Использование искусственного интеллекта в гражданском и промышленном проектировании позволяет сократить трудозатраты на 30–35%, количество ошибок — до 80%, а сроки обработки документации — на 50%. Экономия на реализации одного проекта может достигать 1,8 млн руб. Такие оценки представлены в дайджесте «Проектирование 1.0» финансового института развития в жилищной сфере «ДОМ.РФ». Практические примеры применения ИИ обсуждались на форуме «Сила платформы», организованном компанией «Нанософт».

По оценкам «ДОМ.РФ», применение ИИ-инструментов в ТИМ/BIM-решениях позволяет также повысить точность расчета объемов работ на 45%. При этом основной экономический эффект связан не только с сокращением затрат: использование ИИ может обеспечить рост выручки на 1–3% без увеличения себестоимости.

ИИ ускоряет проектирование и автоматизацию

Один из наиболее заметных примеров — опыт ПИК. Использование ИИ для разработки планировок позволило сократить время проектирования в четыре раза: с четырех часов до одного. За четыре месяца компания собрала 42 ИИ-решения. Среди них — система взаимодействия языковой модели с Revit через протокол MCP.

В Sminex минимальная рабочая версия плагина для проектировщиков была создана за неделю, а полноценная — за три недели. Решение помогает разрабатывать маршруты от машино-места на парковке до лифта.

В «ФСК Регион» ИИ-агенты применяются для анализа земельных участков, проектирования, управления портфелем проектов, маркетинга и продаж. Автоматизированы, в частности, проверка смет, подбор технических решений, комплектация, подготовка ведомостей объемов работ и материалов, анализ тендерных предложений.

Основные тенденции внедрения

Участники рынка отмечают несколько направлений развития ИИ в проектировании.

  • Переход от отдельных операций к агентной автоматизации. Компании начинают с автоматизации рутинных задач, постепенно переходя к системам, которые выполняют последовательности действий: анализируют документацию, проверяют требования и передают данные в инженерные приложения.
  • Интеграция ИИ с САПР и инженерными системами. Практическая ценность решений определяется возможностью работать с уже используемым ПО, включая Revit и другие системы автоматизированного проектирования.
  • Развитие генеративного проектирования. Следующий этап — использование ИИ для формирования вариантов инженерных решений с учетом заданных требований и ограничений.
  • Создание специализированных инструментов силами инженеров. Генеративные модели позволяют специалистам разрабатывать плагины, скрипты и дополнительные функции для САПР без глубоких навыков программирования.

При этом масштабирование таких решений сдерживают проблемы с качеством и структурированием инженерных данных, отсутствием формализованных рабочих процессов и необходимостью защищать проектную документацию. Еще одно ограничение — стоимость вычислительной инфраструктуры, особенно при развертывании ИИ в закрытом корпоративном контуре.

Таким образом, основная тенденция — переход от точечного использования нейросетей к интеграции ИИ-агентов в инженерные процессы. Экономический эффект уже проявляется в сокращении сроков проектирования, трудозатрат и ошибок, однако масштабирование требует подготовки данных, интеграции с САПР и инвестиций в инфраструктуру.

Источник: