Выступил на круглом столе «Цифровизация ЖКХ: насколько технологии отвечают интересам собственников жилья», организованном Комиссией Общественной палаты Российской Федерации по ЖКХ, строительству и

Тема моего доклада - «Единство данных» как обязательное условие эффективной цифровизации услуг в сфере строительства и ЖКХ на базе технологий искусственного интеллекта».

Привожу тезисы выступления.

Строительство и ЖКХ – это отрасли с огромной инерцией и низкой маржинальностью. Искусственный интеллект в сегодняшних реалиях – это не тренд, а «инструмент выживания». Однако нельзя забывать, что ИИ работает по принципу «мусор на входе – мусор на выходе». И здесь нас ждет главный институциональный разрыв.

Блок 1. Преимущества цифровизации и ИИ для строительного комплекса

Тезис 1.1 Сжатие инвестиционно-строительного цикла (от идеи до ввода) на 20–30%:

- ИИ на основе предиктивной аналитики сокращает сроки прохождения госэкспертизы (автоматическая выдача замечаний) и корректировки ПСД.

- Умное планирование ресурсов: нейросети перераспределяют потоки техники и бригад в реальном времени, устраняя простои.

Тезис 1.2. Тотальный контроль себестоимости и борьба с пересметами:

- ИИ-трекеры мониторят национальные ценовые индикаторв (в т.ч. биржи стройматериалов) и автоматически блокируют закупки по завышенным ценам (поиск аномалий в 10+ тыс. позиций).

- Привязка исполнительной документации к BIM-модели через компьютерное зрение: еще до приемки работ система сама начисляет штрафы за использование не тех материалов (бетон, арматура и т.д.), которые заложены в смету.

Тезис 1.3. Экономический переворот в ЖКХ: от аварийного к предиктивному ремонту:

- ИИ анализирует вибрацию, давление и шумы в сетях, предсказывая разрыв трубы за 72 часа. Ремонт «по факту» заменяется плановой заменой сектора – снижение операционных затрат УК на 40%;

- Исключение человеческого фактора в начислениях: чат-боты с LLM решают 90% споров по коммунальным платежам без участия диспетчера.

Тезис 1.4. Новый рынок доверия для дольщиков и инвесторов:

- ИИ-мониторинг стройки (анализ фото с дронов каждые 2 часа) и автоматическое обновление личного кабинета дольщика: «Ваш дом построен на 67% от графика». Снижение социальной напряженности.

Блок 2. Проблема «единства данных»: разнородные массивы ФОИВ

Тезис 2.1. Парадокс: цифра есть, а единого инфополя – нет:

Минстрой ведет BIM-паспорта и несколько ГИС, включая ФГИС ЦС, Минпромторг – ГИСП, ФАС – реестр недобросовестных поставщиков и систему мониторинга цен. ФНС – данные об оборотах реальных строек;

Таким образом, сегодня данные в строительной сфере больше напоминают лоскутное одеяло. Каждое ведомство ведет свою информационную систему в своих форматах и классификаторах, которые зачастую не синхронизированы друг с другом. В итоге ИИ не может обучить, например, единую модель ценообразования, так как в базах одного ведомства цена на строительные материалы может существенно отличаться цены в информационных массивах другого ведомства.

Тезис 2.2. Ошибки в «золотом сечении» – сметной стоимости:

Сейчас сметчики при составлении смет используют далеко не самые актуальные данные, которые стремительно устаревают. ИИ мог бы давать живую смету, но для этого нужно «сшить» данные Росстата (цены и инфляция), национальные ценовые индикаторы (в т.ч. биржевые) и, например, таможни (импорт).

Результат разнородности: одна и та же стройка по данным одного ведомства (например, у ФАС России, которая мониторит цены контрактов) может быть на четверть выше, чем у другого (например, по данным Казначейства, которое видит реальную оплату), в свою очередь ИИ не понимает, где правда.

Тезис 2.3. Регуляторный арбитраж: ФОИВ защищают «свои» форматы данных:

Каждое ведомство годами выстраивало свои классификаторы. Переход к единой онтологии строительства зачастую воспринимается ведомством как потеря контроля.

В свою очередь, ИИ не может работать с «семантической кашей»: например, «брус 150х150» у Минстроя и «брус профилированный 15х15» у МЧС для живого человека – это, возможно, одна и та же позиция, только по-разному оформленная, тогда как для ИИ – это совершенно разные записи.

Тезис 2.4. Риски для внедрения: без единого дата-озера ГосТех строить нельзя:

Пока ФОИВ синхронизируют базы вручную через акты сверки (долго, дорого), ИИ будет «галлюцинировать», т.е. из-за противоречивых или неполных входных данных генерировать правдоподобную, но абсолютно неверную информацию.

С 2020 года Министерством цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ (Минцифры) реализуется проект по созданию государственной облачной платформы «ГосТех», которая должна стать единым цифровым пространством для создания, развития и эксплуатации государственных информационных систем (ГИС). Именно «ГосТех» призван преодолеть «цифровую разрозненность», служа универсальным технологическим фундаментом.

Однако сам по себе «ГосТех» – это лишь инфраструктура. Для того, чтобы платформа эффективно работала в интересах функционирования и развития строительного комплекса и ЖКХ, необходимо реализовать концепцию единого хранилища данных (дата-озеро), в которое стекаются все неструктурированные данные из ведомственных систем (ФГИС ЦС, ГИСП, базы ФНС и т.д.).

Без унифицированных данных ИИ теряет способность строить точные прогнозы и модели. Как следствие, он будет генерировать ошибочные сметы, неверные сроки строительства и некорректные прогнозы аварий в ЖКХ. Только собрав все разнородные массивы в одном месте и приведя их к единому формату («онтологии строительства»), можно будет создать условия для обучения качественных, а главное – не «галлюцинирующих» алгоритмов ИИ.

Заключение.

Бизнес-сообщество на протяжении многих лет последовательно отстаивает принцип «одного окна» при информационном обмене с государством. С точки зрения предпринимателя, это инструмент сокращения административной нагрузки, многократного снижения временных затрат и издержек на согласования. Но сегодня мы должны сделать следующий шаг.

Если смотреть на проблему через призму искусственного интеллекта и цифровой трансформации, то единый подход к сбору, хранению и обработке данных – это уже не просто способ облегчить жизнь бизнесу, а абсолютное обязательное условие работоспособности самой системы. ИИ не устаёт, не делает ошибок по невнимательности, но он фатально зависим от качества «входного сырья». Пока ведомства обмениваются разрозненными актами сверки и спорят о классификаторах, мы не оцифровываем отрасль -  мы создаём цифровую иллюзию.

По сути, мы стоим перед выбором: либо продолжаем строить «лоскутное одеяло» ведомственных систем, где одна стройка оценивается четырьмя разными цифрами – и тогда любой алгоритм будет гарантированно галлюцинировать, умножая ошибки с катастрофической скоростью. Либо признаём: «ГосТех» и единое дата-озеро – это не абстрактный правительственный проект, а промышленный фундамент новой экономики строительства и ЖКХ.

Без этого фундамента инвестиции в ИИ превращаются в имитацию инноваций. С ним – мы получаем сокращение инвестиционно-строительного цикла на четверть, снижение аварийности в ЖКХ вдвое и предсказуемую смету, которая не расходится с реальностью. ИИ готов. Технологическая платформа развёрнута. Вопрос уже не в деньгах и не в цифрах. Вопрос в одном: готовы ли мы как управленцы договориться и наконец-то соединить данные там, где они должны быть соединены по умолчанию? Если да – отрасль получит настоящую цифровую экономику. Если нет – мы просто заменим ручной хаос автоматизированным.

Как член Межфракционной рабочей группы Государсивенной Думы по вопросам законодательного регулирования ИИ, приложу все усилия для скорейшего решения поставленных вопросов.

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: vk.com

Комментарии: