DATATIM AI

Сегодня технический директор ДАТАТИМ Дарья Гречишникова выступила с докладом "ИИ-агенты от запроса к рабочему процессу" на международной конференции "БИМ на практике-2026" в Санкт-Петербурге, организатором которой являлся ПСС

Как мы получили правильный результат за 1 час. Часть 2.

Эту сверку выполнил наш ДАТАТИМ Агент. А быстрой и точной её сделала инструкция, которую мы собрали под задачу. Грамотная постановка на одной и той же задаче существенно экономит время и токены. Что заложили в промт:

• Читать не весь лист, а только смысловые зоны: таблицу марок, штамп, примечания. Сравнение выполняет код, llm занимается распознаванием.
• Связывать чертёж со спекой по марке двери. По номеру позиции нельзя: добавили строку и нумерация уехала, марка это переживает.
• Помнить разобранные листы: чертежи между редакциями не меняются, повторная сверка идёт из кеша в разы быстрее.
• Разбирать листы параллельно, в несколько потоков.

Итог: правильная размеченная спецификация была получена за 1 час машинного времени вместо 3 дней ручной сверки.

Главное здесь - грамотная постановка задачи. Без неё даже мощная модель может пойти по кругу, потратить время впустую и всё равно ошибиться.

Сверка спецификации дверей с рабочей документацией завода: 594 позиции против 95 листов чертежей. Часть 1.

Реальная задача из проектного бюро. Перед запуском в производство нужно проверить, что каждая дверь изготавливается так, как заложено в проекте: габарит проёма, сторона открывания, покрытие и цвет полотна, огнестойкость, петли, доводчик, ручки. Двенадцать параметров на каждую марку. Вручную на такой комплект уходит около трёх дней.

Сложность в том, что текст в чертежах вычерчен линиями и программно из PDF не извлекается. Читать листы можно только как изображения.

Наш агент читает каждый лист как картинку, сверяет все параметры и отдаёт размеченную спецификацию: по каждой двери видно, что сошлось и что нет, с указанием обоих значений.

Итог: полностью совпали 23 двери из 594, у остальных нашлись расхождения. Как мы получили правильный результат быстро - во второй части.

Чат создаёт ощущение, что учиться работать с ИИ не нужно

Открываешь окно, описываешь задачу обычными словами и получаешь результат. Интерфейс простой и уже знакомый.
Но агент тоже инструмент. Одна и та же задача может занять 15 минут, а может превратиться в переписку на час-полтора. Всё зависит от того, как организована работа.
Покажу на реальном примере.
Нужно было заполнить в Revit Код по классификатору для 6 445 элементов. В модели было 478 уникальных типоразмеров. Для каждого требовалось определить позицию классификатора по категории, семейству и названию.

Если выяснять правила по одному, возникает длинная цепочка уточнений. Эту работу можно построить эффективнее.
1. Собрать таблицу типоразмеров
Агент выгружает 478 уникальных строк с Id типа, названием и количеством элементов. Проверять 6 445 объектов по отдельности уже не нужно.
2. Поручить агенту смысловую классификацию
Здесь важна конкретная инструкция:

Классифицируй каждую строку по смыслу сам. Не пиши алгоритм на Python, не используй регулярные выражения и списки ключевых слов. Для каждой строки укажи код, полное название позиции классификатора, основание выбора и уровень уверенности.

Почему это работает?
Названия в реальных BIM-моделях редко бывают единообразными. В них встречаются сокращения, внутренние обозначения, артикулы и названия производителей. Простое правило по ключевым словам не сможет надёжно охватить все варианты.
Код хорошо собирает и записывает данные. Языковая модель лучше справляется со смысловым сопоставлением.
3. Оставить одну контрольную точку
Агент отдаёт готовую таблицу. Пользователь проверяет типоразмеры с наибольшим количеством элементов, строки с низкой уверенностью и пустые значения.
После проверки агент заполняет параметры во всей модели и формирует отчёт.
Так приёмку большой модели можно свести примерно к 15 минутам сосредоточенной проверки вместо нескольких циклов переписки.
Формула получается простой:

сбор данных → решение агента → одна проверка → массовое действие → отчёт

В ДАТАТИМ мы учим команды не только ставить задачи ИИ, но и проектировать такие маршруты работы. Проверенные процессы превращаем в навыки самого агента, чтобы в следующий раз пользователю не приходилось выстраивать их заново.

Простой интерфейс снижает порог входа. Правильные приёмы сокращают и время выполнения задачи, и трудозатраты на контроль результата.

Как проверять ИИ-агента и не терять всю экономию времени

Смысл ИИ-агента в BIM в том, что он может за минуты выполнить работу, на которую у инженера уходят часы. Но есть важное условие: проверка результата тоже должна быть быстрой. Если после агента нужно вручную пройти всю модель заново, никакой автоматизации не получится.

Поэтому при внедрении Праксис мы отдельно работаем не только над тем, как агент решает задачу, но и над тем, как инженер принимает результат.

Возьмём типовую задачу: проверить заполненность обязательного параметра. Спрашиваем, сколько элементов категории "Оборудование ОВ" имеют заполненный параметр "Код по классификатору".

Получаем число. А как его проверить?

Можно было бы начать выборочно открывать элементы или создавать спецификации. Но тогда мы просто переложили бы работу с одного этапа на другой.
Вместо этого мы задаём агенту алгоритм проверки и просим дать баланс выборки: проверить параметр и у типа, и у экземпляра, определить, где он находится, и показать, сколько элементов относится к каждой взаимоисключающей группе.
В результате получаем полную картину: всего 2997 элементов, 684 элемента с заполненным значением только у экземпляра, 1121 только у типа, 96 и у типа, и у экземпляра, 873 с пустым значением и 223 вообще без параметра. Все пять групп дают те же 2997 элементов. Баланс сошёлся.

Чтобы принять такой результат, достаточно посмотреть на несколько чисел.

Один из рабочих приёмов, который мы используем для такого класса задач:

"Дай проверочный баланс: сколько объектов было в исходной выборке, на какие взаимоисключающие группы они разделились и по каким условиям. Проверь, что все объекты учтены."

И что особенно важно, такой подход масштабируется. Если нужно проверить не один, а десятки параметров, агент по тому же алгоритму формирует сводку по всем проверкам. Инженер быстро видит общую картину и может выборочно проверить сводки, если необходимо.

ИИ-агенты дают кратный рост эффективности. Главное - правильно выбрать способ контроля.

Последние месяцы мы работали над новым продуктом. Сегодня впервые показываем ДАТАТИМ Праксис.

Праксис - это ИИ-агент для проектных команд. Инженер ставит задачу обычными словами. Праксис находит нужное, пишет и выполняет код в модели, собирает файлы, создаёт задачи и готовит письма.

Работает в ваших системах. В Revit, почте, Битриксе, папках проекта и рабочих чатах. Без отдельных выгрузок и загрузок.

Оставляет контроль инженеру. Письма готовит черновиком, изменения в модели и другие важные действия выполняет после подтверждения.

Показывает результат. Выдаёт перечни с ID, сохраняет файлы и подсвечивает найденное в модели.


В ролике Праксис разобрал письмо от ГИПа, нашёл 85 проходов воздуховодов через перекрытия, подсветил их в Revit, сохранил перечень, создал задачу в Битриксе, подготовил ответ и отчитался в чате.

Всё это заняло пять с половиной минут.

Первые проектные команды уже используют Праксис. Хотите попробовать его на своих задачах, напишите нам на сайте или в личку @grechid.

Уважаемые коллеги, поздравляем наше огромное строительное сообщество с профессиональным праздником- Днем Строителя!

Спасибо за ваш труд, за объекты, которые радуют глаз и служат людям. Желаем, чтобы каждый новый проект становился новой вершиной, а результат проделанной вами с командой работы радовал и морально и материально!

Желаем амбициозных задач и блестящих побед, интереса к работе, раскрытию вашего потенциала и реализации самых смелых проектов.

И конечно же, не забывайте про применение цифровых решений с ИИ- это позволит вам работать более эффективно.

С праздником!

Команда ДАТАТИМ

📢 Дайджест пилотного тестирования московских инноваций

Собрали для вас новые разработки столичных компаний-участников пилотного тестирования инноваций 🦾🦾 ⬇️

✔️ Система анализа телефонных обращений клиентов

В «Московском доме книги» протестируют Anagraph AI — разработку столичной компании «Новавокс Восток» для автоматического анализа телефонных разговоров с клиентами. Система распознает речь, преобразует ее в текст и выделяет ключевые темы, включая вопросы о наличии конкретных книг и пожелания по ассортименту. Решение поможет специалистам вести статистику, ежедневно обрабатывая обращения клиентов. Пилотное тестирование пройдет с 10 августа по 12 ноября.

Цель тестирования — оценить точность распознавания речи и определения темы обращения, а также стабильность работы системы при ежедневной обработке звонков.

✔️ ИИ-помощник для работы со строительной документацией

Московская компания «Дататим» разработала DATATIM PROMETEY AI — программу для работы с цифровой моделью строящегося объекта. Специалисту достаточно задать вопрос в свободной форме, и искусственный интеллект сам найдет нужные сведения. Программа выдаст ответ в формате таблицы, подсветит нужные элементы и проверит модель на ошибки и соответствие требованиям Мосгосэкспертизы. Компания получила грант на пилотное тестирование, и решение будет апробировано в АНО «Развитие спортивных и инфраструктурных объектов» при строительстве жилого дома в районе Фили-Давыдково.

Цель тестирования — проверить корректность обработки запросов специалистов и оценить экономию времени проектировщиков.

Пожелаем командам удачи и будем ждать итогов 💚

Презентация "Решения с ИИ для проектирования ДАТАТИМ"