Искусственный интеллект и роботы в девелопменте: где работает, а где нет, и что будет дальше

ИИ в девелопменте уже помогает продавать квартиры, управлять общением с покупателями и анализировать работу УК. Но в стройке и проектировании пока работает точечно. Где ИИ даёт максимальную отдачу и как не слить деньги на хайп — рассказал Дмитрий Трофимов, управляющий директор департамента развития корпоративного бизнеса ПАО «Сбербанк».

Читайте или смотрите интервью с Дмитрием

— На каких этапах в девелопменте ИИ используется чаще всего и почему?

Дмитрий: Чаще всего ИИ сегодня применяется в продажах и эксплуатации. Потому что это этапы с наибольшим числом коммуникаций: заявки, звонки, чаты, жалобы, обращения.

Например, в Сбере мы используем генеративные модели, которые помогают клиентам подобрать квартиру, отвечают на вопросы, помогают оформить заявку.

В управляющих компаниях ИИ может автоматически классифицировать обращения жителей, генерировать ответы или даже запускать автоматическое решение типовых инцидентов — например, заявку на вызов мастера или проверку домофона.

— Почему именно продажи стали основной зоной применения ИИ?

Дмитрий: В отделе продаж ИИ помогает снизить нагрузку, ускорить обработку заявок и улучшить качество коммуникаций. Для этого мы обучаем модели на лучших практиках — берём переписки, записи звонков, скрипты.

Такие модели способны не только снять нагрузку с команды, но и повысить качество обратной связи. Они всегда вежливы, у них всегда хорошее настроение. Плюс — модели «знают» всё о продукте благодаря векторным базам данных. Это особенно важно при большом и сложном ассортименте.

— Почему ИИ пока мало используется в стройке?

Дмитрий: Стройка — специфическая отрасль. Чтобы ИИ там работал, нужны «точки приземления»: устройства: датчики, дополненная реальность. Сейчас эта функциональная часть слабо развита, и без неё ИИ просто некуда встроить.

С другой стороны, такие решения дорогие. Привезти робота, настроить это тысяч $300, к 2030 году прогнозируется, что цена упадёт до $15–30 тысяч.
Как только появится подходящее аппаратное обеспечение (hardware), ИИ начнёт активно проникать и на стройплощадку.

Но уже сейчас у нас есть примеры применения ИИ в стройке. В Сбер мы используем спутниковые снимки и тепловизоры, чтобы отслеживать активность на объектах. Некоторые компании применяют ИИ для подсчёта рабочих и анализа соблюдения техники безопасности.

Но пока это точечные решения. Они дорогие и сложные во внедрении. Но тренд есть: через 5–7 лет стоимость подобных технологий сильно упадёт, и это изменит отрасль.

— Какие ИИ-сервисы для B2B уже есть в экосистеме Сбера?

Дмитрий: У нас в Сбере открытая экосистема: собственные сервисы, продукты компаний-участников. У нас более 250 партнёров-интеграторов, включая Artsofte.

ИИ-сервисы у нас в основном направлены на коммуникации — генеративные модели, ML-моделей для прогнозов и классификации для крупной стройки.

В основе этих решений — GigaChat и собственные алгоритмы. Например, GigaChat используется в AmoCRM и Bitrix24.

Но готовых коробочных решений мало. Как правило, строительные компании отличаются по процессам и подходам, поэтому требуется кастомизация. Мы работаем над проектами для продаж, управляющих компаний, проектирования, стройконтроля через тепловые карты, спутниковые снимки, анализ активности на площадке, а также работаем над концепцией «умных домов».

— Почему ИИ именно сейчас стал популярен?

Дмитрий: Искусственный интеллект — не технология, которая внезапно появилась и начала развиваться в 2022–2023 году. Идея ИИ существует уже больше 100 лет. Учёные с начала XX века пытались понять, как работает человеческий мозг, и научиться воспроизводить его когнитивные функции с помощью машин.

Развитие технологий происходит дискретно, но мы замечаем «прорыв» тогда, когда появляется инфраструктура и среда, способная раскрыть потенциал этих технологий.

10 лет назад ИИ ассоциировался с алгоритмами машинного и глубокого обучения, над которыми работали в основном исследователи и инженеры из крупных компаний. Это была «технология для избранных». С приходом генеративных моделей ИИ стал доступным каждому — люди начали использовать его в повседневной жизни.

Рывок случился в ответ на рост количества коммуникаций. Сравните: сколько взаимодействий совершали наши бабушки в неделю и сколько мы — за день. Это рост в десятки раз. Без смартфонов и искусственного интеллекта мы бы не справились такой частотностью и поддерживать коммуникации на том же уровне.

Сейчас у нас десятки приложений в смартфоне, ИИ поможет ещё больше увеличить количество приложений. ИИ — ответ на то, как меняется наше повседневное поведение.

— С чего начать внедрение ИИ?

Дмитрий: Любая автоматизация, в том числе внедрение ИИ должна начинаться с осознания цели. Цель зависит от масштаба, амбиций и зрелости компании.
Потом — стратегия, видение, что будет с компанией через 3-5 лет. Часто у компаний её просто нет. Без этого невозможно изменить процессы, клиентские пути и бизнес-модель.

Третий шаг — аудит процессов: как на текущие процессы можно «накатить» цифровые решения.

И только четвёртый шаг — внедрение технологий, включая ИИ. Без первых трёх — всё развалится.

— Заменит ли ИИ менеджеров и рядовых сотрудников?

Дмитрий: Нет, ИИ не заменит менеджеров. Но он сделает их работу эффективнее. ИИ — это поддерживающая технология, которая помогает компаниям масштабироваться.

Если раньше 50 сотрудников обрабатывали условные 1000 запросов, то теперь — те же 50 смогут справляться с 5000. Это позволит компаниям расти и масштабироваться. ИИ — это не про сокращение штата, а про рост производительности.

То же самое касается и других ролей в компании: ИИ заменит рутинные функции: многие сотрудники и так используют модели для подготовки презентаций, написания кода и так далее. Нужно учиться работать с генеративными моделями, но ИИ не отменяет необходимость глубоких знаний и компетенций инженеров, которые управляют технологией.

— Какие есть барьеры использования ИИ?

Дмитрий: Компании, которые развивают ИИ, стремятся к созданию общего искусственного интеллекта — Artificial General Intelligence (AGI). AGI — это ИИ, который может мыслить как человек, также планировать, переживать, строить отношения, ссориться, мириться и прочее. Но барьеров на пути к этой технологии много.

Основная проблема — нехватка данных. Модели становятся всё больше, а обучающих выборок — всё меньше. Всё чаще используются синтетические данные или данные, сгенерированные другими моделями. Это влияет на качество модели.

Есть и архитектурные ограничения. Многие уверены, что с текущей архитектурой AGI не достичь. Поэтому исследуются новые подходы.

Ещё один вызов — «железо». Чтобы ИИ развивался, нужно соответствующее оборудование. Мощные чипы, энергоэффективные устройства. Прогнозируют рост робототехники — но пока физические возможности роботов отстают от программных алгоритмов.

Плюс социальные барьеры. Общество не готово массово передавать принятие решений алгоритмам. Возникают вопросы этики, безопасности, контроля. Как регулировать поведение ИИ, кто отвечает за ошибки, где границы допустимого?

— Вы упомянули робототехнику, как вы считаете, как будет развиваться эта отрасль?

Дмитрий: Роботы — по хайпу тренд #2 после ИИ. Илон Маск в своем разговоре с главой TSMC сказал, что будущие Тесла не в автомобилях, а в роботах. И сейчас ожидается рост этого рынка.

По прогнозам экспертов к 2050 году по прогнозу только в США 63 млн роботов, замещающих 75% рабочей силы, с экономическим эффектом в $3 триллиона.

Но сейчас стоимость роботов высокая — стоимость одного робота от 10 тысяч до 300 тысяч долларов и сейчас роботы отстают от ИИ, есть сложности с мелкой моторикой, что создаёт проблемы в сложных задачах

— Как дальше будет развиваться искусственный интеллект?

Пока мы умеем генерировать картинки и тексты. Но впереди — открытия в медицине, экологии, продлении жизни, борьбе с болезнями.

Это не просто технология. Это шаг в будущее. И я верю, что оно будет светлым.