Machine Learning dan Kecerdasan Buatan (AI) di manajemen proyek adalah dua bidang yang erat kaitannya yang berurusan dengan pengembangan sistem komputer dan algoritma yang dapat melakukan tugas-tugas yang biasanya terkait dengan kecerdasan manusia. Berikut adalah pembahasan mengenai masing-masingnya:
Kecerdasan Buatan (AI):
AI mengacu pada konsep yang lebih luas tentang menciptakan mesin atau sistem yang dapat melakukan tugas-tugas yang, jika dilakukan oleh manusia, biasanya memerlukan kecerdasan. Ini melibatkan simulasi kecerdasan manusia dalam mesin. Sistem AI bertujuan untuk meniru fungsi kognitif manusia seperti penalaran, pemecahan masalah, pembelajaran, persepsi, pemahaman bahasa alami, dan bahkan interaksi dengan manusia. AI dapat dibagi menjadi dua kategori: Narrow AI (atau Weak AI), yang dirancang untuk tugas atau domain tertentu (misalnya, asisten pribadi virtual seperti Siri), dan General AI (atau Strong AI), yang akan memiliki tingkat kecerdasan manusia dan dapat melakukan tugas intelektual apa pun yang bisa dilakukan oleh manusia. Machine Learning (ML):
Machine learning adalah subset dari AI yang berfokus pada pengembangan algoritma dan model statistik yang memungkinkan komputer untuk belajar dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data. Berbeda dengan pemrograman tradisional, di mana instruksi eksplisit diberikan untuk memecahkan masalah, dalam machine learning, sistem belajar pola dan wawasan dari data. Ini dapat menggeneralisasi dari data ini untuk membuat prediksi atau keputusan pada data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. Teknik ML meliputi pembelajaran terawasi (belajar dari data berlabel), pembelajaran tanpa pengawasan (mencari pola dalam data tanpa label), dan pembelajaran penguatan (belajar melalui percobaan dan kesalahan).
Tentang Kecerdasan Buatan (AI) di Manajemen Proyek dalam konstruksi, artikel yang Anda berikan menyoroti beberapa cara AI mengubah sektor konstruksi:
Generative Design: Alat desain generatif yang ditenagai AI membantu dalam membuat rencana konstruksi yang dioptimalkan dengan menganalisis berbagai parameter.
Perencanaan Proyek Efisien: AI dan robot digunakan untuk memantau kemajuan proyek, membantu memastikan proyek selesai tepat waktu dan sesuai anggaran.
Mengantisipasi dan Mencegah Kenaikan Biaya: AI dapat memprediksi potensi kenaikan biaya dengan menganalisis data historis dan detail proyek, memungkinkan penganggaran dan alokasi sumber daya yang lebih baik.
Meningkatkan Produktivitas Lokasi Proyek: Mesin yang didorong oleh AI dan otomatisasi membantu dalam melakukan tugas-tugas berulang secara efisien dan melacak produktivitas pekerja.
Meningkatkan Keamanan: Algoritma AI dapat menganalisis gambar dari lokasi konstruksi untuk mendeteksi bahaya keamanan dan meningkatkan langkah-langkah keselamatan secara keseluruhan.
Manajemen Risiko: AI membantu mengidentifikasi dan mengutamakan risiko, memungkinkan manajer proyek untuk mengalokasikan sumber daya secara efektif untuk mengurangi risiko-risiko tersebut.
Mengatasi Kekurangan Tenaga Kerja: AI dapat menggantikan kekurangan tenaga kerja dengan otomatisasi tugas-tugas dan mengoptimalkan distribusi tenaga kerja dan mesin.
Konstruksi Offsite Komersial: Robot perakitan dan otomatisasi digunakan dalam konstruksi offsite untuk mengurangi biaya tenaga kerja.
Wawasan Data: AI menganalisis jumlah data besar yang dihasilkan dalam proyek konstruksi untuk memberikan wawasan berharga bagi para profesional dan pelanggan.
Pemeriksaan Pasca Konstruksi: AI terus berperan dalam pemeriksaan pasca konstruksi dengan melacak kondisi bangunan dari waktu ke waktu.
Masa depan AI dalam konstruksi memiliki potensi untuk perkembangan yang lebih besar, termasuk otomatisasi tingkat lanjut, analisis prediktif, dan perbaikan manajemen proyek melalui drone dan analisis data yang didorong AI. Meskipun mungkin ada kekhawatiran tentang penggusuran pekerjaan, AI lebih cenderung mengubah sifat pekerjaan dan menciptakan peran baru dalam industri ini, seperti pemeliharaan sistem AI dan pengawasan.