Переход от бумажных чертежей к цифровым данным — это уже не будущее, а настоящие строительной экспертизы. Речь идет не просто об оцифровке документов, а о фундаментальном изменении процессов. Сегодня мы разберем, как два ключевых направления — машиночитаемые форматы и искусственный интеллект — создают новый стандарт скорости и качества проверки проектов.
Фундамент трансформации: Машиночитаемые XML-форматы
Переход на XML — это база для всей последующей цифровизации. Согласно регламентирующим документам, утверждение XML-схем находится в исключительной компетенции Минстроя России, и их использование обязательно при подаче документации на экспертизу.
Что это дает на практике?
- Скорость и точность: Время регистрации заключения экспертизы в ЕГРЗ сократилось в среднем почти в 40 раз благодаря автоматической обработке данных в режиме 24/7.
- Структурированные данные: Информация перестала быть просто "текстом в PDF". Теперь это взаимосвязанные данные, которые информационные системы могут анализировать, сравнивать и насыщать.
- Снижение "человеческого фактора": Минимизируются риски ошибок, неизбежные при ручном вводе и обработке.
Процесс активно развивается: с 11 января 2025 года вступает в действие XML-схема для ведомости объемов работ, а с 9 июля 2025 — для задания на проектирование. Для помощи участникам процесса разрабатываются специальные сервисы, например, Сервис формирования пояснительной записки (СФПЗ), который помогает подготовить первый раздел проектной документации в нужном формате.
Интеллектуальный ассистент: Внедрение ИИ на примере Базы типовых замечаний (БТЗ)
Одним из самых ярких примеров внедрения искусственного интеллекта в экспертизу стал проект Базы типовых замечаний (БТЗ). Это первый пилотный проект Главгосэкспертизы по подготовке данных для ИИ.
Как это работает?
- Обучение нейросети: В основу машинного обучения было загружено более 12 миллионов текстовых фрагментов из заключений экспертизы и проектной документации. Эксперты вручную структурировали около 1500 видов замечаний, создавая эталонную базу для обучения алгоритмов.
- Предиктивная аналитика: Модуль ИИ проходит пилотные испытания и учится проводить автоматизированный поиск несоответствий в проектной документации. Его задача — не заменить эксперта, а стать его "умным помощником", быстро находя места возможных ошибок.
- Измеримая эффективность: Система оказалась чрезвычайно востребованной. Если в начале 2023 года доля использования типовых замечаний в работе экспертов составляла около 20%, то к концу года этот показатель приблизился к 40%. Это наглядно показывает, как система помогает унифицировать и ускорять рутинную часть проверок.
Ощутимые результаты цифровизации для отрасли
Цифровая трансформация — это не протоколы и файлы, это конкретные бизнес-результаты:
- Сокращение сроков: Обработка проектов, объем которых может достигать 100 тысяч файлов, ускоряется в разы. Автоматизация позволяет экспертам сосредоточиться на сложных, нестандартных задачах, требующих глубоких инженерных знаний.
- Повышение качества проектов: Единая база замечаний и их автоматизированная проверка способствует повышению общей культуры проектирования и снижению количества повторяющихся ошибок.
- Переход от рутины к инжинирингу: Как отметил начальник Главгосэкспертизы России Игорь Манылов, цель — "переложить на машины все рутинные функции", чтобы эксперт мог заниматься более сложными и творческими инжиниринговыми задачами.
Обсуждение
Цифровизация экспертизы — это сложный, но неизбежный путь. С какими основными сложностями сталкиваетесь вы или ваша компания при переходе на машиночитаемые форматы? В каких еще аспектах работы проектировщика или эксперта, по-вашему, может помочь искусственный интеллект?