От очевидной идеи — к правильному вопросу. Как разговор с нефтяной компанией помог нам найти точку входа для ИИ в строительном контроле — и что получилось в итоге.
Вопрос «а когда у вас будет ИИ?» мы слышали с самого начала. И сами думали об этом постоянно. Казалось, ответ очевиден. Но чем глубже мы погружались в тему, тем яснее становилось: очевидный ответ — не всегда правильный.
Первый вопрос, который возникал у всех
У нас платформа с сотнями панорам строительных объектов. Снятых в разные даты. Привязанных к конкретным точкам плана. Логичное применение ИИ — пусть смотрит на эти панорамы и говорит: какие работы выполнены, что изменилось с прошлой съёмки, какие есть замечания.
Именно это нас и спрашивали пользователи. Именно об этом думали мы сами. Оценка панорам и отслеживание прогресса строительства — первое, что приходит в голову, когда думаешь об ИИ в нашей области.
"Мы начали копать глубже — и столкнулись с реальностью: задача оказалась куда сложнее, чем выглядела снаружи. И дело не в технологии" – КОМАНДА BUILDVISION360
Проблема — в цене ошибки. Строительный контроль — это область, где неточная оценка стоит денег, а иногда и безопасности. Если ИИ напишет, что армирование не выполнено, а оно просто закрыто опалубкой — конфликт между заказчиком и подрядчиком гарантирован. Если оценит прогресс в 70%, а реально 40% — инвестор примет неверное решение о финансировании.
Нет 100% гарантии, что ИИ правильно считал информацию с панорамы, правильно её интерпретировал и правильно сформулировал замечание. А значит, делать на его основе официальные выводы — рискованно. Мы не были готовы создавать инструмент, который создаёт иллюзию точности там, где её нет.
Разговор, который изменил направление
Пока мы думали над этим, шли переговоры с одной крупной нефтяной компанией. У них большой портфель инфраструктурных объектов, много уровней управления, постоянные совещания по стройкам. И в какой-то момент один из руководителей произнёс фразу, которая всё поставила на место.
"Нам не нужна точная экспертиза. Нам нужно просто быстро прочитать — что вообще происходит на объекте. Чтобы руководитель за пару минут мог погрузиться в контекст перед планёркой, не пролистывая сто фотографий" – ИЗ РАЗГОВОРА С НЕФТЯНОЙ КОМПАНИЕЙ
Это была другая задача. Не «ИИ ставит замечания», а «ИИ создаёт краткую сводку для понимания ситуации». Никаких официальных заключений, никаких юридически значимых документов. Просто структурированный контекст — что строится, что видно, на что обратить внимание. И этого достаточно, чтобы прийти на совещание подготовленным.
Переформулировка задачи открыла путь вперёд. Мы взялись за работу.
Как устроен процесс: три уровня анализа
После нескольких итераций и тестов мы подготовили промпты для анализа фотографий, написания замечаний и выдачи рекомендаций. Процесс выстроен последовательно — от частного к общему.
1 Оценка каждой панорамы
ИИ анализирует каждый снимок отдельно: что видно, какие работы ведутся, какие материалы присутствуют, есть ли визуальные замечания. Это первичная оценка конкретной точки пространства в конкретный момент.
2 Суммирование по этажу
ИИ обобщает оценки всех панорам этажа. Повторяющиеся наблюдения становятся системными выводами. Единичные остаются как частные замечания. Формируется картина состояния этажа на дату съёмки.
3 Сводка по объекту на дату
Финальный шаг — итоговая сводка по всему объекту. Что происходит в целом, какие работы ведутся, что повторяется на нескольких этажах, на что нужно обратить внимание. Тот самый «контекст за две минуты».
Что получается на выходе
Посмотрим на реальный пример. Объект — жилой дом, съёмка 20 июня 2025 года, второй этаж.
Первый уровень: ИИ смотрит на конкретную панораму и структурировано описывает то, что видит.
Обратите внимание: ИИ не просто перечисляет «что видно», а разбивает информацию на блоки — виды работ, материалы, замечания, итог. Это делает вывод читаемым. Даже человек, который никогда не был на этом объекте, за 30 секунд понимает ситуацию в конкретной точке.
Второй уровень: обобщение по всем панорамам этажа.
Ключевой блок здесь — системные наблюдения. Влажность на полу встречается в большинстве панорам? ИИ не просто упоминает её один раз — он выделяет это как системную проблему объекта. Хаотичное складирование повторяется везде? Отдельный пункт с пометкой «повторяется везде». Это помогает за секунды отделить разовое от хронического.
Третий уровень — итоговая сводка по всему объекту на выбранную дату.
Именно этот третий экран — ответ на запрос нефтяной компании. Открыл, прочитал за две минуты — готов к планёрке. Понимаешь, что идёт кирпичная кладка, есть системная проблема с влажностью, проходы захламлены, временные конструкции на месте. Уже можно задавать правильные вопросы.
Честно о том, чем это не является
Важно понимать границы инструмента. ИИ-оценка — это вспомогательный инструмент для быстрого понимания контекста, а не экспертное заключение о соответствии нормативам. На её основе нельзя подписывать акты приёмки, формировать официальные предписания или принимать юридически значимые решения. ИИ может ошибаться в интерпретации того, что видит на снимке.
Мы говорим об этом прямо — и считаем это важным. Инструмент создавался не для того, чтобы заменить строительный контроль. Он создавался для того, чтобы быстро погрузить человека в контекст — и помочь ему задать правильные вопросы специалисту.
Что дальше
Текущий инструмент — первый рабочий шаг. Он функционирует, приносит пользу, и мы уже получаем обратную связь от пользователей. Но у нас есть чёткое понимание, куда двигаться.
Путь от «ИИ должен всё оценивать» до «ИИ даёт контекст для быстрого понимания» — это не компромисс. Это правильная расстановка приоритетов: начать с того, что работает и приносит реальную пользу сегодня, и последовательно двигаться к более сложным задачам.
Именно так мы и делаем.
А в следующей статье напишем об опыте внедрения ИИ для расшифровки аудиозаписей, содержащих замечания к работам на объекте, которые записывает через мобильное приложение инженер при обходе объекта.