Prof. Sławomir Mikrut: Jak AI może przyspieszyć inwestycje w infrastrukturę

Warto obserwować Stany Zjednoczone, gdzie realizowany jest obecnie program modernizacji i rozbudowy infrastruktury. Ten plan napędzany jest przede wszystkim przez opiewającą na 1,2 bln dol. Ustawę o Inwestycjach Infrastrukturalnych i Zatrudnieniu (IIJA), z czego – jak wynika z materiałów Federalnej Administracji Dróg (FHWA) – ponad 350 mld dol. przeznaczonych jest na budowę, modernizację i utrzymanie dróg oraz mostów. Jak pokazuje analiza oparta na danych Biura Budżetowego Kongresu (CBO), w samym sektorze publicznym wydatki na infrastrukturę transportową i wodną stale rosną w ujęciu nominalnym, utrzymując się na poziomie około 2,5 proc. PKB. Tak duża skala wydatków przyspieszyła także rewolucję IT w firmach realizujących projekty infrastrukturalne. Dzieje się to na wielu poziomach.

AI pisze raporty z placu budowy

Zarówno w Stanach Zjednoczonych, jak i w Europie Zachodniej, dziś standardem branży budowlanej stają się zaawansowane platformy nadzoru oparte na sztucznej inteligencji, które w jednym środowisku łączą bieżące śledzenie wydajności, postępu i jakości robót, dostarczają prognoz terminów i kosztów, a także automatyzują rozliczenia i tworzą wiarygodny zapis dowodowy na potrzeby roszczeń i postępowań spornych.

Stale trenowane modele AI gwarantują bezkonkurencyjną dokładność oraz szybkość dostarczania raportów z placu budowy, co stanowi przełom dla produktywności i czasu oddania inwestycji, a także obniża koszty projektów. Rozwój technologii tego typu napędzają także sami inwestorzy i akcjonariusze największych firm budownictwa infrastrukturalnego, ale także zleceniodawcy w przetargach publicznych.

Dlaczego tradycyjny nadzór jest mało efektywny

Tradycyjny nadzór bez sztucznej inteligencji jest bardzo trudny ze względu na rosnące koszty osobowe i koszt związany z samym czasem realizacji takiego działania. Inwestycje drogowe mają często kilkanaście lub kilkadziesiąt kilometrów długości, a w praktyce inspektorzy wynajęci przez agencje rządowe pojawią się na budowie rzadziej niż raz w miesiącu, co sprawia, że nadzór staje się po prostu mało efektywny.

W tej sytuacji wykorzystanie nowoczesnych platform elektronicznego nadzoru inwestycyjnego to ogromny skok w przyszłość. W rzeczywistości dzięki dziennym raportom postępu prac firmy, agencje zlecające umowy czy inni interesariusze związani z danym kontraktem, mają możliwość śledzenia realnych postępów na placu budowy, redukując czas inspekcji nawet o 75 proc., dając jednocześnie pewność, że prace są realizowane na czas, zgodnie z harmonogramem i założeniami projektowymi.

AI pomoże trzymać w ryzach budżet inwestycji

W efekcie oznacza to koniec wydłużających się w czasie inwestycji oraz utrzymywanie w ryzach zakładanych budżetów. Rosnące zainteresowanie wykorzystaniem technologii AI widać także w kilku krajach naszego regionu. Na przykład w Rumunii rozpoczyna się projekt drogowy z wykorzystaniem właśnie polskiej platformy AI do cyfrowego nadzoru inwestycji.

Dla porównania, w Polsce znowelizowany Rządowy Program Budowy Dróg Krajowych do 2030 r. (z perspektywą do 2033 r.) przewiduje aż 302,1 mld zł nakładów na inwestycje drogowe. To jednak tylko ta część wydatków, którą widzimy na początku.

Niestety wciąż swego rodzaju standardem jest, że po zakończeniu budowy wykonawcy występują z roszczeniami, które podnoszą finalny koszt inwestycji infrastrukturalnych o dodatkowe kilka, kilkanaście a nawet kilkadziesiąt procent. Z przeszłości – jeden tylko z najgłośniejszych przykładów na potwierdzenie tej praktyki – to budowa Stadionu Narodowego. Tylko na tym placu inwestycyjnym roszczenia firm wykonawczych sięgnęły ponad 25 proc. pierwotnego kosztorysu. Nie są to jednak odosobnione przypadki. Na przykład Generalna Dyrekcja Dróg Krajowych i Autostrad informowała w samym 2012 r., że w ciągu zaledwie dwóch lat (2010–2012) wykonawcy dróg złożyli kilkadziesiąt pozwów o łączną kwotę ok. 2,7 mld zł dodatkowych roszczeń.

Nawet częściowe uwzględnienie takich roszczeń przekłada się na istotne zwiększenie finalnych kosztów projektów. Głównym powodem przegrywania przez właścicieli inwestycji tych procesów jest fundamentalna słabość materiału dowodowego, który opiera się wyłącznie na rzadkich i punktowych inspekcjach.

Tymczasem dzięki automatyzacji procesów kontrolnych opartych na AI sytuacja może istotnie się zmienić. Równocześnie dochodzą do tego mierzalne oszczędności w czasie i kosztach obsługi inwestycji.

Sztuczna inteligencja już działa na polskich budowach

W Polsce temat technologii AI w projektach budowlanych zaczyna być nie tylko mocno dyskutowany, ale dochodzi do pierwszych wdrożeń. Pierwsze duże zastosowanie nadzoru za pomocą narzędzi AI ma miejsce na wielkiej na 145 ha budowie farmy fotowoltaicznej Serby na Dolnym Śląsku (moc 112 MW). Firma ONDE odpowiedzialna za tę inwestycję jako pierwsza w kraju wdraża platformę do cyfrowego monitoringu postępów prac. Efekt to nie tylko liczby, ale przede wszystkim jakościowa zmiana w zarządzaniu projektem o wartości ok. 240 mln zł.

Warto zaznaczyć, że ONDE korzysta z platformy polsko-amerykańskiego startupu AI Clearing (realizują podobne projekty w USA, Arabii Saudyjskiej, w Ameryce Południowej czy w Europie). To firma, z którą także naukowo współpracujemy w Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie. Spółka ta realizuje dodatkowo już kolejny projekt badawczo-rozwojowy zdobywając wysokie pozycje w rankingach naborów NCBiR czy PARP.

Zdobywa również projekty na całym świecie, co ma dodatkową wartość: pozyskane środki zostają w kraju i przeznaczone są na dalszy rozwój wysoko wyspecjalizowanej kadry. Dzięki temu wspiera też polskie uczelnie w rozwoju, co ma obustronne korzyści i zapewnia rozwój innowacyjny naszych firm. Nie jesteśmy już tylko zapleczem taniej siły roboczej, a krajem, gdzie powstają najnowsze technologie również z pogranicza IT i geoinformacji.

Ile można zaoszczędzić na budowie dróg w Polsce

Zastosowanie sztucznej inteligencji w Polsce przy obecnym budżecie na budowę dróg (302 mld zł) oznacza, że oszczędność już na poziomie 4 proc. inwestycji kapitałowych – bo na tyle oszacował oszczędności z dotychczasowego wdrożenia inwestor w farmie Serby – to potencjał sięgający ponad 12 mld zł. Jeśli oprzeć się na danych GDDKiA z 2021 r., według których średni koszt budowy 1 km autostrady to 27,6 mln zł, okazuje się, że kwota ta pozwoliłaby na sfinansowanie ponad 430 dodatkowych kilometrów dróg.

Jaki zysk dla budżetu państwa