������

Väitöskirjan nimi: "Data-driven transformation in construction management  - From artificial intelligence to network modeling”

��ä���ٳٱ������ä: Roope Nyqvist
�ղ����ٲ���ä���ٳ�ä��ä: Prof. Daniel Hall, Delft University of Technology, Hollanti
Kustos: Prof. Antti Peltokorpi, Aalto-yliopiston insinööritieteiden korkeakoulu 

Rakennusala kamppailee tehottomuuden, viivästysten ja kustannusten ylitysten kanssa, mikä tekee digitaalisesta muutoksesta tarpeellisen. Väitöskirja tutkii, miten datavetoiset innovaatiot – tekoälystä verkkomallinnustyökaluihin – voisivat ratkaista näitä haasteita.

Tutkimus tunnistaa digitaalisen transformaatioon liittyviä esteitä ja ajureita sekä tarkastelee siirtymää tekoälypohjaisiin alustaliiketoimintamalleihin. Se tutkii generatiivisen tekoälyn integrointia johtamistehtäviin ja kehittää uuden menetelmän, epävarmuuksien verkkomallinnuksen (UNM), jäsentämään kriittistä inhimillistä tietoa, jota tarvitaan myös digityökalujen ohjaamiseen.

Sokkotestissä generatiivinen tekoäly päihitti asiantuntijat riskienhallinnassa. Tekoälyn analyysi oli kuitenkin kattava mutta yleisluontoinen, kun taas jotkut asiantuntijat tarjosivat käytännöllisempiä, kontekstisidonnaisia näkemyksiä. Tämä korostaa tekoälyn nykyrajoja ja tarvetta syvälle asiantuntemukselle, jota UNM-menetelmä auttaa tekemään näkyväksi.

Tulokset tarjoavat rakennusalan yrityksille tuloksia digitaalisen transformaation saavuttamiseen, niin teknologian käytöstä uusien tekoälypohjaisten palveluiden ja alustaliiketoimintamallien kehittämiseen. Tulokset auttavat tekoälyn integroimisessa hankkeiden johtamiseen ja tiedon jäsentelyssä, joilla voidaan varmistaa, että asiantuntemus ohjaa kriittisiä päätöksiä.

Päätelmä on, että onnistunut datavetoinen transformaatio vaatii integroidun, monikerroksisen viitekehyksen. Väitöskirja ehdottaa mallia, joka yhdistää digitaalisen transformaation strategian digitaalisten ratkaisujen, kuten tekoälyalustat käytännön toteutukseen ja tietoon. Viitekehyksen perusta on työkalujen integrointi inhimilliseen asiantuntemukseen. Tämä toteutetaan tiedon jäsentämisen tasolla, joka UNM:n kaltaisilla menetelmillä muuttaa hiljaisen asiantuntijatiedon näkyväksi. Jäsennelty data voidaan syöttää digityökaluihin, luoden ihmisen ja koneen synteesin. Tämä lähestymistapa varmistaa, että tekoälyn analyyttistä kykyä rikastaa käytännönläheiset inhimilliset oivallukset, muodostaen perustan myös tekoälyn onnistuneelle käyttöönotolle ja uusille datavetoisille liiketoiminnoille.

Avainsanat: Tekoäly, digitaalinen transformaatio, liiketoimintamalli-innovaatiot, alustatalous, rakentamisen johtaminen, riskienhallinta, verkostopohjaiset menetelmät

Linkki väitöskirjan sähköiseen esittelykappaleeseen (esillä 7 päivää ennen väitöstä):  

Väittelijän yhteystiedot: roope.nyqvist@aalto.fi