Игроки рынка разделились на два лагеря: одни считают, что использование искусственного интеллекта в строительном процессе путь в никуда, другие, что за этим будущее. Однако и те, и другие признают: ИИ плотно вошел в современную жизнь и стал рабочим инструментом для многих специалистов отрасли. Более того, его используют на самых разных этапах работы с объектами, начиная с проектирования и заканчивая эксплуатацией.
Архитектурный облик. Эксперты отмечают, что опыт использования ИИ в проектировании во многом определяется специализацией компании и характером выполняемых проектов.
«В компаниях, ориентированных на массовые типовые решения, потенциал применения ИИ максимально ощутим, — считает заместитель генерального директора АО «Горпроект» Сергей Смирнов. — Унификация проектных решений, повторяемость домовых секций, применение стандартизированных панелей и инженерных узлов создают благоприятную среду для обучения моделей на типовых архитектурных и конструктивных альбомах. В таких условиях ИИ помогает ускорить разработку мастер-планов, сформировать квартирографию, проверить документацию на соответствие стандартам, оценить стоимость реализации проекта и автоматизировать оптимизацию технических решений и нормоконтроль».
Сама компания «Горпроект» относится к тем, кто специализируется на другом сегменте: создании уникальных объектов. «ИИ в нашей сфере не заменяет человека и не разрабатывает проектную документацию вместо специалиста. Его ключевая ценность в другом, — подчеркивает Сергей Смирнов. — Во-первых, ИИ стал мощным инструментом аналитики мирового опыта. При создании уникальных объектов мы часто сталкиваемся с задачами, готовых решений для которых в российской практике нет. ИИ позволяет быстро находить и анализировать международные инженерные и архитектурные кейсы, сопоставлять их с российскими нормами и оценивать применимость решений».
Во-вторых, по словам эксперта, ИИ значительно ускоряет подготовку архитектурных визуализаций и концептуальных разработок, что особенно важно на ранних стадиях проектирования. При этом ИИ, экономя время, ни в коем случае не подменяет авторский замысел: архитектура фасада, ключевые композиционные решения, пластика формы — все, что определяет индивидуальность проекта, не может быть делегировано ИИ, а остается в руках архитектора.
«Основной фокус нашего внимания — повышение производительности в разработке проектной и рабочей документации. Собственные плагины, скрипты и специализированные модули автоматизации позволяют нам сократить трудоемкость отдельных процессов и этапов работы до 80%, — отмечает Сергей Смирнов. — За последний год мы внедрили более десяти внутренних разработок в области автоматизации BIM и оптимизации рабочих процессов. Эти инструменты уже доказали свою эффективность на реальных объектах с высоким уровнем сложности».
Основатель архитектурной мастерской DA Максим Долгов уверен, что при внедрении ИИ важно понимать — это всего лишь инструмент, использование которого невозможно без участия оператора. По его словам, на данный момент с ИИ работают, в основном, для предпроектного анализа, предварительных визуализаций и постобработки готовых картинок.
«Для работы с картинками используют всем известные Midjourney, Stable Diffusion, для быстрой генерации концепт-артов (преобразования 3D-моделей в детализированные рендеры в среде Revit) — Prom Ai и Veras. Неплохо зарекомендовали себя приложения для генеративного дизайна, например, TestFit для анализа застройки территорий и Maket.ai для автоматизированного создания планировочных решений, — рассказал он. — Autodesk Forma позволяет выполнить анализ площадок на ранних стадиях, что дает возможность оценивать такие параметры, как инсоляция и ветровые потоки. Все эти инструменты позволяют сократить сроки подготовки предпроектных предложений».
С экспертом солидарен коммерческий директор завода МАФ «Новалур» Арсений Киселев, убежденный, что интеграция ИИ в работу российских архитекторов носит прикладной, прагматичный характер, и подчеркивающий, что чаще всего ИИ применяется на стадии предпроектного анализа и концептуального проектирования.
«Например, при благоустройстве парков и скверов мы можем использовать генеративный ИИ для анализа исходных данных территории — рельефа, инсоляции, существующих зеленых насаждений. На основе этого алгоритм предлагает несколько вариантов расстановки наших МАФ — скамеек «Иволга», парковых качелей «Верона» и светильников с учетом потоков посетителей и визуальных осей. Это позволяет ускорить подготовку технического задания и предложить архитекторам решения, повышающие функциональность пространства», — объяснил он.
По его словам, компания также рассматривает возможность внедрения ИИ-системы подбора материалов для проектов. Также завод МАФ «Новалур» совершенствует цифровой двойник своего каталога МАФ для использования в BIM-среде, чтобы архитекторы могли не только визуализировать, но и сразу получать данные о нагрузках, основаниях и совместимости с другими элементами благоустройства на ранних стадиях проектирования.
Цифровые двойники часто используются при архитектурном проектировании. Это подтверждает директор AVALAB Грачья Алексанян.
«В Москве уже запущена программа цифровизации градостроительства, а в регионах аналогичные решения тестируются в рамках госпрограмм и частных девелоперских проектов, — рассказал эксперт. — Цифровые двойники позволяют в реальном времени анализировать влияние застройки на транспортную доступность, социальную инфраструктуру и экологическую обстановку, отслеживать поведение и характеристики строительных конструкций в реальном времени».
В MAD Architects в свою очередь используют Midjourney для генерации референсов и изображений, которые помогают формировать мудборды и максимально точно передавать идею и концепцию будущего пространства. Также применяют нейросети в процессе разработки концепций, например, для корректировки визуализаций.
«В частности, используем Nano Banana, которая позволяет быстро менять цвет, позицию или форму мебели, подбирать текстуру и уточнять композицию», — рассказала основатель и генеральный директор архитектурного бюро MAD Architects Мария Николаева.
Вендор платформы искусственного интеллекта для градостроительства rTIM активно внедряет разработку в работу своего проектного AI-бюро.
«Платформа за считанные минуты создает концепции развития территорий, включая размещение жилых зданий, объектов социальной и коммерческой инфраструктуры в соответствии с нормативами, а также выполняет расчет экономики проекта и технико-экономических показателей. Такое решение в десятки раз сокращает время подготовки концепции развития территории и требует участия всего одного квалифицированного специалиста, а не целой команды», — рассказал основатель и генеральный директор Rocket Group Борис Латкин.
По его словам, использование технологии в работе проектного AI-бюро позволяет готовить концептуальные проекты для клиентов всего за несколько дней, предоставлять сразу несколько вариантов концепций и оперативно проверять гипотезы заказчика.
«В одном из проектов для компании «ЭНКО» платформа показала, что изначально предложенная гипотеза нереализуема в связи с региональными нормативами, — поделился Борис Латкин. — Использование ИИ позволяет быстрее переходить от идеи проекта к его согласованию, а также оперативно вносить правки. Например, компания TSD Group обратилась в наше бюро для подготовки концепций инвестиционных строительных объектов в Мурманской области. Задачу необходимо было решить в сжатые сроки. Применение платформы rTIM позволило подготовить полноценные концепции всего за три дня. Они были успешно согласованы и сейчас находятся в стадии детальной проработки на стороне TSD Group». В свою очередь компания «Нанософт» предлагает проектировщикам такой продукт, как NSR Specification — цифровую платформу с технологией ИИ для автоматизации проверки проекта в соответствии с нормативными требованиями на всех этапах.
«Для заказчика очень важно проверить соблюдение требований и быть уверенным в качестве проекта. Это в том числе выражается в соблюдении государственных стандартов, выполнении технического задания и т. д. Требования написаны на человеческом языке, а наша технология позволяет при помощи ИИ перевести их в машиночитаемый и машинопонимаемый формат. И потом автоматически проверить BIM-модель на соответствие им. Более того, наш сервис в реальном времени приходит на помощь проектировщику — с его помощью можно получить отчет, где видно, какой фрагмент текста проектной документации содержит несоответствие нормативным требованиям», — объяснил директор по развитию бизнеса в ПГС компании «Нанософт» Петр Манин.
Другой сценарий реализации ИИ в решениях связан с обработкой облаков точек, полученных при лазерном сканировании. При помощи ИИ теперь можно классифицировать отсканированные объекты и использовать их в проектировании.
«Сегодня девелоперы и проектировщики доверяют ИИ все новые и новые задачи. Они связаны с проектированием в наших САПР и BIM-продуктах. Конечно, мы готовы всячески содействовать реализации этих сценариев, чтобы помочь нашим заказчикам построить оптимальный процесс работы», — отметил Петр Манин.
Однако многие проектировщики пока не гонятся за новыми технологическими трендами, а работают с готовыми обкатанными инструментами, приспосабливая их под свои нужды.
«Вводить ИИ-помощников в проекты мы пока не решились, но в этом году активно тестируем их для создания рендеров наших проектов. Время работы визуализатора сократилось в разы, а вариаций стало в десятки раз больше. Кроме того, иногда нейросеть становится импульсом для вдохновения: если загрузить в нее 3D-модель строения на первых этапах создания проекта, она может предложить десятки вариантов стилей, материалов, наполнений. Тут и возникает полезная синергия. Из сырой массы решений, выданных машинным разумом, архитектор выберет что-то интересное и на его основе создаст новое, уже свое», — поделился главный архитектор и директор архитектурно-проектной компании «Уралсибпроект» Константин Кокушкин.
Строительный момент. Многие девелоперы уже довольно активно внедряют в свою работу ИИ. Например, директор по строительству Setl Group Виталий Ершов отмечает, что на данном этапе перед застройщиками стоит задача осмыслить, чем может быть полезен искусственный интеллект. В своей работе компания использует ИИ как дополнительный инструмент по ряду направлений.
«Это касается, например, сметно-договорного отдела: делаем попытки использовать ИИ при оценке документов и их проверке, — рассказал Виталий Ершов. — Недавно мы провели интересную программу обучения различным методикам работы с искусственным интеллектом как для руководящего звена, так и для офисных сотрудников. Сейчас они учатся применять это на практике».
С другой стороны, компания использует ИИ при работе с графиками, для этого разработана собственная платформа. Есть опыт и при подготовке презентаций.
Группа «Самолет» прошла путь от первоначальных экспериментов с ИИ до формирования полноценного центра компетенций и создания собственной ИИ-инфраструктуры. Ключевым элементом этой трансформации стала разработка платформы, обеспечивающей масштабируемый доступ к работе с нейросетевыми моделями. Среди уже реализованных решений — проверка проектной и рабочей документации, проектирование, формирование ВОР, генерация маркетинговых и рекламных материалов, поиск и оптимизация цен на материалы, ИИ-ассистент менеджера по продажам, база знаний для различных доменов, чат-бот для УК, ИИ в HR-процессах. Кроме того, PR-блок создал себе полноценного специалиста и сейчас обучает его отраслевой специфике.
«В целом, мы последовательно работаем над совершенствованием функциональности существующих решений и ведем исследования в области автоматизированной верификации проектной и рабочей документации на соответствие техническим заданиям», — отметила Анна Акиньшина, генеральный директор группы «Самолет».
Среди наиболее перспективных направлений — сфера продаж с внедрением динамического ценообразования и интеллектуальных рекомендательных систем, область преддевелопмента, а также широкие возможности для внедрения систем видеоаналитики и роботизации на строительных площадках. Параллельно компания реализует программу развития ИИ-компетенций среди сотрудников: для этого в каждом департаменте назначены ИИ-амбассадоры, координирующие внедрение технологий.
По словам руководителя направления «Цифровые инструменты» отдела цифровых решений для проектирования «Технониколь» Алексея Толстова, одна из задач, при решении которых используется ИИ, связана с мониторингом хода строительства.
«Нейросеть анализирует изображения с камер и выявляет отклонения от проектных решений, — объяснил он. — Самое впечатляющее, на мой взгляд, применение ИИ — создание цифровых двойников зданий, производств и даже целых городов для управления их инфраструктурой».
По мнению заместителя председателя инвестиционно-промышленной группы «Стилобат» Булата Алимова, внедрение цифровых двойников действительно является одним из главных технологических сдвигов последних лет.
«Для управляющей компании это инструмент предиктивного сервиса: можно заранее прогнозировать поломки, оптимизировать расход ресурсов, настраивать климат под конкретные сценарии. Для жителей — ощутимая, хоть и невидимая гарантия, что все системы в доме работают без перебоев», — отметил он.
По словам эксперта, еще один тренд связан с тем, что классические диспетчерские пульты заменяет искусственный интеллект, который управляет светом, климатом, безопасностью и логистикой здания, исходя из индивидуальных привычек резидента.
«Если раньше «умный дом» подразумевал автоматизацию по сценарию, то сегодня он адаптируется под стиль жизни конкретного человека. Например, система может самостоятельно регулировать освещение в зависимости от биоритмов владельца, следить за температурой воздуха в его квартире или открывать шлагбаум, когда приближается автомобиль», — объяснил Булат Алимов.
В своей работе ИИ используют и компании, специализирующиеся на малоэтажной застройке. Например, показателен опыт строительной компании RUDOM.
«Эта работа началась с практических задач. Первое направление — автоматизация контроля качества в отделе продаж. Ранее, чтобы проанализировать работу менеджера, приходилось вручную прослушивать десятки разговоров, тратя на это часы. Сегодня система ИИ оценивает разговор сразу после его окончания: насколько вежливо общался сотрудник, донес ли ценность продукта, корректно ли ответил на возражения, выполнил ли стандарты методики продаж», — рассказал основатель строительной компании RUDOM Константин Пулькин.
ИИ сегодня выполняет не только функции контроля, но и ассистента. Он автоматически ставит задачи менеджерам на основе анализа разговоров, напоминает о необходимости перезвона, фиксирует договоренности.
В 2025 году в компании RUDOM создан отдел по искусственному интеллекту. Цель — внедрить ИИ в ключевые блоки работы компании: продажи, проектирование, строительство, документооборот. ИИ уже применяется и в архитектурном отделе, где помогает находить необычные решения на стадии эскизов и отделки.
Многопрофильный холдинг AVA Group развивает в Краснодарском крае собственную экосистему технологий для управления строительными и инфраструктурными проектами. В центре этого контура — IТ-подразделение AVALAB, которое разрабатывает решения, переводящие девелоперский бизнес в цифровой формат. В экосистему AVA Group на сегодняшний день входит такой ключевой технологический продукт, как FastBoard — российская BI-платформа, используемая для мониторинга проектов, визуализации данных и управления ключевыми показателями. Платформа объединяет разрозненные источники информации в единое аналитическое пространство и представляет их в наглядных управленческих дашбордах. Другой технический продукт AVALIN — цифровая платформа для девелоперов, основанная на технологии цифровых двойников. Она позволяет визуализировать объект на любой стадии строительства, проводить онлайн-показы квартир и объектов, а также оптимизировать цикл сделки.
«Сегодня через AVALIN оцифровано более 1,6 млн кв. м недвижимости и доступно свыше 30 тыс. объектов», — рассказал Грачья Алексанян.
Недавно для одного из крупных застройщиков команда компании Webbee разработала кейс, получивший название «Автоматическая генерация планировок квартир». «Теперь застройщик имеет возможность бесплатно генерировать более 90% планировок и экономить на трудозатратах архитекторов. И все благодаря искусственному интеллекту», — рассказал руководитель направления ИИ в компании Webbee Герман Леонтьев.
Этап эксплуатации. ИИ активно применяется и в жилищно-коммунальном хозяйстве. Например, в Удмуртии используют сразу несколько инструментов. Один из них — проект «Цифровой водоканал», который стартовал в г. Глазкове в 2019 году и охватил сразу несколько направлений. Это, во-первых, создание диспетчерского центра с круглосуточным контролем за стабильной работой сетей и оборудования. В задачи диспетчерского центра входит оперативное устранение последствий аварий и утечек, организация работы ремонтных бригад, ответы на заявки потребителей.
Модуль «Анализ балансов» наглядно показывает, сколько воды поставляется потребителям и коммерческим объектам, какова задолженность потребителей. «Анализ режимов» позволяет поддерживать оптимальный режим работы насосных станций и экономить электроэнергию. Модуль «Заявки» автоматизирует весь рутинный документооборот и позволяет быстро реагировать на обращения. «Обходчик-контролер» помогает в работе инспекторов, которые проверяют потребление ресурсов абонентами. «Центральная панель» отображает любую необходимую руководителю информацию в виде наглядных дашбордов.
«За время использования системы значительно повысилась надежность предоставления услуг водоснабжения и водоотведения, снизилось число инцидентов на сетях, в том числе благодаря технологиям искусственного интеллекта», — отметил министр строительства, ЖКХ и энергетики Удмуртской Республики Михаил Баранов.
Другой инструмент, применяемый в Удмуртии, — платформа «Цифровое ресурсоснабжение», обеспечивающая мониторинг с применением ИИ на основе алгоритмов машинного обучения. Это комплексное платформенное решение для автоматизации основных бизнес-процессов предприятий водоснабжения и теплоснабжения, позволяющее осуществлять управление ресурсами предприятий на основе больших данных, повысить эффективность производственных процессов и эксплуатации оборудования.
«ИИ ежедневно анализирует данные, например, по потреблению воды, сравнивает их со средними значениями. Это позволяет оперативно выявить потери воды в сетях, предупредить возникновение серьезных аварийных ситуаций», — подчеркнул Михаил Баранов.
ИИ находит применение и в работе газовых компаний республики. Один из инструментов — «ГазФотоКонтроль», онлайн-сервис, позволяющий передавать контрольные показания счетчиков газа посредством смартфона. В основе системы лежит искусственная нейросеть, которая мгновенно находит циферблат счетчика на фотографии и распознает его номер и показания. Другой пример — интеллектуальный счетчик газа, передающий показания автоматически и дистанционно. ИИ активно используется и в других регионах России. Например, в Ростове-на-Дону на ул. Листопадова «Ростелеком» реализовал пилотный проект по мониторингу твердых коммунальных отходов. На контейнерной площадке установлена система видеонаблюдения с аналитикой на основе технологий машинного зрения и нейронных сетей для автоматического контроля вывоза мусора. Сервис отслеживает регулярность и эффективность вывоза отходов, фиксирует санитарное состояние территории, распознает государственные регистрационные номера транспортных средств и выявляет случаи несанкционированного размещения габаритного мусора. Система также определяет степень наполненности контейнеров и формирует объективные данные о качестве уборки территории.
«Все собранные данные аккумулируются в личном кабинете заказчика, где формируется реестр событий и статистическая отчетность для принятия решений», — рассказал директор по работе с корпоративным и государственным сегментами Ростовского филиала ПАО «Ростелеком» Кирилл Котляров.
По словам Сергея Вепренцева, учредителя агентства «Маркетика» и управляющего партнера «Деловой репутации», в работе со сферой ЖКХ используется собственное ПО «М-Контроль» и «Монитор», дающее возможность автоматизировать работу с жителями в домовых чатах и соцсетях.
«В него интегрированы инструменты ИИ, позволяющие мониторить важные обсуждения для УК, формировать ответы на запросы жителей, подготавливать и рассылать сервисную информацию для жителей. В ближайший год планируем расширять внедрение ИИ в наши продукты в сторону аналитики, чтобы наши сервисы в режиме онлайн могли обнаруживать жалобы, структурировать их по тематикам и территории, анализировать и предлагать решения», — поделился он.
Генеральный директор ООО «Терра» Юлия Федорова отмечает, что ключевым и самым успешным кейсом их компании является внедрение ИИ-ассистента «Вердикт», созданного специально для сферы ЖКХ.
«Это не просто чат-бот, а интеллектуальный помощник для наших специалистов, который анализирует входящие обращения граждан и контролирующих органов и помогает готовить проекты ответов», — отмечает эксперт.
В свою очередь индивидуальный предприниматель Алексей Кострыкин подчеркивает, что в качестве внешнего разработчика имеет опыт внедрения ИИ в работу ООО «УК «Домашний комфорт».
«Мы реализовали модель прогнозирования показаний электроэнергии и водоотведения на уровне отдельных квартир, учитывая сезонные и погодные факторы, автоматически выявляя аномальные показания, выходящие за рамки нормы. Это помогало оперативно обнаруживать сбои приборов учета или ошибки при передаче показаний собственников, — отметил он. — Из базового, что есть в каждой нише, — система автоматической обработки заявок жителей. На основе ИИ производится автоматическая классификация обращений — система определяет тип проблемы и перенаправляет заявку исполнителю. Сейчас ведется работа над расширением возможностей системы автоматического приема заявок: планируется обучение моделей на новых типах обращений».
Иоланта Овчинникова, директор по консалтингу УК инвестиционно-консалтинговой компании KEY CAPITAL, рассказывает, что ключевые кейсы компании связаны с автоматизацией контакт-центра (ИИ-ассистент обрабатывает до 40% типовых звонков и сообщений в чатах и не только классифицирует заявки и маршрутизирует их нужным специалистам, но и пытается дать быстрый ответ, экономя время жителей и разгружая диспетчеров), продуктивной аналитикой (использование ИИ для анализа данных датчиков и истории инцидентов) и повышением эффективности персонала (система на основе компьютерного зрения анализирует видео с объектов, чтобы контролировать качество уборки и соблюдение графиков работ сотрудниками клининговых служб). Кроме того, показательной стала работа по автоматизации контента и документооборота.
«Мы активно используем генеративные ИИ для создания иллюстраций к новостным постам и подготовки типовых документов — от договоров подряда до технических заданий, что значительно ускоряет работу смежных подразделений, — поделилась Иоланта Овчинникова. — Мы уверены, что ИИ — это не просто тренд, а ключевой инструмент для повышения качества сервиса, надежности инфраструктуры и оптимизации затрат в ЖКХ».
Масштабное влияние. Эксперты признают: искусственный интеллект оказывает значительное влияние на решение повседневных задач, с которыми сталкиваются представители строительной отрасли. Одновременно с этим ИИ отражается и на рынке информационных технологий, демонстрирующем сегодня уверенный рост (по прогнозам пресс-службы «Ростелеком», – до 12% в год до 2031 года), в том числе его используют для управления ИТ-инфраструктурой. Интерес к динамической ИТ-инфраструктуре постоянно повышается, однако этот вопрос, несмотря на растущую популярность, остается недостаточно изученным. Именно поэтому эксперты считают важным постоянно повышать уровень своих знаний в данной сфере.
Один из примеров такой работы – обучающий вебинар «Реальная виртуальность: как ПО для управления динамической инфраструктурой помогает строить информационные системы», который провели «Ростелеком» и «Базис» 26 ноября. В процессе мероприятия обсудили историю развития динамической ИТ-инфраструктуры и то, как она развивается сегодня, какие технологии лежат в основе современных цифровых сервисов, а также ключевые элементы современных ИТ-систем.
Говоря о современных реалиях развития российского ИТ-рынка, директор Авторизованного учебного центра «Базиса» QDTS («КУДИЦ») Михаил Солохин отметил, что самым быстрорастущим сегментом сегодня является ПО для управления динамической ИТ-инфраструктурой. Более того, он обладает потенциалом кратного роста. Основные драйверы для этого – технологические тренды, укрепление отечественных решений, импортозамещение и меры господдержки отрасли.
При этом данный процесс сталкивается и с рядом барьеров, среди которых дефицит квалифицированных кадров, ограничения оборудования и высокая конкуренция. Эксперты уверены в том, что преодоление этих и прочих сложностей позволит рынку развиваться еще более динамично.
Мнение эксперта Юрий Хаханов, директор по городским и строительным технологиям фонда «Сколково», руководитель отраслевой акселерационной программы Build UP:
— С 2019 года проводится уникальная не только для России, но и в мировом масштабе отраслевая программа BuildUp по поиску и внедрению инновационных технологий в строительной сфере. Мы ищем новые решения, а также внедряем их на стройплощадке. За предыдущие 6 лет удалось добиться впечатляющих цифр не только в российском, но и мировом масштабе. Ежегодно внедряется 600-700 отраслевых технологических решений. Но еще более важная цифра: мы за последние 6 лет организовали более сотни успешных внедрений на девелоперских площадках, в жилых комплексах, в IT-инфраструктуре. И это тоже мировой рекорд. В настоящее время в Сколково уже более 5000 стартапов, из которых свыше 1000 так или иначе связаны с темой искусственного интеллекта, который применяется на всех стадиях жизненного цикла стройки: при выборе и оценке участка земли, проектировании объектов, ведении строительного контроля, продаже объектов кол-центрами и так далее.
