Artificial Intelligence for the Construction Industry - A Statistical Descriptive Analysis of Drivers and Barriers

In der Baubranche sind Anwendungen von Künstlicher Intelligenz (KI) noch unüblich. Digitalisierung, Industrie 4.0 und die zunehmende Implementierung von KI-Systemen zeigen bereits in vielen Branchen einen Anstieg von Effizienz und Innovation. Für das Bauwesen gibt es also noch ungenutzte Möglichkeiten.

Ziel dieser Arbeit ist es, Treiber und Barrieren für die Implementierung von KI im Bausektor und seinen angrenzenden Branchen zu identifizieren. Die Daten zu den vorherrschenden Faktoren wurden in einer systematischen Überprüfung von mehr als 100 Studien, Umfragen und Statistiken gesammelt. Davon wurden 35 Dokumente aufgrund ihrer Relevanz und Qualität ausgewählt. Insgesamt enthalten sie das Feedback von 36.269 Unternehmen aus Europa und Nordamerika. Mittels einer deskriptiven statistischen Analyse wurden die Informationen quantifiziert, klassifiziert und zusammengefasst. Es wurden 23 vorherrschende Faktoren definiert, von denen 15 in der Literatur als treibende Faktoren und 21 als Hindernisse beschrieben wurden. Einige Faktoren wurden beiden Kategorien zugeordnet.

Die Ergebnisse zeigen, dass einerseits Treiber wie das Streben nach Produktivitätssteigerung und verbesserter Soft- und Hardware als Hauptkatalysatoren für den Einsatz von KI in der Bauindustrie wirken. ... mehrAndererseits sind Hindernisse wie Fachkräftemangel und unzureichende System- und Datensicherheit die Haupthinderungsgründe für die Einführung. Aus einer Makroperspektive betrachtet, sind die meisten Treiber und Hindernisse wirtschaftliche und technologische Faktoren. Soziale Faktoren sind nur in der Gruppe der Hindernisse zahlreich vertreten. Die Zahl der politischen Faktoren war in beiden Gruppen gering.