Giới thiệu
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra cuộc cách mạng trong ngành xây dựng, từ khâu thiết kế, lập kế hoạch đến thi công và vận hành công trình. Việc tích hợp AI mang lại nhiều lợi ích rõ rệt nhưng cũng đi kèm những thách thức trong triển khai. Tại Việt Nam, ngành xây dựng không đứng ngoài xu hướng này. Trong giai đoạn thi công và quản lý dự án, các kỹ sư xây dựng – gồm kỹ sư giám sát công trình, kỹ sư thi công hiện trường và kỹ sư quản lý dự án tại văn phòng – bắt đầu ứng dụng AI ở mức độ khác nhau vào công việc.
Báo cáo này phân tích chi tiết cơ hội và thách thức đối với kỹ sư xây dựng Việt Nam, khi có và không có sự hỗ trợ của AI trong công việc hàng ngày. Phạm vi tập trung vào các nhiệm vụ chính: phân tích dữ liệu, dự toán rủi ro, lập kế hoạch và các công tác tính toán cơ bản (xử lý bảng biểu, báo cáo, theo dõi tiến độ…), dưới góc độ bối cảnh Việt Nam (không so sánh quốc tế). Nội dung bao gồm so sánh rõ ràng giữa làm việc theo cách truyền thống và có AI hỗ trợ, nêu cụ thể các cơ hội lẫn thách thức, thực trạng hiện nay, và dự báo xu hướng 5–10 năm tới cho đội ngũ kỹ sư này.
So sánh công việc có AI và không có AI
Để hiểu rõ tác động của AI, bảng sau đây so sánh một số hoạt động tiêu biểu trong công việc hàng ngày của các kỹ sư xây dựng ở giai đoạn thi công và quản lý dự án, giữa hai bối cảnh: Không có AI (truyền thống) và Có AI (ứng dụng công nghệ AI). Mỗi nhóm kỹ sư sẽ có những khác biệt riêng trong cách thực hiện nhiệm vụ:
Kỹ sư giám sát công trình (giám sát hiện trường)
Kỹ sư giám sát chịu trách nhiệm theo dõi tiến độ thi công, kiểm tra chất lượng và giám sát an toàn lao động trên công trường. Dưới đây là so sánh cách thức làm việc của họ:
| Nhiệm vụ | Không có AI (truyền thống) | Có AI (ứng dụng AI) |
| Theo dõi tiến độ & Báo cáo | Giám sát viên trực tiếp đo đạc khối lượng, chụp ảnh hiện trường và cập nhật thủ công vào nhật ký hoặc bảng tính. Báo cáo tiến độ dựa nhiều vào kinh nghiệm và kiểm tra ngẫu nhiên. Việc kiểm tra hàng nghìn ảnh chụp thi công mỗi tháng rất tốn thời gian, thường chỉ kiểm tra xác suất ~30% do hạn chế nhân lực. | Sử dụng cảm biến, camera, drone thu thập dữ liệu tiến độ tự động hàng ngày. AI phân tích hình ảnh và so sánh với kế hoạch hoặc mô hình BIM để phát hiện chậm trễ, sai lệch. Hệ thống sẽ cảnh báo ngay nếu thiếu dữ liệu hoặc có dấu hiệu không đạt yêu cầu. Nhờ đó, kỹ sư chỉ cần tập trung xử lý các cảnh báo thay vì xem xét từng báo cáo chi tiết như trước đây, giúp rút ngắn thời gian thực hiện công việc và đảm bảo tiến độ chính xác hơn. |
| Nhiệm vụ | Không có AI (truyền thống) | Có AI (ứng dụng AI) |
| Kiểm soát chất lượng | Thực hiện kiểm tra chất lượng thủ công (nghiệm thu vật liệu, cấu kiện) trực tiếp tại hiện trường. Chất lượng phụ thuộc vào kinh nghiệm của kỹ sư và việc kiểm tra ngẫu nhiên, dễ bỏ sót lỗi do giới hạn về thời gian và nhân lực. | Áp dụng thị giác máy tính và AI để kiểm tra chất lượng liên tục. Camera AI có thể tự động nhận diện lỗi thi công hoặc khiếm khuyết trong công trình, phân loại mức độ nghiêm trọng và cảnh báo ngay lập tức. Hệ thống máy học hoạt động 24/7 với độ chính xác gần như tuyệt đối, giúp phát hiện sớm sai sót, giảm thiểu lỗi và nâng cao chất lượng công trình. Kết quả là quá trình đánh giá chất lượng nhanh chóng, chính xác, giảm thiểu sai sót so với cách làm thủ công. |
| Giám sát an toàn lao động | Dựa vào các quan sát thủ công và checklist an toàn của kỹ sư an toàn hoặc giám sát viên. Việc phát hiện tình huống nguy hiểm (vi phạm nội quy, nguy cơ tai nạn) phụ thuộc vào tuần suất kiểm tra và ý thức công nhân. Các cảnh báo thường chậm trễ nếu kỹ sư không có mặt kịp thời. | Trang bị camera AI và cảm biến trên công trường để giám sát liên tục. Hệ thống AI có thể phát hiện sớm các nguy cơ tiềm ẩn như người lao động không đội mũ, khu vực kết cấu yếu, thiết bị sử dụng sai cách… và tự động gửi cảnh báo trước khi tình huống xấu leo thang. AI còn theo dõi việc tuân thủ quy định an toàn (như đeo dây an toàn, vùng nguy hiểm) và nhắc nhở tức thì. Nhờ đó, nguy cơ tai nạn được giảm thiểu đáng kể và môi trường làm việc an toàn hơn cho mọi người. |
Kỹ sư thi công hiện trường (chỉ huy thi công)
Kỹ sư thi công hiện trường chịu trách nhiệm tổ chức thi công hàng ngày: lập kế hoạch tác nghiệp ngắn hạn, điều phối nhân lực, vật tư, máy móc và xử lý các vấn đề phát sinh tại công trường. So sánh làm việc của họ với và không với AI:
| Nhiệm vụ | Không có AI | Có AI |
| Lập kế hoạch & Lịch thi công | Lập kế hoạch thi công dựa trên kinh nghiệm cá nhân và công cụ truyền thống (Excel, Microsoft Project…). Kế hoạch thường là cố định, ít cập nhật kịp thời khi có thay đổi. Dự phòng rủi ro chủ yếu dựa trên ước lượng, dễ chưa tối ưu phân bổ nguồn lực. | Sử dụng phân tích dữ liệu và thuật toán AI để lập kế hoạch động. Các phần mềm AI (ví dụ: ALICE Technologies) tự động tạo và đánh giá hàng triệu kịch bản tiến độ khả thi chỉ trong thời gian ngắn, nhằm tìm lịch thi công tối ưu về nguồn lực và thời gian[12][13]. Kỹ sư có thể thử nhiều phương án “what-if” (nếu-thì) bằng cách thay đổi tham số (số lượng công nhân, thiết bị, thời gian giao vật liệu…) và thấy ngay tác động đến tiến độ, chi phí[14]. Nhờ hoạch định linh hoạt bằng AI, kế hoạch thi công được tối ưu hóa, giúp giảm thiểu rủi ro trễ tiến độ và sử dụng hiệu quả nhân lực, thiết bị. |
| Điều phối nhân lực, máy móc | Điều phối nhân công và máy móc theo cách thủ công: dựa trên lịch làm việc cố định và điều chỉnh thủ công khi có sự cố. Khó tối ưu hóa vì thiếu thông tin thời gian thực; ví dụ, máy móc có thể nhàn rỗi trong khi chỗ khác thiếu, do không dự báo trước được. | AI hỗ trợ tối ưu hóa phân bổ nguồn lực. Thuật toán AI phân tích khối lượng công việc, mức độ ưu tiên và độ sẵn sàng của thiết bị để đề xuất sử dụng nhân lực, thiết bị hợp lý nhất[15]. Chẳng hạn, AI có thể gợi ý điều chuyển máy móc nhàn rỗi đến nơi cần, hoặc dự báo bảo trì thiết bị trước khi hỏng (bảo trì dự phòng) để tránh dừng thi công đột ngột. Việc điều phối theo thời gian thực qua ứng dụng di động giúp thông tin giữa công trường và văn phòng thông suốt, giảm lãng phí thời gian chờ[16]. Kết quả là nâng cao hiệu suất sử dụng nguồn lực và giảm chi phí nhờ hạn chế thời gian chết. |
| Xử lý vấn đề hiện trường & ra quyết định | Khi gặp vấn đề (như thay đổi thiết kế, sự cố kỹ thuật, chậm vật liệu), kỹ sư hiện trường dựa vào kinh nghiệm và trao đổi trực tiếp để tìm giải pháp. Quyết định thường mang tính phản ứng, dựa trên thông tin cục bộ, có thể thiếu cái nhìn toàn cục về dự án. | Với AI, kỹ sư được hỗ trợ bởi các hệ thống phân tích cung cấp dữ liệu toàn diện. AI có thể dự đoán trước các rủi ro hoặc xung đột (ví dụ: phân tích dữ liệu lớn để dự báo nguy cơ trễ tiến độ hoặc vượt chi phí)[17]. Khi có thay đổi, các công cụ AI nhanh chóng đánh giá kịch bản điều chỉnh và khuyến nghị phương án tối ưu, giúp kỹ sư ra quyết định nhanh và có cơ sở dữ liệu[17]. Ví dụ, nếu vật liệu giao trễ, AI có thể đề xuất điều chỉnh thứ tự công việc hoặc tăng ca để bù tiến độ. Nhờ thông tin real-time từ cảm biến và thiết bị đeo của công nhân, người chỉ huy nắm bắt kịp thời tình hình để điều phối linh hoạt, đảm bảo dự án đúng tiến độ[17]. |
Kỹ sư quản lý dự án tại văn phòng (quản lý dự án)
Kỹ sư quản lý dự án (PM) tại văn phòng tập trung vào quản lý tổng thể: lập kế hoạch tổng, quản lý ngân sách, hợp đồng, dự toán, đánh giá rủi ro và báo cáo cho chủ đầu tư. Sự hỗ trợ của AI mang lại khác biệt như sau:
| Nhiệm vụ | Không có AI | Có AI |
| Phân tích dữ liệu & Dự báo | Phân tích dữ liệu dự án (tiến độ, chi phí, chất lượng) thủ công bằng Excel hoặc phần mềm đơn giản. Các dự báo (về chi phí, thời gian hoàn thành) chủ yếu dựa trên số liệu lịch sử và kinh nghiệm, tốn nhiều thời gian để tổng hợp. Khả năng nhận diện xu hướng hoặc bất thường sớm còn hạn chế. | Ứng dụng AI/ML giúp phân tích dữ liệu lớn của dự án một cách nhanh chóng và tìm ra những mô hình, xu hướng tiềm ẩn mà con người khó thấy. Ví dụ, AI có thể dự báo rủi ro trễ tiến độ hoặc đội chi phí dựa trên hàng triệu dữ liệu từ công trường (tốc độ thi công, thời tiết, cung ứng vật liệu…)[17]. Các nền tảng như Doxel dùng robot và drone thu thập dữ liệu hằng ngày, dùng thuật toán học sâu so sánh tiến độ thực tế với kế hoạch, qua đó cảnh báo sớm điểm chậm trễ hoặc chi phí vượt dự toán[5][18]. Nhờ AI hỗ trợ, nhà quản lý dự án có thông tin cập nhật theo thời gian thực, dự báo chính xác hơn để chủ động điều chỉnh kế hoạch trước khi vấn đề trở nên nghiêm trọng. |
| Lập kế hoạch tổng thể & Dự toán | Lập kế hoạch tổng quát và dự toán chi phí bằng phần mềm truyền thống, đòi hỏi nhiều bước nhập liệu thủ công. Việc điều chỉnh kế hoạch khi thay đổi (phạm vi, giá vật liệu, nhân công) mất thời gian và dễ sai sót. Dự toán rủi ro thường định tính, thiếu cụ thể. | Sử dụng các công cụ AI hỗ trợ BIM và lập kế hoạch thông minh: mô hình BIM kết hợp AI tự động điều chỉnh khối lượng, chi phí khi có thay đổi thiết kế, giảm sai sót và nhanh hơn nhiều so với làm tay[19][20]. AI có thể nhanh chóng tính toán các phương án dự toán khác nhau (optimistic, realistic, pessimistic) cho PM so sánh. Đồng thời, AI cung cấp phân tích rủi ro định lượng: ví dụ, tính % khả năng vượt ngân sách dựa trên dữ liệu các dự án tương tự. Điều này giúp kế hoạch và dự toán sát thực tế hơn, tối ưu chi phí và có kế hoạch dự phòng tốt. |
| Báo cáo & Công tác văn phòng | Chuẩn bị báo cáo tiến độ, báo cáo chi phí, biên bản cuộc họp… theo cách truyền thống (soạn thảo Word/Excel thủ công). Khối lượng giấy tờ nhiều khiến kỹ sư mất nhiều giờ tổng hợp số liệu, trình bày, dễ xảy ra sai sót nhập liệu. | AI trở thành trợ lý văn phòng đắc lực. Các công cụ như ChatGPT và phần mềm AI hỗ trợ văn phòng giúp tự động hoá nhiều công tác: tìm kiếm thông tin nhanh, soạn thảo & tóm tắt văn bản, thiết kế slide tự động, lập kế hoạch công việc, phân tích & trình bày dữ liệu, thậm chí dịch thuật và tạo video báo cáo[21]. Chẳng hạn, kỹ sư quản lý dự án có thể dùng AI để tổng hợp nhật ký thi công thành báo cáo tuần, hoặc dịch và tóm tắt một tài liệu kỹ thuật tiếng Anh chỉ trong vài phút. Kết quả là tiết kiệm thời gian, báo cáo nhanh chóng, trực quan hơn, giúp họ tập trung vào ra quyết định chiến lược thay vì sa đà vào công việc giấy tờ. |
Điểm mấu chốt: Với AI hỗ trợ, công việc của kỹ sư ở cả hiện trư ờng lẫn văn phòng trở nên nhanh chóng, chính xác và hiệu quả hơn nhờ tự động hoá và phân tích thông minh. Ngược lại, nếu không có AI, họ phải dựa vào sức người và kinh nghiệm thủ công, dẫn đến tốn thời gian, dễ sai sót và phản ứng chậm trước những biến động phức tạp.