Несмотря на то, что в России объем инвестиций для развития искусственного интеллекта в строительной отрасли к 2028 году по прогнозам «ДОМ.РФ» превысит 1 трлн рублей, многие эксперты рынка сходятся во мнении, что основными сферами применения станут маркетинговые инструменты, системы продаж, отделка и дизайн, а не сама стройка. Об этом «Стройгазете» сообщили в пресс-службе компании «Гефест».

Один из ключевых факторов, сдерживающих развитие технологий в строительной сфере, – расходы на их внедрение. «Инновации всегда затратны, особенно на первоначальном этапе, – рассказывает генеральный директор проектной компании «Гефест» Алексей Самородов. – Недостаточно просто внедрить программное обеспечение, необходимо выстроить целую экосистему, создать всю сопутствующую и поддерживающую инфраструктуру, чтобы это хорошо работало, обучить кадры. Поэтому внедрение новшеств под силу далеко не всем компаниям».

По словам эксперта, для небольших застройщиков на краткосрочных или единичных проектах это в принципе кажется экономически нецелесообразным, поскольку главным мотивом интеграции любых процессов является выгода от их применения.

Вторым сдерживающим фактором является неготовность некоторых игроков рынка к высокой степени автоматизации и цифровизации. В первую очередь, это касается регионов, где многие привыкли работать «по-старинке». «Девелоперов, которые реально активно развивают у себя технологии в полном объеме, не так уж и много. И, в основном, они работают в столице и городах-миллионниках», – отмечает Алексей Самородов.

Еще один фактор – кадровые проблемы. Сложно найти грамотных специалистов, которые будут не просто развивать, а дорабатывать технологические новшества в компании и обучать сотрудников. Любая технология перспективна, когда ей удобно пользоваться. А для этого ее зачастую приходится адаптировать под бизнес-процессы и специфику работы компании.

Существует еще один менее очевидный, но значимый аспект, влияющий на успешное внедрение технологий в бизнесе с точки зрения кадров – скрытое сопротивление со стороны сотрудников. «Представьте ситуацию: инженер с высшим образованием и опытом в отрасли 15 лет наблюдает, как AI моментально выдает точный ответ на сложный вопрос, в то время, когда ему потребовалось бы на это значительно больше времени, – комментирует Алексей Самородов. – Очевидно, в подобной ситуации большинство сотрудников увидят в этом угрозу своей профессиональной ценности. Чаще всего подобные реакции возникают из-за недостатка информации и непонимания сути новых инструментов. Сопротивление – естественная реакция на неизвестное».

По его мнению, снизить это напряжение можно только планомерной работой с сотрудниками. Необходимо показать, что технологии не заменяют специалиста, а становятся их помощником, освобождают от рутины и создают возможность для творческой и стратегически более ценной работы.

Четвертое – глобальность и качество самих технологий. Например, AI стремительно ворвался в повседневную жизнь, в том числе и строительный сектор. Теоретически искусственный интеллект можно использовать как инструмент для оптимизации строительных проектов. С его помощью можно прогнозировать сроки выполнения задач и автоматически корректировать график выполнения плана строительных работ, выявлять ошибки в 3D-моделях, анализировать расход материалов, планировать бюджет и многое другое. Однако градус доверия к такому продукту пока невысокий. «Допустим, существуют ИИ-инструменты для генерации градостроительной документации планируемой застройки. Ты задаешь определенные параметры программе (плотность застройки, ограничения по высотности, количество жителей, требуемая инфраструктура и пр.) и на выходе получаешь “готовый продукт”. Да, это большая экономия времени, но пока результат носит сильно концептуальный характер, а грамотный и опытный архитектор справится с этой задачей лучше», – отмечает эксперт.

И, наконец, существуют определенные трудности, связанные с уходом иностранных вендоров с российского рынка и необходимости переходить на альтернативное отечественное ПО. Многие компании оказались не готовы, потребовался пересмотр старых практик, дополнительное переобучение персонала, адаптация проектов и пр. Кроме того, по прогнозам экспертов компании, для того, чтобы полностью перейти на отечественный софт понадобится не менее 5-7 лет.