ИИ в строительстве - уже помощник или еще игрушка?

Современный мир в последние годы тесно связан с искусственным интеллектом. Часто можно увидеть сгенерированный нейросетями контент, услышать о применении технологий ИИ в дизайне, в обработке видео, даже при написании статей. Но что же с применением ИИ в строительстве? Какие есть риски и успехи, и самое главное - заменит ли ИИ человека в стадии проектирования и подготовки документации? Об этом и многом другом мы беседуем с директором по девелопменту компании WE-ON Дмитрием Кучаем:

- Дмитрий Сергеевич, в последнее время мы наблюдаем рост интереса людей к технологиям нейросетей и искусственного интеллекта. И очень многие считают, что технологии ИИ - это чуть ли не панацея всех проблем. Но ведь это не так. Поэтому предлагаю обсудить не только положительные стороны ИИ, но и отрицательные, а также риски применения искусственного интеллекта в строительной отрасли. Например, специалисты утверждают, что ИИ может за считанные часы сгенерировать несколько архитектурных концепций новых районов, с расположением парков, зданий и иных объектов. Скажите, есть ли такой риск, что ИИ подвинет, а то и вообще затмит архитектурные бюро?

- Отчасти вы правы - искусственный интеллект действительно существенно сокращает сроки анализа данных и делает возможным подготовку концептуальных видов быстрее самой сильной команды архитекторов. Но следует понимать, что результатом работы ИИ являются именно идеи компоновки и визуализация, а не концептуальные или проектные решения. Очевидно, что на этом этапе включать ИИ в работу по генеративному дизайну, то есть оценке совокупности факторов реализации проекта КРТ, на текущей фазе еще рано - пока предложенные исходные варианты визуализаций не пройдут скрупулезную оценку с точки зрения даже не только норм проектирования, но и корректности интерпретации ИИ прочих исходных данных, касающихся целей развития территорий.

Развивая тему «риска» замены искусственным интеллектом архитектурных бюро, я настоятельно рекомендую смотреть на это не как на риск, а как на реальную цель, и тогда понимание проблематики качественно изменится. ИИ не появился из ниоткуда, это плод длительной работы людей. И цель создания ИИ - это именно упрощение работы людей в рутинных процессах. В этих вопросах уже достигнуты значительные успехи, но, повторюсь, говорить о замене человека искусственным интеллектом еще очень рано, мы подробно разбирали эту тему на Международном Евразийском конгрессе «ТИМ-СООБЩЕСТВО 2024».

- Какова вероятность, что ИИ может неверно интерпретировать поставленную ему задачу и, соответственно, выдать неверное решение? Кто ответственный за ошибку в проекте, который сгенерировал ИИ?

- Следует отметить, что нейросети, по своей сути, очень «позитивные», если можно так выразиться. Это приводит к тому, что они способны генерировать результат, не понимая его. ИИ не умеет и вряд ли научится в ближайшее десятилетие понимать весь контекст комплексного проекта: анализировать внешнюю среду, интерпретировать нормативные требования, учитывать нетиповые и нестандартные ситуации и взаимосвязь разных процессов. И любой результат работы ИИ, безусловно, должен качественно оцениваться людьми. Очевидно, что вопрос даже не в юридической плоскости, а в зоне здравого смысла: привлечение ИИ и использование любого результата его работы - решение и ответственность человека.

- Давайте всё же добавим и положительных моментов. Во сколько раз возросла скорость выполнения поставленных задач после того, как стали применять ИИ?

- Если говорить о рутинных и повторяющихся процессах - то можно отметить достижения кратного сокращения сроков при приемлемом качестве результата. Кроме этого, очевидно и сокращение общей загрузки специалистов, ранее занятых на этих задачах.

Но речь идет только о тех процессах, где можно точно сформировать «базу знаний» для работы нейросети. Для достижения таких результатов нужно очень серьезно подойти к качественной декомпозиции процессов и выбрать те, где затраты на обучение нейросети и результат, который она дает, сопоставимы. В первую очередь это, разумеется, примитивные процессы анализа больших массивов данных, машинное зрение, планирование и мониторинг. В некоторых случаях возможна и компоновка этих задач, и переход к эффективному генеративному проектированию, то есть проработка ИИ вариативности решений.

- Внедрение ИИ в строительную отрасль нарастает, а успевают ли вузы менять свои учебные программы, или же данные предметы идут факультативно, отдельно от основной программы? Есть ли у вас такая информация?

- Программы вузов и сузов уже адаптируются, учитывая реальные потребности по цифровизации всех отраслей, в том числе и строительной, а некоторые специальности в области информационных технологий уже дают определенную подготовку по работе с нейросетями. Сегодня реальная практическая работа с применением ИИ не может быть однозначно отнесена к объему академических знаний, но тенденция сокращения разрыва между программами вузов и практическими требованиями и ожиданиями, если можно так выразиться, положительная. В этом вопросе ключевым остается развитие механизмов взаимодействия, пусть даже на «точечном» уровне, между IT-компаниями, крупными игроками отрасли и вузами напрямую.

-Как вы считаете, можно ли на текущей стадии развития ИИ доверить ему экспертную оценку готовой проектной документации на соответствие, без привлечения человеческого ресурса?

- Если только по комплектности. Если говорить о качестве документации, принятым решениям и их соответствия требованиям технических регламентов, то пока еще очень рано.

- Очевидно, что цифровые технологии приходят на строительные площадки, и люди, которые вчера отвечали за соблюдение техники безопасности, могут остаться без работы - ведь за строителями будет следить зоркое электронное око. Есть ли идеи по профпереподготовке кадров, которых может вытеснить ИИ, ведь в рамках острого дефицита специалистов, неразумно разбрасываться людьми, которые уже знают отрасль изнутри?

- Стык вопросов дефицита специалистов в отрасли и замены части функций человека за счет искусственного интеллекта является неоднозначным. Да, темп цифровизации отрасли достаточно высокий, но говорить о замене искусственным интеллектом специалистов, отвечающих за безопасность еще очень и очень рано.

ИИ - это помощник в рутинных процессах, позволяющий сократить количество специалистов без качественной потери общего уровня компетенций, но никак не замена человеку. То есть основное внимание нужно обратить именно на выявления таких процессов. Это позволит и определить реальную потребность в переподготовке, и бесшовно пройти процесс перегруппировки специалистов для минимизации влияния кадрового дефицита.

Необходимость переосмысления текущих подходов к работе уже назрела, и я настоятельно рекомендую начинать его, в том числе игрокам отрасли на уровне регионов. Инвестиции во внедрение искусственного интеллекта и необходимость существенных структурных изменений однозначно приведут к положительному результату уже в среднесрочной перспективе, а сопротивление изменениям могут привести к крайне негативным результатам, вплоть до потери рентабельности. И это, повторюсь, вопрос уже обозримого будущего, через 3-5 лет те, что продолжат «забивать гвозди микроскопом» и не предпримут мер по работе с себестоимостью своего продукта - рискуют остаться на обочине.

С чего начать? Однозначно - с привлечения специалистов по оценке текущих процессов и детальной проработке стратегии и тактики эффективного использования труда за счет качественной цифровизации и внедрения элементов ИИ как реального помощника.

- Спасибо за беседу!

Роман Поршнев

Фото: shutterstock.com/ Phonlamai Photo, sbi.sydney.edu.au

Этот материал опубликован в январско-февральском номере Отраслевого журнала «Строительство». Весь журнал вы можете прочитать или скачать по ссылке https://www.ancb.ru/files/pdf/pc/Otraslevoy_zhurnal_Stroitelstvo_-_2025_god_2025_pc.pdf