Artificial intelligence in the construction industry: digital transformation, technological innovations and system challenges

Cover Page

Cite item

Abstract

the article deals with the topical aspects of artificial intelligence (AI) implementation in the construction industry, which plays a strategic role in the Russian economy. The main attention is paid to modern technological solutions, such as the integration of AI with BIM-platforms, the use of robotics, drones and predictive analytics systems. It has been proved that the use of AI allows reducing design time by 40-45%, reducing errors in documentation by 60-65%, and minimizing financial risks by predicting cascading effects with an accuracy of 85-90%. The analysis of the identified problems shows that the key barriers to digitalization of the industry remain the shortage of qualified personnel, incompatibility of AI solutions with outdated infrastructure and conservative management approaches. The article proposes promising areas of development, including the creation of “smart” construction sites, the introduction of adaptive educational platforms with VR-technologies and the development of hybrid decision support systems. A special emphasis is made on the need to form a regulatory framework governing the issues of AI systems liability and data protection. The results of the study emphasize that successful digital transformation of construction requires consolidation of efforts of the state, business and science. Comprehensive implementation of AI technologies is able to optimize all stages of the life cycle of facilities, improve labor safety and ensure sustainable development of the industry in the context of global competition. The Russian construction industry (more than 10% of GDP) is facing the need for digitalization. AI and BIM technologies are transforming design, management and monitoring, but implementation is hampered by staff shortages, outdated infrastructure and conservative management. The research is based on the analysis of scientific works on predictive analytics, systematization of key directions of AI development and study of digitalization barriers. Methods of AI integration with BIM-platforms, assessment of economic efficiency of technologies, analysis of technical, personnel and organizational constraints in the construction industry were used. AI implementation has reduced design time by 40-45% and documentation errors by 60-65%. Robots (SAMs) and drones with AI reduced monitoring costs by 24-27%. VR simulators reduced injuries by 40-45%. Key barriers: staff shortage, finance, legal uncertainty. Solutions: infrastructure modernization, educational programs, government support. Prospects: autonomous robots, hybrid systems, standardization of AI solutions.

About the authors

A. V Yuryev

Togliatti State University

Email: uav-tlt@ya.ru

References

  1. Борисова И.В. Образование 2.0: как искусственный интеллект меняет правила игры в образовании? // Наука молодых: вызовы гуманитарной науки: материалы Всероссийской научной школы с международным участием для молодых исследователей. Абакан, 19-21 сентября 2024 года. Абакан: ХГУ им. Н.Ф. Катанова, 2024. С. 24 – 28.
  2. Дитковская И.Э. Технологии искусственного интеллекта в персонализированном образовании в контексте философии личностного образования // Universum: общественные науки. 2024. № 3 (106). С. 32 – 34.
  3. Зимин Ю.С., Каспаров И.В., Строганов Д.А. Искусственный интеллект в образовании: поиск сбалансированной модели использования // Russian Journal of Education and Psychology. 2024. Т. 15. № 1-2. С. 418 – 423.
  4. Министерство строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации. Искусственный интеллект в строительной отрасли. URL: https://www.minstroyrf.gov.ru/iskusstvennyy-intellekt-v-stroitelnoy-otrasli/ (дата обращения: 06.03.2025).
  5. Петров В.И. Искусственный интеллект в строительстве // BIM-ИНФО. URL: https://bim-info.ru/articles/iskusstvennyy-intellekt-v-stroitelstve/ (дата обращения: 06.03.2025).
  6. Пшихачева А.А. Возможности использования искусственного интеллекта в практике высшего образования // Общество: социология, психология, педагогика. 2023. № 4 (108). С. 137 – 141.
  7. Рес Е. Пять ключевых направлений будущего ИИ в строительной отрасли // Цифрастрой. URL: https://cifrastroy.ru/posts/pjat-kljuchevyh-napravlenij-buduschego-ii-v-stroitelnoj-otrasli (дата обращения: 07.03.2025).
  8. Сизов Л.А. Инновационный прорыв применения искусственного интеллекта в профессиональном образовании в рамках цифровизации образования // Вестник МПА ВПА (сборник научных трудов). 2024. № 2 (6). С. 34 – 36.
  9. Шобонов Н.А., Булаева М.Н., Зиновьева С.А. Искусственный интеллект в образовании // Проблемы современного педагогического образования. 2023. № 79-4. С. 288 – 290.
  10. Щукина Т.В. Цифровая среда обучения и искусственный интеллект в системе высшего образования в условиях экспорта образования // Наука. Информатизация. Технологии. Образование: материалы XIII международной научно-практической конференции. Екатеринбург, 24-28 февраля 2020 года. Екатеринбург: РГППУ, 2020. С. 186 – 197.
  11. Эльканова К.Р. Перспективы использования искусственного интеллекта в образовании // Основные тенденции развития экономики и управления в современной России: материалы XIII Всероссийской научной конференции студентов и молодых ученых. Карачаевск, 8-9 ноября 2024 года. Карачаевск: КЧГУ им. У.Д. Алиева, 2024. С. 209 – 211.
  12. Nugmanova R. The use of artificial intelligence in the digitalization of education in Uzbekistan. 2024. P. 366 – 371.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).