%201.png)
Компанії, що працюють у девелопменті, архітектурі та нерухомості, дедалі більше цікавляться можливостями штучного інтелекту. В українському бізнесі його застосування поки що має точковий характер і здебільшого ініціюється деякими спеціалістами, а не є частиною цілісної стратегії компаній. Така ситуація характерна не лише для України – навіть на глобальному рівні повноцінна інтеграція ШІ в будівельну галузь набирає обертів.
Водночас в умовах повномасштабної війни, невизначеності та обмежених ресурсів багато українських гравців ринку зосереджені передусім на збереженні операційної стабільності, а не на впровадженні інновацій. Проте інтерес до штучного інтелекту зростає. І той, хто першим опанує ці технології, зможе здобути реальну конкурентну перевагу вже в найближчому майбутньому.
Щоб дізнатися, як саме девелопери та архітектори вже застосовують ШІ, чи можуть новітні інструменти замінити людину або ж, навпаки, стати її потужним союзником, – ми поспілкувалися з експертами галузі. Серед них – Володимир Даниленко, співзасновник платформи Maxify та викладач курсу «Управління комерціалізацією в девелопменті»; Аліна Головатюк – архітекторка, AI-консультантка та викладачка курсу «AI-інструменти для архітектора та дизайнера»; Артем Харламов, co-СЕО DOM9000 та спікер лекції «Як побудувати ЖЕК майбутнього».
А також Михайло Софолов, операційний директор Archimatika, та Ілля Юрасов, керівник BIM-напряму, Артем Танасієнко, заступник генерального директора KAN Development.
Обсяги ринку ШІ в будівництві перевищили $4 млрд – і це лише початок
За різними даними, глобальний ринок штучного інтелекту у 2025‑му має обсяг близько від $372 до $757,6 млрд. Прогнози до 2030–2034 років передбачають зростання ринку до $3,6 трлн.
Коли мова йде про саме про ШІ в будівництві, девелопменті та архітектурі – ринок тут значно менший, але він також зростає. У 2024‑му ринок він оцінювався у $3,93 млрд. Очікується, що до 2032 року зросте до $22,7 млрд за середньорічним темпом зростання 24,6%.
За даними BuiltWorlds, будівельні компанії зацікавлені у використанні штучного інтелекту, але стикаються з внутрішніми бар’єрами. Багато компаній оцінює рівень впровадження ШІ як середній, лише 22 % – вище середнього. Третина респондентів заявила, що ШІ розглядається як стратегічний напрямок, а 4 % взагалі не бачать його в стратегії компанії.
Здебільшого компанії впроваджують ШІ для підвищення операційної ефективності та продуктивності. Зазвичай – для підтримки базових бізнес-процесів, а не як інструмент радикальних інновацій. Водночас респонденти висловлюють занепокоєння: 62% вказали на ризики конфіденційності й безпеки даних, 58% – на брак кваліфікованих кадрів, а 56% – на низьку якість або доступність даних. Попри виклики, ентузіазм щодо ШІ залишається високим – лише 2 %респондентів заявили про скептицизм. Низький рівень впровадження пов’язують із загальною незрілістю технології та традиційним опором галузі до інновацій.
Перші користувачі ШІ – маркетинг і продажі
Найпершими ШІ почали використовувати маркетингові відділи: SMM-фахівці, копірайтери та креативники – переважно для створення візуалізацій, рекламних матеріалів і супровідного контенту. Прості завдання тут автоматизуються швидко й ефективно.
Більш технологічно складним напрямом є автоматизація роботи відділів продажу. За словами Володимира Даниленка, сьогодні чат-боти вже можуть відповідати на шаблонні запити, вести складний діалог, виявляти наміри клієнта, підлаштовуватися до його стилю спілкування. У деяких компаніях працює одразу кілька моделей – одна генерує відповіді, інша контролює логіку діалогу, ще одна аналізує ризики й у разі потреби передає розмову оператору.
Згодом ШІ почали використовувати і для аналітики: системи транскрибують дзвінки, виокремлюють ключові моменти, проводять аналіз запитів за заданими критеріями. Це дає можливість точніше заповнювати CRM і мінімізувати людський фактор у роботі з клієнтською базою.
Штучний інтелект поступово заходить і у сферу сервісу – особливо в післяпродажне обслуговування. Завдяки можливості працювати з базами знань та формувати документи, ШІ може знімати навантаження з сервісних команд, швидко й точно реагуючи на типові запити клієнтів.
«Ще один напрям – автоматизоване ціноутворення. Це дає змогу економити час і отримувати об’єктивніші результати. Особливо, коли йдеться про управління активами на мільярдні суми», – зазначає Володимир Даниленко. За його словами, окремий інтерес викликає використання ШІ в кошторисах: зміна цін, матеріалів чи рішень відбувається постійно, а алгоритми можуть автоматично оновлювати бюджети, відстежувати відхилення та попереджати про ризики втрати прибутку.
Схожим чином працюють і команди девелоперів. Наприклад, компанія KAN Development уже тестує застосування ШІ в бюджетуванні.
«Ми почали з найскладнішого – з аналізу креслень. У нас це не одна LLM, а «симфонічний оркестр» моделей. Наприклад, система має з креслення вибирати лише покрівельні роботи, розпізнавати елементи, формувати об’єми. Потім ці дані автоматично звіряються з розцінками та вносяться в бюджет. Наступний етап – аналіз договорів», – пояснює Артем Танасієнко, заступник генерального директора компанії.
«ШІ варто застосовувати там, де він або прискорює, або покращує результат. А краще – і те, й інше. Якщо бюджетолог витрачає тиждень, а ШІ може порахувати з тією ж точністю за два дні – це вже успіх».
Водночас навіть найсучасніші алгоритми впираються у внутрішню неструктурованість процесів. В українських компаніях багато бізнес-операцій залишаються творчими, неформалізованими – а автоматизувати можна лише те, що описано, оцифровано і стандартизовано.
«На практиці це виглядає так: компанія отримує ШІ-рішення, і постає не питання «чи працює», а — «чому воно працює не так, як очікували», «як його інтегрувати в процес», – пояснює Володимир Даниленко. – А це вже про методологію. Щоб автоматизувати процес, потрібно спершу його описати. Інакше ШІ нічому не навчиться. Це не лише про технології – це про внутрішню культуру компанії».
Досвід архітекторки Аліни Головатюк
Штучний інтелект дедалі активніше входить у практику архітекторів. Але, як зазначає архітекторка Аліна Головатюк, сьогодні ШІ працює не на всіх етапах проєктування. Його основна сила – саме в перших фазах: ескізній та концептуальній.
«Оптимізація відбувається переважно на ранніх стадіях – як у дизайн-проєктах, так і в архітектурних. На стадіях П чи робочої документації ШІ поки не має стійкого чи доречного застосування», – каже вона.
Сфера застосування досить чітка: генерація ідей, створення варіантів, редагування та візуалізація. Скетч або біла моделька можуть швидко трансформуватися у якісний рендер. А вже з нього можна зробити відеообліт чи 3D-тур. Демонстраційна частина – одна з тих, де ШІ справді вже працює.
«Півроку тому я б не сказала, що навіть на стадії ескізу ШІ може когось замінити. Але зараз усе дуже швидко змінюється», – ділиться Аліна Головатюк. – «Водночас важливо розуміти: ШІ не замінює архітектора чи дизайнера – він доповнює їхню роботу. Промпт, запит до системи формує людина, і саме вона задає тон, формує напрямок».
Людина, яка працює зі штучним інтелектом – це вже «апгрейднута» версія професіонала. Вона не лише генерує ідеї швидше, а й обробляє значно більші обсяги інформації.
«ШІ працює лише з тими даними, на яких був навчений. Якщо в нього немає відповідного досвіду або контексту – він не здатен створити релевантне рішення», – пояснює Аліна Головатюк.
За її словами, компаніям потрібна окрема роль – фахівець або консультант зі ШІ, який розуміє специфіку архітектурного проєктування і може адаптувати інструменти під реальні робочі процеси: «Архітектор фізично не встигає поєднувати проєктну роботу з тестуванням нових інструментів».
Структуроване використання ШІ в Archimatika
Архітектурна компанія Archimatika – одна з тих, хто вже не експериментує з ШІ, а планомірно інтегрує його в архітектурне проєктування, менеджмент і аналітику.
«На початку року ми сформували робочі групи за ключовими напрямами. Перший — креативний: це візуалізація, фасадні рішення та концептуальне проєктування. Наші команди активно використовують спеціалізовані AI-інструменти для генерації та вдосконалення візуальних матеріалів. Ми інвестували та інтегрували в робочі процеси спеціалізовані AI-платформи, призначені для професійної генерації та вдосконалення візуальних матеріалів. Система дає можливість оптимізувати та доповнювати надані матеріали, пропонувати альтернативні концепції та розширювати креативні можливості команди», – розповідає Михайло Софолов, операційний директор компанії.
Ігор Юрасов, керівник BIM-напрямку, підтверджує: «Зараз ШІ найбільше використовує команда архітекторів-кріейторів – переважно для пошуку концепцій, створення візуалізацій, пост-обробки. Це найбільш «видимий» результат.
Другим блоком стало використання ШІ для роботи з нормативною базою. У компанії придбали корпоративний доступ до GPT-чат-бота й завантажили туди всі актуальні ДБНи. «Тепер будь-хто з команди може звернутися із запитом, і GPT відповідає в 60-70 % випадків коректно. Він підказує, де шукати норму, яка саме потрібна. Це дуже економить час, особливо для молодих спеціалістів», – каже Михайло Софолов.
Слухайте подкаст: Як розраховує вартість своїх послуг Архіматіка. Дмитро Васильєв
Також Archimatika повністю перевела графіки проєктів в Asana. Це дало можливість накопичити велику базу історичних даних. Михайло Софолов пояснює: «Я вивантажую Excel-файл із задачами за місяць, завантажую його в GPT і прошу зробити аналітику. Він підраховує, скільки задач виконано вчасно, скільки з затримкою, хто відповідальний, і формує все це у вигляді звіту чи інфографіки. На це йде 30 хвилин».
Як зазначає Ігор Юрасов, до повноцінної роботи із ШІ потрібно підготуватися: «Ми створюємо 3D-моделі, що є фактично базами даних, які потім зможуть обробляти ШІ. Але ключове – це достовірні, структуровані дані, які створюють архітектори, інженери, конструктори. Тому ми вже кілька років працюємо над уніфікацією процесів і створенням шаблонів».
Цьогоріч команда називає роком стандартизації. «Є шаблони для Archicad, зараз доопрацьовуємо архітектурні шаблони в Revit. Стандартизуємо назви елементів, структуру моделі, формати. Бо тільки на основі чітких структур можна ефективно запускати ШІ-процеси», – розповідає Ігор Юрасов.
Обидва фахівці сходяться в думці: головний бар’єр у використанні ШІ – не відсутність інструментів, а відсутність структурності. «Не можна просто «під’єднати» ШІ до хаосу, – каже Ігор Юрасов. – Потрібна організація, стандарти, чисті процеси. Впровадження ШІ – це питання культури роботи, а не лише технологій. Загалом застосування технічних інструментів часто показує недоліки саме в організаційній площині бізнес- та проєктних процесів».
У компанії вважають, що ШІ навряд чи найближчим часом замінить архітектора, але фахівець, який вміє з ним працювати, має перевагу. «Якщо два фахівці створюють проєкти однакової якості, але один із них виконує швидше – це вже стратегічна перевага в конкуренції на ринку», — резюмує Михайло Софолов.
ШІ в управлінні нерухомістю
У компанії DIM 9000, яка управляє понад 120 житловими будинками, штучний інтелект уже працює як повноцінний інструмент в операційній системі управління житловими комплексами.
«ШІ пише звіти та апдейти для мешканців, аналізує і класифікує звернення, транскрибує дзвінки, наповнює базу знань і обробляє вхідні повідомлення», – пояснює співзасновник та co-СЕО Артем Харламов.
Для цього компанія використовує OpenAI Whisper – для транскрибації звернень та оновлення бази, а також ChatGPT, який відповідає за оцінку запитів і генерацію відповідей. Крім того, команда тестує інструменти машинного навчання для моделювання та прогнозування аварійних ситуацій.
Слухайте подкаст: Досвід управління 120 будинками в Києві. Євгеній Бровчук. Dim 9000
Серед помітних результатів – зростання CSAT (оцінки задоволеності користувачів) із 3.9 до 4.3 за зверненнями, які обробляються ШІ, а також стандартизація звітності: тепер оновлення за зверненнями є обов’язковими для всіх задач, тоді як раніше це поле було опційним і фактично заповнювалося приблизно у 40 % випадків.
За словами Харламова, загалом зафіксовано понад 100 тисяч звернень, у середньому – 3 404 на місяць, з яких приблизно 33 % уже обробляються автоматизовано. Водночас кількість співробітників не зменшилась:
«Раніше команда просто фізично не могла закрити всі звернення. Зараз із допомогою ШІ ми поступово виходимо на 100 % обробку звернень і прозору звітність за кожним із них».
