Omenirea se află de ceva vreme într-o dilemă cu valențe aproape existențiale: să accepte sau nu inteligența artificială, să o perceapă ca pe un competitor sau ca pe un instrument eficient de creștere a productivității? Temerile cele mai mari sunt alimentate în principal de perspectiva unei treceri a omului, ca deținător exclusiv până în această etapă a factorului de producție denumit "muncă", în zona de irelevanță. Deja sistemele informatice moderne fac diferența clară între forța de muncă umană și cea digitală sau AI, ceea ce pe unii îi poate speria. Argumentele celor ce încearcă să limiteze opoziția la transformarea digitală sunt deseori logice, susținându-se pe realitatea că toate revoluțiile pe care le-a cunoscut până în prezent economia mondială s-au soldat, în final, cu o creștere a cererii de muncă, diferențele înregistrându-se doar pe palierul specializărilor. Pentru exemplificare, apariția autovehiculului a dus aproape la dispariția potcovarilor, concomitent cu dezvoltarea cererii pe segmentul mecanicilor auto. Desigur, transformarea nu a presupus automat o trecere a acelorași persoane de la o meserie la alta, astfel încât unii au avut de suferit.
Inteligența artificială și redistribuirea muncii în economia globală
În prezent, tranziția este și mai complexă, dacă s-ar lua în considerare și simplul fapt că o ocupație până mai ieri aflată în topul preferințelor - cea de programator IT sau dezvoltator software - a ajuns foarte rapid să fie afectată de inteligența artificială, creând astfel foarte rapid un dezechilibru pe segmentul respectiv. Scenariul optimist indică faptul că aceste perturbări se vor atenua treptat, iar prosperitatea promisă de deținătorii de tehnologii digitale va deveni o realitate palpabilă. De partea cealaltă, există o masă destul de importantă a celor care nu vor putea sau nu vor dori să se adapteze. Se pune de asemenea întrebarea justificată: în ce măsură noua prosperitate asigurată de mașini inteligente (software și hardware) va fi distribuită în mod echitabil, astfel încât persoanele al căror obiect al muncii va fi complet preluat de AI și roboții antropomorfi ai viitorului să nu sufere din acest motiv?
Oligopolul tehnologic și riscurile inteligenței artificiale generale
Se observă că la momentul actual cercetarea tehnologică și patentele care vor guverna viitoarea paradigmă economică sunt obiectul unui oligopol destul de bine conturat, format din câteva mari grupuri IT, ceea ce va determina ca decizia în ceea ce privește distribuția rezultatelor generate de utilizarea AI să fie luată de un număr restrâns de persoane (de această dată, ființe umane), pe baza unor criterii eminamente subiective. Desigur, riscurile pe care și le asumă în prezent cei care investesc, de exemplu, în dezvoltarea inteligenței artificiale generale (AGI) sunt foarte ridicate, de exemplu existând firme care au alocat profitul aferent următorilor trei ani de activitate pentru a dezvolta astfel de sisteme.
De asemenea, supercalculatoarele care se vor constitui în suportul hardware pentru AGI prezintă un consum energetic uriaș, situat între câteva zeci și câteva sute de megawați, ca urmare a dotării cu procesoare grafice extrem de energofage. Se ajunge la situația anormală ca o singură astfel de mașină să aibă consumul energetic al unui întreg oraș sau chiar mai mare. Există desigur alternativa energiei regenerabile, dar aceasta presupune la rândul său investiții uriașe. Este, practic, un raliu al cărui rezultat nu poate fi prevăzut cu exactitate: există șanse de reușită, caz în care cei care și-au asumat riscurile vor avea dreptul la câștiguri pe măsură, după cu există și o probabilitate de eșec, ce însă nu-i va afecta doar pe cei puțini care s-au implicat în mod direct, ci va avea ca efect inclusiv instalarea unei crize a progresului, cu efecte imediate asupra dezvoltării economice generale și, implicit, prosperității. Echilibrul este foarte sensibil, iar niciunul dintre scenarii nu va genera exclusiv rezultate pozitive.
Tranziția digitală în construcții: punctul de inflexiune al industriei
Analizând piața construcțiilor - una dintre cele mai întârziate ramuri economice din punct de vedere al transformării digitale - aceasta se află la rândul său într-un punct de inflexiune. Competiția acerbă și constrângerile economice impun adoptarea unor instrumente digitale care deja nu mai sunt privite ca opțiuni tehnologice, ci ca elemente fundamentale ale managementului riscurilor și optimizării costurilor. De aceea, întrepătrunderea dintre Building Information Modeling (BIM) și inteligența artificială (AI) devine nu doar o tendință tehnologică, ci un imperativ strategic. Integrarea respectivă nu trebuie percepută ca pe o simplă suprapunere de tehnologii, ci ca pe o transformare graduală a modului în care industria de profil își înțelege propriile procese.
BIM și AI: de la modelare la predicție și managementul riscurilor
Inițial, BIM a fost adoptat ca un instrument de reprezentare, un model tridimensional îmbogățit cu date, menit să reducă erorile de coordonare și să faciliteze colaborarea dintre discipline. Utilizarea sa a rămas mult timp ancorată într-o logică descriptivă, în care informațiile erau corecte, dar rareori interpretate în mod dinamic. Apariția AI a schimbat această paradigmă, impunând o interpretare diferită a datelor existente. Modelele BIM s-au transformat din simple containere de informație, în veritabile surse de prognoză și simulare. Astfel, valoarea modelului nu mai rezidă exclusiv în acuratețea sa, ci în capacitatea de a anticipa comportamentul proiectului. Transformarea este vizibilă în prezent mai ales în zona managementului riscurilor. Dacă inițial problemele erau identificate de manageri experimentați și corectate prin asumarea de costuri suplimentare, integrarea BIM cu algoritmi de învățare automată (ML) a mutat accentul de la reacție la interpretarea timpurie, ceea ce determină ca riscul să nu mai este definit exclusiv ca eveniment, ci ca probabilitate contextuală, dependentă de configurația proiectului, de succesiunea lucrărilor și de deciziile anterioare.
Omul, decizia și automatizarea șantierelor
Vestea bună este că în situația respectivă AI nu înlocuiește expertiza umană, ci o obligă să se repoziționeze. Managerul de proiect se transformă - desigur, dacă are această capacitate - dintr-un coordonator de resurse, într-un interpret al rezultatelor generate de sistemele digitale. Întrucât predicțiile realizate pe bază de algoritmi nu au o valoare intrinsecă dacă nu sunt raportate la experiența din teren, la constrângerile contractuale și la cultura organizațională, decizia de acțiune este adoptată în urma unei interpolări dintre model, date și experiență practică. Aparent, acesta este doar un exemplu singular de succes. În urmă cu doar câțiva ani, în România transformarea digitală era privită cu circumspecție chiar și de marii competitori din domeniu, care nu-și imaginau că în scurt timp șantierele se pot transforma în spații guvernate de utilaje autonome, UAV-uri și roboți antropomorfi. Iată însă că experiența antreprenorilor care au adoptat în mod timpuriu aceste sisteme se pare că prevalează, astfel încât tot mai des pe teren sunt observate utilaje fără operator uman, drone care asigură monitorizarea și prevenția (tehnologii care au înregistrat un avans extrem de puternic inclusiv ca urmare a folosirii intensive în conflictul militar din Ucraina), sisteme automate de inspecție etc. Deși pare desprinsă dintr-un scenariu SF, realitatea roboților cu formă umană, care dețin toate dexteritățile omenești necesare derulării în condiții de siguranță a tuturor activităților specifice unui șantier, este confirmată de realizările unor companii precum Boston Dynamics (Atlas) sau Tesla (Optimus). Este însă cât se poate de clar că nu pot fi înaintate previziuni legate de direcția în care se vor dezvolta lucrurile, nici măcar pe termen scurt.
Învățarea cumulativă și maturizarea digitală a industriei
Revenind la integrarea BIM cu AI - ca experiență pozitivă și care generează dezechilibre mai mici pe piața muncii - un alt avantaj imediat este dat de faptul că granițele tradiționale dintre proiectare, execuție și operare devin mai permeabile. Datele generate în faza de exploatare pot fi reintegrate în modelele BIM pentru proiecte viitoare, iar AI poate "învăța" din performanța reală a clădirilor. Astfel, fiecare proiect devine o experiență cumulativă, nu doar un rezultat izolat.
Industria începe să se dezvolte inclusiv prin interpretarea propriului trecut. Această circularitate a învățării devine esențială pentru înțelegerea maturizării digitale. În plan organizațional, integrarea respectivă impune inclusiv o schimbare culturală. Nu este suficient ca firmele să achiziționeze software sau să angajeze specialiști, ci se impune o redefinire a responsabilităților, în care decizia nu mai aparține exclusiv șefilor ierarhici, ci este rezultatul unei interacțiuni între oameni și sisteme. Acolo unde schimbarea este bine înțeleasă, BIM și AI pot deveni catalizatori ai eficienței operaționale, însă dacă aspectul respectiv este ignorat, cele două tehnologii disruptive riscă să fie percepute ca instrumente costisitoare, cu beneficii neclare.
De aceea, integrarea BIM cu AI nu este un obiectiv în sine, ci reprezintă un proces de înțelegere continuă a propriilor activități. Valoarea reală nu constă doar în reducerea costurilor sau a riscurilor, ci în capacitatea industriei construcțiilor de a-și regândi modul de lucru, pornind de la date, exploatând experiența cumulată în timp de specialiștii umani și reconstruind constant sensul deciziilor.
Devine astfel mai clar faptul că digitalizarea nu este o etapă tehnologică izolată, ci o transformare profundă a modului în care proiectele sunt gândite, conduse și asumate. Extrapolând, o asemenea abordare ar putea aduce beneficii și pe alte segmente unde în prezent există dubii legate de utilizarea inteligenței artificiale. Este adevărat că o opoziție va exista întotdeauna, uneori argumentată logic, alteori nu, la fel de adevărat precum faptul că o adoptare timpurie și necondiționată este la fel de probabilă și, desigur, în mare măsură contraproductivă. Până la urmă, cuvântul de ordine ar trebui să fie "echilibrul".
