Shutterstock/FOTODOM
Экономический эффект от внедрения ИИ-решений в стройотрасли уже к 2028 году может достичь 1 трлн рублей, спрогнозировали в «ДОМ.РФ». Оценка выводилась с учетом общего вклада ИИ-технологий в валовой внутренний продукт страны (показатель должен вырасти с 2% в 2025 году до 4% к 2028му) и доли сектора строительства и ЖКХ в экономике (на него сегодня приходится порядка 10% ВВП).
«Сегодня практически все участники рынка — архитекторы, инженеры, девелоперы — активно пробуют внедрять такие инструменты и ищут для себя подходящие сценарии использования», — подтверждает растущую значимость ИИ-решений главный архитектор и партнер MORS ARCHITECTS Дмитрий Макеенко.
Растущие темпы цифровизации связаны с несколькими факторами, но в первую очередь с экономическими и ресурсными. В условиях высокой ключевой ставки ЦБ, конкуренции, дефицита рабочей силы искусственный интеллект помогает выполнять некоторые процессы в более короткие сроки и с большей маржинальностью.
Например, Professional FM подключила ИИ к CRM-системе и базе данных клиентов для выявления новых потребностей и повышения вовлеченности: ИИ-ассистенты уже помогают формировать план коммуникаций с клиентами, что, по словам директора по маркетингу и автоматизации компании Юрия Саруханяна, «серьезно снижает нагрузку на персонал». Кроме того, подключение ИИ-агентов позволило выявить коллизии данных, оптимизировать рутинные процессы, автоматически интегрировать данные из исполнительной документации в программное обеспечение. Компания планирует масштабировать применение искусственного интеллекта и в текущем году внедрить такие решения в деятельность HR-департамента для более эффективного подбора персонала.
В Сapital Group ИИ-решения уже внедрили, например, на этапе подготовки тендеров: искусственный интеллект помогает анализировать и подбирать десятки тысяч позиций по строительным материалам, тогда как ранее приходилось вручную сопоставлять позиции в ведомости с актуальными ценами на материалы и оборудование. Кроме того, на «стадии П» «умный» набор инструментов позволяет при необходимости осуществлять «черновое допроектирование» частей объекта. А в сфере продаж девелопер пробует ИИ-анализ записи звонков для оценки качества работы менеджеров и брокеров. Для решения маркетинговых задач нейросети используют в СЗ «Сияние». В этой сфере искусственный интеллект выступает помощником, который позволяет быстрее закрывать задачи, выпускать материалы, находить точки роста в воронке продаж. «Например, мы активно используем ИИ для быстрой генерации креативов, притом без привлечения узкопрофильных специалистов, а также для ретуши и локальных правок в медиа-контенте», — пояснил директор по маркетингу компании Михаил Забрамный. Он также назвал преимущества ИИ для сотрудников отдела продаж: с ним легко проанализировать звонки и дать оценку коммуникации менеджеров или работе сайта, увидеть, на каком этапе происходят отказы и как лучше поправить скрипты или интерфейс.
Архитектурные бюро используют нейросети на стадии «концептуального поиска», для генерации альтернативных архитектурных сценариев. «Это позволяет за несколько часов сформировать пул идей, на который раньше уходили дни эскизной работы», — привела пример руководитель департамента архитектурно-градостроительных и ландшафтных концепций бюро BLANK Екатерина Коляда. Также ИИ используется визуализаторами для быстрых концепт-изображений к промежуточным встречам с заказчиком: в 2025 году в бюро с помощью генеративных моделей за один рабочий день получили около 60 вариантов фасадной пластики общественного здания при транспортно-пересадочном узле, что помогло дальнейшей проработке проекта.
Не все то золото, что ИИ
Несмотря на высокий потенциал цифровых решений, большинство участников рынка отмечает, что внедрение искусственного интеллекта требует осторожности. Одна из причин — множество ошибок, которые совершают ИИ-агенты. «Отслеживать несовпадения может быть так же трудоемко, как выполнять работу самостоятельно, — напомнила гендиректор Q1 Group Екатерина Ньюман. — Пока что полагаться на экспертизу ИИ и его знания не стоит: он может выдумать примеры, затем так же спокойно признаться в своей ошибке и «жить дальше» — в отличие от специалиста».
«Ошибки нейросетей зависят от двух параметров — тонкости настройки и уровня компетенций сотрудников, которые внедряют ИИ-решения. Для минимизации рисков необходимо как можно детальнее формировать техническое задание на внедрение, а также использовать современные практики по работе с исключениями при проверке результатов», — пояснил Юрий Саруханян. Например, в Professional FM искусственный интеллект в системе для сотрудников создавал задачи на обслуживание несуществующего оборудования в несуществующих помещениях. По словам Екатерины Коляды, ошибки чаще всего возникают при работе с точными архитектурными параметрами или нормативами, поэтому ни один результат невозможно «выпустить в свет» без проверки экспертом.
Еще один фактор, ограничивающий распространение искусственного интеллекта, — стоимость разработки цифровых решений, притом что экономический эффект от их внедрения может быть сложно прогнозируемым. Поэтому работу с ИИ собственники зданий или девелоперы часто предпочитают делегировать подрядчикам. «Сейчас заказчики не готовы самостоятельно инвестировать в ИИ-инструменты, но, выбирая партнера по управлению и эксплуатации, все чаще обращают внимание на то, насколько технологична привлекаемая компания», — говорит Юрий Саруханян.
По его словам, в 2025 году Professional FM потратила на технологии около 3 млн рублей, хотя рыночная стоимость внедрения таких решений значительно выше. Снижать затраты компании позволяют активное использование внутренних ресурсов и наличие уже разработанных программных продуктов как базы для развития ИИ. Также не стоит забывать, что для использования искусственного интеллекта необходимо обучить сотрудников, что также требует времени и трудозатрат, добавили в Сapital Group.
Наконец, созданные ИИ материалы все еще выглядят слишком искусственно. «В случае с визуализациями люди в кадре могут казаться неестественными, а эмоции «переигранными» — и аудитория это уже чувствует», — предупреждает Дмитрий Макеенко.
Вопрос времени
Екатерина Ньюман считает, что уже через 3-5 лет владение нейросетями войдет в число требуемых навыков в любой профессии — как раньше в резюме прописывали «уверенный пользователь ПК» или «владение пакетом MS Office»: «Это еще одна технология, с которой нужно учиться работать всем — понимать, как формулировать промты, где за нейросетью нужно проверять, какие решения использовать для текстов, а какие — для визуалов».
Учитывая быстрое появление все новых ИИ-решений, не исключено, что в недалеком будущем в архитектурных бюро появится роль «нейроменеджера» (или специалиста по ИИ-инструментам). «Такой эксперт будет ориентироваться в большинстве сервисов, тестировать новые решения и помогать их внедрять в рабочие процессы», — прогнозирует Дмитрий Макеенко. Он напоминает, что в свое время так появились ТИМ-менеджеры: сегодня они глубже остальных сотрудников понимают структуру информационной модели, умеют создавать семейства элементов и организуют работу всей команды внутри цифровой среды. «Быстрее же всего, — считает Михаил Забрамный, — ИИ заберет на себя функционал младших сотрудников и ассистентов: базовое составление презентаций, первичная аналитика, списки и шаблоны коммуникации, своевременный контроль за согласованием материала».
«В сфере управления недвижимостью продолжат развиваться инструменты автоматизации клиентского сервиса, в том числе виртуализация консьерж-сервиса и работы ресепшен», — уверен Юрий Саруханян. С помощью баз знаний уже можно настроить быстрые и комфортные коммуникации через ИИ, а также сделать их конструктивными, чтобы повседневные задачи клиентов решались быстро. Потенциально при должных инвестициях в развитие ИИ-агентов нейросети смогут полностью исключить сервисную функцию человека и оставить непосредственно решение проблем и исполнение заявок профильным специалистам.
Однако заменить специалистов с узкопрофильный экспертизой и опытом ИИ не сможет — цифровые решения будут выступать скорее как «усилитель» специалистов, чем как полноценная замена архитектора. В этом уверена Екатерина Коляда и с ней согласен Дмитрий Макеенко: даже если представить, что система может генерировать тысячи вариантов дизайна за секунду, все равно остается ключевая роль человека, который будет отбирать и интерпретировать эти решения.
При грамотном внедрении с контролем со стороны ответственных специалистов ИИ может ускорить процессы в сфере проектирования, оптимизации смет и закупок, управлении стройкой, а также в маркетинге и продажах. Однако финальные решения и далее будет принимать человек, подтверждают в Сapital Group.
Номер публикации: №14 17.04.2026