Shutterstock/FOTODOM В конце октября в Москве прошел ежегодный форум «Цифровое развитие-24», на котором эксперты обсудили перспективные прорывные технологии, проблемы их регулирования и внедрения, а также новые тенденции экономического и социального развития. Механизмы разработки проектов.
Ирина Кузьма, председатель комиссии Национальной ассоциации строителей (НОСТРОЙ) по цифровой трансформации в строительной отрасли, подробно рассказала об использовании систем мониторинга технологий информационного моделирования (ТИМ) в строительстве. В частности, она представила динамичную информацию об использовании ТИМ в госконтрактах, напомнив, что в январе 2022 года в 90% контрактов в стране ТИМ даже не упоминался, но благодаря единогласной поддержке Минстроя России, национальная ассоциация и партнеры Совместно была проведена систематическая работа по информированию строителей и застройщиков, и ситуация улучшилась.
«Сейчас в 51% строительных договоров есть требования по использованию технических информационных технологий», — уточнила Ирина Кузьма. Однако, по ее словам, обратная тенденция сохраняется — 33 процента контрактов с использованием бюджетных средств на строительство объектов не включают требования к технической информации. Количество государственных контрактов без определенных требований TIM составляет 16%. Спикер напомнил, что в настоящее время НОСТРОЙ приступил к передаче результатов ТИМ-мониторинга контрактов, заключенных в рамках 44-ФЗ, в Информационную систему управления проектами (ИСУП), в соответствии с постановлением правительства №331 от 5 марта 2021 года).
Глава комитета НОСТРОЙ по цифровой трансформации строительной отрасли подробно рассказал о взаимодействии электронных сервисов — информационной системы Единой информационной платформы (ЕИП) НОСТРОЙ с Минстроем России и Госстройнадзором. Таким образом, надзорный орган имеет доступ к информации о проверяемых членах СРО и экспертах Национального реестра специалистов строительства (НРС) НОСТРОЙ, а также к информации о выявленных нарушениях. Кроме того, вы можете выбрать подрядчика, исходя из рейтинга строительной компании, проверить права на выполнение строительных работ на различных этапах, легальность сдающих документов, подписанных специалистами ЛДЦ.
Максим Нечипоренко, советник министра цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ, заместитель генерального директора Renga Software, выделил одно из основных препятствий и других факторов, замедляющих темпы цифровизации в строительстве. Это недостаток квалифицированных специалистов, обладающих компетенциями и навыками, необходимыми для эффективного освоения передовых технологий. Спикер отметил, что необходимо развивать комплексный подход к подготовке талантов и начинать с общего образования: он предложил создать в школах специальные курсы ТИМ в рамках дополнительного обучения и ранней профориентации.
Михаил Бочаров, председатель комитета АРПП «Внутренний софт» по информационным моделям градостроительной деятельности, исполнительный директор компании SySoft Development, рассмотрел законодательные положения по ТИМ в строительной сфере и осветил ожидания представителей отрасли в отношении информационных моделей. В частности, он отметил, что ТИМ сможет разрабатывать объективную смету, обосновывать затраты, исключать необоснованные изменения сметной стоимости и непредвиденные затраты, снижать вероятность срыва сроков, повышать прозрачность процесса строительства, а затем оптимизировать затраты объектов на каждом этапе жизненного цикла.
Говоря о поддержке отечественных поставщиков, Александра Никульцева, президент Ассоциации организаций по техническому развитию информационного моделирования в строительстве, жилищно-коммунальном хозяйстве, подчеркнула, что за счет правильного использования сводов правил и стандартов специалисты, работающие с ТИМ, должны обладают необходимыми знаниями для решения экономических задач, однако обратная ситуация наблюдается в некоторых строительных компаниях. В целях повышения эффективности работы в сфере технических информационных технологий ассоциация и многие отечественные вузы приступили к разработке образовательных программ для топ-менеджеров предприятий. Этим кадрам в первую очередь необходимо понять, какие требования им следует предъявлять к ИТ-специалистам.
Ирен Парсамян, президент Ассоциации P1 и эксперт по внедрению коммерческого искусственного интеллекта (ИИ), рассказала об AI Incubator — наборе инструментов на базе AI для интеграции в проекты развития и провела мастер-класс по AI Incubator. Автоматизированная отчетность для владельцев многоквартирных домов через нейронные сети, создание пресс-релизов на основе аналитических данных и ведение социальных сетей. Она рассказала, что внедрение искусственного интеллекта в деятельность управляющих компаний дает возможности повысить эффективность, улучшить качество обслуживания и снизить затраты.
Недавно в нейронной сети GPT появилась новая функция — создание собственного GPT. С помощью этого инструмента становится проще настроить ChatGPT, чтобы он без проблем решал поставленные задачи. В то же время эту функцию могут создать люди без какого-либо технического образования. «Эти технологии не только помогают решать текущие проблемы, но и позволяют прогнозировать будущие потребности и делать жизнь в жилых кварталах комфортнее и безопаснее. Такая работа ведется не только в ассоциациях. Мы уже почти год делаем ежемесячные трансляции по искусственному интеллекту, Решаю различные задачи в сфере управления недвижимостью. Помимо этого, конечно, я добавлю этот функционал в свои бизнес-процессы, тем самым ускоряя и оптимизируя процесс», — пояснила журналистам «Стройгазеты» Ирина Парсамян, отметив, что сегодня искусственный интеллект. Интеллект, конечно, не заменил человека, но существенно помог и ускорил работу.
«Если мы просто используем обычную версию GPT Chat, то он иногда глючит и пишет не так, как мы хотим. Но если мы создаем определенную конфигурацию — сейчас она называется GPT, по-русски мы называем «помощником» — мы можем вложить в нее стили и наше отношение к отрасли, описательные характеристики и таким образом научить ее работать так, как мы хотим», — отмечает Ирен Пасамян.
По ее словам, эта передовая технология позволяет адаптировать работу искусственного интеллекта к любой сфере деятельности. «Мы протестировали его на МСБ и юристах. Его можно применить к любой отрасли. Он очень эффективен для управления компаниями. 20% членов ассоциации Р1 используют GPT для отчетности, написания постов в социальных сетях и мониторинга сотрудников», — сказала она подчеркивать.
В качестве примера на встрече был рассмотрен реальный кейс Елены Гогоберидзе, директора по связям с общественностью компании БЕСТ-Новострой и bnMAP.pro (цифровая система анализа рынка нового строительства). Ирен Парсамян отмечает, что для того, чтобы ИИ начал делать то, что вам нужно, а не принимать ложь как реальность, сначала нужно дать ему конкретную задачу и создать необходимый контекст.
«Мы будем думать не просто об общении с GPT-чатом, мы будем думать о чем-то более серьезном — GPT и его создании. Я поговорил с Еленой и создал помощника. Помощник — это механизм, в который мы закладываем нужные характеристики и уточняем определенные правила заранее, и тогда в чате нам не нужно создавать кучу уточнений и дополнений, он уже извлекает те знания, которые в него заложены, мы просто ставим перед ним задачу», — объясняет Ирен Парсамян.
описание вакансии (задачи) следующее: «Вы маркетолог девелоперской компании. Вы ведете канал «New Construction Spotlight» — bnMAP Analytics. Уважаемые. Описание канала «Держите руку на пульсе продаж новостроек. Точный анализ. Данные проверены. «Раньше информацию анализировали и систематизировали люди. Теперь дело за вами. Ваша база данных загружена «образцами» пресс-релизов, которые кто-то написал ранее. Он читает и анализирует отчеты, а затем пишет пресс-релиз. При написании пресс-релиза, пожалуйста, сохраняйте стиль и формат вашего письма. Я пришлю вам отчет, а вы проанализируете и напишете пресс-релиз дважды, от первого символа и элемента до последнего, не пропуская ни одного символа элементы».
Поэтому Ирен Парсамян представила AI сферу деятельности — ныне маркетолога и модератора канала «В центре внимания новостроек», где публикуются анализы bnMAP.pro, — и попросила подготовить пресс-релиз. Далее в систему загружаются три примера пресс-релизов и сохраняется конфигуратор. В результате на свет появился помощник под кодовым названием «ИИ-инкубатор SMM». Сейчас задача – подготовить пресс-релиз на основе предоставленной статистики.
Это совсем не простая история. «Данные, которые мы предоставляем, — это B2B-аналитика. Данные в Excel часто предоставляются нам в виде огромных массивов. Например, это может быть более 16 миллионов ярмарок в городе с учетом объема проекта, стоимости квадрата метр каждого проекта. Подождите. То есть, может быть, 30 параметров», — прокомментировала Елена Гогоберидзе.
В свою очередь Ирен Парсамян заявила, что усложнит работу искусственного интеллекта: «Я бы загружала не только файлы Excel, но и битую информацию, то есть табличные данные в виде текста».
Через несколько минут работы на экране появился текст пресс-релиза, неотличимый от пресс-релиза, над подготовкой которого усердно работал пресс-отдел соответствующей компании.
Елена Гогоберидзе отмечает, что конечный результат очень хороший: «Это очень здорово и полезно для перевода чисел в текст, особенно когда у вас много данных для обработки. Если говорить конкретно о предоставлении информации в виде текста, необходимого для на сайте доступен информационный бюллетень или в текстовом виде, то это очень удобно и применимо».
Что касается окончательного вывода, GPT не так умен и опытен, как люди. «В GPT пришли к выводу, что рост цен на новое строительство связан с устойчивым развитием городов, но это не так: рост цен может быть связан с сокращением предложения, сдвигом в структуре рынка, с изменение условий предоставления ипотеки и другие причины», — подчеркнула она эксперту.
Елена Гогоберидзе заявила, что GPT можно использовать как рабочий инструмент для последующей обработки, как основу для текстов, которые впоследствии можно будет использовать в СМИ или Telegram-каналах, но для создания информационных ситуаций у нее недостаточно мощности и креативности.
Ирен Парсамян считает, что если ИИ предоставить больше информации и попросить ответить на конкретные вопросы, он обязательно даст нужные ответы. Она считает, что очень важно подробно и понятно сформулировать инструкции и задачи искусственного интеллекта, а затем проанализировать полученные результаты и попросить нейросеть внести коррективы при необходимости.
