К 2030 году рынок искусственного интеллекта (ИИ) в строительстве может достичь $550 млрд, а в России — 1 трлн рублей. Однако внедрение сдерживают регуляторные барьеры и нехватка кадров. При этом на фоне роста стоимости трудовых ресурсов возрастает потребность в новых решениях — как на строительной площадке, так и за её пределами. Но пока результаты не слишком впечатляют. Отчасти это связано с изоляцией от западных технологий, отчасти — с высокой стоимостью внедрения инноваций.
Какие технологии ИИ используются на стройке
Одним из немногих успешно освоенных инструментов стали ТИМ-технологии, которые уже используют все крупные застройщики. Тем не менее они пока не интегрированы в единую экосистему. Можно предположить, что с развитием искусственного интеллекта в ближайшее время станет возможным отказ от архитекторов и проектировщиков (это 1,5–3,5 % строительного бюджета).
Полный переход к автоматизированным закупкам материалов может сэкономить ещё 1–5 %. Некоторые компании уже внедряют подобные решения, но для масштабирования необходимо, чтобы на цифровой уровень перешли не только застройщики, но и поставщики.
“
"В ближайшие годы вряд ли удастся реализовать это повсеместно из-за множества неопределённостей, низкой готовности отрасли к изменениям и высокой стоимости внедрения. Однако есть отдельные направления, где искусственный интеллект уже можно применять", — считает директор по строительству Setl Group Виталий Ершов.
ИИ крайне функционален в вопросах прогнозирования и планирования. Он может анализировать исторические данные о ценах, экономические показатели и другие факторы, чтобы прогнозировать будущие цены на строительные материалы. Есть эффект от работы ИИ с кадрами — при загрузке полных данных о проекте, ходе и темпах строительства можно рассчитывать необходимость в рабочей силе.
Также алгоритмы AI могут обрабатывать данные о сроках выполнения задач, доступности ресурсов, погодных условиях и других факторах, чтобы создать оптимальные графики строительства и минимизировать задержки. Другая возможность — оценка рисков, при которой собираются данные о прошлых проектах, условиях окружающей среды и других факторах, выявляющих потенциальные риски и предлагающих стратегии их снижения.
Ещё больше перспектив у технологий компьютерного зрения и распознавания. "Речь идёт не только о цифровизации проектирования и строительства, но и о внедрении современных инструментов на уровне готового продукта. Сегодня ИИ можно использовать на всех этапах — от анализа данных при создании проекта до управления безопасностью района, что становится важным конкурентным преимуществом", — уверена директор по внедрению цифровых сервисов ГК "А101" Татьяна Файнблит.
Технологическое будущее в строительстве
Генеральный директор АО "Ханса Строй" (входит в Hansa Group) Алексей Николаев считает, что сейчас наиболее интересна автоматизация управления строительством с помощью ПО — например, для выявления дефектов и координации подрядчиков.
"Цифровые технологии помогают в проектировании и управлении процессами. Однако роботизация и ИИ-решения, несмотря на рост, пока не стали массовыми — из-за вопросов безопасности и экономической рентабельности. И если быть честными, мы убеждены: дом для человека должен строить человек", — резюмирует он.
Как отмечают участники рынка, следующий этап — повышение качества решений. Но для этого требуются кастомизированные инструменты, интегрированные в производство. "Сейчас важно сформировать у сотрудников привычку использовать ИИ в повседневных задачах и анализировать результаты", — говорят эксперты.
Однако с внедрением искусственного интеллекта пока есть сложности. Большинство девелоперов используют лишь прикладные инструменты. "Например, анализ звонков в офисы продаж и клиентский сервис с помощью языковых моделей. За несколько секунд система определяет суть обращения, фиксирует ключевые запросы и ответы. Как и любая автоматизация рутинных процессов, это экономит время", — отмечает коммерческий директор ГК "ПСК" Сергей Софронов.
С их помощью можно быстрее и детальнее проанализировать поведение клиентов на основе поступающих в компанию данных, что позволяет разрабатывать более эффективные маркетинговые стратегии и создавать яркие визуальные образы будущих проектов.
По его словам, технология будет развиваться в сторону более глубокого анализа и автономности. "В будущем все обращения будут автоматически обрабатываться на первом этапе — аналогично поисковым подсказкам, которые позволяют получить базовую информацию без перехода по ссылкам. Проблема в том, что данные часто требуют проверки, но у узкоспециализированных решений ошибок почти нет — они работают только с загруженными данными", — поясняет он.
Материал подготовлен в рамках проекта "Контуры будущего", который реализуется в сотрудничестве с
Setl Group
— одним из крупнейших девелоперских холдингов Северо-Запада, который работает на рынке 31 год.
