Искусственный интеллект вернет девелоперам прибыль 2022 года

На фоне снижения маржинальности девелоперов искусственный интеллект (ИИ) становится одним из ключевых резервов роста эффективности отрасли.

ИИ может дать девелопменту до 0,9 трлн руб. ежегодно

Внедрение ИИ в девелопмент может дать ежегодный эффект около 0,9 трлн руб., или 0,4% ВВП России, говорится в отчете "Искусственный интеллект в девелопменте" консалтинговой компании "Яков и партнеры". Это может вернуть маржинальность сектора к уровню 2022 года, считают эксперты.

Средняя маржинальность по чистой прибыли девелоперов снизилась с 9-11% в 2022 году до 3-5% в 2025 году, а производительность строительства в России остается ниже среднего уровня по экономике - 1,4 млн руб. валовой добавочной стоимости (ВДС) на занятого против 1,8 млн руб. в большинстве других отраслей.

Дополнительным ограничением становится дефицит кадров. В 2025 году девелоперы заявляли о нехватке 17% или 1,2 млн человек, а к 2030 году дефицит в строительстве и недвижимости может составить около 10%, или 800 тыс. человек. В этих условиях ИИ перестает быть экспериментальной технологией и становится инструментом сокращения ручного труда, ускорения процессов и повышения управляемости проектов, отмечают авторы исследования.

Где поможет ИИ

Наиболее перспективными для первой волны внедрения ИИ эксперты считают решения в продажах и маркетинге, формировании сценария проекта, строительно-монтажных работах и выборе участка.

Среди приоритетных сценариев - ИИ-прогнозирование цен и темпов продаж, мониторинг предложений конкурентов, динамическое ценообразование квартир, сквозная аналитика маркетинговых воронок, а также генерация персонализированного контента и скоринг лидов. В отдельных пилотных и вендорских кейсах такие решения показывали до 7% роста ежемесячной выручки, до 3% увеличения выручки за счет динамического ценообразования и до 20% снижения рекламных расходов за счет перераспределения бюджета.

Вторым важным направлением становится генеративный дизайн мастер-планов и параметрическая оптимизация застройки, указывают эксперты. Эти решения позволяют на ранней стадии быстрее сопоставлять варианты размещения зданий, ограничения участка и экономику проекта. По данным пилотных и вендорских кейсов, ИИ-платформа для параметрической оптимизации может генерировать в 2,5 раза больше вариантов дизайна и сокращать время на дизайн до 75%. Однако такие эффекты зависят от контекста внедрения и качества исходных данных.

Большинство российских авторов исследования уже тестируют ИИ, однако массового промышленного внедрения пока нет. 64% компаний проводят эксперименты с ИИ в свободном режиме, 27% находятся на стадии активного развития, а 9% - на стадии масштабирования ИИ-решений.

Личный опыт девелоперов

Внедрение технологий ИИ в девелопменте сегодня уже выходит далеко за рамки просто "модной темы", считает директор по маркетингу OCTOBER GROUP Евгений Межевикин. Использовать ИИ можно в разных направлениях. Первое, перечисляет Межевикин - контроль качества коммуникаций. Раньше руководитель отдела продаж вынужден был выборочно прослушивать звонки, тратя на это часы. Теперь анализируется весь массив. Это позволяет увидеть устойчивые паттерны: на каких этапах скрипта продавцы системно теряют клиента, какие формулировки работают лучше. Руководитель отдела получает не гипотезы, а фактические данные о конверсии и может управлять качеством работы команды без ежечасного прослушивания записей. Для самих менеджеров это возможность быстро учиться на своих ошибках, не дожидаясь разбора полетов.

Анализируется поведение клиента: какие вопросы он задает, на какие возражения реагирует, в какой момент теряет интерес. На выходе формируется риск-профиль с конкретными рекомендациями для менеджеров: кому перезвонить, какой документ отправить, какую задачу поставить следующей. Это особенно важно для новых сотрудников.

Второе направление - автоматизация клиентского сервиса. Чат-боты сегодня решают не только типовые вопросы, но и выполняют функцию первой линии продаж: уточняют параметры, предлагают следующий шаг и передают менеджеру уже структурированный запрос. Скорость реакции на первый контакт вырастает кратно, а клиент не чувствует себя брошенным.

Отдельно выделяется юридический блок, где с помощью ИИ можно анализировать договоры, подготавливать черновики писем, претензий и уведомлений. Задачи, которые раньше занимали часы, теперь решаются за десятки минут, а юрист сохраняет за собой роль финального арбитра и владельца стандартов.

В подборе персонала также используется система оценки кандидатов с помощью ИИ. Причем компания видит не просто вердикт, система отмечает конкретные факторы, повлиявшие на решение, на какие моменты стоит обратить внимание.

На этапе проектирования нейросети помогают генерировать и оценивать различные варианты фасадных решений, расширяя число концепций без привлечения дополнительных внешних ресурсов и ускоряя выбор оптимального варианта, рассказывает директор по цифровым технологиям и операционной эффективности Level Group Всеволод Нечитайленко. Тестируются инструменты автоматической проверки проектной документации: алгоритмы выявляют несоответствия между чертежами и спецификациями, которые раньше нередко обнаруживались уже в ходе строительства. В маркетинге ИИ применяется для адаптации визуального контента и подготовки материалов под разные задачи. Отдельное направление - визуализация планировочных решений. Нейросети позволяют показать покупателю, как может выглядеть будущий интерьер в различных стилях, делая продукт более понятным и помогая быстрее принять решение о покупке.

ИИ может использоваться и как инструмент повышения личной эффективности сотрудников девелоперской компании: для работы с текстами, структурирования информации, подготовки материалов и поиска решений. "При этом мы не рассматриваем искусственный интеллект как замену специалистам. Это инструмент, усиливающий профессиональные компетенции человека. Его основная ценность заключается в повышении прозрачности процессов, качества контроля и высвобождении времени сотрудников для более сложных и ценных задач", - говорит Нечитайленко.

Эффект в рублях

Как это влияет на прибыль? Прямо и измеримо, говорит Межевикин. Снижение времени на рутинные операции во всех подразделениях дает экономию бюджета и ускорение сделок. Но не менее важно и другое: люди начинают заниматься тем, что действительно приносит ценность. Все это напрямую конвертируется в экономию бюджета и ускорение сделок.

Говорить о прямом и мгновенном влиянии ИИ на прибыль пока рано, считает Всеволод Нечитайленко. Как и в случае с технологиями информационного моделирования (ТИМ), основной эффект заключается не столько в сокращении затрат, сколько в повышении качества процессов, скорости принятия решений и снижении количества ошибок.

"Около 90% девелоперов отмечают положительный эффект от пилотных решений, но лишь каждая пятая компания способна количественно измерить результат", - отмечает руководитель проектов, эксперт "Яков и партнеры" Наталья Куваева. Даже у передовых игроков вклад одного ИИ-решения в EBITDA (прибыль до вычета расходов на налоги, проценты по кредитам, амортизацию), как правило, пока не превышает 0,5-1%. Это показывает разрыв между самим фактом запуска пилота и способностью извлекать из ИИ устойчивую бизнес-ценность, считает Куваева.

Главные барьеры для масштабирования ИИ связаны не столько с доступностью технологий, сколько с управлением, отмечают эксперты "Яков и партнеры". Среди ключевых ограничений эксперты отмечают низкое качество данных, риски информационной безопасности, отсутствие стратегии внедрения, размытые роли между ИТ, бизнесом и юристами, недооценка управления изменениями и слабая привязка ИИ-инициатив к показателям эффективности.