# อนาคตของการก่อสร้างและอสังหาริมทรัพย์: บทเรียนจากภาคการดูแลสุขภาพสำหรับการก่อสร้าง

> เหตุใดโซลูชัน AI อเนกประสงค์จึงล้มเหลวในการก่อสร้าง? AI ที่ไม่สามารถแยกแยะ "ผนังรับน้ำหนัก" ออกจาก "ผนังกั้น" ได้นั้นถือเป็นอันตราย ผลลัพธ์ของ AI เฉพาะทาง: ข้อผิดพลาดในการออกแบบลดลง 68%, สินค้าคงคลังลดลง 31%, ระยะเวลาก่อสร้างลดลง 28%, Royal London Asset Management: ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) 708%, การใช้พลังงานลดลง 59% การก่อสร้างอยู่ในอันดับรองสุดท้ายในแง่ของการเปลี่ยนผ่านสู่ระบบดิจิทัลในภาคอุตสาหกรรม ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการแสดงให้เห็นถึงคุณค่าของ AI แนวตั้งเมื่อเทียบกับ AI อเนกประสงค์

Source: https://www.electe.net/th/post/ai-specializzata-una-lezione-dal-settore-sanitario-per-edilizia

Site guide: https://www.electe.net/th/llms.txt

ใน[บทความก่อนหน้าของเรา](http://www.electe.net/post/app-ai-specifiche-per-il-settore-soluzioni-verticali-promesse-e-sfide-del-microsoft-dragon-copilot) เราได้พิจารณาว่าโซลูชันปัญญาประดิษฐ์แบบทั่วไปมักล้มเหลวอย่างไรในบริบทด้านสาธารณสุข วันนี้เราจะสำรวจว่าบทเรียนนี้นำไปใช้กับภาคการก่อสร้างได้อย่างไร ซึ่งเป็นอีกหนึ่งภาคส่วนที่มีความซับซ้อนไม่แพ้กันและต้องการโซลูชันเฉพาะทาง

## บทนำ: เหนือกว่า AI ทั่วไป

ปัญญาประดิษฐ์ได้รับความสนใจจากผู้นำธุรกิจในทุกอุตสาหกรรม อย่างไรก็ตาม จากประสบการณ์ล่าสุดในภาคการดูแลสุขภาพและการก่อสร้าง พบว่าโซลูชัน AI ทั่วไปมักล้มเหลวเมื่อนำไปใช้กับสาขาเฉพาะทาง การเปลี่ยนแปลงที่แท้จริงไม่ได้มาจากการนำความสามารถทั่วไปไปใช้กับปัญหาเฉพาะ แต่มาจากการสร้าง AI ที่เข้าใจอุตสาหกรรมตั้งแต่รากฐาน

ความจริงนี้ปรากฏชัดเจนจากการวิเคราะห์ภาคการก่อสร้างและอสังหาริมทรัพย์ ซึ่งความซับซ้อนหลายสาขาวิชา การแยกส่วนของตลาด และกฎระเบียบที่เข้มงวดสร้างความท้าทายเฉพาะตัวที่สามารถแก้ไขได้อย่างมีประสิทธิผลเท่านั้น

## ความจำเป็นในการมีความเข้าใจภาคส่วนเฉพาะทาง

### ความคลาดเคลื่อนทางศัพท์และกฎระเบียบ

แบบจำลอง AI ทั่วไปไม่สามารถแยกแยะแนวคิดทางเทคนิคพื้นฐาน เช่น "ผนังรับน้ำหนัก" และ "ผนังกั้น" หรือระหว่าง "ฐานรากแบบแผ่นพื้น" และ "ฐานรากแบบเสา" ได้อย่างถูกต้อง นำไปสู่การตีความที่คลาดเคลื่อนในโครงการที่ความแม่นยำเป็นสิ่งสำคัญต่อความปลอดภัย ความไม่ตรงกันของคำศัพท์นี้ยังขยายไปถึงความแตกต่างในแต่ละภูมิภาคด้วย เช่น "พื้นอิฐและปูน" ของอิตาลีมีลักษณะแตกต่างจากระบบพื้นของยุโรปเหนือ ซึ่งส่งผลกระทบอย่างสำคัญต่อการคำนวณโครงสร้างและแผ่นดินไหว

ในทำนองเดียวกัน กรอบการกำกับดูแลที่เข้มงวดของอุตสาหกรรมก่อสร้าง ซึ่งมีกฎหมายอาคาร มาตรฐานความปลอดภัย และข้อบังคับด้านสิ่งแวดล้อมที่แตกต่างกันไปตามภูมิภาค ถือเป็นความท้าทายที่โซลูชัน AI ทั่วไปมักไม่สามารถจัดการได้ มาตรฐานยูโรโค้ดและกฎหมายการก่อสร้างทางเทคนิคของอิตาลี (NTC) มีความแตกต่างอย่างมากในปัจจัยด้านความปลอดภัย ซึ่ง AI ทั่วไปไม่สามารถแยกแยะได้ ซึ่งอาจส่งผลกระทบร้ายแรงต่อความปลอดภัยของโครงสร้าง

### การรับรู้ถึงศักยภาพในการเปลี่ยนแปลง

แม้จะมีความท้าทายเหล่านี้ ศักยภาพของ AI ในการเปลี่ยนแปลงภาคส่วนนี้ก็เป็นที่ยอมรับอย่างกว้างขวาง จากผลสำรวจ [Global Real Estate Technology Survey ของ JLL ปี 2023](https://www.jllt.com/research/global-real-estate-technology-survey-2023/) AI และ Generative AI ได้รับการจัดอันดับให้เป็นหนึ่งในสามเทคโนโลยีหลักที่จะส่งผลกระทบมากที่สุดต่อภาคอสังหาริมทรัพย์ในอีกสามปีข้างหน้า ตามความเห็นของนักลงทุน ผู้พัฒนาโครงการ และผู้เช่าองค์กร อย่างไรก็ตาม ผู้ตอบแบบสอบถามกลุ่มเดียวกันนี้ระบุว่าพวกเขามีความเข้าใจ AI น้อยที่สุดเมื่อเทียบกับเทคโนโลยีอื่นๆ เช่น บล็อกเชน ความเป็นจริงเสมือน และหุ่นยนต์

ความขัดแย้งที่เห็นได้ชัดนี้เน้นย้ำถึงความจำเป็นในการใช้วิธีการเฉพาะทางที่สามารถเชื่อมช่องว่างระหว่างศักยภาพที่ได้รับการยอมรับและการนำไปปฏิบัติจริง

## แนวทางเฉพาะทาง: เรื่องราวความสำเร็จในภาคการก่อสร้าง

โซลูชัน AI เฉพาะทางสำหรับการก่อสร้างได้รับการพิสูจน์คุณค่าแล้วผ่านการศึกษาเฉพาะกรณี:

### ลดข้อผิดพลาดในการออกแบบ

ในโครงการที่อยู่อาศัยขนาดใหญ่ การนำโมดูลข่าวกรองเฉพาะภาคส่วนมาใช้ส่งผลให้:

- ลดข้อผิดพลาดในการออกแบบลง 68%
- ลดระยะเวลาการตรวจสอบลง 23%
- ประมาณการประหยัดต้นทุนโดยรวมได้ 15%
- ปรับปรุงระยะเวลาส่งมอบได้อย่างมีนัยสำคัญ

ผลกระทบต่อการจัดการการเปลี่ยนแปลงที่กำลังดำเนินอยู่ ซึ่งในอดีตมีส่วนทำให้ต้นทุนเพิ่มขึ้นถึง 20-30% ถือเป็นเรื่องที่น่าจับตามองอย่างยิ่ง แพลตฟอร์มเฉพาะทางนี้ช่วยลดผลกระทบเหล่านี้ลงเหลือเพียง 7% ด้วยความสามารถในการเผยแพร่การเปลี่ยนแปลงไปยังเอกสารโครงการที่เกี่ยวข้องทั้งหมดโดยอัตโนมัติ

### การจัดการวัสดุที่ได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพ

ผู้สร้างโครงสร้างพื้นฐานได้นำโมดูลการจัดการวัสดุเฉพาะทางมาใช้ ซึ่งส่งผลให้:

- ลดสินค้าคงคลังในคลังสินค้าลง 31%
- ลดความล่าช้าในการส่งมอบลง 24%
- ประหยัดค่าใช้จ่ายด้านโลจิสติกส์ได้กว่า 2 ล้านยูโร
- ปรับปรุงความยั่งยืนด้วยการลดของเสียจากวัสดุ

ประเด็นสำคัญที่มักถูกมองข้ามคือผลกระทบต่อการบริหารจัดการกระแสเงินสด การปรับปรุงการจัดซื้อช่วยลดเงินทุนที่ผูกมัดลง 42% ซึ่งช่วยปรับปรุงสถานะทางการเงินของบริษัทอย่างมีนัยสำคัญ

### การเพิ่มประสิทธิภาพการวางแผนสถานที่ก่อสร้าง

บริษัทก่อสร้างที่เชี่ยวชาญด้านการพัฒนาเมืองที่ซับซ้อนได้นำอัลกอริธึมการเพิ่มประสิทธิภาพเวลาและสถานที่มาใช้ ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ดังต่อไปนี้:

- ลดระยะเวลารวมของงานก่อสร้างลง 28%
- เพิ่มประสิทธิภาพของทีมงานขึ้น 34%
- ลดความขัดแย้งระหว่างงานที่ดำเนินการพร้อมกันลง 62%
- ปรับปรุงความแม่นยำในการคาดการณ์เวลา โดยมีความคลาดเคลื่อนสุดท้ายต่ำกว่า 5%

กรณีศึกษานี้เน้นย้ำว่า AI เฉพาะทางสามารถแก้ปัญหาสำคัญอย่างหนึ่งของอุตสาหกรรมได้อย่างไร นั่นคือ ความยากลำบากในการเขียนโปรแกรมในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนซึ่งมีตัวแปรและข้อจำกัดมากมาย เทคนิคการจัดการโครงการแบบดั้งเดิม เช่น CPM หรือ PERT แสดงให้เห็นถึงข้อจำกัดที่สำคัญในสถานการณ์จริง ขณะที่แนวทางที่ใช้ AI ได้แสดงให้เห็นถึงความเหนือกว่าในการดำเนินงานที่วัดผลได้

## ภาพรวมที่กว้างขึ้น: การเปลี่ยนแปลงของตลาดอสังหาริมทรัพย์

ผลกระทบของ AI ขยายออกไปไกลเกินกว่าการก่อสร้าง โดยเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมอสังหาริมทรัพย์ทั้งหมดใน 5 มิติหลัก:

### 1. การระบุตำแหน่งทางภูมิศาสตร์และการจัดกลุ่ม

บริษัทและการลงทุนด้าน AI มักกระจุกตัวอยู่ในตลาดเทคโนโลยีที่เติบโตแล้ว งานวิจัยของ JLL แสดงให้เห็นถึงความต้องการบุคลากรด้าน AI ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว โดยมีตำแหน่งงานว่างเพิ่มขึ้นกว่า 250% นับตั้งแต่ต้นปี 2564 ในระยะยาว การเติบโตนี้น่าจะกระจุกตัวอยู่ในพื้นที่ที่มีบุคลากรด้าน AI อยู่ เช่น ศูนย์กลางเทคโนโลยีหลักและรอง ศูนย์นวัตกรรม และมหาวิทยาลัย

ในสหรัฐอเมริกา บริษัท AI ร้อยละ 42 กระจุกตัวอยู่ในเขตอ่าวซานฟรานซิสโก รองลงมาคือบอสตัน ซีแอตเทิล และนิวยอร์ก โดยมีการคาดการณ์ว่าพื้นที่อสังหาริมทรัพย์จะเติบโตถึง 1.6 ล้านตารางฟุตภายในสิ้นปีนี้เฉพาะในสหรัฐอเมริกาเท่านั้น

### 2. การเปลี่ยนแปลงของอุปสงค์ระหว่างสินทรัพย์

การพัฒนา AI จำเป็นต้องมีศูนย์ข้อมูล โครงข่ายพลังงาน และโครงสร้างพื้นฐานด้านการเชื่อมต่อที่ดีขึ้นและมีจำนวนมากขึ้น รายงาน JLL Global Data Center Outlook 2023 คาดการณ์ว่าตลาดศูนย์ข้อมูลแบบโคโลเคชั่นทั่วโลกจะเติบโต 11.3% ต่อปี ตั้งแต่ปี 2021 ถึง 2026 ขณะที่ตลาดศูนย์ข้อมูลแบบไฮเปอร์สเกลคาดว่าจะเติบโตเร็วกว่านั้นอีก ประมาณ 20% ต่อปี

เกณฑ์การเลือกที่ตั้งโครงสร้างพื้นฐาน AI ให้ความสำคัญกับราคาพลังงานที่ลดลงและต้นทุนที่ดินที่ลดลงมากกว่า ส่งผลให้การเติบโตไปสู่ตลาดที่มีการแข่งขันน้อยลง เช่น แอตแลนตาในสหรัฐอเมริกา มาเลเซีย และไทย

### 3. สินทรัพย์และผลิตภัณฑ์ประเภทใหม่

การกำเนิดของ "อาคารอัจฉริยะอย่างแท้จริง" กำลังจะเกิดขึ้นในไม่ช้า โครงสร้างพื้นฐานที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะกลายเป็นคุณสมบัติพื้นฐาน เช่นเดียวกับการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตที่เป็นคุณสมบัติพื้นฐานของอาคารในปัจจุบัน นอกจากนี้ AI จะช่วยสร้างอาคารที่ปล่อยมลพิษเป็นศูนย์และมีความยั่งยืนสูง

สิ่งนี้สอดคล้องกับ “ฝาแฝดทางดิจิทัลแบบไดนามิก” ที่กำลังมีการอธิบายอยู่ในอุตสาหกรรมการก่อสร้าง ซึ่งก้าวข้ามแนวคิด BIM แบบคงที่ไปสู่โมเดลที่พัฒนาแบบเรียลไทม์ตลอดวงจรชีวิตของอาคาร ช่วยให้สามารถจัดการการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ได้ ซึ่งช่วยลดต้นทุนการดำเนินงานลง 23-31% และเพิ่มอายุการใช้งานของอุปกรณ์ขึ้น 15-20%

### 4. รูปแบบการลงทุนและรายได้ใหม่

การรับประกันภัยและกระบวนการที่พัฒนาด้วย AI จะช่วยให้การทำธุรกรรมรวดเร็วยิ่งขึ้น เข้าใจอสังหาริมทรัพย์และตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น กระตุ้นการลงทุนในระดับโลก โครงสร้างพื้นฐานที่ขับเคลื่อนด้วย AI และความสามารถในการเชื่อมต่อระบบต่างๆ เข้าด้วยกัน จะช่วยขยายรูปแบบ "space-as-a-service" และสร้างรายได้ใหม่ๆ ให้กับเจ้าของและผู้พัฒนาโครงการ

ตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมที่กล่าวถึงในรายงานของ JLL คือบริษัท Royal London Asset Management ซึ่งประสบความสำเร็จในการปรับปรุงการดำเนินงานด้านระบบปรับอากาศ (HVAC) และประสิทธิภาพการใช้พลังงานอย่างมีนัยสำคัญในอาคารพาณิชย์ขนาด 11,600 ตารางเมตร ด้วยการนำเทคโนโลยี AI ของ JLL มาใช้ บริษัทจึงบรรลุผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) สูงสุดเป็นประวัติการณ์ที่ 708% และประหยัดพลังงานได้ 59% ช่วยลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนได้มากถึง 500 เมตริกตันต่อปี

### 5. แนวทางใหม่ในการออกแบบและการใช้งานพื้นที่

AI จะช่วยให้การออกแบบที่ขับเคลื่อนด้วยประสบการณ์และการตั้งค่าสภาพแวดล้อมที่ปรับแต่งได้สูง สิ่งนี้จะช่วยเสริม AI แบบหลายโหมดสำหรับการตรวจสอบที่อธิบายไว้ในอุตสาหกรรมก่อสร้าง ซึ่งจะผสานรวมความเข้าใจในข้อความ รูปภาพ และข้อมูลจากโดรนและเซ็นเซอร์ IoT เพื่อติดตามความคืบหน้าและคุณภาพของการก่อสร้าง โดยเฉพาะอย่างยิ่งการผสานรวมกับเทคโนโลยี LiDAR สำหรับการตรวจสอบโครงสร้างแบบเรียลไทม์

## มิติเศรษฐกิจและสังคม: ผลกระทบต่อการทำงานและทักษะ

ตรงกันข้ามกับความกลัวในการทดแทน ข้อมูลที่รวบรวมได้แสดงให้เห็นว่า AI เฉพาะทางมีผลกระทบเชิงบวกต่อกำลังแรงงาน:

### การเสริมสร้างทักษะที่มีอยู่

ปัญญาประดิษฐ์เฉพาะทางได้ยกระดับบทบาทของช่างฝีมือ ทำให้พวกเขาหลุดพ้นจากงานธุรการ และมุ่งเน้นไปที่คุณภาพของงานได้อย่างเต็มที่ ส่งผลให้คุณภาพที่รับรู้เพิ่มขึ้นและเกิดการประเมินมูลค่าความเชี่ยวชาญทางเทคนิคใหม่

แนวทางนี้สอดคล้องกับวิสัยทัศน์ของ Satya Nadella ซีอีโอของ Microsoft ที่ว่าผู้ให้บริการ AI กำลังตัดสินใจอย่างมีสติในการใช้วิธีการที่เน้นที่มนุษย์เป็นศูนย์กลาง โดยพัฒนาผลิตภัณฑ์ "ผู้ช่วยนำร่อง" ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยเหลือผู้คน แทนที่จะเป็นผลิตภัณฑ์ "อัตโนมัติ" ที่มุ่งหมายที่จะแทนที่บทบาทของมนุษย์โดยสมบูรณ์

### การเปลี่ยนแปลงโปรไฟล์มืออาชีพ

ตำแหน่งงานแบบผสมผสานใหม่ๆ กำลังเกิดขึ้น เช่น "ผู้จัดการก่อสร้าง BIM" และ "ผู้เชี่ยวชาญด้านการก่อสร้างดิจิทัล" ซึ่งมีทักษะที่เชื่อมโยงการก่อสร้างแบบดั้งเดิมเข้ากับเทคโนโลยีดิจิทัล โปรไฟล์เหล่านี้มีเงินเดือนสูงกว่าค่าเฉลี่ยของอุตสาหกรรม 35-40%

ตามข้อมูลของ Goldman Sachs ซึ่งอ้างอิงการศึกษาของ David Autor นักเศรษฐศาสตร์จาก MIT พบว่ามากกว่า 85% ของการเติบโตด้านการจ้างงานในสหรัฐอเมริกาตลอด 80 ปีที่ผ่านมาสามารถอธิบายได้จากการสร้างตำแหน่งงานใหม่ที่ขับเคลื่อนโดยเทคโนโลยี

### การกระจายประสบการณ์

ความสามารถของ AI ในการเข้ารหัสและทำให้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสามารถเข้าถึงได้ ช่วยลดช่องว่างด้านประสิทธิภาพระหว่างบริษัทขนาดเล็กและขนาดใหญ่ ส่งเสริมการแข่งขันที่เป็นธรรมมากขึ้นโดยอิงจากคุณภาพที่แท้จริงมากกว่าขนาดของบริษัท

## อนาคต: นวัตกรรมที่เกิดขึ้นใหม่และแนวทางเชิงกลยุทธ์

### ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่กำลังจะเกิดขึ้น

ในภาคการก่อสร้าง นวัตกรรมแห่งอนาคต ได้แก่:

- **การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อความปลอดภัยในไซต์งาน**: โมเดลที่ระบุสถานการณ์เสี่ยงล่วงหน้าโดยอาศัยข้อมูลย้อนหลังและการจัดวางไซต์งาน โดยมีความสามารถในการคาดการณ์อุบัติเหตุได้ถึง 76% และมีศักยภาพในการลดการบาดเจ็บรุนแรงได้ 58%
- **AI แบบมัลติโมดัลสำหรับการตรวจสอบ**: ฟีเจอร์ที่ผสานความเข้าใจข้อความ ภาพ และข้อมูลจากโดรนและเซนเซอร์ IoT เพื่อติดตามความคืบหน้าและคุณภาพของงานก่อสร้าง
- **การผสานรวมกับหุ่นยนต์ในไซต์งาน**: โครงการนำร่องแรกๆ ที่ใช้หุ่นยนต์ปูพื้นและระบบอัตโนมัติสำหรับงานตกแต่งแสดงให้เห็นการเพิ่มผลิตภาพสูงสุดถึง 300% ในงานที่ทำซ้ำๆ พร้อมคุณภาพที่ดีขึ้นและลดของเสีย

ในภาคอสังหาริมทรัพย์โดยรวม JLL เน้นย้ำว่าตลาดสำหรับกรณีการใช้งานระดับองค์กรสำหรับ AI เชิงสร้างสรรค์คาดว่าจะเติบโตถึง 42,600 ล้านดอลลาร์ในปี 2566 และเติบโต 32% ต่อปีเป็น 98,100 ล้านดอลลาร์ในปี 2569

### การยอมรับเชิงกลยุทธ์และความรับผิดชอบ

องค์กรต่างๆ ต้องพิจารณาถึงวิธีการใช้ประโยชน์จากพลังของ AI เพื่อสนับสนุนวัตถุประสงค์ทางธุรกิจอย่างมีความรับผิดชอบและมีจริยธรรม JLL เน้นย้ำถึงความสำคัญของการตื่นตัวเกี่ยวกับกฎระเบียบใหม่ 3 ประเภท ได้แก่

1. มาตรฐานและระเบียบปฏิบัติทางการตลาดที่เกี่ยวข้องกับคุณภาพข้อมูล สิทธิในทรัพย์สินทางปัญญา ความเป็นส่วนตัว และความปลอดภัยของข้อมูล
2. กฎระเบียบเพื่อลดความเสี่ยงทางสังคม เช่น มาตรการปกป้องตลาดแรงงานจากภาวะช็อก หรือมาตรฐานความปลอดภัยสำหรับยานยนต์ไร้คนขับ
3. กฎหมายด้านสิ่งแวดล้อม โดยเฉพาะกฎหมายที่มุ่งลดการปล่อยคาร์บอนจากเศรษฐกิจดิจิทัลที่กำลังเติบโต

องค์กรต่างๆ จะต้องพิจารณาคำถามสำคัญชุดหนึ่ง ได้แก่ การเติบโตของ AI ส่งผลต่อกลยุทธ์การลงทุนและการปรับให้เข้ากับท้องถิ่นอย่างไร แอปพลิเคชัน AI ที่มีอยู่หรือในอนาคตใดบ้างที่จำเป็นต้องได้รับการเตรียมพร้อมและทดสอบในขณะนี้ ความเสี่ยงทางธุรกิจและสังคมที่อาจเกิดขึ้นมีอะไรบ้าง

## สรุป: คุณค่าของแนวทางเฉพาะทาง

เช่นเดียวกับในด้านการดูแลสุขภาพ การเปลี่ยนแปลงที่แท้จริงในด้านการก่อสร้างและอสังหาริมทรัพย์ไม่ได้มาจากการนำ AI ทั่วไปมาใช้กับปัญหาที่ซับซ้อน แต่มาจากโซลูชันที่สร้างขึ้นโดยเฉพาะสำหรับความท้าทายเฉพาะตัวของอุตสาหกรรม

ภาคการก่อสร้างเป็นตัวอย่างที่ชัดเจนของอุตสาหกรรมที่มีความซับซ้อนสูงแต่ระดับการใช้ดิจิทัลต่ำ: [อยู่ในอันดับรองสุดท้าย](https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Industries/Capital%20Projects%20and%20Infrastructure/Our%20Insights/The%20next%20normal%20in%20construction/The-next-normal-in-construction.pdf) ในบรรดาภาคอุตสาหกรรมต่างๆ ในแง่อัตราการนำดิจิทัลมาใช้ ลักษณะเฉพาะเหล่านี้เองที่ทำให้ภาคส่วนนี้เป็นพื้นที่ที่เหมาะสมอย่างยิ่งในการแสดงให้เห็นถึงคุณค่าของ AI เฉพาะทางเมื่อเทียบกับโซลูชันแบบทั่วไป

ลักษณะเฉพาะของภาคการก่อสร้างคือการใช้ความรู้และแรงงานอย่างเข้มข้นในเวลาเดียวกัน โดยมีความสมดุลที่ละเอียดอ่อนระหว่างมิติทางปัญญาและการปฏิบัติงาน ความเป็นสองขั้วนี้จำเป็นต้องอาศัยระบบ AI ที่เหนือกว่าการประมวลผลข้อมูล เพื่อทำความเข้าใจกระบวนการตัดสินใจและการปฏิบัติงานที่เป็นลักษณะเฉพาะของภาคส่วนนั้นๆ อย่างลึกซึ้ง

ดังที่ผู้จัดการโครงการของบริษัทสถาปัตยกรรมชั้นนำแห่งหนึ่งกล่าวไว้ว่า "ความแตกต่างระหว่าง AI สำหรับงานทั่วไปและ AI สำหรับงานก่อสร้างเฉพาะทางนั้น เปรียบเสมือนความแตกต่างระหว่างคนงานทั่วไปและช่างฝีมือผู้เชี่ยวชาญ ทั้งสองอย่างนี้ล้วนมีคุณค่า แต่เมื่อเป็นโครงการที่ซับซ้อน ความเชี่ยวชาญเฉพาะทางจะกลายเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้"

ความท้าทายในอนาคตคือการหาสมดุลที่เหมาะสมระหว่างความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านแนวตั้งและความสามารถในการทำงานร่วมกันในแนวนอน ซึ่งจะทำให้ผู้เล่นต่างๆ ในห่วงโซ่อุปทานได้รับประโยชน์จากโซลูชันที่ปรับแต่งได้และยังคงสามารถสื่อสารถึงกันได้ ด้วยวิธีนี้เท่านั้นที่ AI จะสามารถบรรลุคำมั่นสัญญาในการเปลี่ยนหนึ่งในภาคส่วนที่ต้านทานนวัตกรรมได้มากที่สุด ให้กลายเป็นต้นแบบของประสิทธิภาพ ความยั่งยืน และคุณภาพ