Пределы экстенсивных методов в строительстве: прогноз использования ИИ

I. Введение: Строительная отрасль в глобальной экономике

В строительстве единственной константой являются изменения: от чертежей и подрядчиков до людей, процессов и масштабов. Поэтому, используя накопленный опыт адаптации, у строительной отрасли есть шанс перестроить свой бизнес, чтобы успешно справляться со следующими вызовами:

1. Повышение рентабельности. Более 40% строительных проектов оканчиваются убытками [1]. Задержки в 80% крупных проектов составляют более двух лет [2, 3, 4], а 34% из них превышают смету на 17-30% [2, 3, 5]. 30% работ, выполняемых строительными компаниями, требуют переделок [6]. 6% от объема рынка строительства составляют убытки из-за ошибок в данных [7, 8].
2. Снижение объема невозвратных платежей. Строительная отрасль генерирует огромные объемы данных на каждом этапе – от проектирования до эксплуатации. Однако около 90% этих данных стоят денег и не используются [9, 10].
3. Минимизация кадрового голода. Прогнозируется, что 61% работников покинут строительную отрасль в течение следующего десятилетия [11]. Это происходит на фоне сокращения рабочих циклов, постоянного увеличения сложности строительных проектов.

В ответ на современные вызовы, строительной отрасли необходимо выходить за рамки привычных подходов. Внедрение цифровых технологий, принципов экономики замкнутого цикла, модульного строительства и эффективного управления производительностью – это ключевые, наиболее жизнеспособные направления, способные увеличить прибыльность.

Анализ строительной отрасли выявил ряд ключевых взаимосвязей, которые могут стать основой для стратегического роста (исходные данные и данные рассчитанные автором приведены в Приложении 1):

1. Организационная технологичность. Высокая корреляция (0,82) между производительностью труда и ВВП на душу населения подчеркивает, что страны с автоматизированными строительными процессами, цифровыми двойниками проектов, квалифицированным персоналом демонстрируют высокую эффективность. Каждое улучшение производительности в строительстве - это мультипликатор для экономического роста.
2. Зарплата. Сильная положительная корреляция (0,80) между производительностью труда и уровнем оплаты труда является индикатором зрелости экономики. В странах с низкооплачиваемыми рабочими, таких как Россия, Китай и Индия, эффективность строительства остается на низком уровне. Различия в результатах выбора между «эффективностью» и «оплатой труда» показаны на Рис. 1. Наиболее очевидным резервом повышения эффективности являются структурные реформы экономики - управление балансом между трудом и инновациями.

   

   Рис. 1. Производительность труда в строительстве и средняя заработная плата, Долл. США

3. Структура занятости. Коэффициент корреляции (0,71) между долей строителей в общем количестве населения и вкладом строительной отрасли в ВВП свидетельствует о том, что увеличение числа специалистов в строительстве может способствовать росту экономики. В развитых странах с высокой производительностью доля строителей в численности населения составляет 2-3%, а в России – 5%. Это открывает возможности для оптимизации.
4. Финансовый результат. Корреляция (0,54) между производительностью труда и валовой операционной прибылью подтверждает, что повышение эффективности работников в строительстве положительно сказывается на финансовых результатах. Выработка на человека - это не только и не столько личная эффективность, сколько эффективность и маржинальность самой сферы деятельности. Инвестиции в человеческий капитал становятся необходимостью для достижения высоких результатов.
5. Экономическое благополучие. Значимая корреляция (0,86) между средней зарплатой и площадью жилья показывает: уровень доходов напрямую влияет на качество жизни граждан.
6. Количество работников и производительность. Отсутствие корреляции между численностью строителей и производительностью труда указывает на то, что простое увеличение числа работников не всегда приводит к росту экономических показателей. Ключевым является баланс и эффективность распределения трудовых ресурсов (см. Рис. 2).

Рис. 2. Производительность труда в строительстве и доля строителей в численности населения

Повышение производительности труда стало основным, наиболее очевидным, двигателем, побуждающим строительные компании вкладываться в новые технологии [10]. Однако за последнее десятилетие рост производительности наблюдается преимущественно в развивающихся странах, где внедряются лишь базовые методы оптимизации. В то же время, в таких высокоразвитых регионах, как США и Европа, прогресс практически отсутствует.

Таким образом, строительная отрасль сталкивается с парадоксом: необходимо инвестировать в более современные инструменты и методы работы, но текущие усилия не приносят ожидаемых результатов в масштабах, которые могли бы оправдать такие вложения.

II. Глобальный рынок ИИ в строительстве: от изменений в цифровом мире к преобразованиям в физическом мире

По прогнозу, объем мирового рынка ИИ в строительстве вырастет с 1,6 млрд долл. в 2025 году до 12,5 млрд долл. к 2032 году (см. Рис. 3, рассчитано автором с использованием [12-19]), что означает ежегодный темп роста (CAGR) в 34%.

Рис. 3. Объем мирового рынка ИИ в строительстве, млрд долл. США

Наибольшая доля решений с использованием ИИ сейчас реализуется в коммерческой недвижимости (48%), инфраструктурных проектах (25%), жилищном строительстве (16%) и промышленном секторе (7%).

Внедрение технологий искусственного интеллекта в строительной отрасли охватывает широкий спектр функциональных направлений. Прогнозная аналитика занимает лидирующие позиции, составляя 33% от общего спроса на ИИ в строительстве. Управление на местах занимает 26%, управление проектами – 20%, а управление рисками – 8%. Остальные 13% охватывают другие применения. Хотя эти данные чётко указывают на те направления, в которых видится потенциально наибольшая отдача от применения новых технологий, надо понимать, что приведенное распределение достаточно условно.

Автором подготовлена структура рынка на основе анализа финансовой отчетности компаний (см. Рис. 4), в которой 66% приходится на программное обеспечение и 34% на услуги.

Рис. 4. Доля основных игроков на рынке ИИ в строительстве, %

На рынке регулярно появляются решения, обещающие революцию в строительстве благодаря цифровым инструментам. При этом часто упускается из виду реалии отрасли, у которой есть причины полагаться на консервативные подходы, традиционные методы и проверенные временем практики.

В этой конкурентной среде активно действуют как крупные игроки с уже устоявшимися платформами – такими как Autodesk, Microsoft, Oracle, Nemetschek Group, Bentley Systems, так и стартапы, предлагающие точечные идеи и подходы: Northspyre, Firmus AI, Buildots, AirWorks Solutions, Augmenta.

На основе анализа кейсов в строительной отрасли, представленных в Приложении 2, выделяются несколько ключевых аспектов для создания эффективных решений с использованием искусственного интеллекта.

Если вы разрабатываете программное обеспечение, то можно проверить рыночную ценность по следующему мини-чек-листу:

1. Консолидация отраслевой экспертизы. Интегрируйте накопленный опыт строителей профессионалов в ваше ПО. Это позволит создать продукт, который не только отвечает потребностям рынка, но и учитывает уникальные особенности строительной сферы.
2. Предоставление сервисных функций. Например, обеспечьте пользователям доступ к аналитике по партнерам. Возможность получать информацию о потенциальных поставщиках и субподрядчиках значительно ускорит выполнение строительных работ.
3. Демонстрация результатов. Покажите конкретные достижения и эффекты, а также возможности масштабирования вашего программного обеспечения. Внедрите MVP – проверите на практике.
4. Транспорт цифровых результатов. Обеспечьте бесшовный обмен данными между участниками строительного процесса. Сквозные бизнес-процессы должны опираться на единую среду данных, машиночитаемый и юридически легитимный документооборот.
5. Фокус на ранних этапах мастер-планирования. Реализуйте инструменты для автоматического подсчета площадей, объема необходимых материалов, автоматического атрибутирования элементов конструкции и проектирования. Это существенно сократит стоимость ошибок.

III. Заключение: новые горизонты

Тадж-Махал, Миланский собор Дуомо, Собор Парижской Богоматери и Саграда Фамилия – все эти величественные сооружения были созданы без современных цифровых технологий.

Можно было бы подумать, что традиционные методы строительства все еще актуальны и сегодня.

Однако реальность такова: спрос на жилищное, коммерческое, инфраструктурное и промышленное строительство превышает текущий выпуск строительной отрасли. Более того, прогнозируется рост глобальных расходов на строительство с 15,7 трлн долларов в 2025 году [8], до 26,7 трлн долларов к 2040 году [1].

В условиях текущих вызовов, строительному бизнесу предстоит трансформироваться уже сейчас. И это – окно возможностей.

Автор: Мартынов А.И., к.э.н.

Приложение 1 Анализ строительной отрасли

Приложение 2 Примеры реализации ИИ-решений в строительстве

Список использованных источников

1. Jan Mischke, Kevin Stokvis, Koen Vermeltfoort, Birgit Biemans. Why the construction industry must climb out of its productivity rut–and why it hasn’t yet [Электронный ресурс] // McKinsey & Company – аналитическая компания. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/delivering-on-construction-productivit... (дата обращения 29.03.2025).
2. Sriram Changali, Azam Mohammad, Mark van Nieuwland. The construction productivity imperative [Электронный ресурс] // McKinsey & Company – аналитическая компания. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/the-construction-productivity-imperati... (дата обращения 29.03.2025).
3. Alistair Corbett, Emily Emmett, Felipe Gattass, and Brian Murphy. Raising Productivity in Energy and Natural Resources Capital Projects [Электронный ресурс] // Bain & Company, Inc. – аналитическая компания. URL: https://www.bain.com/insights/how-energy-and-natural-resources-companies-raise-capital-projects-prod... (дата обращения 29.03.2025).
4. The future of AI systems for construction [Электронный ресурс] // Adjacent Digital Politics Ltd. – СМИ. URL: https://www.pbctoday.co.uk/news/digital-construction-news/construction-software-news/the-future-of-a... (дата обращения 29.03.2025).
5. Cutting construction delays in half: A deep dive into Buildots’ Delay Forecast [Электронный ресурс] // Buildots Ltd. – ИТ-компания. URL: https://buildots.com/blog/deep-dive-into-delay-forecast/ (дата обращения 29.03.2025).
6. RFIs Made Easier. For Everyone [Электронный ресурс] // Firmus AI Inc. – ИТ-компания. URL: https://firmus.ai/articles/rfis-made-easier-for-everyone/ (дата обращения 29.03.2025).
7. Harnessing the data advantage in construction, 2020 [Электронный ресурс] // Autodesk, Inc. – ИТ-компания. URL: https://construction.autodesk.com/resources/guides/harnessing-data-advantage-in-construction/ (дата обращения 29.03.2025).
8. Fernanda Hernandez, Renato Panichi, Stephen Chan. Global Engineering And Construction [Электронный ресурс] // Standard & Poor’s Financial Services LLC. – аналитическая компания. URL: https://www.spglobal.com/_assets/documents/ratings/research/101601659.pdf (дата обращения 29.03.2025).
9. ALLPLAN cooperates with the start-up elevate [Электронный ресурс] // The Nemetschek Group – ИТ-компания. URL: https://www.nemetschek.com/en/news-media/new-partnership-ai-based-project-data-management (дата обращения 29.03.2025).
10. The ROI of Construction Technology Global insights from Procore customers leveraging technology to drive productivity, predictability, and profitability [Электронный ресурс] // Procore Technologies, Inc. – ИТ-компания. URL: https://www.procore.com/ebooks/roi (дата обращения 29.03.2025).
11. What Are The Biggest Challenges In The Construction Industry? – & How To Tackle Them [Электронный ресурс] // The Access Group – ИТ-компания. URL: https://www.theaccessgroup.com/en-gb/construction/resources/challenges-in-construction-industry/ (дата обращения 29.03.2025).
12. Annual report 2022 [Электронный ресурс] // Nemetschek Group. – ИТ-компания. URL: https://www.nemetschek.com/en/annual-report-2022 (дата обращения 06.10.2024).
13. Artificial Intelligence In Construction Market [Электронный ресурс] // SkyQuest Technology Consulting Pvt. Ltd. – аналитическая компания. URL: https://www.skyquestt.com/report/artificial-intelligence-in-construction-market (дата обращения 06.10.2024).
14. Artificial Intelligence (AI) in Construction Market (By Offerings: Solutions, services; By Deployment: Cloud, On-premises; By Organization Size: Large Enterprises, Small and Medium Enterprises; By Industry Type: Residential, Institutional, Commercials, Others) - Global Industry Analysis, Size, Share, Growth, Trends, Regional Outlook, and Forecast 2024-2033 [Электронный ресурс] // Precedence Research Pvt. Ltd. – аналитическая компания. URL: https://www.precedenceresearch.com/artificial-intelligence-in-construction-market#:~:text=The%20glob.... (дата обращения 06.10.2024).
15. Global Artificial Intelligence in Construction Market by Offerings (Solutions and Services), Deployment Type (Cloud and On-premises), Organization Size (Small & Medium-sized Enterprises (SMEs) and Large Enterprises), Industry Type (Residential, Institutional Commercials and Others), and Region (North America, Europe, Asia-Pacific, and LAMEA): Global Opportunity Analysis and Industry Forecast 2022–2031 [Электронный ресурс] // Research Dive – аналитическая компания. URL: https://www.researchdive.com/46/artificial-intelligence-in-construction-market (дата обращения 06.10.2024).
16. AI in Construction Market Size, Share & Industry Analysis, By Solution (Project Management, Risk Management, Schedule Management, Supply Chain Management, and Others), By Deployment (Cloud and On-premises), By Construction Stage (Pre-construction, Construction, and Post-construction); By Construction Type (Residential, Industrial, Commercial, Infrastructure), and Regional Forecast, 2024-2032 [Электронный ресурс] // Fortune Business Insights – аналитическая компания. URL: https://www.fortunebusinessinsights.com/ai-in-construction-market-109848 (дата обращения 06.10.2024).
17. Artificial Intelligence Construction Market: Global Industry Analysis by Market Share, Trend, Size, Competitive Landscape, Regional Outlook and Forecast (2024-2030) [Электронный ресурс] // Maximize Market Research – аналитическая компания. URL: https://www.maximizemarketresearch.com/market-report/artificial-intelligence-ai-construction-market/... (дата обращения 06.10.2024).
18. Artificial Intelligence (AI) in Construction [Электронный ресурс] // Global Industry Analysts, Inc. – аналитическая компания. URL: https://www.giiresearch.com/report/go1481175-artificial-intelligence-ai-construction.html (дата обращения 06.10.2024).
19. Artificial Intelligence in Construction Market Size, Share, Competitive Landscape and Trend Analysis Report, by Offerings, by Deployment Type, by Organization Size, by Industry Type: Global Opportunity Analysis and Industry Forecast, 2021-2031 [Электронный ресурс] // Allied Market Research – аналитическая компания. URL: https://www.alliedmarketresearch.com/artificial-intelligence-in-construction-market-A12996 (дата обращения 06.10.2024).