AIはエンジニアリングと建設に変革をもたらし、よりスマートなプロジェクトを推進し、資産を近代化し、人間の専門知識を増幅させています。
この技術は、組織の知識を増強し、自然言語処理ツールを用いて複雑なシステムを大規模に管理するために活用できます。
特に、デジタルツインはインフラプロジェクトの保守段階で導入されています。
しかし、その導入は、データサイロ化や、AIに投資した企業における従業員の抵抗といった課題に直面しています。
AI関連のイノベーションは、近年の進歩によって幅広いユースケースへの可能性（吸収力／複雑性）がもたらされたため、業界を問わず継続していくでしょう。
写真測量やエネルギー貯蔵ネットワークといった技術は、専門家の中心的な役割を担い、プロジェクト実行プロセスを支援し、完了率の急速な向上に繋がっています。
AIアプリケーションは必ずしも学習ギャップを解消するものではなく、依然として研究調査が必要です。
既に十分に活用されていない問題や、現在規制要件に直面している問題、報告されていないリスクなども、十分に困難な課題となる可能性があります。
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