ИИ

ИИ и роботы в стройке

IT и технологии · 5 ноября 2026 г.

Открыть канал в MAX

Разработчик ИТ для стройки Bluebeam опросила 750 руководителей архитектурных, инженерны...

Разработчик ИТ для стройки Bluebeam опросила 750 руководителей архитектурных, инженерных и строительных компаний США и вывела — массового внедрения ИИ в реальную работу так и не случилось. Про Россию мы это и так знаем, теперь еще и про Штаты в курсе. 🔵 28% компаний используют ИИ в производстве, ещё 32% пилотируют без запуска, и только 7% встроили ИИ во все ключевые процессы. Есть еще 10% ретроградов, которые не собираются использовать ИИ (либо промахнулись мимо нужной галочки). 🔵 Что мешает масштабировать. Высокая стоимость внедрения — главный барьер, её называют половина и пилотирующих, и масштабировавших. Нехватка внутренних ИИ-навыков — второй барьер (34%). 37% компании, ещё не запустивших ИИ, не могут определить, какой именно ИИ-сценарий им внедрять, а 15% сомневаются, что их данные вообще пригодны для этого. 🔵 Что ИИ реально даёт: предсказуемость стоимости (64%), раннее выявление рисков (58%), снижение рутины (55%). Все три — версии одного и того же: узнать о проблеме раньше. А сокращение переделок — в самом низу, 17%, хотя это самая дорогая повторяющаяся ошибка стройки (около 5% прямых затрат, до 9% с косвенными). 🔵 Кадры. Владение цифровыми инструментами — самый востребованный навык при найме: его называют 93% компаний, а найти таких людей трудно 77% опрошенных. То есть автоматизация упирается в дефицит, который сама должна решить. 🔵 Где ломаются процессы. 41% называют стык «проектирование — стройка», 41% — «офис — площадка», 38% — документооборот. Около четырёх из пяти компаний говорят, что разрозненные инструменты существенно бьют по скорости решений. При этом 41% используют ИИ, чтобы связывать данные между существующими инструментами, и только 23% — чтобы заменить несколько инструментов одной платформой. 🔵 Что отличает компании, которые довели ИИ до производства. В первую очередь — интеграция с уже существующими системами: её назвали 47%. Дальше идут: кросс-командная работа (29%), прозрачность результатов ИИ (27%), качество данных (26%), обучение сотрудников (26%). А вот сильную поддержку руководства назвали лишь 11%, понятную экономическую отдачу — 12%. То есть деньги и поддержка сверху не запускают проект — они лишь не мешают. 🔵 Отдача есть: 40% компаний с ИИ в производстве сообщают об экономии выше $500 тыс., ещё 31% — от $100 тыс. до $500 тыс. Подробнее читайте в исследовании.