Ещё совсем недавно разговоры про искусственный интеллект в строительстве вызывали лёгкую усмешку.
Ну правда — какая нейросеть, когда на объекте мороз, сроки горят, а бетон «ведёт себя странно»? Бетон не «оцифруешь», крана не «обучишь», а на площадке всё решают опыт, мороз и «вот тут по месту подгоним».
Но пока мы спорили, подходит ли ИИ для такой консервативной отрасли, он уже начал работать.
Без громких презентаций, без футуристичных роликов — в лабораториях, в документах, в торгах, в проектировании и на стройплощадках.
И сегодня становится очевидно: стройка перестаёт быть полностью «ручной». Причём гораздо быстрее, чем многие ожидали.
ИИ сегодня не просто «пишет тексты» и рисует картинки. Он:
- подбирает рецепты бетона под нужные свойства,
- ищет аномалии и риски в процессах,
- ускоряет проектирование,
- контролирует стройплощадки и безопасность,
- помогает экономить ресурсы и время.
И самое интересное: всё это уже происходит в России — не в «светлом будущем», а прямо сейчас.
Давайте разберём на живых примерах, где именно ИИ начал вытеснять ручной труд — и почему через пару лет проект без AI-помощника будет выглядеть как чертёж на кальке.
Бетон «по рецепту нейросети»: звучит как фантастика, но это лаборатория ТГАСУ
Начнём с того, что всегда казалось максимально «аналоговым» — бетон.
Учёные Томского архитектурно-строительного университета разрабатывают методы получения бетона с заданными свойствами, и ключевой инструмент тут — искусственный интеллект.
Как это выглядит на практике?
Есть компоненты: фракции песка, цемент, вода, добавки.
Обычно подбор состава — это либо опыт, либо длинные циклы проб и ошибок.
А теперь представьте подход, где вы задаёте:
- какие есть компоненты (песок/цемент и т.д.)
- какую прочность хотите получить
…и модель предлагает примерный оптимальный состав, который уже дальше проверяют испытаниями.
Именно так в ТГАСУ собрали смесь «с нуля» с использованием нейросетей.
Почему это важно?
Им удалось сделать самоуплотняющийся бетон (тот самый, который должен течь, но при этом оставаться прочным) экономичнее:
- расход цемента снижается примерно до 400 кг/м³ вместо привычных 500–530 кг/м³ при сохранении характеристик по прочности,
- расход воды можно сократить примерно на 20% за счёт пластификатора, что помогает не «убивать» прочность.
И это не «для красоты». Такой бетон критически нужен там, где классические решения упираются в физику:
- тонкостенные конструкции,
- сложная геометрия,
- густое армирование,
- места, где уплотнение вибрацией — мучение или почти невозможно.
Вот вам первая мысль: ИИ уже влияет на себестоимость и качество материалов, а не только на презентации и отчёты.
ИИ как «антикартельный детектор»: стройка, закупки и контроль — тоже поле для нейросетей
Если вы думаете, что ИИ в стройке — это только про BIM и камеры на касках, то вот другой слой.
Государство запускает информационную систему «Антикартель» для предупреждения и выявления антиконкурентных соглашений на торгах по госзаказу — и в неё планируют внедрять машинное обучение и большие языковые модели.
Сейчас система уже обрабатывает миллионы торгов по набору технических и поведенческих критериев, а цель следующего этапа — не только ловить известные схемы, но и адаптироваться к новым моделям сговоров.
Почему это важно для отрасли?
Потому что стройка — один из крупнейших сегментов госзакупок.
А значит, любые инструменты, которые делают торги прозрачнее и «чище», в итоге влияют на:
- цену контрактов,
- конкуренцию,
- предсказуемость поставок,
- доверие к процедурам.
ИИ здесь работает не «вместо инженера», а вместо ручной проверки массивов данных, которую человек физически не вытянет.
«Плюс 50% производительности» — заявление, которое звучит слишком громко… но показательно
Вице-премьер РФ Марат Хуснуллин прямо говорил, что внедрение ИИ в строительстве способно поднять производительность труда на 50% — и подчеркнул, что отрасли надо вкладываться в это направление.
Можно спорить о процентах, но сам посыл важнее:
на самом верху уже воспринимают ИИ как промышленный инструмент, а не как игрушку для айтишников.
Где ИИ реально применяется у девелоперов: не «в теории», а в рабочих задачах
Если раньше «автоматизация» у многих была на уровне CAD + календарик + смета в Excel, то сейчас у компаний на повестке другое: корпоративные ИИ-агенты.
Наиболее популярный формат — LLM-модели внутри компании, которые помогают:
- быстро отвечать на вопросы сотрудников (Q&A-боты),
- искать по внутренним регламентам и базе знаний,
- готовить черновики документов,
- помогать с коммуникацией между отделами,
- интегрироваться с CRM/ERP.
А ещё — компьютерное зрение (CV), OCR и распознавание сущностей (NER), чтобы разбирать документацию, чертежи и сканы, где «ручной разбор» = потерянные часы.
Примеры, которые звучат знакомо (и поэтому цепляют)
- Робот собирает пакет документов для сделки, вырезая нужные фрагменты планов — раньше это занимало часы, теперь минуты.
- Чат-бот помогает подрядчикам и поставщикам с вопросами по тендерам, снимая нагрузку с менеджеров.
- На стройплощадке — системы мониторинга темпов работ, оценки объёмов, контроль безопасности, удалённые «туры» по отделке квартир в реальном времени.
И вот здесь происходит самое неприятное для скептика:
ИИ начинает забирать рутинные операции, на которых держится половина офисной стройки.
Почему при этом ИИ всё ещё не «везде»: главные тормоза отрасли
Стройка действительно консервативна — и не из вредности. Просто барьеры реальные:
1) Данные
ИИ требует много точной и структурированной информации, а у нас часто:
- чертежи в разных форматах,
- устаревшие планы,
- «бумага и сканы»,
- разрозненные отчёты с площадки.
2) Интеграции
ИИ не живёт в вакууме. Его нужно встраивать в текущие процессы и софт, а это:
- доработки,
- инфраструктура,
- время,
- деньги.
3) Деньги и железо
Камеры, датчики, серверы, лицензии, внедрение — это инвестиции, и не все готовы к ним сразу.
4) Люди
Сопротивление изменениям — классика.
Опытные специалисты часто не доверяют «алгоритмам», пока не увидят пользу на своей задаче.
5) Обучение
Без подготовки инженеров, прорабов и менеджеров ИИ превращается в «дорогую кнопку, которую никто не нажимает».
С чего разумно начинать внедрение ИИ, чтобы не получить «дорого и бесполезно»
Если коротко: не пытайтесь сразу “сделать ИИ везде”.
Рабочий путь обычно такой:
- Выберите одну боль, где рутина съедает время
(поиск по документам, сбор пакетов, ответы на типовые вопросы, контроль площадки) - Найдите готовые примеры решений (в России и мире)
Не чтобы копировать «один в один», а чтобы понять: как вообще делают такие системы - Сделайте пилот на маленьком участке
Пусть он экономит не «миллионы», а 2 часа в день — но стабильно - Соберите обратную связь и донастройте процесс
ИИ внедряется не «в программу», а в привычки людей - Только потом масштабируйте
Главный маркер успешного внедрения — когда сотрудники говорят не “нам поставили ИИ”, а:
“без этого теперь неудобно работать”.
Так ИИ «поможет» стройке или всё-таки «заменит» людей?
Честный ответ:
ИИ уже заменяет часть работы — но в первую очередь ту, которая:
- повторяется,
- измеряется,
- забирает время,
- не требует творческого инженерного решения.
А вот инженерное мышление, ответственность за решения, нюансы площадки и здравый смысл — никуда не делись.
Просто у сильных специалистов появляется инструмент, который:
- ускоряет,
- подсвечивает ошибки,
- помогает контролировать,
- даёт более точные расчёты и прогнозы.
И выигрывать будут те, кто быстрее научится использовать ИИ как усилитель, а не как угрозу.
Небольшой постскриптум для проектировщиков
Если вам близка тема цифровых инструментов в проектировании и хочется меньше рутины в спецификациях и согласованиях — попробуйте платформу InSmartBase. Это сервис для создания и редактирования спецификаций онлайн, совместной работы и обмена решениями прямо внутри спецификаций.
Где следить за изменениями
Мы рассказываем о цифровизации, новых технологиях и практических кейсах в строительстве — в нашем телеграм-канале.
Если вы работаете в строительстве и хотите понимать, куда движется отрасль — подписывайтесь, будет полезно.
❓Как вы думаете: ИИ в стройке — это “помощник”, “контролёр” или “замена половине офисных задач”?
Напишите в комментариях — обсудим.