С высоты искусственного интеллекта: как это используют участники рынка недвижимости

AI (Artificial Intelligence) – Искусственный интеллект или ИИ – бизнес стал массово тестировать и использовать в России начиная с 2020-х, хотя некоторые подключились к процессу раньше. 

Наверное, одним из пионеров можно считать «Газпром нефть». В 2019 году компания добыла на Ямале первую в мире нефть, найденную ИИ, создав программу для поиска скрытых запасов на «старых» месторождениях. С 2023 года эту технологию она используют также в ХМАО и Томской области, где ИИ нашел более 100 тыс. т дополнительной нефти. Сегодня уже 60% всех  углеводородов «Газпром нефть» добывает с применением ИИ и цифровых двойников. 

Как рассказали в пресс-службе нефтяного гиганта, компания развивает порядка 30 крупных проектов с применением нейросетей – от поиска нефти и управления бурением до проектирования, строительства и навигации транспорта. 

Роботы, нейро-помощники и беспилотники помогают нефтяникам в проведении сложных измерений, контроле соответствия зданий проектной документации и в дистанционной приемке работ. Например, сервис дополненной реальности для дистанционных проверок Росприроднадзора на 80% повысил скорость инспекций и сократил расходы на организацию выездного контроля, утверждают в компании. 

В 2025 году «Газпром нефть» создала национальный стандарт использования ИИ в строительстве. Утвержденный Росстандартом регламент создает правовую основу использования цифровых инструментов для контроля за возведением зданий и инфраструктуры.

Другой крупный игрок – Сбер – уже не принимает на работу сотрудников без базового знания ИИ, причем чем выше должность, тем больше кандидат должен разбираться в этом алгоритме. Например, кассирам в отделениях банка элементарные знания ИИ необходимы потому, что они работают с внутренней системой СБОЛ Pro, в которую встроен GigaChat.

«ИИ – это бустер эффективности для каждого. В своей работе я использую AI постоянно. Он помогает больше успевать и принимать более качественные решения. И мы видим, что сотрудники, которые владеют им, демонстрируют более высокую производительность, причем иногда кратно более высокую. Если 30 лет назад в резюме часто встречалась фраза «Уверенный пользователь ПК», то сегодня требуются уверенные пользователи ИИ», – говорит первый зам. председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин. В зависимости от специальности в банке можно пройти различные обучающие курсы. 

Нейросети двигают продажи  

Участники рынка недвижимости пока не склонны переоценивать значимость новинки и с осторожностью подходят к ней. Чаще всего нейросети задействуют для маркетинга и продаж.   

«В рекламной кампании наших проектов мы используем образы известных артистов, в частности, Татьяны Булановой. Но для адаптации контента под разные форматы (городские видеоэкраны, мониторы компьютеров, короткие ролики в соцсетях) визуальная часть дорабатывается через нейросети, – рассказывает совладелец Fizika Development Александр Кравцов. – Это позволяет не проводить дополнительные съемки каждый раз при изменении сценария или креатива». 

Как итог: сроки производства контента сокращаются в среднем в три-четыре раза, а затраты – вдвое и более. Девелопер использует ИИ и для разработки концепций, например, стилистики фасадов. Но в проектировании и инженерии их нельзя применять без обязательного контроля специалистами, риск ошибок слишком велик. И даже тексты и креативные ролики полностью отдавать на откуп ИИ не стоит, все равно требуется редакторская доработка, считают в компании.

В ГК «Арсенал» с помощью ИИ создают имиджевые видеоролики, в том числе для соцсетей, интернет-баннеры, наружную рекламу, буклеты, открытки, 3D-планировки и карты, цифровые аватары коллег, а также ретушируют и дорисовывают рендеры. За счет этого экономится бюджет и время. В штате девелопера есть свой промт-инженер (специалист, формулирующий задания для нейросети). 

В ГК «Вертикаль» подсчитали, что при выводе нового проекта на рынок с помощью нейросетей можно сэкономить около 30% бюджета на «упаковку». Компания использует их для расшифровки встреч и анализа диалогов, SWOT-анализов  больших данных для создания текстов и изображений. Например, изменить сезон года на рендерах стоит у дизайнеров и визуализаторов от 30 до 50 тыс. рублей, а подписка на ИИ обойдется в 3-5 тыс. руб. в месяц, и картинок можно получить гораздо больше. 

Правда, девелопер признает, что машинный дизайн пока сыроват. «Для ЖК «Знатный» мы с помощью ИИ разработали программу по квартирографии для сайта, очень наглядную, адаптированную под любые устройства», – рассказывает директор по маркетингу ЖК «Знатный» (ГК «Вертикаль») Евгений Тихоненко. 

Как вспомогательный инструмент используют нейросеть в ГК «ПСК». Генеративный алгоритм помогает экономить время, а в дизайне (визуализации рендеров) – еще и кратно увеличивает количество возможных вариантов. Но конечный результат устраивает девелопера далеко не всегда. 

«Модели, имеющиеся в открытом доступе (в том числе коммерческие), как правило, обучены на массиве неспецифических данных. Кроме того, есть модели, обученные на более ранних версиях, и они галлюцинируют еще больше. И если ИИ-тренер в ведущих IT-корпорациях уже давно привычная единица, то в других отраслях к этому еще предстоит подойти массово», – отмечают в ПСК.

В ИСК Inreit тоже пока не доверяют «машинам» архитектурные, планировочные и дизайнерские решения, ограничившись лишь материалами для соцсетей. Например, для создания визуального ряда в видеоматериалах, генерации закадрового голоса и обработки фото. Это экономит время и деньги на производство продукта. 

«Однако нейросети прогрессируют и ощутимо влияют на рынок не только в нашем, но и в других секторах экономики. Пока они наиболее эффективны в нишах, где требуется обработка больших данных, автоматизация рутинных задач, оптимизация процессов», – уверен основатель ИСК Inreit Кирилл Кудинов.

По словам генерального директора Bau City Development Кирилла Сиволобова, проектировщики освоили BIM, однако подрядчики хорошо работают с бумажными чертежами, но гораздо хуже – с электронными. 

"К сожалению, у нас еще нет высокой культуры строительства, как на Западе, работаем с колес, – отмечает девелопер. – А западные компании сначала готовят всю рабочую документацию, проводят тендеры, выстраивают график, где по минутам расписан каждый этап стройки. Наверное, и у нас есть девелоперские структуры, которые практикуют ИИ. Но опыт коллег, проектирующих в BIM, показал: несмотря на мощные компьютеры и обслуживающий их персонал, все равно нужны люди, которые взаимодействуют с проектом, с техзаказчиком, генподрядчиком». 

Расширение ИИ-горизонтов в девелоперской сфере 

В компании GloraX нейросети используют по трем основным направлениям: продажи и маркетинг, стройка и управление ее себестоимостью, проектирование. Первый блок наиболее развит. Здесь нейро-помощник анализирует общение менеджера с клиентом и в реальном времени дает подсказки, а затем и рекомендации для повторного контакта. Большая часть работы по расшифровке и анализу звонков полностью автоматизирована.

«В строительстве мы сформировали единое «озеро данных», куда стекается информация из разных IT-систем — от сроков до фактических темпов работ. Как результат: вместо множества отчетов руководитель может самостоятельно получить нужный срез данных за секунды простым текстовым запросом», – отмечает директор департамента цифрового управления девелопментом компании GloraX Артем Вайтицкий.

В проектировании ИИ пока выступает как ассистент. Он позволяет быстро генерировать множество вариантов, например, для посадки зданий на участке или для фасадных решений. Это ценно на стадии концепции и при согласованиях, а финальную версию доработают профессионалы. Г-н Вайтицкий считает, что нейросеть неэффективна там, где нет достаточного объема структурированных данных. 

В компании Element новинку используют практически во всех ключевых процессах: от продвижения до продуктовой разработки. ИИ помогает на этапе проработки интерьеров, планировок и сценариев жизни в доме. Например, в ЖК «Башни Элемент» интерьеры общественных пространств разработаны с помощью нейро-помощников.

В сети апарт-отелей Vertical Hotels также широко применяют ИИ при работе с гостями, в операционной деятельности, в общении с частными инвесторами и пр. Так, если раньше годовую аналитику по заселению одного отеля на 100 номеров готовили минимум полдня, сегодня данные обрабатывают за 15 минут. Это принципиально другой уровень скорости. 

«Цифры, конечно, оценочные, но в целом обработка данных и диалогов ускорилась примерно на 70-80%, подготовка отчетов – в разы. Для нас нейросеть уже не эксперимент, а рабочий инструмент, он ежедневно экономит время и позволяет не раздувать фонд оплаты труда при масштабировании бизнеса», – считает управляющий директор Vertical Hotels Раиль Муфазданов.

«ИИ дает фантастические результаты. Мы пять лет не могли довести до ума нашу программу для углубленного анализа рынка, где учитываются данные и риэлторов, и Росеестра. С нейро-помощниками я за пару недель ее доработал, – говорит генеральный директор АН «Элитные квартиры» Леонид Рысев. – Они ускоряют работу наших программистов в три раза. Недавно был на двухчасовой лекции по истории бренда Hermes, записал аудио, потом с помощью ИИ сделал короткий видеоролик и презентацию». 

В агентстве подписаны на Claude, GPT и Notebook LM, эффективность которых вдохновляет. Но надо уметь взаимодействовать с нейросетями, правильно ставить им задачи. «В этом смысле нейросеть чем-то напоминает сотрудника, которому ты плохо объяснил цели или поручил несколько дел одновременно. В результате он может сильно накосячить. Здесь – то же самое. Поэтому одному ИИ даем задание, а второй его проверяет, зачастую находит уйму ошибок и исправляет их».

Крупнейшие электронные площадки через новинки привлекают риэлторов. Так, «Авито» готовит для агентов ИИ-помощника, который поможет в написании текстов объявлений, подборе фото, их ретушировании. «Мы хотим сделать его доступным для всех и массовым», – рассказывает управляющий директор направления вторичной и загородной недвижимости «Авито Недвижимость» Сергей Еремкин. 

В планах – создание персонального ассистента агента, который будет отвечать на запросы и вопросы покупателя, когда риэлтор недоступен. Как только агент освободится, ассистент передаст ему карточку потенциального клиента с его потребностями.

Для разработки концепции и визуализации проекта машинные возможности используют и зодчие. «Раньше архитектор создавал модель, потом визуализатор делал из нее текстурную модель, и лишь затем появлялась картинка. Сейчас эскиз можно обработать ИИ, и буквально через пару часов у нас будут готовые фотореалистичные картинки и даже видео», – рассказал в интервью NSP архитектор, основатель и гендиректор бюро Futura-Architects Олег Манов.  

Кому придется искать новую работу из-за ИИ 

Большинство опрошенных участников рынка полагают, что скорее всего в ближайшие годы мы увидим трансформацию некоторых профессий. Например, администраторов, клерков финансовых отделов, копирайтеров, маркетологов, представителей СМИ, дизайнеров и др. 

Исчезает роль исполнителя, но возрастает ценность специалиста, который умеет формулировать задачи для нейросети, интерпретировать результат и принимать решения. Стратегические задачи по архитектуре, юридическим и финансовым вопросам в любом случае остаются за человеком.

«Нейросеть — это не замена команды, а инструмент ее усиления. Девелоперы, которые научатся правильно интегрировать ИИ в процессы, получат конкурентное преимущество: в скорости, качестве продукта и точности взаимодействия с клиентом», – считает директор по стратегическому развитию, управляющий партнер Element Елизавета Конвей.

По мнению директора по строительству «Города-спутника «Южный» Дениса Алексеева, в перспективе 10-15 лет ИИ сможет взять на себя значительную часть управления городской средой: транспортные потоки и умные светофоры, энергопотребление, эксплуатацию инфраструктуры, анализ нагрузки на социальные объекты. 

Однако пока  развитие нейросетей находится на уровне инструментов, а не самостоятельных решений. Поэтому на всех ключевых этапах девелопмента – от проектирования до ввода в эксплуатацию – необходим человеческий контроль. 

– Я бы разделил две вещи, где ИИ уже встроен в нашу текущую работу, а где мы пока идём поступательно. Сейчас в основном применяем в маркетинге и продажах. В частности, в аналитике звонков, в общении с клиентами (в том числе и в соцсетях), в подготовке маркетинговых материалов. Следующий шаг – активнее применять в лидогенерации и в работе с цифровыми площадками, чтобы точнее понимать путь клиента, качество обращений и эффективность каждого канала.

Отдельно ИИ уже использует наш IT-отдел. Это настройка учётных систем, работа с финансовыми данными и с базой квартир в продаже. Для девелопера это важная зона, потому что у нас большие массивы данных (финансы, продажи, квартира на витрине, договорной блок, стройка, бухгалтерия, тендеры) которые живут в разных базах и логиках. Нейросеть помогает не «заменить систему», а правильнее выстроить архитектуру связей между ними.

В проектирование, строительство и разработку интерьеров мы пока глубоко не заходили, потому как цена ошибки высокая, но четко понимаем, что за ИИ будущее. Следующий большой этап для девелоперов – внутрикорпоративные защищённые нейросетевые контуры, развёрнутые с учётом безопасности данных, коммерческой тайны и доступа к корпоративным базам.

Самые сильные направления в мире уже очевидны. Первое – AI-ассистенты внутри CRM и продаж, которые помогают менеджеру в диалоге с клиентом. Второе – интеграция данных по объекту (квартира, цена, бронь, договор, оплата, стройка, документы). Третье – работа с документами и договорами, где ИИ может быстро находить расхождения, вытаскивать ключевые условия и собирать первичную аналитику для юристов, финансистов и руководителей проектов. Четвёртое – календарное планирование и контроль стройки, где в перспективе ИИ будет помогать сравнивать план и факт, видеть риски срыва сроков и проверять последовательность работ.

Для себя мы решили так: сначала коммерческий и учётный контур, затем связка данных между подразделениями, потом более сложные зоны – проектирование, стройка, договорной и финансовый контроль. 

Экономический эффект мы видим в скорости, управляемости и качестве коммуникации, но не в замене людей. В маркетинге и продажах – это больше прозрачности. Аналитика звонков показывает не только количество обращений, но и качество коммуникации: какие вопросы задают клиенты, где менеджер теряет контакт, какие темы требуют доработки в продукте или в рекламном сообщении. Продажи квартир всегда длинный цикл, и потерянный смысл в разговоре может стоить реальной сделки. В общении с клиентами ИИ помогает быстрее обрабатывать запросы, готовить ответы, систематизировать повторяющиеся вопросы. В IT-блоке эффект связан с системностью. Когда данные по финансам, квартирам, договорам и продажам лучше связаны между собой, компания быстрее видит реальную картину. Это снижает количество ручных ошибок и ускоряет управленческие решения.

Для нас эффект в том, что те же команды делают работу быстрее, точнее и с меньшим количеством потерь между этапами. В текущем рынке, где стоимость договора высокая, ипотека сложная, а покупатель осторожный, даже небольшое улучшение качества коммуникации и скорости реакции даёт прямой коммерческий эффект.

Нейросеть не заменит людей, скорее трансформируе функции. Маркетолог, менеджер по продажам, юрист или  IT-специалист не исчезнут, но без навыка работы с ИИ они будут проигрывать. В строительстве алгоритм постепенно придёт и в проектирование, и в оптимизацию инженерных решений, и в планирование. Но для нас это следующий этап.

Я бы выделил пять направлений, куда девелоперские компании будут двигаться в ближайшие годы.

Первое – продажи и клиентский опыт. Второе – единая база управленческих данных. Третье – документооборот и первичная экспертиза (где ИИ снимет с юриста и финансиста большой объём механической работы). Четвёртое – планирование строительства. Пятое – проектирование и продукт. ИИ будет помогать быстрее сравнивать варианты планировок, квартирографии, инженерных решений и сценариев использования территории. Но финальная архитектура и продуктовая логика всё равно останутся за профессионалом.

Нельзя доверять нейросетям всё, где есть ответственность за итоговое решение: деньги, безопасность, юридические последствия и отношения с человеком. В девелопменте это в первую очередь четыре области. Первая – решение по земле и по запуску проекта. Вторая – сложные клиентские коммуникации при покупке квартиры, где ИИ не должен подменять живой разговор, клиенту нужно доверие. Третья – юридическая и финансовая экспертиза. Ошибка в договоре, платёжном контуре или оценке проектной экономики это не «баг в алгоритме», а реальные последствия. Четвёртая это управление людьми и переговоры. Стройка и девелопмент — это десятки подрядчиков, сотни рабочих, сложные цепочки поставок и постоянные переговоры между подразделениями. Нейросеть может подсказать структуру коммуникации, но не проведёт сложное совещание, не снимет конфликт между подрядчиками и не выстроит доверие с партнёром.

Нейросеть – сильный рабочий инструмент, которая меняет скорость, качество данных и архитектуру процессов. Но ответственность за решение, за продукт и за человека по ту сторону сделки остаётся на людях. Поэтому правильный путь для девелопера – не хаотично внедрять ИИ везде, а постепенно строить защищённый внутренний контур, где данные компании работают на управленческие решения, а не создают новые риски.