• Более 90% строительных проектов выходят за рамки бюджета, 89% подрядчиков регулярно сдают проекты с задержкой.
• Машинное обучение становится ключевым инструментом для повышения эффективности процессов в строительстве.
• ML-технологии трансформируют отрасль, автоматизируя процессы и оптимизируя проектные решения.
• Компьютерное зрение отслеживает безопасность на площадках, предиктивная аналитика прогнозирует задержки проектов, генеративный дизайн оптимизирует архитектурные решения.
• Внедрение ML в строительстве требует системного подхода и готовности команды к изменениям.
• ML в строительстве работает при наличии конкретной проблемы, качественных данных и готовности команды к изменениям.