越來越多的公司正在探索技術，以此作為提高效率的途徑。一種這樣的新興技術是使用人工智能(AI)來減少人為錯誤并優化任務。
例如，提交寄存器的創建是一項耗時的，詳細的任務，是優化的主要任務。今年早些時候，McCarthy Building Cos。與Pype AutoSpecs合作解決了這一挑戰。Pype是一個軟件平臺，通過機器學習算法過濾項目規范，以識別公司為每個項目的合作伙伴提供的提交注冊項目。
雖然McCarthy擁有處理和外殼規格的系統，但工程師只能使用Bluebeam手動搜索和檢索信息。此過程要求項目工程師花費大量時間驗證搜索結果并在Excel中構建提交寄存器。
提交此流程進行進一步審核后發現，項目主管對工程師完成任務所花費的時間感到沮喪。例如，在堪薩斯州Leawood的2.5億美元，19毫克的Tomahawk Creek污水處理設施擴建項目中，Pype技術首次進行了測試，一名項目工程師花了整整三周的時間制作提交日志。
此外，麥卡錫的創新和現場應用團隊發現人為錯誤意味著質量下降。最后，該團隊發現了版本審核流程的困難。團隊需要篩選規范的多次迭代，無法識別或清楚地解釋每個版本中的更改。
使用Pype完成相同的過程只需要三個小時。雖然該軟件并不完美，但它確實在時間范圍內確定了99%以上的個人提交項目。該公司仍然花費大約20%的時間進行人工審查，以完成工程師的質量控制審查。
總而言之，麥卡錫在公司范圍內實施之前對Pype進行了四個項目的測試。目前，該公司正在110多個項目中使用該軟件，其中20個位于西南部。
Pype軟件還與Procore的施工管理軟件集成，公司報告的效率提升在200%到500%之間。
飛得很高
機器學習并不是公司唯一的新技術。麥卡錫還在許多工地上使用無人駕駛飛行器。
無人機已被用于大多數工作場所，因為該公司發現使用它們來拍攝照片和視頻可以簡化項目團隊，客戶和貿易伙伴之間的溝通。該技術使團隊能夠實時向利益相關者展示視覺效果。然后可以將照片與CAD和其他文檔進行匹配，以準確顯示工作與網站計劃的對應關系。
使用配備攝像頭的無人機，公司會對窗戶和鋼鐵等物品進行檢查，而不是將員工放在升降機中，或將其暴露在其他墜落危險中。
展望未來，麥卡錫預計該行業將出現兩大趨勢。它們包括將人工智能集成到建筑技術平臺提供的工具中，以及現實捕獲解決方案和人工智能之間的更多聯系。
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