Борис Латкин

Прокомментировал для «Эксперт Юг» вопрос о том, как мастер-план Сочи может встроиться в существующую систему градостроительных документов.

По логике готовящихся изменений мастер-план не должен подменять Генплан и ПЗЗ. Он задаёт целевую модель развития территории, а Генплан и ПЗЗ становятся инструментами её юридической реализации.

Сочи — город, где нужно одновременно учитывать развитие курорта, транспорт, природные ограничения, сложный рельеф, оползневые риски и береговую линию.

Поэтому я вижу большой потенциал в автоматизации градостроительного анализа. Когда данные о рельефе, геологии, инфраструктуре и ограничениях собраны в единой цифровой среде, можно быстро просчитывать разные сценарии развития территории и сравнивать их последствия.

С 1 сентября в России начал действовать закон о поддержке развития технологий искусственного интеллекта. Основные положения вступят в силу с 1 марта 2027 года.

Для строительной отрасли это происходит одновременно с другой важной тенденцией: государство ставит задачу масштабировать применение ИИ в проектировании и на других этапах инвестиционно-строительного цикла. В стратегии цифровой трансформации строительства до 2030 года ИИ рассматривается как один из инструментов сокращения сроков и издержек.

Но вопрос: что именно будет считаться готовым к промышленному применению ИИ-решением?

Для девелопера и проектировщика важна не просто возможность получить результат с помощью алгоритма. Важно понимать, на каких данных он получен, можно ли проверить результат, кто отвечает за принятое решение и где хранятся данные.

На мой взгляд, именно эти требования будут постепенно отделять экспериментальные ИИ-инструменты от отраслевых продуктов, которые можно встроить в реальный процесс проектирования.

При этом рынок пока находится в самом начале пути. Например, по данным НОСТРОЙ, специализированные ИИ-продукты для работы с технической документацией используют менее 1% опрошенных строительных компаний.

Поэтому регулирование может стать следующим этапом взросления рынка: когда заказчику будет важно не просто «есть ли в продукте ИИ», а насколько предсказуемо, проверяемо и безопасно этот ИИ работает в конкретном строительном процессе.

Прокомментировал для MIR24.TV чем может обернуться бесконтрольное развитие искусственного интеллекта.

«Я бы не сказал, что человечество уже «теряет контроль над ИИ. Скорее, мы впервые столкнулись с технологией, скорость развития которой может оказаться выше скорости, с которой общество успевает выстроить правила ее применения. Основные опасения сейчас вызывает применение автономных агентов, потому что пока система отвечает на запрос человека, человек чувствует контроль, но, когда ИИ получает возможность самостоятельно ставить промежуточные задачи, пользоваться внешними сервисами, принимать решения и действовать без постоянного подтверждения человека, это непривычно и кажется, что контроль утерян».

Прочитать полностью мое мнение, а также мнение других экспертов, можно на сайте

Сегодня бизнесу приходится одновременно отвечать на несколько новых вызовов: как использовать ИИ, не создавая новых рисков, как защищаться от меняющихся угроз и как принимать решения в сложных инвестиционных проектах.

За последний месяц я комментировал для СМИ именно такие темы. Собрал несколько публикаций:

Как ИИ меняет малый бизнес. Рассказал, почему ИИ становится рабочим инструментом не только для крупных компаний и какие задачи уже сегодня можно с его помощью решать быстрее — читать на Busyspace

ИИ и информационная безопасность. Как меняется характер атак на бизнес и какие угрозы, связанные с развитием ИИ, сегодня стоит воспринимать особенно серьёзно — читать на «Киберболоиде»

Где срываются крупные инвестиционные проекты. Поделился мнением, на каких этапах чаще всего возникают проблемы при строительстве НПЗ и почему многие из них можно увидеть ещё до начала активной фазы строительства — читать на НПРОМ

Выходные прошли успешно – наша команда My Marusia заняла 1 место в Чемпионате Санкт-Петербургского Парусного союза!

Сегодня участвую в Чемпионате Ассоциации. Об этом подробнее расскажу позже.

Ещё вышел мой комментарий о том, как снизить аварийность на дорогах еще на этапе планирования новых районов. Прочитать его можно по ссылке.

Я привык быстро ориентироваться в ситуации. Эта скорость реакции, умение уловить изменение ветра и быстро перестроиться в новых обстоятельствах приводят к победе. Потому что не всегда получается дойти до цели выбранным курсом: если ветер меняется, курс нужно корректировать.

Наверное, создавая rTIM, я хотел, чтобы привычный мне подход к реагированию на изменения и проблемы был доступен градостроителям.

Как я уже писал ранее, за свою профессиональную жизнь мне довелось пережить несколько кризисов в девелопменте, и я понял, что скорость и правильно принятое решение — залог успеха.

Сейчас тот момент, когда условия меняются очень быстро. Часть компаний отказывается от проектов, у других появляется возможность инвестировать в новые территории и выйти победителями, когда кризис закончится. И rTIM становится своего рода навигатором для принятия градостроительных решений.

Возможность видеть несколько вариантов развития событий, просчитывать наиболее выгодный и оперативно менять решение — вот в чём, на мой взгляд, ценность ИИ в проектировании.

В свежем номере Отраслевого журнала «Вестник. Строительство. Архитектура. Инфраструктура» вышло 2 материала с моим участием:

🔹 Поделился своим мнением о будущем строительной отрасли. Выделил 3 наиболее перспективных, на мой взгляд, направления.
🔹 И рассказал о том, как механизм КРТ эволюционировал с момента его появления и каким я вижу его в будущем

Сегодня вышла статья в АБН про риски использования контента для обучения ИИ — дал туда комментарий, но по своей теме, стройке и градостроительству, хочу раскрыть чуть шире.

Когда говорят об обучающих данных для ИИ, обычно имеют в виду тексты, изображения, музыку. Но в нашей отрасли всё иначе. Основа отраслевых ИИ-систем — структурированные пространственные данные: сведения о земельных участках, градрегламенты, мастер-планы, данные об инфраструктуре, цифровые модели территорий. Значительная часть этого создаётся государством или находится под его управлением — поэтому вопрос правомерности использования таких данных здесь острее, чем в медиа.

Моя позиция: уже сейчас стоит проводить аудит всех наборов данных, которые используются для обучения и работы моделей — понимать их происхождение, правовые основания использования, ограничения. В перспективе такой реестр станет такой же обязательной частью управления ИИ, как сегодня реестр ПО или информационных систем.

Не менее важно закреплять ответственность в договорах с разработчиками и поставщиками ИИ: заказчик должен понимать, на каких данных обучалась модель, есть ли на них права и кто отвечает при претензиях. Для отраслевых решений это особенно критично — ошибка здесь бьёт по качеству самих инженерных решений.

Куда всё идёт: рынок в ближайшие годы придёт к лицензированию не только произведений, но и отраслевых датасетов — с понятными механизмами доступа и моделями вознаграждения правообладателей.

И важная оговорка: ИИ не заменяет проектировщика. Он помогает быстро прогнать тысячи вариантов и найти оптимальные сценарии. Но постановка задачи, выбор критериев и финальное решение — по-прежнему за человеком. Именно этот вклад, мне кажется, и должен быть основой для определения прав на результат.

Когда говорят, что ИИ заменит определенные профессии, например, профессию проектировщика, обычно представляют, будто машина начнет проектировать города вместо человека. Это не так.

ИИ постепенно забирает на себя рутинную и расчетную работу: анализирует территорию, просчитывает десятки сценариев развития, проверяет параметры, помогает быстрее оценить последствия тех или иных решений. То, на что раньше уходили дни или недели, сегодня можно получить за часы.

Но это не отменяет главного: чтобы получить хороший результат, специалист должен понимать, что именно он хочет получить и почему. Искусственный интеллект не заменяет профессиональное мышление — он делает его масштабируемым. Если неверно задать параметры или неправильно интерпретировать результат, автоматизация лишь быстрее приведет к ошибке.

Именно поэтому сегодня меняются и требования к образованию. Уже недостаточно просто владеть профессиональными знаниями — важно уметь работать с цифровыми инструментами, понимать их ограничения и использовать их осознанно.

Мы видим этот запрос и со стороны вузов, и со стороны рынка. Например, отечественная платформа rTIM уже используется в образовательном процессе Санкт-Петербургского техникума отраслевых технологий, финансов и права, а интерес к подобным инструментам со стороны учебных заведений продолжает расти.

Получается, что сегодня конкурентным преимуществом становится не умение выполнять расчеты вручную, а способность принимать более качественные решения, используя возможности ИИ.

За последние двадцать пять лет рынок недвижимости пережил не один кризис. И каждый раз говорили, что девелопменту предстоят самые сложные времена. Но проходило несколько лет, рынок восстанавливался, появлялись новые проекты, а вместе с ними — новые возможности.

Но кризис, действительно, переживают не все. В первую очередь, ломается то, что и так держалось исключительно благодаря везению. В целом, всем компаниям в это время нужно пересмотреть подходы к ведению бизнеса, чтобы понять: где можно сократить сроки, какие процессы стоит автоматизировать, какие этапы требуют слишком много ресурсов. Компании, которые успевают навести порядок внутри, обычно гораздо увереннее входят в следующий цикл роста.

Есть и ещё одна особенность. Именно в такие периоды на рынке появляются интересные площадки и инвестиционные возможности. Однако, мы живем в эпоху больших скоростей. Если раньше решение можно было принять во многом на опыте, то сегодня этого уже недостаточно.

Современные инструменты позволяют ещё до покупки участка просчитать десятки вариантов развития территории, сравнить их технико-экономические показатели, оценить экономику проекта и понять, какой сценарий окажется наиболее устойчивым. Расчёты и прогнозные модели позволяют минимизировать ошибки, когда нужно принять решение на перспективу.

Мне кажется, именно в этом сегодня состоит ключевая трансформация девелопмента. В отличие от прошлых турбулентных периодов, сегодня у девелопера есть технологии, позволяющие заранее видеть ограничения проекта и управлять рисками ещё на инвестиционной стадии. Значит, все сложности будут преодолены, став основой для роста и развития.