Ledare och artificiell intelligens i byggsektorn

Abstract

Artificiell intelligens (AI) har fått en allt större betydelse inom byggsektorn i takt med den ökade digitaliseringen och utvecklingen av tekniker som BIM, maskininlärning och språkmodeller. Samtidigt präglas byggbranschen av konservativa arbetssätt och höga krav på säkerhet, kvalitet och riskhantering, vilket påverkar hur snabbt nya tekniker implementeras. Mot denna bakgrund undersöker detta kandidatarbete hur ledare inom byggsektorn uppfattar AI och vilka faktorer som påverkar implementeringen av AI inom organisationer. Studien utgår från tre forskningsfrågor: hur ledare uppfattar sina AI-kunskaper, vilka organisatoriska faktorer som hindrar AI-implementering samt hur trygghet i AI-relaterat beslutsfattande påverkas av erfarenhet och utbildning. Studien genomfördes med hjälp av en flermetodansats där kvantitativa och kvalitativa data kombinerades för att möjliggöra triangulering av data. Datainsamlingen bestod av en surveyundersökning i form av en enkät med 23 respondenter från byggsektorn samt fyra semi-strukturerade intervjuer med personer med ansvar för att leda en grupp inom sin respektive organisation. Enkätdatan analyserades genom programmet IBM SPSS Statistics och kompletterades med intervjuer för att skapa en djupare förståelse av resultaten. Resultaten visade att ledare inom byggsektorn generellt sett använder AI regelbundet och upplever sig ha god operativ kunskap om AI-verktyg. Däremot är den strategiska förståelsen för AI begränsad både för individen och för organisationen i stort. Arbetet visar även att AI-specifik utbildning visar sig vara av större betydelse än branscherfarenhet när det handlar om beslutsfattande för AI-relaterade beslut. Organisatoriska hinder såsom konservativ företagskultur, bristande AI-strategier och låg tolerans mot fel identifierades som centrala faktorer som bromsar in implementeringen. Slutsatsen är att byggsektorns största utmaning för implementering av AI inte är teknikrelaterad, utan handlar snarare om ledarskapet inom organisationen, strategisk kompetensutveckling och organisatorisk tillit till AI-tekniker.