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.