Не футуристическая тема, а рабочий инструмент!

На отраслевой конференции подробно обсудили феномен ИИ, который уже способен давать прикладной эффект в строительстве, но только при нескольких условиях

Недавно в Москве проходила VII научно-практическая конференция СРО атомной отрасли «АтомСтройСтандарт – 2026». Главной темой встречи стало применение искусственного интеллекта как фактора развития проектно-строительного комплекса атомной отрасли.

Конференция собрала представителей науки, цифровых центров, крупных корпораций, разработчиков инженерных решений, специалистов по нормативному регулированию и управлению проектами. Разговор получился широким, но при этом вполне предметным: участники обсуждали не просто технологический тренд, а то, как именно искусственный интеллект должен входить в сложные отрасли, где особенно важны надёжность, точность, безопасность и предсказуемость результата.

Пленарное заседание открыл директор Института системного программирования имени В.П. Иванникова Российской академии наук Арутюн Аветисян. Его доклад был посвящён развитию искусственного интеллекта, вызовам, которые стоят перед этой сферой, и возможным моделям долгосрочного развития. По сути, именно он задал всей конференции общий масштаб: ИИ сегодня – это уже не отдельный цифровой инструмент, а среда, которая всё заметнее влияет на промышленность, управление и науку.

О практической стороне инженерного ИИ говорил директор Центра искусственного интеллекта Сколковского института науки и технологий Евгений Бурнаев. А директор по информационным и цифровым технологиям Госкорпорации «Росатом» Евгений Абакумов сосредоточился на развитии технологий ИИ в энергопромышленном комплексе Росатома.

Отдельное внимание на конференции было уделено секции «Профессиональное образование», где разговор сместился к кадрам, навыкам и готовности отраслей работать с новыми технологиями не декларативно, а в операционном режиме. И именно здесь одним из ключевых спикеров стала Алина Постовалова – заместитель директора НИИСФ РААСН, руководитель Университета Минстроя НИИСФ РААСН и руководитель Отраслевого центра компетенций производительности труда в ЖКХ Минстроя России.

ИИ в отрасли: готовность есть, но она неравномерна

Тема выступления Алины Постоваловой «Готовность строительной отрасли и ЖКХ к внедрению искусственного интеллекта: технологические, организационные и образовательные аспекты» – прозвучала особенно точно в контексте всей конференции. Главный тезис её презентации был сформулирован жёстко: без повышения производительности труда дальнейшее развитие строительства и ЖКХ уже невозможно. Экстенсивная модель исчерпана, а основным ресурсом роста становятся цифровизация и искусственный интеллект.

Алина Анатольевна сразу задала правильную рамку: речь идёт не о модной игрушке и не о наборе эффектных цифровых решений. Речь идёт о новой архитектуре отраслевой эффективности. Поэтому в презентации ИИ рассматривается не сам по себе, а как часть единого цифрового контура, где строительство, эксплуатация объектов и ЖКХ перестают существовать раздельно.

Цифры, приведённые в докладе, эту мысль подтверждают. По данным совместного исследования ДОМ.РФ и фонда «Сколково», 87% девелоперов уже используют преимущественно внешние ИТ-решения. Однако из 930 проанализированных цифровых систем только 160, то есть 17%, содержат элементы машинного обучения. Это означает, что цифровизация в отрасли уже идёт, но полноценный ИИ пока встроен лишь в ограниченную часть решений.

Причём распределение этой зрелости по этапам девелоперского цикла выглядит крайне неравномерным. Наиболее заметный практический эффект ИИ сегодня фиксируется в эксплуатации зданий – здесь доля таких решений достигает 35%. А вот в проектировании она составляет лишь 2,7%. Иначе говоря, там, где особенно высока цена ошибки и особенно велик потенциал для ранней аналитики, проникновение ИИ пока остаётся минимальным.

Примечательно и другое: только 36% компаний отрасли тестируют ИИ. Следовательно, даже при высокой цифровой активности значительная часть рынка всё ещё находится в стадии осторожного наблюдения. Можно констатировать, что готовность отрасли к внедрению ИИ существует, но она неравномерна – и по функциям, и по стадиям жизненного цикла объекта, и по уровню организационной зрелости.

Не футуризм, а прикладной контур

Важнейший акцент презентации госпожи Постоваловой – связка ИИ с федеральной повесткой и государственными системами. Минстрой России, как следует из доклада, выстраивает отраслевой контур цифровизации через ГИС ЖКХ, ГИСОГД, ИСУП, ЕИС «Стройкомплекс.РФ» и другие сервисы. ИИ в этой логике становится не внешней надстройкой, а прикладным инструментом управления, эксплуатации и сервисов.

Спикер показала, где именно ИИ уже даёт реальный эффект на стройке. Речь идёт не об абстрактной аналитике, а о вполне конкретных сценариях:

автоматизированная проверка документов на соответствие требованиям и регламентам;

ТИМ-анализ и поиск коллизий;

видеоконтроль работ, техники и соблюдения требований безопасности;

сопоставление плана и факта;

прогнозирование рисков по срокам, затратам и бюджету.

Иначе говоря, ИИ сильнее всего работает там, где нужен постоянный контроль и где цена ошибки особенно высока. На стройплощадке это скорость проверки, раннее выявление отклонений и более точный прогноз последствий управленческих решений.

В ЖКХ, как показала презентация, картина иная. Здесь наиболее быстрый эффект достигается за счёт автоматизации массовых и повторяющихся процессов:

классификация обращений;

автоматическое назначение заявок;

прогноз аварий и износа сетей;

контроль исполнения и сроков реакции;

чат-ассистенты и клиентский сервис.

То есть в коммунальном хозяйстве ИИ выигрывает не за счёт эффектности, а за счёт рутины. Чем больше типовых операций, тем заметнее отдача.

Что мешает внедрению

Однако доклад Алины Постоваловой ценен именно тем, что в нём нет цифровой эйфории. Спикер прямо называет четыре главных барьера.

Первый из них – данные. Разрозненные, неполные, слабо структурированные массивы просто не позволяют строить устойчивые ИИ-сценарии. Без единых классификаторов и понятной модели данных никакая «умная» система не заработает как следует.

Второе – кадры. Отрасли не хватает людей на стыке строительства, ИТ и эксплуатации. Нужны не просто программисты и не просто инженеры, а команды, которые умеют связывать отраслевую задачу с данными, метриками и цифровым сценарием.

Третье – правила. Неясная ответственность, осторожность при автоматизации и не до конца выстроенные нормативные рамки сдерживают масштабирование. Четвёртое – экономика. Эффект от ИИ во многих случаях плохо измеряется, а значит, трудно доказать его пользу и тиражировать решение на весь контур.

Именно поэтому Алина Анатольевна формулирует принципиально важную последовательность внедрения: сначала качественные данные и единые правила обмена, затем – обучение команд, пилоты и только после этого – масштабирование моделей. Иначе говоря, ИИ начинается не с покупки нейросети, а с наведения порядка в самой организации.

Спикер предлагает и вполне прикладной план действий для компаний уже сейчас:

выбрать 2-3 сценария с быстрым эффектом;

проверить качество и доступность данных;

запустить пилот на ограниченном контуре;

сразу определить KPI – сроки, трудозатраты, качество, точность, экономию ресурсов;

тиражировать только те решения, которые подтвердили практическую пользу.

Это важный и, пожалуй, самый зрелый тезис всего выступления: технологию внедряют не алгоритмы, а люди.

Образование как точка сборки

Эту линию продолжило выступление Любови Адамцевич из НИУ МГСУ, посвящённое интеграции технологий ИИ в образовательные программы подготовки кадров для предприятий атомной отрасли. И здесь разговор стал ещё жёстче: если отрасль не научится готовить новых специалистов под новую технологическую реальность, то никакая цифровизация не даст нужного эффекта.

Презентация Любови Андреевны начинается с вызовов. Дефицит кадров в строительной отрасли России к 2030 году, как указано в материалах, превысит 400 тысяч специалистов. При этом «Росатом» планирует нанять около 300 тысяч новых сотрудников. Уже одно это делает тему подготовки кадров не факультативной, а стратегической.

Но ещё важнее другой разрыв. По данным, приведённым в презентации:

60% руководителей требуют владения ИИ от сотрудников;

только около 33% компаний активно решают этот вопрос;

лишь 3,7% работников начального уровня проходят полноценное обучение ИИ.

Перед нами классическая ситуация, когда производственный запрос уже сформировался, а образовательный ответ пока запаздывает. Особенно остро эта проблема проявляется в атомной отрасли, где ошибки обходятся слишком дорого, а скорость технологических изменений только растёт.

Гибридный инженер вместо старой модели

Ответом на этот вызов в докладе госпожи Адамцевич стала концепция гибридного инженера. Речь идёт о специалисте, который сочетает глубокие знания в атомном строительстве с компетенциями в области искусственного интеллекта, анализа данных и цифрового моделирования.

Это, по сути, новая кадровая единица для новой промышленной реальности. Не «чистый» айтишник, не традиционный строитель и не теоретик цифровизации, а инженер, который способен работать в среде, где материалы, модели, производственные процессы и интеллектуальные алгоритмы образуют единый контур.

Далее спикер переходит к практическим инструментам. В презентации названы три направления, через которые ИИ можно встраивать в образование:

персонализированные траектории обучения – адаптивные курсы под уровень подготовки и профессиональные задачи;

цифровые полигоны и тренажёры с ИИ – виртуальная строительная площадка АЭС, контроль сварки, опалубки, дефектоскопия с машинным зрением, ИИ-симулятор «Умная стройка»;

интеллектуальная оценка знаний – нейросеть для проверки 3D-моделей и схем, обученная на учебных проектах АЭС.

Стоит отметить, что в этой логике ИИ не заменяет преподавателя. Он снимает рутину, ускоряет обучение и повышает качество подготовки. То есть цифровой инструмент здесь подчинён педагогической задаче, а не наоборот.

От вуза до стройплощадки

Пожалуй, самый сильный тезис презентации Любови Адамцевич – это идея бесшовной экосистемы, которая объединяет фундаментальную науку, прикладные исследования, цифровые технологии и реальное производство. В качестве такого интегратора называется НИИ СМиТ на базе НИУ МГСУ.

Институт, как следует из презентации, уже более двадцати лет связывает образование с передовой наукой в области строительного материаловедения. Совместно с отраслевыми партнёрами, включая предприятия Росатома, там ведутся прикладные разработки: специальные бетоны для АЭС, композитные материалы, технологии 3D-печати бетоном. И важно, что этот практический опыт не остаётся в лаборатории, а закладывается в образовательный процесс.

Итоговые результаты, которых ожидает спикер, также сформулированы предметно:

сокращение времени ввода в должность инженера-строителя;

снижение ошибок при проектировании и строительстве;

создание отраслевого профстандарта «Инженер по искусственному интеллекту в атомном строительстве»;

формирование единой экосистемы непрерывного образования по схеме «вуз → корпоративный университет / НИИ → стройплощадка»;

повышение привлекательности атомной отрасли для молодых IT- и инженерных кадров.

Стратегический результат назван предельно прямо – кадровый суверенитет страны в условиях цифровой трансформации и текущих ограничений.

Не технология, а новая дисциплина

Можно утверждать, что «АтомСтройСтандарт – 2026» показал зрелую и очень трезвую повестку. Искусственный интеллект на этой площадке обсуждался не как красивая футуристическая тема, а как рабочий инструмент, который требует данных, стандартов, управленческой дисциплины и сильных кадров.

Выступление Алины Постоваловой показало, что отрасль уже подошла к точке, где ИИ может давать прикладной эффект, – но только при системной работе с данными, ролями и метриками результата. Доклад Любови Адамцевич, в свою очередь, ясно обозначил: без новой модели подготовки кадров вся эта конструкция останется в лучшем случае набором пилотов.

Именно здесь и возникает главный вывод всей конференции. ИИ в строительстве и ЖКХ внедряют не алгоритмы сами по себе. Его внедряют команды – инженеры, управленцы, преподаватели, аналитики, специалисты по эксплуатации. А раз так, то вопрос искусственного интеллекта уже сегодня становится вопросом отраслевой дисциплины, профессиональной школы и кадровой стратегии.