I en verden som stadig blir mer digitalisert, har byggebransjen problemer med å følge utviklingen. De opplever blant annet utfordringer i fremdriftsplanleggingen knyttet til miljø, sikkerhet og feilprosjektering, som kan løses ved å ta i bruk ny KI-teknologi. Den komplekse naturen i byggeprosjekter i tillegg til en iboende motstand mot endring hos de ansatte, er barrierer som ført til at den digitale modenheten i byggebransjen er så lav som den er. Det er likefullt nødvendig å følge den digitale utviklingen for at bedrifter skal kunne være konkurransedyktige. Derfor undersøker denne oppgaven hvordan KI-teknologi kan implementeres gitt dagens barrierer, gjennom følgende forskningsspørsmål:
«Hvilke organisatoriske forutsetninger behøves for effektiv implementering av KI-løsninger for fremdriftsplanlegging i Backe-gruppens byggeprosjekter?»
For å besvare forskningsspørsmålet har det blitt gjennomført en spørreundersøkelse med ansatte i Backe-gruppen. Til å utvikle spørsmålene ble KI-chatboten Perplexity tatt i bruk, hvor tre ulike språkmodeller ble benyttet i ulike kombinasjoner. Ved å benytte denne metoden var det mulig å utvikle presise spørsmål på en effektiv måte. Samtidig var det mulig å kontrollere at spørsmålene språkmodellene foreslo var forankret i faglitteratur, som de fikk tilgang til. Resultatene av undersøkelsen ble vurdert ved å gjennomføre 13 ulike variansanalyser. Det ble kun identifisert én statistisk signifikant sammenheng, som kan tyde å at metoden med å benytte språkmodeller til å utvikle spørsmålene ikke var optimal. Dersom metoden skal gjennomføres på nytt anbefales det å begrense informasjonen språkmodellene får tilgang til. Faglitteraturen språkmodellene fikk tilgang til var for omfattende, og innehold mye irrelevant informasjon som bør fjernes i forkant av en slik prosess.
Resultatene indikerte at de største barrierene for en effektiv KI-implementering er knyttet til menneskelige og miljømessige faktorer. Med høyere erfaring i Backe-gruppen vurderes risikovilligheten til å være høyere. Samtidig er det lav kunnskap knyttet til dagens digitale løsninger og KI-teknologi, og det er stor usikkerhet når det gjelder datasikkerhet og personvernrisiko. Likefullt er det høy deltakelsesvillighet til en KI-implementeringsprosess. Slik situasjonen er i dag er det tilsynelatende ingen strategi for å heve det digitale kunnskapsnivået hos de ansatte. For at Backe-gruppen skal få til en effektiv implementering av KI-teknologi er det helt nødvendig med en endring som fokuserer på å heve kunnskapsnivået hos de ansatte når det gjelder digitale hjelpemidler, særlig hos de eldre som er mer risikosøkende. Lederne må formulere tydelige mål og inkludere denne kompetanseheving som en del av sin strategi for at de ansatte skal se hvilke muligheter som finnes. Kompetansehevingen innebærer en endring på individnivå, men det vil fortsatt være nødvendig med samarbeid på tvers av faggrupper. Samtidig må det arbeides med å strukturere data som KI-teknologi skal trenes opp på, for å redusere motstand mot endring og ivareta personvern.The construction industry is struggling to keep up in a world where digitalization is becoming increasingly important. It faces environmental, safety and faulty design challenges related to project scheduling, which can be mitigated through the integration AI technology. Due to the complex nature of construction projects combined with employees that are resilient to changes, the increase in digital transformation has been slow. However, if businesses wish to stay competitive, they need to embrace digital advancements. This master’s thesis explores how companies can overcome these barriers by addressing the following research question:
“How can artificial intelligence be successfully integrated into project scheduling within the Backe group”
To answer the research question, a survey was conducted among employees of the Backe group. The survey questions were generated using three different language models within the AI chatbot Perplexity, enabling the creation of literature-based and precise questions. By using Analysis of variance, the author was only able to identify one statistic significant factor, with highlights the weakness of this research design. For future studies, it is recommended to limit the information fed to the language models. In this case, the 77 pages long document provided to Perplexy included a large amount of irrelevant information that should have filtered out prior to this proses.
The results suggest that human and environmental factors are the main barriers to AI integration. Increased experience appears to correlate to a greater willingness to take risks. At the same time, the findings clearly indicate that the employees’ knowledge of digital tools and AI technology are inadequate, though they express an interest in participating in an AI implementing proses. Increasing the level of knowledge does not appear to be a priority in the organization’s strategy. To successfully integrate AI technology, this must change. Older employees, who show a higher willingness to take risks, should be prioritized. Furthermore, improving digital competence must be incorporated into the organization’s goals. All individual employees need to understand the potential in AI technology and be willing to collaborate to realize its benefits. At the same time, it is crucial to ensure that the data quality is high, as this will help to reduce resistance to change and safeguard personal privacy
