēl lielāks. Mākslīgais intelekts nevar prognozēt kavējumus vai izmaksu pārskrējienus, ja katrs objekts pieraksta informāciju savā stilā.

• AI rīki nevar kompensēt vāju disciplīnu. Deloitte aptauja signalizē: pat ar augstiem gaidītajiem ieguvumiem CFO joprojām cīnās ar pamata procesiem. Būvniecības tehnoloģijas nav burvju nūjiņa – ja nav vienotas pieejas laika uzskaitei, izmaiņu vadībai un dokumentiem, AI risinājumi tikai automatizē haosu.

• Spiediens uz finanšu vadītājiem pieaug visās nozarēs. Ja veselības aprūpes CFO jau šodien ir spiesti pierādīt AI atdevi, būvniecības finanšu un projektu vadītāji būs nākamie. Bankas, investori un pasūtītāji arvien biežāk prasīs datu balstītu caurspīdību – cik precīzi jūs prognozējat izmaksas, cik ātri redzat novirzes, kā automatizācija palīdz noturēt budžetu un termiņus.

Līdz ar to Deloitte pētījums ir netiešs brīdinājums būvniekiem: ja šobrīd neceļat datu un procesu brieduma līmeni, AI būvniecībā jums paliks kā prezentāciju slaidi, nevis konkurences priekšrocība.

Labs starpposms starp haotisku Excel realitāti un augstiem AI mērķiem ir praktiska procesu sakārtošana. Šeit spēlē iesaistās tādi risinājumi kā WorksRecorded – platforma, kas palīdz būvniecības komandām vienuviet sakārtot būvdarbu žurnālus, darba laika uzskaiti, dokumentus, rēķinus un projektu atskaites. Tieši šāda strukturēta datu plūsma ir priekšnoteikums, lai vēlāk AI rīki varētu analizēt tendences un automātiski brīdināt par riskiem.

Kam sekot tālāk

• Datu disciplīna pirms AI. Pirms ieguldīt sarežģītos AI rīkos, būvkompānijām jāpanāk, lai visi objekti strādā ar vienotiem digitāliem procesiem – laika uzskaite, darbu nodošana, izmaiņu fiksēšana.
• AI būvniecībā kā finanšu instruments. Deloitte pētījums parāda, ka AI jau tiek vērtēts caur biznesa atdeves prizmu. Būvniecībā tas nozīmē: fokusēties uz AI lietojumiem, kas samazina kavējumus, pārsniegtas izmaksas un strīdu skaitu.
• Investīcijas prasmēs, ne tikai licencēs. Veselības aprūpes CFO saskaras ar talantu trūkumu, kas spētu monetizēt AI. Būvniecībā būs nepieciešami cilvēki, kas saprot gan objektu realitāti, gan datu analītiku – bez tiem automatizācija paliks teorijā.
• Sadarbība starp IT un objekta komandu. Lai būvniecības tehnoloģijas tiešām strādātu, IT un finanšu speciālistiem ir jāstrādā kopā ar būvdarbu vadītājiem, nevis jāievieš risinājumi no augšas bez reālas testēšanas uz objekta.

Redaktora piezīme no būvlaukuma

No malas skatoties, Deloitte pētījums par veselības aprūpes CFO izklausās tāls no betona un armatūras. Bet, kad stāvi būvlaukumā un mēģini saprast, kāpēc atkal kavējas termiņš un kur īsti pazuda budžeta rezerve, šis stāsts kļūst ļoti pazīstams.

Vienā no projektiem, ko nesen analizēju, uzņēmums bija iegādājies iespaidīgu AI risinājumu prognozēšanai, bet objekta vadītāji turpināja sūtīt galvenos datus WhatsApp un Excel. Rezultāts – AI panelis skaists, bet lēmumi tāpat balstīti uz telefona zvaniem. Tieši šādu plaisu starp ambīcijām un gatavību Deloitte šodien apraksta veselības aprūpē.

Ja būvniecība vēlas izvairīties no tā paša scenārija, nākamie 2–3 gadi būs izšķiroši: vai mēs izmantosim AI būvniecībā, lai patiešām mainītu spēles noteikumus, vai arī atkal paliksim pie skaistiem slaidiem un dārgiem, bet neizmantotiem rīkiem. Izvēle sākas ar pavisam vienkāršu jautājumu: vai mūsu dati un procesi šodien ir tādi, ar kuriem mākslīgais intelekts rīt vispār var strādāt?