Как ИИ меняет проектно-строительный бизнес — и почему это уже нельзя игнорировать

На конференции фасадного клуба Александр Высоцкий — генеральный директор компании Vysotskiy consulting — провёл большую лекцию о применении нейросетей в инженерных задачах и бизнесе.

Главная мысль прозвучала почти сразу:

Это не новая история. Когда появились автомобили, они не уничтожили профессию перевозчиков — но люди на автомобилях вытеснили тех, кто ездил на повозках. Когда появилась электронная почта, она не «убила» коммуникацию — но люди, работающие через цифровые сервисы, вытеснили классическую почту.

С ИИ происходит то же самое. И вопрос сегодня уже не в том, нужны ли нейросети. Вопрос в другом: насколько быстро человек научится использовать их в своей работе.

Александр занимается цифровизацией и технологическим развитием строительных компаний больше 15 лет. Ещё задолго до массового появления искусственного интеллекта он внедрял BIM-технологии, автоматизацию проектирования и цифровые модели управления строительством.

В опыте Александра — работа с крупнейшими компаниями строительной и промышленной отрасли: Норникель, Росатом, ПИК, Самолёт.

Также в практике — взаимодействие с государственными экспертизами, обучение специалистов, сотрудничество с Autodesk и участие в подготовке сборной России.

Поэтому взгляд Александра на внедрение нейросетей в строительный бизнес — это не теория и не хайп вокруг AI. Это позиция человека, который уже проходил несколько технологических переходов внутри отрасли.

По словам Александра, активно использовать ИИ он начал в 2023 году. Сначала это было написание скриптов через нейросети — так называемый вайб-кодинг. Тогда команда автоматизировала процессы через Google Таблицы и скрипты в рамках крупного проекта с 2GIS.

Сегодня ситуация изменилась полностью. Нейросеть стала постоянным рабочим инструментом.

ИИ используется не только для бизнеса, но и для повседневных задач. И именно это сегодня становится главным отличием между теми, кто ускоряется, и теми, кто продолжает работать по старой модели.

Чтобы объяснить происходящее, Александр предложил посмотреть на ИИ как на очередной этап развития способов хранения и передачи знаний.

Первая эпоха — письменность

Сначала человечество научилось сохранять информацию: наскальная живопись, письменность, пергаменты. Это было дорого, сложно и медленно. Чтобы записать знания, приходилось буквально создавать носитель вручную.

Но именно благодаря этому сегодня мы можем читать Марка Аврелия, Цицерона и понимать, как развивалась цивилизация.

Главный результат первой эпохи — люди научились сохранять знания.

Вторая эпоха — книгопечатание

Книги сделали знания доступными. До этого информация была привилегией ограниченного круга людей. После появления печати практически любой человек получил доступ к математике, физике, биологии и научным трудам.

Это ускорило технический прогресс в огромных масштабах.

Главный результат второй эпохи — знания стали массовыми.

Третья эпоха — интернет

Интернет дал доступ к знаниям из любой точки мира. Учиться, искать информацию, обмениваться опытом и управлять проектами стало возможно где угодно — в офисе, на стройке, в дороге или дома.

Но вместе с этим появилась новая проблема — информационный шум.
Информации стало слишком много, а поиск нужных данных начал занимать огромное количество времени.

Четвёртая эпоха — нейросети

ИИ решает проблему перегрузки. Нейросеть не просто хранит информацию и не просто показывает ссылки — она пытается выдать человеку готовый ответ под конкретную задачу.

Именно поэтому нейросети стали следующим шагом развития информационных технологий.

По сути, любая задача, результат которой можно выразить текстом, изображением, структурой или аналитикой, уже может усиливаться нейросетями.

Обучение и консультирование

Раньше для погружения в новую тему нужно было искать курсы, читать книги и консультироваться со специалистами. Сейчас нейросети позволяют получить структурированный план обучения, разбор темы или профессиональную консультацию буквально за минуты.

Да, нейросеть может ошибаться. Но как инструмент ускорения входа в тему она работает очень эффективно.

Поиск и анализ информации

ИИ серьёзно сокращает время поиска данных и аналитики. С помощью нейросетей можно быстро собирать исследования, структурировать материалы, проверять гипотезы и готовить аналитические сводки для проектирования, строительства, девелопмента и управления.

При этом Александр отдельно подчеркнул важность критического мышления. Информации в интернете настолько много, что подтверждение можно найти практически под любую позицию.

Подготовка выступлений и материалов

Нейросети помогают структурировать мысли, собирать тезисы, готовить презентации и упаковывать сложную инженерную информацию.

Особенно это полезно в проектно-строительной среде, где материал часто перегружен техническими деталями и требует понятной подачи.

SEO и контент

Для строительных компаний, проектных бюро и девелоперов ИИ становится серьёзным усилителем маркетинга. Нейросети помогают адаптировать сайт под поисковые системы, ускорять выпуск экспертных статей, выстраивать SEO-структуру и системно продвигать инженерные услуги в интернете.

И для проектно-строительного бизнеса это уже становится прямым конкурентным преимуществом.

HR и анализ сотрудников

Отдельно Александр отметил глубину аналитики. Нейросети способны выявлять закономерности и детали, которые человек может не заметить.

Особенно это полезно при ограниченном бюджете и необходимости быстро анализировать большие массивы данных.

Одно из самых сильных направлений применения ИИ в архитектуре и строительстве — работа с изображениями.

Нейросети уже умеют генерировать концепции фасадов, создавать эскизы, улучшать BIM-визуализации, перерабатывать изображения объектов и готовить презентационные материалы для девелопмента и маркетинга.

Александр рассказал пример из практики: команда брала обычный скриншот объекта из BIM-программы и загружала его в нейросеть. Дальше через промпты:

• улучшали изображение;
• добавляли людей;
• дорабатывали окружение;
• создавали более реалистичную подачу.

В результате получались материалы, пригодные для презентаций и маркетинга. И всё это — за считанные минуты.

Следующий уровень — генерация видео. Из одного изображения нейросеть уже способна собирать полноценные ролики и анимации.

Для девелопмента, архитектуры, BIM-проектирования и строительного маркетинга это открывает огромные возможности:

• быстрые концептуальные ролики;
• визуализация объектов;
• презентационные материалы;
• контент для продвижения.

Отдельно Александр рассказал и про эксперименты с музыкой. Если в 2024 году это было скорее развлечением, то уже в 2025 команда выпустила полноценный музыкальный альбом, который появился на Яндекс Музыке.

Причём многие слушатели даже не верили, что музыка была создана при помощи ИИ.

Ещё одна сильная область — анализ переговоров.

У Александра используется нейроагент, который:

• записывает встречу
• разделяет участников
• анализирует диалог
• делает выжимку
• фиксирует риски
• отвечает на вопросы по встрече

После переговоров можно быстро получить:

• основные выводы
• список рисков
• перечень вопросов
• ключевые договорённости

Для управленцев это становится огромной экономией времени.

Следующий шаг развития AI в строительстве — генерация 3D-моделей и виртуальных миров.

Уже сейчас нейросети способны создавать изображения объектов, превращать их в 3D-модели и собирать интерактивные сцены для архитектуры и проектирования.

А дальше технологии постепенно движутся к полноценным виртуальным пространствам, в которых можно взаимодействовать с объектами в реальном времени.

Несмотря на возможности ИИ, Александр отдельно обозначил зоны, где нейросети пока работают слабо.

Генерация идей на старте

Если человек сразу идёт в ИИ за идеями, он начинает ограничивать собственное мышление. Мозг цепляется за первый предложенный вариант.

Поэтому сначала лучше подумать самостоятельно. И только потом использовать нейросеть как собеседника или инструмент проверки.

Глубокие инженерные задачи

По словам Александра:

Она может помогать и ускорять работу, но глубокую экспертизу пока не заменяет. Особенно это касается сложного проектирования и инженерных решений.

Все результаты ИИ требуют проверки.

Стратегия компании

Стратегию на несколько лет вперёд Александр не строит через нейросеть. Сначала формулирует собственную позицию, а потом использует ИИ для обсуждения, декомпозиции и проверки гипотез.

Потому что стратегия — это ответственность владельца и понимание бизнеса, а не генерация случайных идей.

Личное участие

Есть вещи, которые ИИ не должен заменять: поздравления, личное внимание, человеческое участие.

По мнению Александра, ценность поздравления, полностью созданного нейросетью, практически нулевая. И это важная мысль на фоне массовой автоматизации.

Чтобы эффективно использовать ИИ, важно понимать одну вещь: нейросеть не понимает смысл. Она работает как математическая модель

Её задача — находить закономерности в данных и предсказывать наиболее вероятный ответ.

То есть нейросеть не «думает» как человек. Она анализирует:

• слова
• контекст
• вероятности
• взаимосвязи

И на основе этого собирает ответ.

Например, если человек пишет: «Подскажи, как приготовить куриный суп»

Нейросеть выделяет:

• что это вопрос
• что речь о приготовлении
• что тема связана с едой
• что суп куриный

После чего генерирует наиболее вероятный рецепт.

Именно поэтому ИИ может быть очень полезным — и одновременно очень уверенно ошибаться.

ИИ уже меняет проектно-строительный бизнес — не где-то в будущем, а прямо сейчас.

Он уже ускоряет аналитику, BIM-проектирование, подготовку материалов, визуализацию объектов, обработку инженерных данных, коммуникации, маркетинг строительных компаний и обучение специалистов.

Но ключевая мысль лекции была не про технологии.
А про людей.

Побеждать будут не те, у кого просто есть доступ к нейросетям.

Побеждать будут те, кто научится встраивать ИИ в свою ежедневную работу быстрее остальных.