Skrytá překážka zavádění umělé inteligence ve stavebnictví

Adam Heres Vostarek, odborný konzultant a regionální manažer PlanRadar 

Stavební deníky a evidence závad v digitální podobě, mobilní kontroly nebo fotodokumentace postupu prací dnes patří k zavedené praxi na českých stavbách. Digitalizace dokumentace je přirozeným vývojem – veškeré aktivity na staveništi totiž stojí na informacích, které musejí předcházet samotné realizaci. Přesto u řady projektů zůstávají data roztříštěná mezi různé nástroje, formáty a často i protichůdné verze reality.

Právě v tomto kontextu se dnes stále častěji mluví o využití umělé inteligence ve stavebnictví. Týmy řeší, co všechno by AI mohla na stavbě zjednodušit nebo zautomatizovat. Méně často ale zaznívá základní otázka: máme vůbec k dispozici taková data, ze kterých se může umělá inteligence spolehlivě učit a se kterými může reálně pracovat?

Proč „více technologií“ automaticky neznamená méně komplikací

Přestože je dnes digitálních nástrojů více než kdy dřív, na skutečných projektech se opakují stejné problémy:

► Roztříštěnost dat – kontrolní seznamy jsou v jedné aplikaci, fotky v jiné, závady v tabulkách a schvalování probíhá v e-mailech.

► Nekonzistentní dokumentace – způsob zápisu se liší podle člověka, profese i momentální vytíženosti, což vede k tomu, že v informacích bývají mezery.

► Přetížení informacemi – množství dat roste rychleji, než je týmy dokážou třídit, ověřovat a efektivně využívat.

Výsledkem je paradoxní situace: digitálních nástrojů přibývá, ale neproduktivní práce nikoli. Odhady ukazují, že až třetina pracovní doby ve stavebnictví se spotřebuje na přepracovávání, řešení sporů a dohledávání informací. Tento problém se promítá i do dlouhodobě diskutované nízké produktivity celého odvětví. Analýzy konzultační společnosti McKinsey opakovaně upozorňují, že jednou z hlavních příčin je nerovnoměrný tok informací mezi týmy a systémy – a to i na projektech, které jsou jinak řízeny velmi dobře. Pokud na projektu existuje více „pravd“, umělá inteligence je nedokáže sjednotit. Pracuje jednoduše s tím, co má k dispozici – tedy i s neúplnými záznamy, duplicitami nebo zastaralými informacemi. V takovém prostředí nemůže AI fungovat lépe než samotný systém práce s daty.

Dat přibývá, jejich využitelnost ale kolísá

Na stavbách se dnes zaznamenává obrovské množství informací. Mobilní aplikace slouží ke kontrolám, zápisům z terénu, hlášení závad i fotodokumentaci. Samotný velký objem dat ale ještě automaticky neznamená přínos.

Pokud každý eviduje informace jiným způsobem, stávají se data obtížně porovnatelná, špatně dohledatelná a postupně i méně důvěryhodná. Týmy pak místo práce s informacemi tráví čas jejich dodatečným ověřováním. V takové chvíli přestává být roztříštěnost jen nepříjemností, ale stává se skutečnou překážkou další digitalizace.

Často přitom nejde o nedostatek nástrojů, ale o chybějící základní pravidla. Projekty narážejí na nejednotný způsob evidence stejných typů událostí, na procesy, které nefungují pod časovým tlakem, a na absenci jednoho společného zdroje pravdy pro závady, důkazní materiály a dokončování prací. Stavba si přitom nemůže dovolit postupy, které fungují jen v ideálních podmínkách. Čím jednodušší a opakovatelnější “workflow” je, tím větší je šance, že ho budou dodržovat všechny profese, různé směny i subdodavatelé.

Kdy dává umělá inteligence skutečný smysl

Umělá inteligence již dnes nachází ve stavebnictví praktické uplatnění – zejména tam, kde se pracuje s opakujícími se a časově citlivými informacemi. Dokáže pomoci se shrnutím denních záznamů pro předání mezi jednotlivými směnami, upozorňovat na opakující se vady, vyhodnocovat bezpečnostní rizika nebo hlídat neuzavřené položky bez potřebných podkladů. Při správně strukturovaných datech umí také pracovat s fotodokumentací a odhalovat vzorce, které by lidskému oku snadno unikly.

Opakovatelné pracovní postupy jako základ

Staveniště připravená na využití umělé inteligence nevznikají přidáváním dalších aplikací a softwarů, ale důsledným používáním těch stávajících. Úspěšné projekty se  vyznačují tím, že se klíčoví pracovníci na stavbách hned na začátku dohodnou na několika jednoduchých principech a dlouhodobě je dodržují: mají jasně daný postup pro evidenci a uzavírání závad, jeden sdílený zdroj aktuální dokumentace, srozumitelná pravidla názvosloví a minimum povinných údajů, díky čemuž se terénní týmy zbytečně nezatěžují.

V praxi sehrávají důležitou roli digitální platformy, které umožňují zaznamenávat informace přímo na stavbě, jednoznačně je přiřazovat ke konkrétním místům, doplňovat o fotodokumentaci a uzavírat podle jednotného standardu v jednom konkrétním systému. Týmy pak tráví méně času porovnáváním různých verzí a více času samotným výkonem práce. Zároveň vzniká konzistentní datový základ, se kterým lze dále pracovat a který má hodnotu i do budoucna.

Pořádek na stavbě: Základ AI, která skutečně funguje

Méně chaosu na stavbě znamená méně zbytečných překvapení a méně času ztraceného dohledáváním informací. Umělá inteligence k tomu může výrazně přispět, ale pouze tehdy, pokud stojí na spolehlivých a jednotně zaznamenaných datech - a to od samého začátku projektu.

Digitální platformy dnes pomáhají týmům zavádět konzistentní dokumentaci prostřednictvím jednoduchých, opakovatelných a snadno zaznamenatelných “workflow”. Projekty, které si dnes dají práci se standardizací evidence závad, důkazních materiálů a dokončování prací, budou zítra těmi, které dokážou z umělé inteligence vytěžit skutečnou hodnotu – nikoli jen  technologií, která nenaplní svůj potenciál. (31.1.2026)