人工智能解决方案的实施不仅仅是获得竞争优势的问题，而且在建筑行业努力解决其他重大挑战方面发挥着重要作用，这些挑战正在改变项目的计划、施工和管理方式。这些挑战包括脱碳以及满足净零排放的需求。
在项目资产生命周期的设计和施工阶段，人工智能必须以各种方式得到应用。显然，建筑业应该利用这些机会。
生成式设计
生成式设计恰好由人工智能驱动，提供了各种适当的解决方案，以解决特定的工程挑战。用户可以进一步个性化这些解决方案，以满足特定的要求。
设计人员无需在设计时苦苦考虑约束和参数，而是可以选择向软件告知规格和限制。这可以包括从力量和敏捷性到成本和性能的各种要素。然后，生成设计过程将分析这些输入，从而生成满足指定需求的潜在组合。
人工智能的先进算法和机器学习功能使设计师和建筑师能够提出创新的解决方案，利用能源效率，提高结构完整性，同时使设计过程变得无缝。
生成式设计已被证明可以提供许多好处。使用衍生式设计可以使材料成本显着降低30%，并将施工时间缩短40%。执行人工智能辅助结构分析有可能将设计时间减少50%，同时保持结构性能。此外，美国绿色建筑委员会建议，采用人工智能驱动的可持续设计实践可以使建筑物的能源消耗减少高达30%，并减少碳排放。
基于BIM的项目估算
建筑信息模型是指建筑行业广泛使用的3D设计和建模软件工具的集合。这些工具经过专门设计，旨在帮助从多个角度可视化施工设计。将人工智能功能集成到BIM中可以带来各种优势，例如执行工程量计算的能力，进而涉及提取有关必要材料的基本信息。
基于BIM的工程量统计可提供更精确、更可靠的结果，并帮助承包商提高效率、降低成本并提高设计、施工和运营的整体质量。
尽管依赖于项目数字模型的数字工料测量在准确性和节省时间方面的优势是显而易见的，但在转向数字化过程中也出现了挑战。需要考虑的一个重要问题是人的因素。行业如何有效地吸引必要的人才，并提供激励和奖励来留住和激励这些人才?所需的技能不仅仅是数字专业知识。当BIM模型不正确，且相关人员缺乏基本的工料测量能力来识别错误时，就会出现BIM模型的精度最终归谁的问题。
为什么垂直建筑行业是数字化程度最低的行业之一，并且尽管潜力巨大，但接受新技术的速度也很慢?通常有两个原因。
许多机器学习系统都充当“黑匣子”，这意味着它们不对其结论提供解释。此外，用于做出选择的算法通常是专有的且不易理解，这可能会导致建筑专业人士发现很难找出背后的原因以及在提出建议时使用的方法。某些学术评论员认为，除非研究可解释的人工智能方法，否则人工智能在建筑领域的潜力可能会受到限制。
建筑企业经常发现了解人工智能系统的好处和实施非常具有挑战性，因为涉及的投资成本很高。做出投资决策可能具有挑战性，特别是当涉及众多承包商并通过多个分包商交付工作时。这种复杂性使得业界很难就单一的、公认的人工智能解决方案达成共识。这也增加了一项投资可能在短时间内变得过时或不必要的可能性。考虑到整个行业所面临的货币挑战，组织可能会对未来投资犹豫不决，这是可以理解的。
从法律的角度来看，利用市场上可用的人工智能关键路径程序可能会减少争议，从而消除对专家编程证人的要求。然而，如果结论无法得到充分解释，如果其背后的推理无法得到检验和质疑，那些商业利益依赖于结果的个人为何愿意接受它呢?如果供应链的每个成员都使用不同的编程算法，可能会导致不同的结果，这会有何帮助?政府和政策制定者在这个问题上可以发挥明确的作用。
在这一阶段，人们可能会看到双速产业的出现。在这种情况下，某些企业正在成为赢家，而其他企业进入快车道的障碍则变得越来越难以逾越。当一方拥有人工智能解决方案而另一方没有时，可能会出现信息不对称。利用针对每个细分市场的人工智能解决方案，整个供应链的整合以及围绕特定细分市场的供应链同步也可能发生。
