Что ждет строительство жилья с внедрением искусственного интеллекта
Одни считают, что искусственный интеллект, выдуманный для того, чтобы заработать на нем денег, другие полагают, что это самая страшная угроза человечеству. Но есть и те, кто пытаются использовать ИИ для своей работы, ищут возможность найти ему полезное и эффективное применение. Именно о таком варианте использования этой технологии шла речь во время дискуссии: «Искусственный интеллект в девелопменте: проектирование, стройка, продажи», организованной платформой Единой ресурс застройщиков (ЕРЗ).
Первый шаг уже сделан
По данным Дом РФ Технологии и фонда Сколкова лишь 160 российских цифровых решений из 960 используют искусственный интеллект. При этом достаточно большое количество девелоперов заявляет об его применение в своей работе. Но, как отмечает руководитель платформы ЕРЗ Кирилл Холопик, когда им предлагаешь публично поведать о своем опыте, большинство отказываются это сделать. Это не означает, что использование этих инструментов у них напрочь отсутствует, а то, что многие пока не готовы делиться своими наработками. Причины тут разные: одни только тестируют ИИ, у других – это самый первоначальный уровень, а потому хвастаться нечем.
Генеральный директор ДОМ.РФ Технологии Александр Лукьянов говорит, что сегодня уже можно говорить, как о внедрении ИИ в девелопменте, так и об общих трендах и использования этой технологии. Об этом свидетельствует проведенное исследование о цифровой зрелости российских девелоперов.
Масштаб исследований большой. Оно охватило 20 стран, было проанализировано свыше 1000 цифровых решений, причем, большинство из них российские, хотя были и иностранные.
Какие получены результаты? 17% из тысячи проанализированных решений содержат элементы ИИ. По прогнозу все больше застройщиков станут его использовать. Более 50% девелоперов внедрят ИИ в стройке к 2028 году. На 2024 год эта цифра была свыше 30%. При этом следует учитывать, что уровень использования этого инструмента разный; кто-то только в самом начале пути, кто-то уже реально работает с ним и получает отдачу. В любой случае, ИИ проникает в строительную отрасль, констатирует Александр Лукьянов.
Анализ показывает, что на сегодняшний день больше всего решений с применением ИИ в сфере эксплуатации зданий. Прежде всего, это все то, что связано с технологиями «умный дом». Есть разные причины, почему это происходит, но можно выделить одну — для использования здесь ИИ требуются данные, а в этой сфере их большое количество.
А вот что странно, так это то, что только 3% решений с ИИ применяются в проектировании. Это знак для разработчиков цифровых интеллектуальных моделей активней заниматься этой сферой.
Если посмотреть на применение ИИ российскими компаниями, то у крупных и средних девелоперов уровень проникновения ИИ практически идентичен. Также застройщики всех категорий рассматривают для себя возможности внедрения решений по автоматизации проектирования. Это тот путь, по которому пойдут многие компании в течение ближайших пяти лет. Другие направления — интеллектуальные градостроительство, предиктивная аналитика.
Эра автономности ИИ
Когда мы говорим о том, что случится дальше в использовании ИИ, то полезно сделать шаг назад и вспомнить, откуда все это взялось, говорит Александр Лукьянов. Как в строительной отрасли стали развиваться ростки искусственного интеллекта? В первую очередь это связано с той большой работой, которую проводила Правительство РФ, Минстрой России совместно с профессиональным сообществом по цифровизации отрасли. В первую очередь речь идет о ТИМе. Начиналось это не просто, далеко не все верили в новую технологию. Но сейчас уже можно констатировать, что 42% компаний в жилищном строительстве используют эти модели. И они приносят ощутимый результат, сокращают число ошибок в проектировании на 80%, дают повышение точности расчетов на 45%, снижают сроки обработки документов на 50%.
Таким образом, пройден большой путь, он привел нас к тому, что с 1 января 2025 года использование ТИМ стало обязательным для всех компаний на рынке. То есть, все, что строится в жилищной сфере, должно иметь цифрового двойника. И чем их будет больше, тем быстрее мы придем к созданию цифровых аналогов целых городов.
Мы хотим перенести ИИ из сферы исключительно цифрового пространства в сферу обычной физической жизни, когда искусственный интеллект превратится в нашего помощника в повседневной действительности, отмечает Александр Лукьянов. Это приблизит нас к появлению автономной эры ИИ. Вопрос в уровне готовности к ней строительной отрасли.
Нам важно понять, как автономные устройства понимают город, стоящие перед ними задачи и пути их решений. Только в этом случае возможно эффективное и одновременно безопасное применение таких инструментов. А это в свою очередь зависит от уровня зрелости решений с использованием ИИ, их количества и качества, роста точности применяемых моделей.
И, конечно, массовое и эффективное применение ИИ невозможно без создания необходимых мощностей для хранения данных. Если они не появятся, эра ИИ по-настоящему так и не наступит. Сейчас такая работа проводится, остается ждать ее результатов.
Если посмотреть на уровень готовности к переходу к эпохе ИИ, то ее можно разделить на три составные части, считает Александр Лукьянов. Переход на технологии ИИ является управляем. Появилась единая информационная система жилищного строительства, которая позволяет видеть ежедневный его процесс в самых мелких деталях. Застройщики внедряют ИИ в реальные бизнес-процессы. И уже есть много хороших результатов. И, разумеется, массовый переход на технологию информационного моделирования. Все эти компоненты и позволяют говорить об целенаправленном переходе на широкое применение ИИ.
Еще в 2023 году была создана экспертная группа, которая занялась разработкой методологии использования ИИ. Изучались так же барьеры для этого перехода. И, наконец, был запущен реестр решения для стройки на основе ИИ, который до сих пор существует. Решается большая проблема обмена данных, потому что большинство застройщиков не готовы ими делиться. Но при этом стараются выстроить автономную систему ИИ в своем «царстве», что в принципе возможно, но часто не эффективно. ИИ требует выхода за его пределы и использовать все данные, что есть.
И, конечно, нужно создавать эффективную систему обучения кадров; ведь ИИ – главное направление развития текущего столетия.
Мы находимся на стадии перехода от общих моделей к решению конкретных задач с помощью ИИ, которые включают создание и развитие профильных ИИ-агентов. Это позволит дойти до этапа массового применения искусственного интеллекта. Говорить о конкретных сроках, сложно, но одно ясно, что это уже не так далеко, уверен эксперт.
Варианты разные, цель одна
На сегодня есть много разных кейсов применения ИИ в компаниях. По словам Татьяна Файнблит, директора внедрения цифровых сервисов ГК А101, аудитория использования цифровых моделей в мире начинает прирастать в геометрической прогрессии. Но надо понимать, что это только начало процесса.
У ГК А101 свой взгляд на него, как на еще один механизм, позволяющий продолжать масштабную работу по автоматизации и цифровизации всего производственного процесса. Причем, гораздо более эффективней, экономичней и быстрей.
Для чего компания использует ИИ? Во-первых, снизить все затраты, во-вторых, улучшить клиентский сервис, в-третьих, сделать сотрудников более прогрессивными и продвинутыми в этой сфере.
Какие методы и способы применяются для решения этих задач? Прежде всего, предиктивный подход. Это означает, что каждое подразделение, каждый блок предлагает свое решение. Причем, как реализованный проект. Это позволяет быстрей делать внедрения.
Любые цифровые решения можно внедрять сверху, а можно – снизу. Этот принцип активно используется, внутри компании действует внутренний хакатон, который уже дает реальные результаты.
Один из принципов в деле применения ИИ – использование разных решений от разных поставщиков. Сегодня на рынке много таких команд, у каждой свои условия. Мы предлагаем многим таким группам сделать у нас пилотный проект, говорит Татьяна Файнблит. Если мы будем искать лидера рынка, то можно просто потерять время.
Важный элемент всей работы – это выводы на основе уже внедренных проектов. Сложности всегда есть. В первую очередь они касаются базы данных. Погрешностей еще много, так что есть над чем работать.
На данном этапе компания рассматривает внедрение ИИ с целью снижение затрат на рутинные операции, говорит Татьяна Файнблит. Это может показаться не слишком масштабной задачей, но это сильно сокращает операционные расходы. Если не решить оперативно эти вопросы, то будут упущены большие возможности.
Но одновременно важно думать о будущем. Компания запускает проект: «цифровой паспорт квартиры». Он решает две задачи. Первая – позволит сделать фиксацию всех замечаний новосела в цифровом формате. Так же поможет лучше решать вопросы взаимных претензий, в том числе и в судебном порядке.
Вторая – это продолжение практики отказа от всех бумажных документов в работе с клиентами.
ИИ помогает продажам
Вариантов использования ИИ много. Заместитель директора департамента интернет-рекламы ГК Гранель, Лира Мурсалимова говорит о том, как незаметно ИИ вошел в маркетинг компании и позволил существенно оптимизировать затраты на рекламу. До ИИ наружная реклама обходилась очень дорого. Но после появления искусственного интеллекта та же самая наружная реклама стала стоить гораздо дешевле.
Мы начали применять ИИ и отпала необходимость многих дорогостоящих операций, отмечает Лира Мурсалимова.
ИИ стал применяться и в ситуативном маркетинге. Его особенность в том, что этот вид рекламы надо постоянно менять. Обратились к нейронным сетям, и они выдали продукт, предложив четыре аудитории, для каждой свою ситуацию для одного жилищного комплекса. Это привело к резкому росту конверсии. Бюджет новой рекламной компании был в два раньше меньше прежней, а отдача — в два раза больше.
Еще одна история связана с телефонией. Она важна тем, что звонок по телефону в компанию чаще всего является первым ее знакомством компании со своим клиентом. В это общение был добавлен элемент ИИ в виде робота. Его преимуществом над оператором стало то, что он конкретно направляет звонившего нужному специалисту.
ИИ позволяет собирать данные с моделей и секторов, где применяются его элементы. Он дает возможность высчитывать собственную эффективность на разных участках и , видеть, где оптимизируется рекламный бюджет где повышается продаваемость.
Владимир Гурвич
Фото: открытые электронные ресурсы