Искусственный интеллект постепенно становится одним из инструментов цифровой трансформации строительной отрасли. Однако его внедрение зависит не только от доступности самих алгоритмов. Во многих компаниях более фундаментальной проблемой остаётся готовность существующих процессов к работе с цифровыми технологиями.
На круглом столе «Искусственный интеллект и инновации в строительной отрасли» эксперты обсудили факторы, которые ограничивают масштабирование ИИ в строительных компаниях. Среди них это уровень цифровой грамотности сотрудников, качество данных, состояние электронного документооборота, интеграция информационных систем и отсутствие единых подходов к использованию технологий.
В результате возникает важный вывод: внедрение ИИ начинается не с нейросети, а с цифровой зрелости организации.
Главный барьер – не алгоритм, а готовность процессов
Президент НОТИМ Михаил Викторов отметил, что строительная отрасль уже тестирует нейроплатформы, в том числе для представления проектов заказчикам. При этом широкому распространению цифровых инструментов препятствуют проблемы, связанные с готовностью компаний и сотрудников к изменениям.
Речь идёт не только о необходимости обучать персонал работе с конкретными ИИ-сервисами. Меняется сама модель работы специалиста: часть операций, которые раньше выполнялись вручную, постепенно передаётся цифровым системам.
Поэтому цифровая трансформация затрагивает сразу несколько уровней – от квалификации сотрудников до внутренних регламентов и корпоративной ИТ-инфраструктуры.
ИИ и автоматизация – не одно и то же
Отдельная проблема связана с использованием самого термина «искусственный интеллект».
Коммерческий директор ГК «ИКАР» Владимир Щеколдин предложил разграничивать ИИ и обычную автоматизацию. На практике некоторые решения, которые позиционируются как искусственный интеллект, могут представлять собой хорошо настроенные алгоритмы или регламентные процессы.
Это различие важно не только с точки зрения терминологии.
Если задача имеет чёткие правила и заранее определённый алгоритм, для неё может быть достаточно классической автоматизации. Использование ИИ оправдано там, где системе необходимо работать с большим объёмом неоднородной информации, распознавать закономерности, классифицировать данные, формировать прогноз или обрабатывать естественный язык.
Поэтому цифровизация строительной компании должна начинаться с определения самой задачи, а уже затем – с выбора подходящей технологии.
Без цифровых данных ИИ не заработает
Одним из наиболее фундаментальных ограничений остаётся качество исходных данных.
Руководитель IT-компании «Социальный код» Артем Аментес обратил внимание на то, что во многих организациях до сих пор сохраняются ручные операции с документами и информацией.
Для ИИ это принципиальная проблема.
Нейросетевой алгоритм может анализировать тысячи документов, но если исходные сведения находятся в разных форматах, передаются вручную, содержат ошибки или вообще не имеют единой структуры, значительная часть эффекта от автоматизации теряется.
Получается последовательность:
данные → структурирование → интеграция → автоматизация → ИИ.
Если первый и второй уровни не сформированы, попытка сразу перейти к последнему может оказаться технологически неоправданной.
Электронный документооборот становится фундаментом ИИ
Особенно заметна эта проблема в строительстве, где один проект объединяет большое количество участников: заказчиков, проектировщиков, подрядчиков, поставщиков, экспертов и государственных органов.
Информация проходит через множество систем и документов. При этом один и тот же объект может описываться различными наборами данных на разных этапах жизненного цикла.
Поэтому полноценное применение ИИ требует не просто перевода бумажных документов в электронный вид, а формирования структурированного информационного контура.
Здесь пересекаются сразу несколько направлений цифровизации:
- электронный документооборот;
- ТИМ/BIM;
- машиночитаемые нормативные требования;
- отраслевые платформы данных;
- государственные информационные системы;
- API и автоматический обмен данными;
- аналитические и ИИ-сервисы.
Чем больше процессов связано между собой через структурированные данные, тем больше задач можно передать автоматизированным системам.
Технология не отменяет необходимость подготовки специалистов
Ещё один барьер связан с кадрами.
Использование ИИ не означает, что каждому сотруднику необходимо становиться специалистом по машинному обучению. Гораздо важнее понимать, какие задачи имеет смысл передавать алгоритмам, какие данные им необходимы и как проверять полученный результат.
Для строительной отрасли особенно актуален принцип «человек в контуре».
ИИ может анализировать проектную документацию, искать потенциальные ошибки, классифицировать информацию, формировать варианты решений или готовить аналитические материалы. Но ответственность за инженерное и управленческое решение должна оставаться у профильного специалиста в тех процессах, где это предусмотрено.
Поэтому цифровая грамотность становится частью профессиональной компетенции, а обучение работе с ИИ – элементом цифровой трансформации компании.
Законодательная и техническая среда должна развиваться одновременно
На масштабирование ИИ влияют и внешние условия – нормативное регулирование, стандарты, требования к данным и совместимость информационных систем.
Для строительной отрасли это особенно важно из-за большого количества обязательных требований и участников инвестиционно-строительного процесса.
Если данные невозможно легально и технически передать из одной системы в другую, даже хорошо работающий алгоритм останется локальным инструментом.
Поэтому развитие ИИ связано с более широкой задачей – формированием совместимой цифровой среды строительства.
Следующий барьер – переход от пилотов к массовому применению
Сегодня строительные компании уже используют ИИ в отдельных сценариях: от подготовки презентационных материалов до анализа документов, работы с обращениями, компьютерного зрения и других задач.
Однако отдельный успешный пилот ещё не означает цифровую трансформацию компании.
Для масштабирования технологии необходимо решить несколько вопросов:
какие данные используются → где они хранятся → как передаются → кто отвечает за их качество → какой процесс автоматизируется → как контролируется результат.
Именно переход от отдельных экспериментов к системному применению становится следующим этапом цифровизации.
ИИ становится тестом цифровой зрелости строительства
Обсуждение барьеров внедрения ИИ показывает, что искусственный интеллект сам по себе не является отдельным этапом цифровизации.
Он становится своего рода тестом зрелости уже существующей цифровой инфраструктуры.
Компания, в которой документы по-прежнему передаются вручную, информационные системы плохо интегрированы, данные не структурированы, а сотрудники не понимают цифровые инструменты, столкнётся с ограничениями независимо от выбранной ИИ-модели.
И наоборот, наличие качественных данных, ТИМ, электронного документооборота, интегрированных информационных систем и подготовленных специалистов создаёт инфраструктуру, на которой можно масштабировать интеллектуальные сервисы.
Поэтому дальнейшее развитие ИИ в строительстве будет зависеть не только от совершенствования нейросетей. Не менее важным направлением становится подготовка самой отрасли к машинной обработке информации.
Именно здесь сходятся три процесса: цифровизация данных, автоматизация строительных процессов и развитие искусственного интеллекта.