Технологии на марше: искусственный интеллект ждет более эффективного применения в строительстве

Председатель Комитета Национального объединения строителей (НОСТРОЙ) по цифровой трансформации строительной отрасли Ирина Кузьма подробно рассказала о системе мониторинга применения технологии информационного моделирования (ТИМ) в строительстве. В частности, она представила информацию по динамике использования ТИМ в госконтрактах на строительство и напомнила, что в январе 2022 года 90% договоров в целом по стране не содержали даже упоминания ТИМ, но за счет последовательной и систематической работы по информированию застройщиков и девелоперов, которую проводило нацобъединение вместе с партнерами при поддержке Минстроя России, ситуацию удалось изменить в лучшую сторону.

«В настоящий момент 51% контрактов на строительство имеют требования применения ТИМ», — уточнила Ирина Кузьма. Однако, по ее словам, все еще сохраняется и обратная тенденция — 33% договоров на строительство объектов за счет бюджетных средств требования по ТИМ не содержат. Объем госконтрактов, в которых требования по ТИМ не определены, составляет 16%. Спикер напомнила, что в настоящее время НОСТРОЙ уже начал передавать результаты ТИМ-мониторинга контрактов, заключаемых в рамках действия 44-ФЗ и подпадающих под действие постановления правительства от 05.03.2021 №331, в информационную систему управления проектами (ИСУП).

Глава Комитета НОСТРОЙ по цифровой трансформации строительной отрасли подробно рассказала о взаимодействии электронных сервисов — Единой информационной платформы (ЕИП) НОСТРОЙ и информационных систем Минстроя России и Госстройнадзора. Контролирующие органы благодаря этому имеют доступ к сведениям о членах СРО и специалистах Национального реестра специалистов в области строительства (НРС) НОСТРОЙ, в отношении которых проводится проверка, а также к сведениям о выявленных нарушениях. Помимо этого, можно выбрать подрядную организацию на основании рейтинга строительных компаний, проверить наличие права выполнения строительных работ на всех этапах, а также правомерность подписания исполнительной документации специалистами НРС.

Советник министра цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ, заместитель генерального директора Renga Software Максим Нечипоренко выделил одно из ключевых препятствий, наряду с остальными снижающее темпы цифровизации строительства. Это нехватка квалифицированных специалистов, владеющих необходимыми компетенциями и навыками для эффективного освоения передовых технологий. Спикер указал на необходимость развития комплексных подходов при подготовке кадров, причем начинать следует с общего образования: он предложил внедрять в школах профильные ТИМ-классы в рамках дополнительного обучения и ранней профориентации.

Руководитель комитета по информационному моделированию градостроительной деятельности АРПП «Отечественный софт», исполнительный директор компании «СиСофт Разработка» Михаил Бочаров напомнил о нормативно-правовом регулировании ТИМ в строительстве и сделал акцент на ожиданиях представителей отрасли от информационного моделирования. В частности, отметил он, ТИМ позволит составить объективную смету, обосновать затраты, исключить необоснованные изменения сметной стоимости и выход за ее пределы, снизить вероятность срыва сроков, повысить прозрачность процессов строительства, а в дальнейшем оптимизировать затраты на всех этапах жизненного цикла объекта.

Президент Ассоциации организаций по развитию технологий информационного моделирования в строительстве и ЖКХ Александра Никульцева, говоря о поддержке отечественных вендоров, подчеркнула, что при грамотном использовании сводов правил и стандартов специалисты, работающие с ТИМ, должны обладать необходимыми знаниями для решения экономических задач, однако в ряде строительных компаний наблюдается обратная ситуация. В целях повышения эффективности работы в области ТИМ Ассоциация с рядом отечественных вузов начала разработку образовательных программ для высших управленческих кадров компаний, которым необходимо понимать, что они должны требовать от своих IT-специалистов в первую очередь.

Руководитель Ассоциации «Р1», эксперт по внедрению искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес Ирэн Парсамян рассказала про AI-инкубатор — набор инструментов на основе ИИ для интеграции в девелоперские проекты и провела мастер-класс по автоматизации отчетности для собственников многоквартирных домов через нейросети, формированию пресс-релизов из аналитических данных и ведению социальных сетей. По ее словам, внедрение ИИ в деятельность управляющих компаний открывает возможности для повышения эффективности, улучшения качества обслуживания и снижения затрат.

Совсем недавно у нейросети GPT появился новый функционал — создание собственных кастомных GPTs-ов. С этим инструментом уже гораздо проще настраивать ChatGPT, чтобы он без лишних вопросов решал поставленные задачи. При этом создавать этот функционал могут люди вообще без технического бэкграунда. «Эти технологии помогают не только решать текущие задачи, но и предугадывать будущие потребности, делая жизнь в жилом комплексе комфортнее и безопаснее. Такая работа осуществляется не только в ассоциации. Мы уже почти год проводим ежемесячно эфиры по искусственному интеллекту, решаем разные задачи сферы управления недвижимостью. Помимо этого, я, конечно, и в свои бизнес-процессы добавляю этот функционал и тем самым ускоряю, оптимизирую процессы», — пояснила Ирэн Парсамян корреспонденту «Стройгазеты», отметив, что сегодня искусственный интеллект, конечно же, пока не заменяет человека, но помогает и значительно ускоряет работу.

«Если мы просто пользуемся обычной версией чата GPT, то он может иногда ошибаться и писать не так, как мы хотим. Но если мы создаем определенную конфигурацию — сейчас это называется GPTs, а на русском мы его называем «ассистент», — мы можем заложить в него и стиль и наше отношение к этой отрасли, описательные характеристики и тем самым научить его работать так, как мы хотим», — указала Ирэн Парсамян.

По ее словам, эта продвинутая технология позволяет адаптировать работу ИИ для любой сферы деятельности. «Мы ее опробовали и на SMМщиках, и на юристах. Ее в любой отрасли можно применить. Для управляющих компаний она очень эффективна. 20% членов Ассоциации «Р1» используют GPT для отчетов, для написания постов в соцсетях, для контроля за сотрудниками», — подчеркнула она.

В качестве примера на сессии был разобран реальный кейс PR-директора компании БЕСТ-Новострой и bnMAP.pro (цифровой системы анализа рынка новостроек) Елены Гогоберидзе. Ирэн Парсамян указала, что для того, чтобы ИИ начал делать то, что нужно вам, а не выдавал ложь за действительность, прежде всего надо поставить ему конкретную задачу и задать нужный контекст.

«Мы не будем рассматривать просто переписки с чатом GPT, мы будем рассматривать более серьезную вещь — это GPTs и их создание. Я пообщалась с Еленой и создала ассистента. Ассистент — это тот механизм, в который мы закладываем характеристику того, что мы хотим, и заранее проговариваем определенные правила. Тогда в чате нам не нужно создавать кучу уточнений, добавлений, и он уже подтягивает те знания, которые в него заложили, а мы просто ставим ему задачу», — пояснила Ирэн Парсамян.

Описание промта (задачи) следующее: «Ты — специалист по маркетингу в девелоперской компании. Ты ведешь канал «Прожектор новостроек» — аналитику bnМАР. рrо. Описание канала «Держите на пульсе продажи новостроек. Точный анализ. Проверенные данные». Раньше информацию анализировал и оформлял человек, теперь это будешь делать ты. В твою базу загружены «примеры» пресс-релизов, которые раньше писал человек. Он читал и анализировал отчеты и после писал пресс-релизы. При написании пресс-релизов сохрани стиль и формат письма. Я буду направлять тебе отчет, а ты будешь анализировать и писать пресс-релиз. Анализируй отчет два раза от первого до последнего знака и элемента и не пропускай ни единого знака и элемента».

Так Ирэн Парсамян указала ИИ поле для деятельности — теперь он специалист по маркетингу и ведущий канала «Прожектор новостроек», в котором публикуется аналитика bnMAP.pro, — и попросила, чтобы он готовил пресс-релизы. Дальше в систему были загружены примеры трех пресс-релизов и этот конфигуратор сохранен. Таким образом был создан ассистент с условным названием «AI-инкубатор SMM». Теперь ставится задача — подготовить пресс-релиз по предоставленной статистике.

И это совсем непростая история. «Данные, которые мы предоставляем, — это аналитические данные B2B. Данные к нам приходят обычно в Excel огромным массивом. К примеру, это может быть экспозиция по 16 городам-миллионникам с учетом проектного объема, стоимости квадратного метра по каждому проекту и так далее. То есть там параметров, наверное, 30», — прокомментировала Елена Гогоберидзе.

В свою очередь, Ирэн Парсамян сообщила, что еще больше усложнит работу для ИИ: «Я загружу не просто Excel-файл, а ломаную информацию, данные из таблицы в виде текста».

Через несколько минут работы на экране появился текст релиза, который трудно было отличить от тех, что готовятся усилиями пресс-служб соответствующих компаний.

Елена Гогоберидзе отметила, что получившийся результат вполне хорош: «Что касается именно переложения цифр в текст, это очень здорово и полезно, особенно если у вас большие массивы данных, которые нужно перерабатывать. Если мы говорим именно о предоставлении информации в качестве текста, который нужен для рассылки или чтобы дать текст на сайте, — это очень удобно и применимо».

Что касается итоговых выводов, то здесь GPT пока еще не настолько умный и опытный, как человек. «GPT сделал вывод, что рост цен на новостройки связан с устойчивым развитием города, но на самом деле это не так: рост цен может быть связан с уменьшением предложения, с трансформацией структуры рынка, с изменением условий предоставления ипотеки и другими причинами», — подчеркнула эксперт.

По словам Елены Гогоберидзе, GPT можно использовать как рабочий инструмент для последующей переработки, для основы текста, который можно впоследствии использовать для СМИ или Telegram-канала, но он не обладает достаточными компетенциями и креативом, чтобы создать информационный повод.

Ирэн Парсамян уверена, что если ИИ придоставить больше информации и попросить ответить на конкретные вопросы, то он обязательно даст необходимые ответы. По ее словам, очень важно подробно и четко формулировать инструкцию и задачу для искусственного интеллекта, а затем проанализировать полученный результат и при необходимости попросить нейросеть его скорректировать.