ИИ в архитектуре, строительстве и бизнесе: итоги трёхдневного онлайн-интенсива от ДОМ.РФ и НИЯУ МИФИ
Тема искусственного интеллекта за последний год вышла за пределы ИТ-сообщества. О ней говорят на строительных форумах, в кабинетах девелоперов, в Telegram-каналах архитекторов и даже на планёрках управляющих компаний. В интернете полно статей, отчётов и трендов ИИ. За громким фоном легко забыть: искусственный интеллект — это не магия, а набор конкретных инструментов, которые уже сегодня помогают решать реальные задачи.
Но что происходит на стыке технологий и строительства? Какие решения действительно помогают решать конкретные задачи, а какие пока остаются на уровне презентаций? Как эффективно интегрировать ИИ в процессы, которые традиционно опираются на таблицы Excel и экспертные оценки?
Эти и многие другие вопросы обсудили на трёхдневном онлайн-интенсиве от Цифровой академии ДОМ.РФ и НИЯУ МИФИ, который прошел с 1 по 3 апреля. С полной версией интенсива можно ознакомиться по ссылке https://vkvideo.ru/playlist/-69589815_54122596
В статье основные выводы и инсайты мероприятия: мнения экспертов ДОМ.РФ, МИФИ и отрасли, тренды, реальные кейсы, барьеры и рабочие стратегии внедрения ИИ в бизнес-процессы компаний, а также решения для личных и профессиональных задач.
День 1 — ИИ в строительстве и архитектуре: как технологии меняют отрасль
«Если технология не решает конкретную проблему — это просто красивая игрушка»
Эта мысль экспертов стала настоящим лейтмотивом всех трёх дней интенсива. Она про суть: ИИ не самоцель, а лишь инструмент. Если он не работает на результат, то он не нужен.
Сегодня в отрасли уже сложно говорить о цифровизации как о будущем. ИИ внедряется в повседневную практику девелоперов, архитекторов, проектировщиков. Накапливается опыт, растёт точность решений, появляются метрики. Исследования фиксируют масштаб.
Одно из таких — совместная работа ДОМ.РФ и Сколково. В анализе более 1000 ИИ-решений. Вывод один: ИИ используется на всех этапах жизненного цикла объектов. Самые популярные направления:
● создание систем "умного дома" (IoT);
● строительный контроль (распознавание дефектов, отслеживание прогресса);
● проектирование (генеративный дизайн);
● эксплуатация зданий (цифровые двойники, прогноз износа);
● продажи (персонализированные офферы, прогноз спроса).
Сам эффект — измерим и ощутим:
● 18% — среднее сокращение сроков строительства;
● 69% — снижение количества дефектов (особенно при визуальном контроле);
● 5–15% — рост общей производительности бригад и подрядчиков;
● до 40% — экономия при эксплуатации зданий за счет цифровых двойников, которые в реальном времени «подсказывают», где ожидается износ или сбой;
● до 90% точности прогнозов в продажах, выручка может вырасти на 7%.
Кажется, с такими цифрами и примерами ИИ должен был бы уже прочно войти в рабочую практику. Но в реальности технологии пока лишь осторожно пробивают путь в рабочие процессы, и далеко не всегда их принимают. Почему так?
1) Низкий уровень цифровизации в регионах
2) Отсутствие качественных данных
3) Ограничения текущих технологий ИИ
Это типичные проблемы для многих отраслей, где уже есть устоявшиеся практики и процессы. В этом контексте важно подчеркнуть ещё одну мысль: "Настоящая инновация заключается не в том, чтобы создать идеальную систему, а в том, чтобы быть готовым к быстрому реагированию на изменения."
Ещё один фактор заключается в цифровой культуре. В регионах уровень цифровизации часто остается низким, а разговор о нейросетях вызывает отторжение. Какие на это могут быть причины:
· страх потери работы;
· отсутствие культуры данных;
· скепсис на уровне мышления;
«Технологии не делают город умным. Люди делают»
Поэтому разговор об ИИ — это в первую очередь разговор о людях и их компетенциях. Уже сегодня можно выделить несколько новых профессий, без которых цифровая трансформация невозможна:
● AI-менеджер — специалист, отвечающий за интеграцию ИИ в рабочие процессы и проекты;
● Промпт-инженер — человек, умеющий точно и эффективно взаимодействовать с нейросетями;
● AI-тренер — тот, кто обучает ИИ на конкретных задачах и данных организации.
Но не обязательно менять или осваивать новую профессию. Гораздо важнее — освоить новый навык. Умение работать с ИИ становится базовой компетенцией, такой же как владение компьютером или знание офисных программ. Он будет выделять среди конкурентов на рынке труда.
Что ждёт рынок строительства в ближайшие годы? Прогнозы таковы:
● ИИ-ассистенты для архитекторов и девелоперов — специализированные инструменты для автоматизации процессов;
● Инструменты для автоматической проверки чертежей и кода — снижение человеческих ошибок и повышение качества работы;
● Персонализированные нейросети для застройщиков — точная настройка решений под конкретные задачи.
Можем ли мы ускорить появление таких решений на рынке и повлиять на цифровую трансформацию? Однозначно — да. Эксперты выделили топ-3 шага для этого:
● Попробовать ИИ в своей сфере — начать с малых шагов, пробуя уже доступные решения;
● Изучать специализированные AI-решения, адаптированные под строительные и девелоперские процессы;
● Развивать навык работы с нейросетями — умение работать с ИИ будет ключевым навыком будущего.
День 2 — ИИ для отрасли: как бизнес создаёт инновации
Часто звучат мысли, что для любого бизнеса важно «идти в ногу с временем». Вспомним известную историю с Nokia. Компания не успела адаптироваться к изменениям и в итоге потеряла лидирующие позиции. Стоит ли проецировать это на себя и бизнес в строительной отрасли? Всегда ли необходимо внедрение искусственного интеллекта?
Посмотрим на ИИ с другой стороны. Уже сегодня это изменение, которое влияет на все стороны бизнеса: от управления до взаимодействия с клиентами. Сегодня конкуренция между компаниями это уже не только про продукт, цену и рекламу. Это про скорость принятия решений, точность прогнозов и эффективность внутренних процессов.
Зачем ИИ бизнесу?
- Преимущество в конкурентной борьбе — ИИ даёт возможность быстрее реагировать на изменения на рынке и быть в тренде;
- Автоматизация рутинных процессов — позволяет сократить время на выполнение повторяющихся задач, освобождая ресурсы для более стратегических;
- Оптимизация затрат и увеличение прибыли — ИИ помогает эффективно распределять ресурсы, сокращать расходы и повышать рентабельность;
- Индивидуальный подход к клиентам — анализируя данные о предпочтениях, ИИ может предложить персонализированные решения для каждого клиента;
- Прогнозирование и аналитика — точные предсказания помогают на основе данных принимать стратегически важные решения;
- Гибкость и масштабируемость — ИИ позволяет бизнесу быстро адаптироваться к изменениям и масштабироваться без значительных затрат.
Что нужно для внедрения искусственного интеллекта в компании?
Внедрение искусственного интеллекта в бизнес — это полноценный культурный сдвиг, который требует изменений в подходах к управлению и внутренним процессам. Готовность к этим изменениям, а также понимание, что ИИ не является универсальным решением для всех проблем, становится залогом успешного внедрения.
1. Чёткое понимание целей и мотивации
ИИ не может быть внедрен просто потому, что это «модно» или «необходимо». У компании должно быть четкое понимание, зачем она внедряет технологию, и это понимание должно быть разделено на всех уровнях: от руководства до сотрудников. Только так можно создать единую стратегию и обеспечить максимальную эффективность. Без ясной мотивации все усилия будут рассредоточены, а результат может оказаться неудовлетворительным.
2. Данные — основа работы ИИ
ИИ работает с данными и, если у компании их нет, или она не готова их собирать и систематизировать, искусственный интеллект не сможет принести пользы. Понимание важности данных — это как добыча нефти: без этого источника «энергии» ИИ не сможет работать эффективно. Поэтому необходимо тщательно оценить, какие данные собирать, как их хранить и обрабатывать.
3. Создание команды или привлечение внешних специалистов
Для успешного внедрения ИИ в компании нужно либо создавать собственную команду, либо работать с внешними специалистами. Важно оценить, какие ресурсы нужны: разработчики, аналитики, эксперты по данным. Наличие квалифицированной команды, которая будет работать на всех этапах, начиная с разработки решения и заканчивая его внедрением, адаптацией и поддержкой.
4. Оценка серверных мощностей и безопасности данных
Работа с ИИ требует значительных вычислительных ресурсов, поэтому важно заранее подумать о серверной мощности. Будете ли вы использовать облачные решения или создавать собственную инфраструктуру? Этот вопрос требует детальной проработки, ведь безопасность данных всегда должна быть в приоритете.
5. Пилоты и тестирование — ключ к минимизации рисков
Эволюционный путь — более реалистичен и эффективен, особенно для компаний, только начинающих цифровую трансформацию. Не пытайтесь внедрять ИИ сразу во все процессы компании. Начните с пилотных проектов и тестов. Это даст возможность оперативно скорректировать стратегию и увидеть реальную картину работы ИИ, прежде чем масштабировать.
Как внедрить ИИ в бизнес?
Внедрение ИИ — это не одномоментный процесс. Здесь важно правильно оценить, какие задачи наиболее затратные и в каких процессах ИИ принесет наибольшую эффективность.
Топ-4 базовых действия от наших экспертов для внедрения ИИ в компании:
- Поиск подходящих ИИ-решений и оценка рынка. Ищите решения, которые могут прямо и эффективно решать задачи вашего бизнеса. Посмотрите на готовые решения на рынке, open-source решения или создайте собственное, если это необходимо. Кроме того, вы можете ознакомиться с перечнем программного обеспечения для строительной отрасли, использующего ИИ. Для этого перейдите на сайт Центра компетенций по ТИМ ДОМ.РФ, прокрутите страницу вниз и найдите раздел «Реестр российского программного обеспечения для строительной отрасли». В фильтре выберите «ПО с применением ИИ».
- Оценка затрат на инфраструктуру и безопасность данных. Если у вас нет своей инфраструктуры, посчитайте, сколько будет стоить аренда серверов, покупка оборудования или использование облачных подписок. Оцените, что для вас дешевле и безопаснее.
- Подготовка внутренней команды. Выделите сотрудника или команду, которая будет работать непосредственно с ИИ. Это поможет избежать разочарований и максимально эффективно интегрировать технологии в бизнес-процессы.
- Тестирование и запуск пилотных проектов. ИИ не работает в одиночку. Нужно регулярно следить за его результатами и адаптировать систему в зависимости от изменений
Не стоит думать, что только крупные компании могут себе позволить внедрение ИИ. Малый и средний бизнес имеют в этом плане свои преимущества: им проще проводить быстрые эксперименты, пробовать новые решения и внедрять их без высоких затрат на инфраструктуру.
День 3 — Без галлюцинаций: лучшие ИИ-помощники для работы и жизни
В заключительный день курса мы вернулись немного назад. Эксперты МИФИ рассказали, что искусственный интеллект — это не только прорыв XXI века, но и технология с историей, уходящей в середину прошлого столетия. Сосредоточились не на теории, а на практике: где ИИ работает уже сегодня, как он может упростить повседневные задачи и что с его помощью способен сделать любой человек, даже не будучи разработчиком или специалистом по данным.
ИИ и текстовые задачи
Работа с текстом — одна из самых доступных форм взаимодействия с ИИ. Сегодня сотни сервисов помогают составлять письма, редактировать тексты, переводить документы и проверять стилистику. Все зависит от того, насколько точно вы формулируете запрос: ИИ не гадает, он интерпретирует.
ИИ и визуализация
ИИ уже умеет собирать контент-планы, создавать визуалы, подбирать референсы и даже монтировать видео по сценарию. То, что раньше требовало длинных брифов, множества согласований и фидбеков, теперь автоматизируется буквально в один клик. Для маркетологов, дизайнеров и редакторов это не просто экономия времени, а способ сосредоточиться на главном — идее и креативе.
ИИ и креатив
Сценарии, шутки, стихи и даже музыкальные композиции… ИИ всё чаще становится партнёром в творчестве. Он не заменяет, но помогает начать. Подкидывает идеи, если вы в кризисе. Предлагает нестандартные подходы, если зашли в тупик. И, что важно, не спорит и не устаёт. В условиях ускоренного темпа производства контента это уже не опция, а конкурентное преимущество.
ИИ при работе с данными
Сбор, структурирование и визуализация информации — одна из сильных сторон ИИ. Особенно когда данных много, а времени на анализ мало. В таких задачах ИИ работает как ассистент: быстро находит закономерности, строит графики, подсказывает, где стоит копнуть глубже. А человек выступает в роли стратега и принимает решения на основе этих подсказок.
ИИ в повседневной жизни
ИИ умеет больше, чем кажется. Он может предложить рецепты из остатков в холодильнике, помочь выбрать пылесос, составить план тренировок или объяснить, почему ваш фикус начал терять листья. Это уже не игрушка и не абстрактная технология, а реальный инструмент навигации по бытовым задачам. Особенно для тех, кто ценит свое время и хочет снимать с себя лишние заботы.
Начать легко. Мы собрали карту решений — инструмент, который подскажет, какие ИИ-сервисы подойдут именно под ваши задачи. Все в этой подборке доступно бесплатно, работает в России и уже помогает решать рабочие и личные задачи быстрее и проще.
Однако стоит помнить. Делегируя ИИ не только рутину, но и сложные интеллектуальные задачи — анализ, генерацию идей, планирование, принятие решений — мы невольно ослабляем собственные когнитивные «мышцы».
Психологи называют это эффектом «ленивого мозга». Когда технологическая помощь становится постоянным костылём, мозг начинает адаптироваться к новым условиям, не думая самостоятельно. Уходит привычка к критическому мышлению, падает креативность, теряется интуиция. Мы получаем результат, но не всегда понимаем, как к нему пришли. А это уже путь к зависимости, в которой человек перестаёт быть оператором системы и превращается в её пассивного пользователя.
Поэтому главный вывод третьего дня звучит так: ИИ — это классный инструмент, но только в руках думающего человека.
Что впереди? ИИ в строительстве, бизнесе и работе: от теории к практике
Чтобы сократить разрыв между потенциальными возможностями и реальностью применения ИИ, Цифровая академия ДОМ.РФ совместно с НИЯУ МИФИ разработали курс повышения квалификации «Искусственный интеллект: технологии для строительства, бизнеса и работы».
Программа подходит для руководителей, специалистов, представителей государства и студентов, которые хотят разобраться в прикладных аспектах технологии — независимо от уровня предварительной подготовки.
Курс состоит из трёх концептуальных блоков:
- строительство — дайджест задач, которые решает ИИ на различных этапах строительного и девелоперского цикла. Успешные кейсы и отечественные решения, уже применяющиеся в отрасли;
- бизнес — краткое руководство по внедрению ИИ в бизнес-процессы компании: как выбрать подходящее решение на рынке, нужна ли команда разработки, какие ресурсы потребуются и какие этапы предстоит пройти для успешной интеграции технологий;
- личные задачи — как ИИ может использоваться для решения как профессиональных, так и личных задач, оптимизируя рутинные процессы.
Принципиальная особенность курса — его прикладной характер. Участники не просто знакомятся с материалами, но разрабатывают собственную дорожную карту внедрения ИИ в своей сфере деятельности, получают кейс-бук с актуальными примерами использования ИИ в строительстве и формируют персональный набор цифровых инструментов, адаптированных под рабочие задачи.
Преподавательский состав объединил экспертов из Цифровой вертикали ДОМ.РФ, возглавляющего отраслевой клуб и экспертную группу Минстроя России по развитию технологии в строительстве и исследователей из Лаборатории ИИ и больших данных НИЯУ МИФИ. Это позволило совместить академические стандарты образовательного процесса с актуальными отраслевыми практиками.
Все обучение проходит в онлайн-формате и занимает два месяца. Материалы можно проходить в любое время, с любого устройства. После завершения курса выдаётся удостоверение о повышении квалификации.
Узнать подробнее о курсе и записаться можно по ссылке:
ИИ больше не требует диплома программиста. Он просто рядом и ждёт, когда вы начнёте с ним работать.