11 сентября 2024 года в Москве на площадке Цифрового делового пространства состоялась конференция AI INNOVATOR CONFERENCE в рамках программы Международного форума устойчивого развития городов, которая объединила представителей строительной и иных индустрий для обмена опытом по передовым технологиям и выявления потенциала инструментов ИИ.

Во время конференции спикеры обсудили:

◉ возможности ИИ в оценке инвестиционного потенциала территорий для застройки;

◉ применение ИИ в формировании концепции строительного проекта;

◉ трансформацию цифровых продуктов для анализа рынка новостроек;

◉ будущее меблировки и дизайна помещений в контексте развития искусственного интеллекта;

◉ новые инструменты для продаж и маркетинга с применением ИИ.

Модератором дискуссии выступила Светлана Опрышко, президент ассоциации «Альянс девелоперов по разработке и внедрению технологий искусственного интеллекта», директор портала Всеостройке.рф.

ИИ — в банке решений «Умного города»

Инновации активно применяются в сфере строительства, продаж и эксплуатации объектов недвижимости. Одна из ключевых инициатив в этой области — проект «Умный город», направленный на использование цифровых технологий, в том числе на базе искусственного интеллекта, для управления городским хозяйством. По словам начальника отдела по взаимодействию с регионами ведомственного проекта «Умный город» ФАУ «Проектная дирекция Минстроя России» Екатерины Барановой, платформа для интеграции различных сервисов уже апробирована в Калуге, Обнинске и Нижнем Новгороде.

А чтобы определить эффективность внедряемых решений и уровень цифровизации в целом, Минстроем России разработана методика оценки хода и индекс цифровой трансформации городского хозяйства. Она получила название «IQ городов». Оценка проводится по 37 показателям, разделенным на 15 направлений.

Распространению ИИ-разработок в сфере строительства и девелопмента способствует и сколковский акселератор Build UP. Руководитель направления «Городские и строительные технологии» фонда «Сколково» Юрий Хаханов рассказал, что всего за пять лет существования акселератора в воронку проектов попало более трех тысяч решений, более сотни вышли на стадию пилотных внедрений, экономический эффект от которых превысил 2 миллиарда рублей. В программе приняли участие стартапы из более чем ста российских городов.

Участники конференции отметили, что с внедрением ИИ производительность труда в строительной отрасли увеличилась на 40%. В целом же мировой рынок искусственного интеллекта в строительстве оценивается в $550 млрд и, по прогнозам, будет расти в среднем на 35% ежегодно до 2030-го. В РФ оценочный вклад ИИ в строительство к 2028 году составит 1 трлн рублей.

«Фундамент ИИ — это корректно собранные, чистые данные»

Сергей Лобжанидзе, директор сервиса bnmap.pro, рассказал о пяти «зачем» для ИИ в анализе рынка новостроек. Спикер начал издалека и обозначил вопрос: почему необходим анализ рынка недвижимости, в частности — новостроек?

«Рынок постоянно очищается от некорректной и неточной информации. Рынки, которые заинтересованы в быстром, бурном инвестиционном развитии и привлечении инвесторов обязательно приходят к моменту, когда они полностью прозрачны и информация по ним доступна», — отметил Сергей Лобжанидзе.

По его словам, проверяемые и корректные данные о рекламном продвижении объектов недвижимости, продажах, сделках позволяют строить ту отчетность, которая в свою очередь является основанием для принятия решений. На примере недвижимости важную роль будет играть оценка инвестиционного потенциала земельного участка или площадки для редевелопмента: какая валовая выручка от рыночной реализации и какой срок рыночной реализации проекта.

На сегодняшний день все, что делается ИИ в сфере недвижимости касаемо оценки инвестиционных проектов, создания экосистем принятия решений является экспериментом и «пробой пера», так как многие моменты еще требуют доработки, как считает Сергей Лобжанидзе.

Задачи, которые необходимо решать в анализе рынка новостроек:

◉ Анализ емкости рынка и платежеспособного спроса.

◉ Исследования для проектного финансирования: опора на подтверждаемые и корректно собранные данные, которые в количественных показателях представляют рынок, его структуру и динамику, чтобы на этих данных делать краткосрочные и многострочные прогнозы, в зависимости от того, на какой стадии рынок находится.

◉ Ценообразование и управление ассортиментом.

◉ Разработка стратегии реализации и плана продаж: чем менее понятный рынок, тем больше сценариев существует для выбора. Все выбранные сценарии должны быть обоснованы, а обосновывать легче всего на примере окружающего рынка, как утверждает Сергей Лобжанидзе.

◉ Разработка задания на проектирование и создание девелоперского продукта.

◉ Аудит сторонних решений и рекомендаций.

Как сейчас решаются эти задачи и как данной сфере может помочь ИИ?

Разрозненные источники данных о структуре и динамике рынка, отсутствие единой архитектуры организации данных приводят к постоянным попыткам создания и сохранения целостной БД. По словам спикера, около 90% времени уходит на то, что «вы вытаскиваете из разных источников данные и пытайтесь их верифицировать, нормализовать».

Помощь ИИ строится на двух этапах: автоматизации рутинных задач с возможностью тонкой настройки требований, а также формулировании и решении новых задач за счет возросшей скорости и качественного скачка в моделировании.

Прогнозы использования ИИ в анализе рынка новостроек:

◉ Автоматическое определение конкурентов и моделирование их рыночного поведения: это может быть ИИ-советчик, который подсказывает изучить конкурентов, цены на рынке и так далее.

◉ Управление ценообразованием и экспозицией: когда определенный объем квартир начинает продаваться быстрее, ИИ может посоветовать повысить цены на остаток или составить рекомендательную систему для пользователя с учетом его поведения.

◉ Оценка инвестиционного потенциала площадки под планируемое развитие: создание отчета и квартирографии, среднюю стоимость сделки можно поручить ИИ.

Сергей Лобжанидзе отметил, что межотраслевой опыт применения ИИ достаточно широк: торговля на фондовом рынке, беспилотный транспорт, 3D-печать зданий и автоматизация складского хозяйства набирают все большие обороты. Контроль всего процесса создания чистых данных является приоритетом в успешной реализации элементов ИИ в любой сфере. В планах спикер выделил создание единого реестра данных о поведении уникальных объектов недвижимости на розничном рынке во всех возможных статусах недвижимости.

Кроме того, в строящихся объектах может быть применена также модель прогнозирования пешеходного внутриквартального траффика, которая распознает пол и примерный возраст прохожих. Об использовании такого ИИ-решения рассказала руководитель проектов внедрения цифровых сервисов ГК «А101» Татьяна Файнблит. По словам эксперта, такая разработка представляет большую ценность для владельцев коммерческих помещений на первых этажах – на основе данных они могут формировать ассортимент и выбирать профиль деятельности малого предприятия. Также застройщик использует сервис видеоаналитики для фиксации замечаний и ассистента с функцией перевода на иностранный язык для консультаций по продажам. 

ИИ помогает везде, даже в производстве мебели

Алексей Никонов, предприниматель в сфере цифровой трансформации, начал свое выступление с постановки основной задачи ИИ — автоматизации, замене труда человека на труд компьютера, робота, станка.

Спикер отметил, что новая технология улучшает качество жизни людей, и обычный пользователь встречает ИИ практически везде: в интернете это показ рекламы, поисковая система, рекомендация товаров, субтитры на видеосервисах, машинный перевод. В смартфоне с помощью ИИ происходит детектирование лица, распознавание лиц и речи, Т9, работают энергосбережение, чат-боты. На ПК технология проверяет орфографию, удаляет шумы в Skype, осуществляет OCR (оптическое распознавание символов, в англ. optical character recognition).

Алексей Никонов привел график, показывающий рекордный рост аудитории ChatGPT:

Статистика показывает, что интерес к технологии ИИ стремительно растет. Однако из-за этого возникают определенные риски.

«Когда много информации, много ажиотажа в какой-то отрасли, соответственно, качество может страдать от этого, поэтому к ИИ нужно относиться только так, как к инструменту. А любым инструментом нужно уметь пользоваться», — добавил Алексей Никонов.

ИИ применяется во многих направлениях, и сейчас он помогает в производстве. Например, машинное зрение может прогнозировать качество выпускаемой продукции и видеть, где могут быть недочеты.

Автоматизация с использованием ИИ в производстве — это процесс внедрения технологий, которые позволяют улучшить эффективность, качество и гибкость производственных процессов, практически исключая человеческий фактор.

Алексей также рассказал о кейсе применения модели ИИ, которая оптимизирует износостойкость различных элементов производственных станков. Это помогает предотвратить случаи выхода техники из строя.

ИИ сильно выручает при разработке продукта, концепций и идей. С помощью новой технологии ускорилось время создания товара — так, спикер привел в пример выпуск мебели. В любой сфере необходимо четкое понимание того, что производитель хочет получить в итоге.

«В конечном результате всё равно выигрывает наш потребитель, наш клиент, который начинает жить в комфортной среде», — уверен Алексей Никонов.

Виртуальный ИИ-менеджер интерьера: личный дизайнер под рукой

Елена Хлапина, основатель и генеральный директор компании «Иммерсия Ск», поделилась, как ИИ-технологии могут продавать не только недвижимость, но и ее ремонт, меблировку и декорирование.

По словам спикера, виртуальный менеджер интерьера ускоряет процесс проектирования дизайна и делает его дешевле и качественнее.

Использование виртуального менеджера интерьера заключается в загрузке оригинальной фотографии комнаты для ее обработки ИИ-моделью, которая выдает новое изображение. Нейросеть генерирует по текстовому запросу наглядные предложения по ремонту недвижимости с учетом заданного стиля, цветовой гаммы и других пожеланий. Получив конечный результат, пользователь задается вопросом: где купить эти товары? На этом этапе срабатывает монетизация с брендами мебели и декора.

«Когда вы продаете квартиру на вторичном рынке либо новостройку, то интересно показать не просто голый план и фотографии “бабушкиного ремонта” или пустых стен, а как это может выглядеть после ремонта, меблировки и декора», — пояснила Елена Хлапина.

Эта технология объединяет в себе несколько крупных рынков: рынок продажи мебели, рынок маркетингового бюджета, рынок продажи недвижимости, ремонтные работы и банковский рынок (мебель в рассрочку). При этом ее архитектура стремится стать кросс-индустриальной: сейчас это решение в сфере продажи недвижимости и его обустройства, но по схожему принципу «визуальный калькулятор» можно адаптировать в сферу бьюти и продажи других продуктов и услуг.

Какие преимущества данной технологии для бизнеса? Это сокращение сроков принятия решений, увеличение продаж (онлайн и офлайн), повышение уровня удовлетворенности пользователя.

Преимущества ИИ-менеджера интерьера Елена Хлапина обозначила так: «Захотелось оцифровать и дать людям то, что они раньше получали путем прихода к дизайнеру, обсуждения, нескольких дней ожидания 3D-модели. А сейчас это можно получить за 10 секунд».

Юлия БЫСТРОВА

Фото: Юлия Быстрова; E.GROUP

Благодарим E.GROUP, организатора конференции, за помощь в подготовке материала

Подписывайтесь на каналы Let AI be в Telegram и «ВКонтакте» — оставайтесь в курсе главных новостей в сфере искусственного интеллекта!