Od papieru i klipsów do predykcyjnej analizy ryzyka w czasie rzeczywistym
Kiedy masz na głowie 150 aktywnych placów budowy dziennie i 30 000 ludzi do ochrony, nie możesz sobie pozwolić na półśrodki. Boston-based gigant Shawmut Design and Construction wszedł w XXI wiek z buta — dzięki potężnemu wdrożeniu AI, które nie tylko usprawnia procesy, ale dosłownie ratuje ludzkie życie.
Sztuczna inteligencja w Shawmut to nie PR zagrywka, tylko twardy system operacyjny bezpieczeństwa. Od 2017 roku firma wykorzystuje dane meteorologiczne, GPS, ruch pracowników i dziesiątki innych zmiennych, by przewidywać zagrożenia i zapobiegać im, zanim stanie się coś złego.
Chcesz przewidzieć, czy będzie wypadek? AI Shawmut już to wie.
„Więcej oczu na pracowników” — jak działa AI na budowie
„Jeszcze 30 lat temu zarządzaliśmy bezpieczeństwem z pomocą papieru i klipsów. Dziś, jeśli tylko da się coś zautomatyzować – robimy to,” mówi Shaun Carvalho, Chief Safety Officer firmy.
System scoringowy AI ocenia ryzyko na podstawie danych: pogoda, rotacja zespołów, proporcje liderów do nowych pracowników. Jeśli AI wykryje, że brakuje nadzoru — wysyła alert. Proste? Genialne.
Do tego Shawmut korzysta z danych GPS — jeśli pracownicy znajdują się zbyt blisko siebie lub nie są odpowiednio zabezpieczeni na wysokościach, AI wysyła powiadomienia do menedżerów.
To już nie tylko o to, jak wysoko stoi drabina, ale w jakim stanie psychicznym jest osoba, która na nią wchodzi.
Prawa pracowników vs AI: gdzie kończy się bezpieczeństwo, a zaczyna inwigilacja?
Nie wszystkim się to podoba. Eksperci jak Benjamin Lange z LMU Monachium przypominają o cienkiej granicy między ochroną a naruszeniem prywatności. Dane muszą być anonimizowane, a pracownicy informowani i mieć możliwość opt-out.
Shawmut odpowiedział: dane są zanonimizowane od razu. Zero kompromisów.
Największy wróg AI? Złe dane i brak kontekstu
Badania Autodesk i FMI pokazują, że 95% danych z budów jest bezużytecznych, a błędy kosztują branżę 1,8 biliona dolarów rocznie. AI bez dobrego zasilania danymi to jak Ferrari na paliwie z biedronki — ruszy, ale rozwali się na pierwszym zakręcie.
Carvalho widzi przyszłość w reakcji w czasie rzeczywistym. Marzy o systemie, który zna lokalne przepisy, aktualizuje się dynamicznie i wie, że Kalifornia ≠ Utah. I że jeden błąd na placu może kosztować czyjeś życie.