AI在设计和构建方面的大部分研究都针对项目本身，从而充分利用项目生命周期期间收集的大量数据。但是项目团队也是一个很好的目标。

咨询公司Enstoa咨询公司首席执行官Jordan Cram说：“我们的观点是，技术并没有兑现建筑行业的生产力和创新承诺，不是因为技术本身，而是相关人员。”他的公司正在接受机器学习并将其应用于员工管理，并认为计算机可能会注意到团队成员的隐藏才能和偏好。克拉姆说：“我们具有考虑大量数据的能力，因此让我们将这些技术应用于该组织问题。”

恩斯托亚（Enstoa）接受了人格测试的旧公司待机，但与其通过过度强调自己的最佳品质而不是让人们玩游戏，而是让人工智能在人们的工作方式中找到更多微妙的动机。克拉姆解释说：“我们在每个人方面获得12或15个维度，其中整个员工都在数据库中。”“因此，当我们需要一个具有X，Y和Z值的新团队时，我们可以使用机器学习和统计分析来为我们提供最佳的团队。”

对员工的主题进行评估，从他们的方法到解决问题，再到他们希望在项目中定义的目标。这些个性概况通过ENSTOA的聚类算法进行了，以寻找合适的分组以完成手头的工作。克拉姆说，这些算法可以发现一名经理监督大型团队可能会错过的员工素质，并引用了一个项目团队成员的示例，他们喜欢高度技术性的工作，但落后于太多纬度。

一次执行多个任务。“我们在数据库中查看，发现会发现工作有益的人。我们与之合作的一家公司在沙特阿拉伯有一份EPC合同，需要一个拥有更具创业价值的人，例如，任务规模不会吓倒。”该公司的规模使很难找到合适的人，但是该算法发现了表现出兴趣的员工。“我们将这些结果放在经理面前，说‘您认为什么？’这是另一个观点，可能是错误的，但是在决策过程中考虑这些隐藏的联系很重要。”

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