Заявление главы Минстроя РФ Ирека Файзуллина о признании разработки отраслевого искусственного интеллекта (ИИ) ключевой задачей – это не очередная технологическая мантра, а констатация необходимости перехода от экстенсивного «ручного» режима управления строительной отраслью к построению «цифровой нервной системы» всего инвестиционно-строительного цикла. Нам нужна система, которая не просто фиксирует, а моделирует тысячи сценариев до того, как первая техника заехала на площадку. Иначе мы так и будем работать по принципу «авось пронесёт», а потом героически навёрстывать.
Без предсказательного моделирования, завязанного на реальные данные, цикл не сократить ни на день. И вот здесь имеется существенная загвоздка – в характере и качестве данных. ИИ можно научить чему угодно, но, если кормить его оторванными от жизни сметными нормативами, не учитывающими ни конкретную логистику, ни климат, ни реальную производительность, мы получим дорогую игрушку, которая будет выдавать красивые, но бессмысленные прогнозы. Сегодня данные размазаны тонким слоем по Госэкспертизе, заказчикам, подрядчикам, каждая структура сидит в своём контуре, со своими форматами. Тезис министра о том, что нужно объединить всех, кто работает в этом направлении – это, по сути, призыв сломать «цифровой феодализм». Без единого, чистого и верифицированного озера данных ничего не взлетит.
В поиске кадров
Однако неизбежно встанет вопрос – а кто, собственно, будет всем этим пользоваться? Речь не про дата-сайентистов, которых рынок и так по кусочкам разбирает. Нужны люди, понимающие одновременно и стройку, и цифру: инженеры, способные поставить задачу машине, и аналитики, умеющие читать не только данные системы, но и сводки с площадки. Таких специалистов сейчас единицы. Пока мы не запустим программы переподготовки внутри Минстроя и не начнём формировать заказ для профильных вузов, любой самый умный ИИ упрётся в то, что на местах его рекомендации просто некому грамотно применить. Это первое.
Для внедрения ИИ в строительстве необходима подготовка специалистов, сочетающих инженерные знания и навыки работы с цифровыми технологиями.Фото: Наталья Чернохатова/Octagon.Media
Второе, и тоже кадровое, но уже «с психологическим оттенком» – это проблема «чёрного ящика». Строительный бизнес – среда консервативная по определению, и когда ИИ предлагает сократить сечение несущей конструкции или заменить привычный материал на новый, у инженера и заказчика включается инстинкт самосохранения. Машина не объясняет ход мысли, а подпись и ответственность – на человеке. Пока мы не решим задачу «объяснимого ИИ» и не пропишем механизмы страхования ответственности за решения, принятые при поддержке алгоритмов, система будет саботироваться на низовом уровне. Люди просто не будут доверять тому, чего не понимают.
Кто платит?
Далее – вопрос денег. Создание и постоянная актуализация отраслевого ИИ – удовольствие дорогое. И если мы говорим не о девелоперских гигантах, а о малом и среднем бизнесе, который строит значительную долю жилья и социальных объектов, то они такие инвестиции просто не вытянут. Если скатимся к модели, при которой ИИ станет премиум-инструментом только для крупных игроков и госзаказа, мы получим дополнительный разрыв в конкурентоспособности и, как следствие, перекосы на рынке. Значит, уже сейчас нужно думать о механизмах софинансирования или, как вариант, о модели «ИИ как госуслуга» с понятными и подъёмными тарифами.
В нормативной базе также не всё гладко, причём на фундаментальном уровне.
Наши СНиПы и своды правил написаны под детерминированные расчёты – заложил, посчитал, получил конкретное число. ИИ же работает с вероятностями, с многовариантностью. Чтобы его выводы принимала экспертиза, нужна не просто легализация «цифрового двойника», а пересмотр самих подходов к техническому нормированию. Это работа на годы вперёд, и, если её не начать параллельно с разработкой самого ИИ, мы получим инструмент, который считает быстро, но результаты которого не проходят по действующим нормам.
На новых принципах
Есть и ещё один ракурс, о котором пока говорят мало, а зря. Когда мы собираем все данные в единый контур – нагрузки, паспорта объектов, логистические цепочки – мы получаем колоссальную точку уязвимости. Кибератака на такой контур – это не просто кража чертежей, это возможность незаметно исказить обучающую выборку так, что ИИ начнёт систематически выдавать опасные проектные решения.
Вопрос уже не только экономический, он перетекает в плоскость национальной безопасности.
И этот аспект должен прорабатываться с самого начала, а не постфактум.
Существует соблазн создать одну-единственную суперплатформу под флагом государства, которая просто заменит бюрократическую машину на цифровую, но монопольную. Этого допустить нельзя. Отрасли необходима конкуренция алгоритмов на единых государственных машиночитаемых стандартах. Мы должны оценивать построенный объект по итоговой безопасности и эффективности, а не по тому, соблюдены ли «цифровые ритуалы», прописанные одним разработчиком.
Таким образом, задача министром поставлена верно и амбициозно. Для законодателей это сигнал к немедленной ревизии правовых барьеров для внедрения ИИ и пересмотру принципов госрегулирования.
Автор: заместитель председателя комитета по экономической политике Государственной Думы РФ
02 июля 2026