Услуга

ИИ в проектировании: что работает, а что пока нет

Разбираем по пунктам, какие задачи проектного отдела языковые модели закрывают уже сегодня и на чём они стабильно ошибаются. Без обещаний, что нейросеть нарисует вам чертежи.

Минстрой утвердил план внедрения ИИ в строительстве на 2026 год, применение ТИМ у застройщиков дошло примерно до половины рынка, и в каждой второй проектной компании кто-то уже спросил: а нам это зачем?

Ответим с той стороны, с которой видно. Мы не продаём нейросеть как таковую. Мы берём конкретную задачу отдела и смотрим, дешевле её закрыть скриптом, обычной базой или языковой моделью.

Чаще всего выигрывает скрипт. Но есть четыре места, где ИИ действительно вытаскивает.

Где работает

Разбор замечаний экспертизы. Приходит PDF на 180 пунктов сплошным текстом. Раньше ГИП сидел полдня и раскладывал их по разделам и исполнителям. Модель делает черновую разбивку за пару минут: раздел, суть, кто отвечает, повтор это или новое. Человек проверяет и правит, обычно уходит около часа. Точность мы не обещаем цифрой до того, как увидим ваши документы: на пилоте считаем её на вашей выборке и показываем как есть. Смысл в другом — проверять готовый список быстрее, чем собирать пустой.

Поиск по нормативам. Вопрос задаётся словами, ответ возвращается с цитатой и номером пункта. Ключевое требование к такому помощнику одно: он обязан показывать источник. Без ссылки на конкретный пункт ответ не стоит ничего, потому что проверять его придётся заново.

Отчёты и ведомости по модели. Цифры считает скрипт, текст вокруг цифр пишет модель. Сводка для заказчика, пояснительная записка к разделу, комментарий к отчёту о коллизиях. Экономия небольшая, зато ежедневная.

Наведение порядка в наименованиях. Двенадцать написаний одной перегородки сводятся к одной позиции. Здесь языковая модель делает то, чего не умеет регулярное выражение: понимает, что «Кирп. перегор. 120» и «Перегородка кирпичная 120 мм» - одно и то же. Дальше результат уезжает в 1С или в базу, об этом есть разбор про Revit и PostgreSQL.

Где врёт

Раздел, из-за которого эту страницу вообще стоило писать.

Нормативы модель выдумывает. Спросите у публичного чата пункт СП по высоте ограждения, и он назовёт номер уверенно. Номер может не существовать. Лечится только одним способом: поиском по вашим загруженным файлам с обязательной цитатой. Никакого «по памяти».

Геометрию модель не понимает. Она не видит, что труба пересекает балку. Коллизии ловятся геометрическим движком, и никак иначе. Тексты вокруг результата ИИ пишет хорошо, сам результат считает Navisworks или скрипт.

Считать она не умеет. Складывать объёмы должен код. Модель, которой доверили арифметику, ошибается тихо, и это худший вид ошибки.

Чертежи не рисует. Запросов «нейросеть чертежи» много, картинки в интернете красивые. К рабочей документации это отношения не имеет: то, что выдаёт генератор изображений, не проходит ни нормоконтроль, ни здравый смысл.

На узкой специфике проваливается. Ваши внутренние сокращения, ваш классификатор, ваши шаблоны. Без загруженной базы знаний компании ответы будут общими до бесполезности.

Как мы это делаем

Шаг 1. Выбираем задачу. Смотрим, куда в отделе уходит время на текст: замечания, письма, записки, поиск по нормативам, ручная сортировка. Берём одну задачу с понятным измеримым результатом.

Шаг 2. Собираем базу знаний. Ваши стандарты, шаблоны, альбомы, нормативы, архив замечаний. Раскладываем по разделам, режем на куски, индексируем. Скучный шаг, от которого зависит всё остальное.

Шаг 3. Пилот на реальных документах. Прогоняем на прошлогодних замечаниях, где ответ уже известен, и считаем процент попадания. Цифру показываем как есть, даже если она нам не нравится.

Шаг 4. Ставим локально. Модель разворачиваем на вашем сервере или изолированной машине. Ни один файл наружу не уходит.

Шаг 5. Встраиваем в процесс. Кнопка в Revit, бот в рабочем чате, страница во внутренней сети. Инструмент, за которым надо ходить в отдельное приложение, забывают за неделю.

Шаг 6. Передаём и учим. Инструкция, разбор с командой, короткие правила: чему верить сразу, что перепроверять всегда.

Что остаётся у вас

• Работающий инструмент в вашем контуре, без подписок на внешние сервисы.
• Загруженная и структурированная база знаний компании. Ценность сама по себе, даже если завтра поменяется модель.
• Замер точности на ваших документах, а не на чужой презентации.
• Исходники и инструкции по обновлению базы своими силами.

Сроки и деньги

Пилот на одной задаче с замером точности - от двух до четырёх недель. Внедрение в процесс с локальной установкой и обучением - от полутора месяцев.

По бюджету: пилот сопоставим с двумя-тремя неделями работы инженера, полное внедрение считаем этапами и называем цифру после первого шага. Локальная установка требует машины с видеокартой, это разовые расходы на вашей стороне. Точную конфигурацию подбираем под задачу, часто хватает того, что уже стоит под визуализацию.

Чего мы не делаем

Не подключаем публичные чаты к вашим проектным файлам. Модели и переписка заказчика туда уезжать не должны, и никакие галочки в настройках сервиса этого не гарантируют.

Не обещаем замену людей. Ни один известный нам инструмент не проектирует за инженера. Он снимает разбор текста, поиск и оформление, то есть часы, а не должности.

Не берёмся за задачу, где нет проверяемого результата. «Внедрите нам ИИ» звучит бодро, но заканчивается ничем. Нужна конкретика: сократить разбор замечаний с пяти часов до одного, найти пункт норматива за минуту вместо получаса.

Не заменяем нормоконтроль. Модель готовит черновик, ответственность остаётся за ГИПом.

Частые вопросы

Наши модели попадут в обучение чужой нейросети? Нет. Ставим локально, интернет для работы не нужен. Требуется публичный сервис - обсуждаем отдельно и только для тех документов, которые не жалко.

Сколько ждать эффекта? На разборе замечаний эффект виден на первой же пачке. На поиске по нормативам через месяц, когда база наполнена и люди привыкли спрашивать.

Нужен ли свой айтишник? Для запуска нет, для обновления базы желательно. Обычно это BIM-менеджер, который раз в месяц докладывает новые документы.

А если модель ошибётся? Ошибётся обязательно. Поэтому каждый ответ идёт со ссылкой на источник, а решения принимает человек. Инструмент без показанного источника мы не сдаём.

С чего дешевле начать? С разбора замечаний экспертизы или с поиска по внутренним стандартам. Обе задачи закрываются пилотом и сразу показывают, стоит ли идти дальше.

Что дальше

Пришлите один документ, на который у вас регулярно уходит время: замечания экспертизы, техзадание, письмо со списком вопросов. Покажем на нём, что получится, а что нет.

Написать: Telegram или страница контактов. Часто вместе с ИИ нужны обычные вещи: автоматизация проверки моделей, интеграции через API, Dynamo-скрипты и плагины. Перед стартом полезно пройтись по чек-листу BIM-аудита.