От пилотов к экономике проекта: что мешает застройщикам зарабатывать на нейросетях

Консалтинговая компания «Яков и Партнёры» выпустила масштабное исследование о практике внедрения ИИ в строительной отрасли. Цифры показывают жесткий разрыв между ожиданиями и реальностью: 90% компаний заявляют о «положительном эффекте» от пилотов, но только каждая пятая может измерить этот эффект в деньгах. Даже у лидеров рынка влияние ИИ на EBITDA редко превышает 0,5–1%.

При этом потенциал технологии огромен — сквозное внедрение ИИ может приносить сектору около 0,9 трлн руб. в год и вернуть маржинальность девелоперов на уровень 2022 года, говорится в отчете.

Главный вывод исследования абсолютно совпадает с тем, что мы видим на практике: барьеры для масштабирования лежат не в технологиях, а в управлении и архитектуре. У компаний со стандартизированной ИТ-архитектурой доля ИИ-решений на стадии масштабирования достигает 36%, а при фрагментированной архитектуре (когда ИИ пытаются внедрять лоскутно) — всего 2%.

Большинство девелоперов (64%) просто тестируют модели в свободном режиме без привязки к конкретным процессам. Чтобы преодолеть этот барьер и выйти на реальную окупаемость, аналитики «Яков и Партнёры» рекомендуют застройщикам три шага:

- Сместить фокус с локальных экспериментов на сквозные сценарии (например, генеративный дизайн мастер-планов, который сокращает время на проектирование до 75% ).
- Назначить владельцев процесса (product owners) для каждого ИИ-сценария и привязать метрики к KPI.
- Выстроить единый промышленный контур работы с данными, отказавшись от закупок софта под отдельный отдел.

Как точно отмечают аналитики: конкурентное преимущество получат не те компании, которые первыми закупили модные ИИ-инструменты, а те, кто смог бесшовно встроить алгоритмы в экономику проекта.

Вебпрактик AI | Корпоративный ИИ