В условиях роста затрат, дефицита квалифицированных кадров и замедления темпов строительства компании активнее обращаются к цифровым решениям. Рассмотрим, как технологии на базе искусственного интеллекта повышают эффективность управления стройкой.
Зимой
Согласно исследованию ДОМ.РФ, мировой рынок ИИ в строительстве оценивается в 550,07 млрд. долл. и растет в среднем на 35,14% в год. Этот устойчивый рост, как ожидается, сохранится до 2030 года. В России вклад ИИ в строительную отрасль к 2028 году может превысить 1 трлн. руб. На сегодняшний день объем российского рынка ИИ-решений приближается к 650 млрд. руб. По прогнозам, доля ИИ в ВВП России достигнет 2% в 2025 году и вырастет до 4% к 2028 году.
Как ИИ повышает эффективность стройки
ИИ способен улучшить производительность труда, компенсировать дефицит кадров и минимизировать риски на стройплощадке. По нашим оценкам, внедрение ИИ-технологий позволяет экономить до 8% от бюджета проекта — что в масштабах крупного строительства составляет миллионы рублей.
Основные направления применения ИИ:
- Предиктивная аналитика — технология прогнозирования сроков строительства на основе больших данных и ИИ. Чтобы она работала, в компании уже должны быть цифровые процессы и накопленные данные. Система анализирует информацию о прошлых и текущих стройках, погоде, материалах и других факторах, чтобы построить вероятностные сценарии развития проекта. Она не дает точного срока, но показывает, с какой вероятностью стройка может затянутся и на сколько. Более «продвинутые» решения прогнозируют и предлагают, как сократить риски или исправить ситуацию, если сроки уже нарушены.
- Компьютерное зрение. В России растет интерес к платформам, которые совмещают технологии компьютерного зрения с другими цифровыми решениями, такими как BIM (Building Information Modeling, информационное моделирование зданий). Эти системы способствуют автоматизации управления строительными проектами, делают применение компьютерного зрения более эффективным и доступным. Они позволяют в режиме реального времени анализировать данные, обеспечивая точную информацию о текущем состоянии объекта и прогнозах по выполнению работ. Видеонаблюдение с ИИ в реальном времени также фиксирует отклонения от проекта, дефекты и нарушения техники безопасности.
- Генеративный ИИ может применяться для мониторинга и инспекции строительных площадок в реальном времени. Например, системы с камерами и датчиками сравнивают фактический ход работ с проектными чертежами, позволяя быстро выявлять отклонения и устранять их до возникновения проблем. «Умные» датчики измеряют параметры среды — температуру, влажность, освещенность, давление — и передают данные по беспроводной сети, обеспечивая удаленный мониторинг и управление зданием. Также ИИ может управлять беспилотниками для осмотра зданий, фиксировать признаки повреждений — трещины, протечки и другие дефекты, требующие ремонта.
- IoT-датчики. Сенсоры и датчики, использующие технологии Интернета вещей (IoT), позволяют в режиме реального времени контролировать техническое состояние зданий — от строительства до эксплуатации. Они фиксируют отклонения от нормы, деформации конструкций и работу инженерных систем, передавая данные на облачные платформы для дальнейшего анализа. Встроенные в строительные элементы (железобетонные панели, из которых состоит каркас здания) датчики помогают проверить корректность проектных расчетов, а в готовых зданиях — заранее выявлять неисправности в отоплении, электроснабжении, вентиляции и других системах.
- Цифровой двойник — виртуальная модель здания, которая в реальном времени отображает его текущее состояние с помощью IoT-технологий и встроенных датчиков. Впервые концепция цифровых двойников появилась в 2002 году в космонавтике, а сегодня активно применяется в строительстве и управлении недвижимостью. Система объединяет проектные, геопространственные и эксплуатационные данные и отслеживает любые изменения в конструкциях и инженерных сетях, прогнозирует неисправности, контролирует эффективность оборудования и планирует обслуживание. Все это доступно через цифровые платформы, что делает управление зданием более точным, безопасным и экономичным.
Как внедрить ИИ: пошаговая стратегия
Внедрение ИИ — это комплексный процесс, который требует системного подхода.
- Проведите аудит процессов. На этом этапе важно выявить «точки потерь» — участки, где происходят сбои, задержки или избыточные расходы ресурсов. Это могут быть, например, задержки в сроках, пересортица (избыток одной позиции при дефиците другого материала), низкая производительность, дублирование задач и прочее.
- Оцените данные. ИИ работает на основе данных: чем они качественнее, тем точнее будут прогнозы. Если данные разрозненные, устаревшие или неполные, система не сможет обучаться или будет выдавать неточные результаты. Необходимо убедиться, что данные доступны, структурированы и охватывают нужные аспекты деятельности.
- Запустите пилотный проект. Начните с небольшой зоны — например, контроля логистики или качества — чтобы протестировать ИИ в действии и дать команде время освоиться с новой технологией без серьёзных рисков.
- Масштабируйте и интегрируйте. Если пилот успешен, расширьте использование ИИ на другие процессы и объекты. Встраивайте систему в рабочие платформы — управление проектами, документооборот, BIM — чтобы ИИ стал частью общей цифровой экосистемы.
Препятствия и способы их преодоления
- Сопротивление персонала. Внедрение ИИ часто воспринимается рабочими и инженерами как угроза — люди боятся, что машины их заменят или усложнят работу. Чтобы этого не произошло, важно с самого начала вовлечь команду в процесс: объяснить, что ИИ — помощник, а не конкурент, показать, как он упрощает рутинные задачи и повышает безопасность. Обязательны обучение, понятный интерфейс и демонстрация первых полезных результатов — это снижает тревожность и формирует доверие.
- Высокие стартовые затраты. Разработка и внедрение ИИ-систем требуют вложений, особенно на начальном этапе. Однако затраты можно распределить во времени, запуская проекты поэтапно — начиная с пилотных решений. Кроме того, бизнес может привлечь внешние источники финансирования. Так, в 2023 году Фонд «Сколково» направил свыше 900 млн. руб. на поддержку ИИ-проектов в компаниях, готовых к цифровой трансформации.
- Фрагментированные ИТ-системы. Если в компании используются несвязанные между собой цифровые системы, ИИ просто не сможет «собрать картину целиком» Без единой платформы, API-интеграции (интерфейса для автоматического обмена данными между системами) и стандартизированного обмена данными информация будет теряться, дублироваться или поступать с задержкой. В результате ИИ будет принимать решения на основе неполных или устаревших данных — а это чревато ошибками в управлении проектами и ресурсами.
- Недостаток качественных данных. ИИ — не магия, а инструмент, который работает с данными. Если информация не собирается системно, не проверяется на ошибки и хранится в «сыром» виде, алгоритмы будут работать наугад. Без структуры и достоверных данных невозможно построить модель, которая будет помогать — прогнозировать сроки, оптимизировать затраты или управлять рисками.
- Юридические ограничения. Работа с ИИ не освобождает от соблюдения закона. Если система обрабатывает персональные данные (например, данные сотрудников, подрядчиков или пользователей), она обязана соответствовать требованиям ФЗ-152 и нормам кибербезопасности. Без нужных сертификатов и защищенной инфраструктуры использование ИИ может привести к штрафам, блокировке процессов и утечке конфиденциальной информации.
ИИ — ключ к успеху в строительстве
Рынок не будет ждать: компании, которые уже инвестируют в цифровизацию и ИИ, получают конкурентное преимущество. Это возможность не только сократить расходы, но и повысить управляемость проекта, улучшить качество, ускорить сдачу объектов. ИИ не заменяет инженеров и проектировщиков — он усиливает их и позволяет сосредоточиться на принятии решений, а не на рутине.
