Современное проектирование вступает в фазу, где искусственный интеллект становится не экспериментом, а технологической необходимостью. Для компаний, работающих в сложных климатических и инженерных условиях — от Якутии до Узбекистана, — AI позволяет не просто ускорить проектные процессы, но и менять саму экономику проектов. О пользе искусственного интеллекта для бизнеса рассказывают Алексей Герардов, генеральный директор ПМтех в России, и Артем Шитов, бизнес-консультант по ИИ и данным, Ex-McKinsey в России.
1. Как AI меняет этап концепции и предпроектной подготовки
Традиционно предпроектная стадия — самая неопределённая: множество вариантов, мало данных, высокая стоимость ошибок. AI решает эту проблему за счёт анализа эффективности, стоимости и рисков проекта уже на ранней стадии, когда формируется ТЭО.
Мировая практика показывает, что инструменты вроде Autodesk Forma, Spacemaker, CityFormLab позволяют анализировать параметры участка и архитектурных решений в реальном времени — инсоляцию, ветровую нагрузку, шум, транспортную доступность, визуальные коридоры и т.д.
По данным Autodesk Research, использование AI-инструментов на этапе концепта сокращает время подготовки ТЭО на 60% и повышает точность оценки стоимости строительства на 25%.
Для девелоперов Узбекистана, где активен рост строительства новых районов (в Ташкенте, Самарканде, Намангане), применение AI для анализа локаций и планировок может стать ключевым инструментом снижения инвестиционных рисков и оптимизации генпланов.
2. От цифровых моделей — к живым цифровым двойникам
Компании по всему миру переходят от статичных BIM-моделей к живым цифровым двойникам, обновляющимся по мере реализации проекта. Это уже не просто информационная модель, а динамическая система, связанная с сенсорами, проектными и эксплуатационными данными.
По данным McKinsey Digital Construction Index, компании, внедряющие цифровые двойники, сокращают время ввода объектов в эксплуатацию в среднем на 20–30%, а затраты на сопровождение — на 15–20%.
Москва уже использует один из крупнейших в мире городских цифровых двойников, созданных по фотограмметрическим данным с охватом более 2,5 тыс. км². Эта система интегрируется с BIM-моделями и открывает возможность применения AI-алгоритмов для анализа застройки, инфраструктуры и транспортных потоков.
В Узбекистане аналогичные инициативы только начинают развиваться: Министерство строительства и ЖКХ объявило о создании единого центра BIM и цифрового моделирования, и здесь совместный опыт проектировщиков и экспертов в области ИИ может быть востребован в качестве интегратора решений и разработчика BIM-библиотек для госзаказчиков и девелоперов.
3. AI на этапе строительства: от проектного управления до роботизации
AI всё чаще применяется на стадии строительства, особенно в управлении качеством и оптимизации ручных процессов.
На примере проекта NEOM (Саудовская Аравия) AI используется на всём цикле строительства — от проектирования до роботизированной сборки. Это позволило сократить трудозатраты до 80% и снизить стоимость арматурных каркасов на 40% благодаря автоматизированной вязке и 3D-планированию поставок.
Подобные технологии активно тестируются и в России. Для проектировщиков данное направление особенно интересно, так как компания выполняет функции инжиниринга и строительного надзора, и возможность подключить AI-аналитику к фотосъёмке и BIM-данным повышает прозрачность и точность контроля.
4. Управление инфраструктурой и урбанистикой: опыт Дубая и потенциал российских регионов
AI выходит за пределы зданий и становится инструментом управления городской инфраструктурой. Так, Дубай запустил портал DubaiHere, который объединяет все муниципальные департаменты в едином 3D-контексте. Этот городской цифровой двойник позволяет моделировать сценарии транспортных потоков, строительства и благоустройства, обеспечивая принятие решений в режиме реального времени.
По оценке Smart Dubai Office, использование AI и цифрового двойника сократило время согласования инфраструктурных проектов на 35% и снизило количество конфликтов между ведомствами более чем на 50%.
Для российских регионов, особенно развивающих индустриальные парки и кампусы (Тюмень, Екатеринбург, Иркутск, Владивосток), аналогичные решения могут стать основой «умной» инфраструктуры.
5. Барьеры и вызовы
Основная сложность внедрения AI — отсутствие унифицированных отраслевых данных. Каждая компания работает в своей BIM-логике, а стандарты IFC и openBIM не всегда соблюдаются. Вторая проблема — правовое поле: экспертиза и заказчики часто требуют «человеческой верификации» решений, сгенерированных AI.
Тем не менее, тенденция очевидна: к 2030 году более 70% проектных организаций в мире будут использовать AI-помощников на стадиях проектирования и координации (по данным PwC Global Construction 2030).
6. Наш опыт и стратегия ПМтех
Компания ПМтех развивает собственные инструменты и сценарии AI-интеграции:
- AI в BIM-контроле: автоматическая проверка коллизий и качества моделей в процессе проектирования
- AI-анализ энергоэффективности: прогнозирование эксплуатационных затрат на ранней стадии, анализ текущего объекта и эффективности его эксплуатации с предложением сценариев по корректировки и регуляции операционных циклов работы оборудования и систем
- AI-помощник в управлении проектами: отслеживание версий, анализ графиков и сроков выполнения работ, коэффициента загрузки персонала, мобилизации проектных и строительных ресурвов в соответсвие с плановым графиком, визуальный контроль изменений: автоматическое сравнение данных, анализ план-факт: объемов, графиков, поставок
Пилотные проекты уже показали, что средняя экономия времени составляет 20–25%, а качество отчётности и согласований выросло на 30%.
Применение опыта ПМтех в странах СНГ: Россия, Узбекистан, Казахстан, Азербайджан
Мы наблюдаем высокий интерес к цифровому инжинирингу и AI в странах СНГ, где сейчас активно развиваются новые индустриальные зоны и городские программы.
В Узбекистане стартовала государственная программа цифровизации проектирования, а BIM становится обязательным для объектов с госфинансированием. AI может стать частью национальной стратегии повышения эффективности застройки, особенно в новых городах (Ташкент-Сити, Самарканд-Сити), где нужно быстро анализировать десятки сценариев размещения объектов.
В Казахстане внедряется единый реестр BIM-проектов, а строительные компании тестируют инструменты AI для энергоанализа и оценки влияния на окружающую среду.
В Азербайджане Министерство строительства рассматривает AI для планирования инженерных сетей в исторических центрах Баку и Шеки, где ограничения по плотности и архитектуре требуют сложных цифровых расчётов.
Таким образом, подход, отработанный ПМтех в России — с комбинацией BIM, инженерного анализа и AI-помощников, — может быть адаптирован под эти рынки, особенно с учётом растущего спроса на проектное управление и экспертизу в цифровом формате
Стратегические выводы и взгляд в будущее
Искусственный интеллект — это не отдельный модуль и не разовая инновация. Это новая управленческая парадигма, в которой данные становятся главным активом проектной компании.
Для ПМтех следующими шагами развития станут:
● Внедрение “умных шаблонов” BIM для разных типов объектов — гражданские, промышленные, инфраструктурные, обучение моделей на реальных проектах компании.
● Разработка предиктивных моделей для надзора и мониторинга — прогнозирование отклонений и рисков ещё до их появления.
● Сотрудничество с международными партнёрами — участие в исследованиях и стандартах AI-BIM на уровне buildingSMART International.
● Поддержка заказчиков в переходе от статичного проектирования к динамическому управлению жизненным циклом объектов.
7. Заключение
«Искусственный интеллект не заменит инженера, но инженер, использующий AI, заменит того, кто его игнорирует.»
Для ПМтех AI — не мода, а инструмент стратегической эффективности. Мы внедряем его там, где он реально даёт результат: в анализе, оптимизации, управлении и принятии решений. А главное — сохраняем баланс: AI помогает инженеру думать быстрее, но решения остаются за человеком.
Международная статистика и тенденции AI-BIM
В 2024–2025 годах использование искусственного интеллекта в проектировании и строительстве стало одним из основных направлений цифровой трансформации отрасли. Ниже представлены наиболее актуальные данные международных исследований:
Dodge Construction Network (США, 2024)
47% архитектурных и инженерных компаний уже используют AI-инструменты для анализа проектных данных и раннего обнаружения рисков. 31% используют генеративный дизайн для оптимизации планировочных решений. Средняя экономия времени на стадии проектирования — 23%, сокращение числа ошибок — на 32%.
RICS Global Construction Tech Report (2025)
AI входит в топ-3 приоритетных технологий, которые строительные компании намерены внедрить до 2026 года. 64% опрошенных компаний связывают применение AI с повышением точности смет и бюджетирования проектов. ROI (окупаемость инвестиций) внедрения AI-инструментов оценивается в среднем на уровне 150–180% в течение 3 лет.
Autodesk & FMI Industry Study (2024)
В компаниях, внедривших AI-анализ проектных данных, время согласования моделей сократилось на 35%, а количество проектных итераций — на 28%. 79% респондентов заявили, что использование AI повышает доверие заказчиков к цифровым моделям и снижает барьеры при экспертизе.
Oxford Economics & WEF Report “AI in the Built Environment” (2025)
К 2035 году AI позволит мировой строительной индустрии сэкономить до $1,3 трлн ежегодно за счёт оптимизации проектирования и снижения ошибок. 70% этих эффектов приходится на ранние стадии — предпроектный анализ, планирование и ТЭО.
European Construction Observatory (ЕС, 2024)
В Европе AI-BIM применяется уже более чем в 55% крупных государственных инфраструктурных проектов. Внедрение AI-контроля позволило сократить время на проверку моделей в экспертизе с 3 недель до 5 дней. Эффект для заказчиков выражается в сокращении административных затрат на 20–25%.
Эти данные подтверждают, что переход к AI-проектированию — это не временная тенденция, а устойчивая глобальная трансформация. Для компаний, которые уже применяют BIM и цифровой контроль качества, интеграция AI становится естественным продолжением стратегии повышения эффективности и конкурентоспособности.