Искусственный интеллект постепенно переходит из экспериментальной области в практические процессы строительной экспертизы. Российские и казахстанские организации уже используют собственные ИИ-сервисы для обработки документов, подготовки справочной информации, транскрибации совещаний и анализа проектной документации.
О практических результатах цифровизации рассказали участники X Международной конференции «Развитие института строительной экспертизы». Отдельная дискуссия была посвящена внедрению цифровых инструментов и перспективам использования искусственного интеллекта в экспертной деятельности.
Каждый третий сотрудник Главгосэкспертизы использует ИИ-инструменты
По словам руководителя Центра инженерии данных и технологий искусственного интеллекта Главгосэкспертизы России Александра Перепелицы, сегодня инструменты ИИ и разработки центра используют около трети сотрудников учреждения.
Один из примеров — сервис формирования справок по проектам. С его помощью подготовка информации к рабочим совещаниям занимает несколько действий вместо нескольких часов ручной работы.
Еще один инструмент — собственный транскрибатор, работающий во внутреннем цифровом контуре. Его внедрение позволило сократить подготовку протоколов совещаний с трех дней до нескольких минут.
Такие решения относятся к наиболее понятному уровню применения генеративного ИИ: технология не принимает экспертное решение, а берет на себя обработку больших объемов информации и выполнение рутинных операций.
ИИ начинает анализировать проектную документацию
Более сложная задача связана непосредственно с экспертной деятельностью. В Главгосэкспертизе тестируется сервис, предназначенный для выявления признаков реконструкции в проектной документации.
Инструмент способен за считанные минуты анализировать технические акты объемом в десятки и сотни страниц и находить признаки, которые могут свидетельствовать о реконструкции объекта.
Особенность проекта заключается в том, что сервис создавался при непосредственном участии экспертов с использованием технологий искусственного интеллекта. Это позволяет учитывать специфику экспертных процессов и формировать ИИ-инструмент не как универсальный чат-бот, а как специализированный сервис для конкретной профессиональной задачи.
Следующим уровнем развития подобных систем может стать автоматизированный предварительный анализ документов с последующей передачей результатов специалисту для проверки.
В Главгосэкспертизе создан собственный ИИ-центр
Центр инженерии данных и технологий искусственного интеллекта был создан в Главгосэкспертизе 1 июня 2026 года по решению Правительства России.
На его базе формируется единый хаб ИИ-решений, которыми по защищенным каналам смогут пользоваться Минстрой России и другие подведомственные организации.
Отдельное внимание уделяется информационной безопасности. Большие языковые модели и ИИ-сервисы разворачиваются в закрытом информационном контуре. Передача и хранение рабочих материалов во внешних облачных системах не допускаются.
Для строительной экспертизы такой подход имеет принципиальное значение. В процессе работы используются проектная документация, технические решения и другая информация, которая требует контролируемого режима обработки. Поэтому внедрение ИИ здесь связано не только с качеством моделей, но и с архитектурой всей цифровой инфраструктуры.
Казахстан также делает ставку на собственную инфраструктуру
Похожие задачи решает РГП «Госэкспертиза» Республики Казахстан. Как рассказал заместитель генерального директора по цифровизации организации Саламат Серикхалиев, для государственных проектов в сфере ИИ используется национальная вычислительная инфраструктура.
По его словам, в Казахстане создан национальный суперкомпьютерный кластер, находящийся в собственности Министерства цифрового развития, а для государственных проектов по внедрению ИИ выделяются отдельные вычислительные квоты.
В самой «Госэкспертизе» цифровизация уже дала измеримый результат. Срок проверки комплектности проектной документации удалось сократить с пяти до двух рабочих дней.
Это пример того, как ИИ и автоматизация могут влиять непосредственно на продолжительность экспертных процедур, а не только на удобство работы отдельных специалистов.
Точность ИИ-моделей выросла до 80%
Еще один показатель, приведенный казахстанской стороной, связан с качеством ответов языковых моделей.
На начальном этапе внедрения ИИ точность ответов, по представленным на конференции данным, составляла около 20–30%. В настоящее время показатель оценивается примерно в 80%.
В дальнейшем казахстанская экспертиза планирует расширить функциональность внутреннего ИИ-модуля. Среди заявленных направлений — проверка технических решений и экономический анализ проектной документации.
При этом рост точности модели не означает автоматической передачи ей полномочий эксперта. Для профессиональной экспертизы принципиально важно, чтобы результат работы ИИ можно было проверить, а итоговое решение оставалось за квалифицированным специалистом.
Цифровой суверенитет становится частью архитектуры ИИ
Опыт России и Казахстана показывает общую тенденцию: государственные организации строительной экспертизы развивают не только алгоритмы, но и собственную цифровую инфраструктуру.
Закрытые информационные контуры, контролируемые вычислительные мощности, специализированные модели и внутренние базы данных позволяют отделить рабочую информацию от внешних облачных сервисов.
Одновременно сохраняется проблема ответственности. Даже если ИИ способен за минуты обработать сотни страниц документов, его вывод должен рассматриваться как инструмент для эксперта, а не как самостоятельное экспертное заключение.
Поэтому дальнейшее развитие ИИ в строительной экспертизе будет зависеть сразу от нескольких факторов: качества отраслевых данных, точности моделей, защищенности цифрового контура, возможности проверять результаты и нормативного определения ответственности.
Следующий этап — интеллектуальная экспертиза проектных решений
Сегодня наиболее распространенные ИИ-сервисы в экспертизе автоматизируют подготовку документов, поиск информации, транскрибацию и предварительный анализ. Следующий этап — переход к специализированным системам, способным работать непосредственно с техническими и экономическими решениями проектов.
В сочетании с ТИМ такие инструменты потенциально позволяют сформировать новый цифровой контур экспертизы: информационная модель и проектная документация становятся источниками структурированных данных, ИИ выполняет первичный анализ, а эксперт проверяет результаты и принимает окончательное решение.
Таким образом, цифровизация строительной экспертизы развивается от автоматизации отдельных операций к созданию интеллектуальной инфраструктуры. Главным условием этого перехода остается не замена эксперта искусственным интеллектом, а создание надежного инструмента, который способен быстро обрабатывать большие объемы данных и при этом сохранять контролируемость и проверяемость результата.