90 % проектов с использованием искусственного интеллекта (ИИ) провалились на старте.
Эксперт:
Владимир Ильин, инженер-конструктор
КБ «Феризо»
Российские компании в 2025 году не смогли внедрить 90 % инициатив, связанных с ИИ. Около 40 % проектов были свёрнуты уже на стадии пилота. Такие данные получил опрос порядка 50 крупных организаций из сфер IT, промышленности, финансов, транспорта, строительства, логистики и госсектора, проведённый консалтинговой компанией «Интеллектуальная аналитика».
Почему красивые презентации не превращаются в реальные стройки
Большинство организаций не дошли до полноценного внедрения ИИ, потому что запускали не практичные решения, а проекты с сильным PR‑эффектом.
Вот пара показательных примеров:
- В одной компании пытались самостоятельно дообучить китайскую модель Qwen для юридического департамента. Из‑за среднего понимания русского языка и недостаточно качественной базы данных ИИ‑ассистент показывал точность отчётов ниже 30 %.
- В другой организации большинство сообщений в службу поддержки сопровождались документами и картинками. Для решения задачи требовалась поддержка мультимодальности, но доступные модели не позволяли это реализовать.
Цифровой прорыв для чиновников, ручной труд — для строителей
Строительная отрасль: разрыв между мечтой и реальностью
Особо ярко проблема оторванности ИИ‑проектов от реальных производственных нужд проявилась в строительстве. Здесь внедрение технологий зачастую сводится к формальной цифровизации делопроизводства — созданию чат‑ботов для внутренних запросов, автоматизации отчётности или разработке «умных» систем документооборота.
При этом сам процесс строительства, производства материалов и логистики поставок остаётся на уровне полувековой давности. Разберём подробнее.
Ручные процессы доминируют
На стройплощадках по‑прежнему преобладают ручной труд и устаревшие методы управления. Краны, бетономешалки и другая техника мало интегрированы с цифровыми системами мониторинга. Датчики, которые могли бы передавать данные в реальном времени, — редкость.
Логистика без «интеллекта»
Поставки материалов организуются по старинке: через телефонные звонки, бумажные заявки и интуитивные решения прорабов. ИИ‑алгоритмы для оптимизации маршрутов и прогнозирования задержек практически не применяются. В итоге — простои из‑за нехватки материалов или затоваривание складов.
Производство стройматериалов консервативно
Заводы по выпуску бетона, кирпича и металлоконструкций работают на оборудовании и по технологиям, которые не предусматривают глубокой интеграции с ИИ. Датчики IoT и системы предиктивной аналитики — редкость. Плановые ремонты и замены оборудования часто проводятся «по календарю», а не по реальному состоянию техники.
BIM‑моделирование без реального влияния
Даже там, где внедряют информационное моделирование зданий (BIM), оно часто существует как отдельный цифровой артефакт, не связанный с реальными процессами на стройплощадке. Модель не синхронизируется с графиком поставок, работой бригад и погодными условиями. В результате красивый 3D‑план остаётся лишь презентацией для инвесторов, а на площадке всё идёт «как обычно».
Что мешает внедрению ИИ на стройке
Сроки промышленного внедрения моделей ИИ у половины опрошенных компаний сместились на вторую половину или конец 2026 года. В строительстве эти сложности усугубляются:
- Неготовность инфраструктуры. Датчики, дроны и IoT‑устройства на стройплощадках либо отсутствуют, либо работают разрозненно, не формируя единый поток данных для ИИ.
- Дефицит качественных данных. Исторические данные о стройке часто хранятся в бумажном виде или неструктурированных электронных таблицах. Без «сырых» данных ИИ не может обучаться и прогнозировать.
- Сопротивление изменениям. Прорабы и инженеры старшего поколения скептически относятся к «цифре», предпочитая проверенные методы. Обучение персонала требует времени и бюджета.
- Финансовый вопрос. В консалтинговой компании Onside подсчитали, что в 2025 году типовые бюджеты пилотных проектов по внедрению ИИ составляют 5–15 млн руб. В строительстве эти средства зачастую расходуются на создание впечатляющих демо‑версий и презентаций, а не на реальную трансформацию процессов.
- Вопросы безопасности. Риски утечек данных и злоупотребления моделями, необходимость аудита и сертификации систем — всё это добавляет бюрократии и затрат.
- Дефицит специалистов. Компании сталкиваются с нехваткой кадров, способных не просто запустить ИИ‑инструмент, но и адаптировать его под специфику стройки.
Вывод: фасад вместо фундамента
Итог закономерен: многие ИИ‑решения в строительстве превращаются в «искусственные нейростимуляторы» — красивые демо‑проекты для отчётов и освоения бюджетов. Они успешно работают в презентациях и на совещаниях, но не влияют на ключевые показатели стройки: сроки, стоимость и качество.
Без глубокой модернизации самих производственных процессов любая цифровизация остаётся лишь фасадом. Чтобы ИИ действительно начал приносить пользу, нужно:
- Начать с инфраструктуры: внедрять датчики, IoT и системы сбора данных на стройплощадках.
- Уделять внимание качеству данных: оцифровывать архивы, стандартизировать форматы отчётности.
- Обучать персонал: не только ИТ‑специалистов, но и прорабов, инженеров, снабженцев.
- Выбирать ИИ‑решения под реальные задачи: прогнозирование сроков, оптимизация логистики, предиктивное обслуживание техники.
- Интегрировать BIM с процессами: синхронизировать модель с графиком поставок, погодой и работой бригад.
Пока же ИИ в строительстве — это скорее модный тренд, чем рабочий инструмент. Но у отрасли есть шанс изменить ситуацию: начать не с красивых презентаций, а с реальной модернизации на местах.
📝 От редакции: задались вопросом, а как ИИ без масштабно-глобальных прожектов помочь, скажем, штукатурной бригаде. И спросили у ИИ же. Ответ был катастрофически эпичен. Об этом в следующей публикации на Стройфакъ.
