<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">mgssuvest</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Вестник МГСУ</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Vestnik MGSU</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">1997-0935</issn><issn pub-type="epub">2304-6600</issn><publisher><publisher-name>Moscow State University of Civil Engineering (National Research University) (MGSU)</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.22227/1997-0935.2024.9.1550-1561</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">mgssuvest-378</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>Технология и организация строительства. Экономика и управление в строительстве</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>Technology and organization of construction. Economics and management in construction</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Оценка экономической эффективности применения искусственного интеллекта в строительстве: выбор оптимального метода</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Assessment of economic efficiency of artificial intelligence application in construction: the choice of the optimal method</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0009-0008-4648-7869</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Шишкина</surname><given-names>Д. Н.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Shishkina</surname><given-names>D. N.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Дарья Николаевна Шишкина — финансист</p><p>127566, г. Москва, ул. Римского-Корсакова, д. 4</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Darya N. Shishkina — financier</p><p>4 Rimsky-Korsakov st., Moscow, 127566</p></bio><email xlink:type="simple">fin.control.id@gmail.com</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Цифровая Артель</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Digital Artel</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2024</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>30</day><month>09</month><year>2024</year></pub-date><volume>19</volume><issue>9</issue><fpage>1550</fpage><lpage>1561</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Шишкина Д.Н., 2024</copyright-statement><copyright-year>2024</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Шишкина Д.Н.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Shishkina D.N.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://www.vestnikmgsu.ru/jour/article/view/378">https://www.vestnikmgsu.ru/jour/article/view/378</self-uri><abstract><sec><title>Введение</title><p>Введение. Проведен обзор существующих идей внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в строительной отрасли. Выполнен анализ применимости технологий и оценена их экономическая эффективность, обоснована целесообразность применения вложений инвестиций в потенциальные проекты. Строительство — это фундаментальная сфера жизни человека, в которой использование нововведений информационных технологий, в особенности ИИ, должно быть сопряжено с взвешенным решением и тщательным тестированием. По этой причине требуется выбрать наиболее подходящий под эти задачи метод оценки целесообразности внедрения. Применив выбранный метод, можно раскрыть возможности нового проекта и соотнести его со всеми затратами и рисками.</p></sec><sec><title>Материалы и методы</title><p>Материалы и методы. Проанализированы российские и зарубежные исследования, интернет-ресурсы и материалы конференций, в ходе которых найдены актуальные тенденции применения ИИ в строительстве. Комплексный метод позволил осветить технологии с точки зрения идейности, реальности воплощения, практического использования и экономической целесообразности. Применен метод балльной оценки проектов и составлен перечень технологий, выгодных к использованию и перспективных к разработке. Осуществлено многоуровневое изучение выбранных проектов согласно системному подходу моделирования.</p></sec><sec><title>Результаты</title><p>Результаты. Сделаны выводы о наиболее перспективном методе оценки экономической эффективности инновационных проектов на основе ИИ, применимых к строительной индустрии. Теоретическая модель направлена на рассмотрение проекта как процесса причинно-следственных связей, благодаря которому видна цепочка необходимых действий, а также их последовательность.</p></sec><sec><title>Выводы</title><p>Выводы. Данное исследование об эффективности внедрения ИИ в строительство и некоторых идейных замыслов выявило оптимальный и достаточно информационный метод оценки экономической эффективности проектов, степень актуальности и соответствия интересам и потребностям строительной сферы. Представлен перечень рекомендаций для процесса внедрения нового проекта с помощью ИИ. Предложен вектор дальнейших исследований в области практических расчетов эффективности и прогнозирования.</p></sec></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><sec><title>Introduction</title><p>Introduction. The review of existing ideas of artificial intelligence implementation in the construction industry is carried out. On the basis of the studied data the applicability of the technologies was analyzed and their economic efficiency was evaluated, as well as the feasibility of investment in potential projects was substantiated. Construction is a fundamental area of human life, in which the use of information technology innovations, especially artificial intelligence should be associated with a balanced decision and thorough testing. For this reason, it is required to choose the most appropriate method to evaluate the feasibility of implementation. By the chosen method it is possible to reveal the possibilities of a new project and to correlate it with all costs and risks.</p></sec><sec><title>Materials and methods</title><p>Materials and methods. Russian and foreign studies, Internet resources and conference materials were studied. As a result, the current trends of technologies of artificial intelligence application in construction were found. The integrated method allowed to consider technologies from the point of view of ideology, reality of embodiment, practical application and economic feasibility. The method of scoring of projects was applied and the list of technologies was compiled. This list includes technologies that are favourable for application and promising for development. Multilevel study of the selected projects was carried out according to the system modelling approach.</p></sec><sec><title>Results</title><p>Results. Based on the results of the study, conclusions are made about the best method for assessing the economic efficiency of innovative projects based on artificial intelligence, which are applicable to the construction industry. The theoretical model is aimed at considering the project as a process of cause-and-effect relationships. This project reveals the list of necessary steps and their sequence.</p></sec><sec><title>Conclusions</title><p>Conclusions. This study on the effectiveness of the implementation of AI in construction of some ideas revealed an optimal and sufficiently informative method of assessing the economic efficiency of projects, as well as the degree of relevance and compliance with the interests and needs of the construction industry. A list of recommendations for the process of implementation of a new project with the use of artificial intelligence is presented. A vector for further research in the field of practical calculations of efficiency and forecasting is proposed.</p></sec></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>искусственный интеллект</kwd><kwd>инновации</kwd><kwd>информационные технологии</kwd><kwd>машинное обучение</kwd><kwd>строительство</kwd><kwd>инвестиционный проект</kwd><kwd>методы оценки инвестиций</kwd><kwd>экономический эффект</kwd><kwd>экономическая эффективность</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>artificial intelligence</kwd><kwd>innovation</kwd><kwd>information technology</kwd><kwd>machine learning</kwd><kwd>construction</kwd><kwd>investment project</kwd><kwd>investment evaluation methods</kwd><kwd>economic effect</kwd><kwd>economic efficiency</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Гинзбург А.В., Рыжкова А.И. Возможности искусственного интеллекта по повышению организационно-технологической надежности строительного производства // Вестник МГСУ. 2018. Т. 13. № 1 (112). С. 7–13. DOI: 10.22227/1997-0935.2018.1.7-13. EDN XCIOMJ.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ginzburg A.V., Ryzhkova A.I. Artificial intelligence capabilities for increasing organizational-technological reliability of construction. Vestnik MGSU [Proceedings of the Moscow State University of Civil Engineering]. 2018; 13(1):7-13. DOI: 10.22227/1997-0935.2018.1.7-13. EDN XCIOMJ. (rus.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Egwim C.N., Alaka H., Toriola-Coker L.O., Balogun H., Sunmola F. Applied artificial intelligence for predicting construction projects delay // Machine Learning with Applications. 2021. Vol. 6. P. 100166. DOI: 10.1016/j.mlwa.2021.100166</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Egwim C.N., Alaka H., Toriola-Coker L.O., Balogun H., Sunmola F. Applied artificial intelligence for predicting construction projects delay. Machine Learning with Applications. 2021; 6:100166. DOI: 10.1016/j.mlwa.2021.100166</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Колчин В.Н. Специфика применения технологии «искусственного интеллекта» в строительстве // Инновации и инвестиции. 2022. № 3. С. 250–253. EDN JJLECU.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kolchin V.N. The specifics of the use of “Artificial intelligence” technology in construction. Innovations and Investments. 2022; 3:250-253. EDN JJLECU. (rus.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Гареев И.Ф., Мухаметова Н.Н. Внедрение цифровых технологий на этапах жизненного цикла объектов жилой недвижимости // Жилищные стратегии. 2018. Т. 5. № 3. С. 305–322. DOI: 10.18334/zhs.5.3.39692. EDN YRLKJV.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Gareev I.F., Mukhametova N.N. The introduction of digital technologies at the stages of the life cycle of residential real estate. Russian Journal of Housing Research. 2018; 5(3):305-322. DOI: 10.18334/zhs.5.3.39692. EDN YRLKJV. (rus.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Симионова Н.Е. Инновационные проекты в строительстве: управление и оценка эффективности // Экономика строительства. 2020. № 2 (62). С. 59–65. EDN UVSSWJ.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Simionova N.E. Innovative projects in construction: management and performance evaluation. Construction Economics. 2020; 2(62):59-65. EDN UVSSWJ. (rus.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Лавриченко О.В. Системный подход к определению экономической эффективности инновационных проектов // Креативная экономика. 2013. № 11 (83). С. 36–40. EDN RSHVAV.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lavrichenko O.V. Systematic approach to determination of economic effectiveness of innovative projects. Creative Economy. 2013; 11(83):36-40. EDN RSHVAV. (rus.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Маляревский А. ИИ в российских условиях: драйверы, ингибиторы и важность кейсов // Интернет-издание о высоких технологиях — CNews. 2023.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">AI in Russian conditions: divers, inhibitors and the importance of cases. Internet Edition About High Technologies — CNews. 2023. (rus.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Baduge S.K., Thilakarathna S., Perera J.S., Arashpour M., Sharafi P., Teodosio B. et al. Artificial intelligence and smart vision for building and construction 4.0: Machine and deep learning methods and applications // Automation in Construction. 2022. Vol. 141. P. 104440. DOI: 10.1016/j.autcon.2022.104440</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Baduge S.K., Thilakarathna S., Perera J.S., Arashpour M., Sharafi P., Teodosio B. et al. Artificial intelligence and smart vision for building and construction 4.0: Machine and deep learning methods and applications. Automation in Construction. 2022; 141:104440. DOI: 10.1016/j.autcon.2022.104440</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Brilakis I., Haas C.T.M. Infrastructure computer vision. Butterworth-Heinemann, 2019.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Brilakis I., Haas C.T.M. Infrastructure computer vision. Butterworth-Heinemann, 2019.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Abioye S.O., Oyedele L.O., Akanbi L., Ajayi A., Delgado J.M.D., Bilal M. et al. Artificial intelligence in the construction industry : a review of present status, opportunities and future challenges // Journal of Building Engineering. 2021. Vol. 44. P. 103299. DOI: 10.1016/j.jobe.2021.103299</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Abioye S.O., Oyedele L.O., Akanbi L., Ajayi A., Delgado J.M.D., Bilal M. et al. Artificial intelligence in the construction industry : a review of present status, opportunities and future challenges. Journal of Building Engineering. 2021; 44:103299. DOI: 10.1016/j.jobe.2021.103299</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Гурина Е.О., Лисин И.П. Будущие инновации в строительстве // Технические науки: теория и практика : мат. IV Междунар. науч. конф. 2018. С. 43–44. EDN YNCKZN.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Gurina E.O., Lisin I.P. Future innovations in construction. Technical Sciences: theory and practice : materials of the IV International Scientific Conference. 2018; 43-44. EDN YNCKZN. (rus.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Fang W., Zhong B., Zhao N., Love P.E.D., Luo H., Xue J. et al. A deep learning-based approach for mitigating falls from height with computer vision: Convolutional neural network // Advanced Engineering Informatics. 2019. Vol. 39. Pp. 170–177. DOI: 10.1016/j.aei.2018.12.005</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Fang W., Zhong B., Zhao N., Love P.E.D., Luo H., Xue J. et al. A deep learning-based approach for mitigating falls from height with computer vision: Convolutional neural network. Advanced Engineering Informatics. 2019; 39:170-177. DOI: 10.1016/j.aei.2018.12.005</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Agarwal S. 4 Artificial intelligence use cases that don’t require a data scientist // Forbes. 2018.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Agarwal S. 4 Artificial intelligence use cases that don’t require a data scientist. Forbes. 2018.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Федорцов Р.А. Искусственный интеллект будущее менеджмента // Студенческий научный форум 2021 : мат. Междунар. студ. науч. конф. 2021. Т. VIII. C. 130.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Fedortsov R.A. Artificial intelligence is the future of management. Student Scientific Forum 2021: materials of the International Student Scientific Conference. 2021; VIII:130. (rus.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit15"><label>15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ненастьев А. Проблемы и преимущества искусственного интеллекта в строительстве // Цифровое управление в строительстве. 2023.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Nenastev A. Problems and advantages of artificial intelligence in construction. Digital Management in Construction. 2023. (rus.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit16"><label>16</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Oluleye B.I., Chan D.W.M., Antwi-Afari P. Adopting Artificial Intelligence for enhancing the implementation of systemic circularity in the construction industry : a critical review // Sustainable Production and Consumption. 2023. Vol. 35. Pp. 509–524. DOI: 10.1016/j.spc.2022.12.002</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Oluleye B.I., Chan D.W.M., Antwi-Afari P. Adopting Artificial Intelligence for enhancing the implementation of systemic circularity in the construction industry : a critical review. Sustainable Production and Consumption. 2023; 35:509-524. DOI: 10.1016/j.spc.2022.12.002</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit17"><label>17</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Love P.E.D., Fang W., Matthews J., Porter S., Luo H., Ding L. Explainable artificial intelligence (XAI): Precepts, models, and opportunities for research in construction // Advanced Engineering Informatics. 2023. Vol. 57. P. 102024. DOI: 10.1016/j.aei.2023.102024</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Love P.E.D., Fang W., Matthews J., Porter S., Luo H., Ding L. Explainable artificial intelligence (XAI): Precepts, models, and opportunities for research in construction. Advanced Engineering Informatics. 2023; 57:102024. DOI: 10.1016/j.aei.2023.102024</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit18"><label>18</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Анисифоров А.Б., Анисифорова Л.О. Методики оценки эффективности информационных систем и информационных технологий в бизнесе : учебное пособие. СПб., 2014.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Anisiforov A.B., Anisiforova L.O. Methods of evaluating the effectiveness of information systems and information technologies in business. St. Petersburg, 2014. (rus.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit19"><label>19</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Торохова К.Е., Матвеева М.В. Оценка экономической эффективности и перспектив внедрения технологий информационного моделирования на этапе проектирования в строительной отрасли региона // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. 2023. Т. 13. № 2 (45). С. 192–201. DOI: 10.21285/2227-2917-2023-2-192-201. EDN LMGVFY.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Torokhova K.E., Matveeva M.V. Economic efficiency and prospects for introducing information modelling technologies during the design stage in the building sector of a region. Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate. 2023; 13(2):(45):192-201. DOI: 10.21285/2227-2917-2023-2-192-201. EDN LMGVFY. (rus.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
