Александр Канивец, сооснователь и операционный директор компании «22/11 Девелопмент»

«Имитация начинается с покупки технологии: наняли подрядчика, запустили чат-бота, выпустили пресс-релиз. Настоящая трансформация начинается со скучных вещей — с качества данных в CRM, с формализованных процессов, с людей, которые понимают, что именно они автоматизируют. По оценкам участников рынка, до 80% провальных кейсов упираются ровно в это: данные, процессы, компетенции. Отсюда и разница в результатах при одинаковых инструментах. В продажах и маркетинге эффект уже посчитан: речевую аналитику используют или внедряют около 80% компаний, и там, где процесс продаж был выстроен заранее, конверсия из встречи в бронь растет на 20-25%. Генеративные модели срезали затраты на производство контента на 70-95%, ими пользуются больше 90% девелоперов. Следующий рубеж — стройка. Из зарубежной практики мне запомнился один эпизод. На объекте работало компьютерное зрение, и система показала: охранные коробки у дверей не смонтированы. Электрики уверяли, что смонтировали все — и они не врали. Коробки действительно стояли, только в метре от проектного положения. Подрядчик искренне считал работу выполненной. Ни ежедневные отчеты, ни обновления графика, ни переписка этого не заметили, поймала машина. Мне этот эпизод кажется важнее любых процентов из вендорских презентаций, потому что он показывает настоящую роль ИИ на стройке — роль независимого свидетеля. Генподрядчик, проектировщик, поставщик, технадзор — у каждого свой интерес, и каждый в отчете показывает, что у него все по плану. А за несколько месяцев до сдачи объекта выясняется обратное. Мы сейчас работаем над агентом ровно под эту задачу: он независимо собирает статусы всех участников проекта, сверяет их между собой, с графиком и с бюджетом, и выдает результат: сколько реально будем достраивать, сколько еще потребуется денег, куда бежать завтра. Ценность ИИ здесь в том, что он не боится испортить отношения с генподрядчиком. Кто сохранит лидерство через два-три года? Наверное, тот, кто научился внедрять и масштабировать — сама технология доступна всем и дешевеет. При нынешней экономике проектов это уже вопрос выживания. Единственное место, где мы сознательно оставляем человека, — общение с клиентом: покупатель премиальной квартиры хочет разговаривать с человеком, автоматизация здесь скорее снижает ценность продукта. Поэтому ИИ у нас живет в бэк-офисе».

***

Станислав Куликов, генеральный директор компании Ortiga development

«Мы используем ИИ ежедневно — в оптимизации процессов, в рекламе и аналитике. Отношение к инструменту у нас прагматичное: это важная часть современной реальности, которую нельзя игнорировать, но и невозможно воспринимать как абсолютную истину. Любое решение требует перепроверки и человеческого взгляда. Более того, мы уже видим, что визуальный ИИ‑контент начинает терять ценность: мозг легко распознает его и перестает воспринимать как уникальный. Поэтому работаем с ним очень аккуратно и даже задумываемся сделать сайт проекта полностью в ручной рисовке — скоро это станет настоящим эксклюзивом на фоне бесконечных «идеальных» ИИ‑картинок. Что касается будущего лидерства в девелопменте, здесь вопрос выходит за рамки технологий. Успех будет у тех застройщиков, которые имеют прописанную стратегию и умеют вести все процессы последовательно. При этом гибкость остается ключевым качеством: рынок меняется стремительно и требует готовности работать сразу с несколькими сценариями развития. Именно в такой среде ценность управленческой смелости возрастает многократно — особенно для крупных структур, которым сложнее сохранять скорость решений и не тонуть в бюрократии».

***

Елизавета Севастьянова, коммерческий директор «Текта групп»

«ИИ-инструменты, безусловно, доказали свою эффективность в автоматизации рутинных операций, но в премиальном и делюкс‑сегментах ценность проекта не определяется лишь скоростью. В данном случае ИИ — лишь вспомогательный инструмент, позволяющий менеджеру выстроить эффективную и последовательную коммуникацию с клиентом, а компании — сократить затраты на предварительные расчеты, черновые визуализации, обработку данных. Однако это не заменяет экспертную и творческую работу архитекторов, дизайнеров и проектной команды. Попытки полностью автоматизировать процесс создания премиального продукта несут репутационные риски. Искушенный покупатель быстро считывает шаблонность и типовые решения, а доверие к бренду в высоком ценовом сегменте строится именно на ощущении уникальности и ручной проработки деталей. Соответственно, лидерство в ближайшие годы будет у тех застройщиков, которые умеют сохранять баланс: использовать ИИ для оптимизации процессов, но при этом не терять глубину проработки и авторский подход там, где решения формируют добавленную стоимость продукта».

***

Алексей Погонин, директор по продукту компании «Колди»

«Сама по себе технология еще не означает цифровую трансформацию. Главный вопрос — меняется ли качество принимаемых решений. Если ИИ становится частью процессов проектирования, помогает быстрее анализировать варианты, проверять гипотезы и находить оптимальные решения для будущего проекта, значит, он приносит реальную ценность. Если же его используют только потому, что это модный тренд, то речь, скорее, идет об имитации цифровизации. В девелопменте технологии должны работать не ради технологии, а ради продукта. В конечном счете покупатель оценивает не то, сколько нейросетей использовала компания, а насколько комфортным, продуманным и качественным оказался дом. Цифровые инструменты не способны заменить стратегию. Именно поэтому сегодня выигрывают не те, кто быстрее всех внедрил ИИ, а те, кто смог встроить его в создание продукта. Рынок становится гораздо более требовательным. Конкурировать только локацией или ценой уже недостаточно, все большее значение приобретают качество продукта, скорость принятия решений и способность быстро адаптироваться к изменениям спроса. Искусственный интеллект здесь становится одним из инструментов повышения эффективности, но не заменяет профессиональную экспертизу. Архитектура, городская среда, инженерные решения требуют комплексного подхода и ответственности, поэтому окончательные решения всегда остаются за человеком».

***

Анна Шишкина, коммерческий директор компании Foresight

«Очевидно, что для того, чтобы технологии ИИ действительно работали эффективно, за любым действием с использованием цифрового разума должен стоять человек — профессионал в своей области, который разработал промпты и в состоянии проверить ошибки, дополнительные артефакты или баги в выдаче заключений. ИИ — прекрасный инструмент, забирающий массу монотонной или рутинной работы, главное — не исключать человека для финального контроля результата».

***

Алексей Годованец, управляющий партнер компании MR

«Настоящая цифровая трансформация всегда приносит компании понятную выгоду. В маркетинге и создании контента искусственный интеллект сегодня творит чудеса, но и здесь важен прагматичный расчет. Например, мы запустили анимационный сериал для продвижения нашего проекта, создав его полностью с помощью нейросетей. Проведение хакатона среди ИИ-художников позволило нам не просто сделать яркий контент, а в разы сократить расходы и сроки производства сложной графики. Это пример того, как новые технологии решают конкретную задачу быстрее и дешевле классической студии анимации. Девелоперы, которые добиваются кратного роста конверсии от цифровых инструментов, обычно начинают трансформацию с базовых шагов. Они сначала выстраивают четкую внутреннюю структуру, наводят порядок в базах данных и процессах работы менеджеров, а уже затем используют алгоритмы искусственного интеллекта для точечного усиления продаж и персонализированного общения с покупателями. Через два-три года преимущество будет у компаний, которые научатся встраивать ИИ в абсолютно разные этапы работы: от расчета архитектурных решений до умного управления готовыми домами. Застройщики, которые воспринимают искусственный интеллект лишь как модную фишку для пиара, рискуют потерять операционную эффективность и со временем уступят свои позиции более технологичным игрокам».

***

Тимур Талипов, IT-директор компании Pioneer

«Сегодня вокруг искусственного интеллекта существует много завышенных ожиданий: его часто воспринимают как «волшебную кнопку», которая автоматически повышает эффективность бизнеса. На практике ИИ — это лишь инструмент, а конкурентное преимущество создает не технология сама по себе, а способность компании встроить ее в процессы, данные и систему управления. Именно этим настоящая цифровая трансформация отличается от ее имитации. Мы убедились в этом на собственном опыте, создав собственную AI-платформу для решения повседневных задач сотрудников. Например, она помогает анализировать юридическую документацию и нормативные акты, ускоряет проверку актуальности документов и отслеживание изменений в законодательстве. Также мы используем ИИ для анализа спроса, контроля строительной документации и ускорения разработки цифровых продуктов. При этом главный вывод оказался не технологическим. Разрабатывая корпоративного ИИ-помощника, мы увидели, что сотрудники используют не те сценарии, которые изначально казались наиболее полезными. Поэтому перешли к совместной работе с бизнес-подразделениями: начали собирать реальные запросы пользователей и развивать продукт, исходя из их потребностей. Именно так ИИ начинает приносить измеримую пользу бизнесу. Поэтому одни компании получают рост ключевых показателей, а другие теряют бюджеты на ИИ-инициативах. Разница определяется не выбором модели ИИ, а зрелостью процессов, качеством данных, вовлеченностью бизнеса и пониманием конечной цели внедрения. Искусственный интеллект не заменяет профессионалов — он делает сильные команды еще сильнее».

***

Вадим Прошин, замгенерального директора по информационным технологиям, цифровому развитию и трансформации компании MR

«Отмечу, что очень важна скорость обратной связи, которую позволяет обеспечивать искусственный интеллект. Раньше девелопер мог заметить изменение поведения покупателей через несколько недель, предварительно сделав опросы клиентов и получив данные с рынка, проведя внутреннюю аналитику. Сейчас, благодаря использованию инструментов ИИ, можно увидеть изменения клиентского поведения практически сразу: какие планировки просматривают, на каком этапе люди отказываются от бронирования, какие условия покупки выбирают и какие вопросы чаще всего задают менеджерам. Все это помогает быстро адаптировать продукт и изменять сервисы в соответствии с актуальными потребностями клиентов. Искусственный интеллект в MR начинает аккуратно применяться в динамическом ценообразовании как дополнительный аргумент к принятию решений. Система анализирует рынок, продажи и структуру предложения, помогая принимать решения о корректировке цен и поддержании спроса. Здесь можно измерить эффект и понять, насколько точнее и быстрее компания принимает коммерческие решения с опорой на реальные данные, собранные внутри, о паттернах поведения клиентов. При этом цифровая трансформация не сводится к технологиям. Она требует изменения культуры управления. Решения должны приниматься на основе данных, подразделения — работать в едином информационном контуре, а цифровые продукты — постоянно развиваться после запуска. На наш взгляд, через два-три года лидерство сохранят компании, которые смогут адаптироваться и соединить привлекательный клиентский опыт, качественный продукт, операционную эффективность, финансовую устойчивость и цифровую адаптивность систем, сервисов, процессов. Я бы, однако, не стал утверждать, что это единственные правильные ингредиенты успеха. У каждого продукта есть свой клиент, и каждый девелопер определяет на основании своего видения, на что делать ставку. Нельзя сказать прямо, что без использования ИИ не получится быть успешным и эффективным. Скорее, цифровое отставание станет одним из факторов, усиливающих финансовые и операционные проблемы. Такие компании будут дольше реагировать на запросы клиентов, им будет сложнее удовлетворять их, они будут медленнее трансформироваться внутри и чаще ошибаться. А в условиях высокой стоимости капитала и все большего запроса от клиента на качественный продукт цена каждой ошибки возрастает, и оставаться на рынке будет с каждым годом все сложнее и сложнее».

— Инструменты искусственного интеллекта уже меняют не только уровень компаний, но и производительность каждого отдельного специалиста. Даже там, где бизнес пока не внедряет ИИ системно, сотрудники используют языковые модели для поиска, консультаций и автоматизации повседневных задач — зачастую прямо со смартфона. Этот процесс невозможно остановить: слишком мощна технология, чтобы ее игнорировать. В такой ситуации работает простой принцип — если не можешь противостоять, возглавь. При этом важно понимать природу этих инструментов. Да, они могут ошибаться, «фантазировать», как это делают дети. Но в то же время их можно сравнить с вундеркиндами — они способны на неожиданные и сильные решения. Возникают и риски: избыточная опора на ИИ может снижать вовлеченность специалистов и даже приводить к деградации отдельных навыков. Однако подобные опасения сопровождали и предыдущие технологические переходы — от кульмана к САПР, от САПР к BIM. Когда-то инженер считал массу металла вручную, затем перешел к Excel и стал доверять формулам. Программные инструменты работают детерминированно — они дают один и тот же результат при одинаковых входных данных. Языковые модели действуют иначе: они формируют вероятностный ответ. Это менее точный, но значительно более быстрый и гибкий способ автоматизации. Ключевой вопрос — не в самой технологии, а в умении использовать ее корректно и надежно. При этом никуда не исчезают ни накопленный опыт, ни инженерное мышление, ни творческий подход. ИИ лишь усиливает возможности специалиста. На мой взгляд, к ИИ нужно относиться как к стажеру: доверять простые задачи, которые требуют кропотливого внимания, но обязательно проверять за ним, и нельзя, по крайней мере пока, доверять решение сложных и ответственных задач. Если запускать нейросети без конкретных, выверенных данных, без понятной бизнес-задачи и ответственного владельца результата, проект быстро превращается в дорогую игрушку, а иногда даже и опасную. Именно поэтому отраслевые опросы фиксируют: компании массово пробуют ИИ, но очень немногие способны перевести его из демонстрации в реальную операционную эффективность. По поводу нашего проектного бюро могу сказать, что мы успешно внедряем использование ИИ, но не доверяем принятие каких-либо проектных решений. В части ускорения процессов ИИ это даже не просто «стажер», это по производительности как группа толковых расторопных стажеров, без помощи которых все процессы мгновенно замедляются.

— А вы умеете отличать настоящую цифровую трансформацию от имитации?

— Ну, по мне так это довольно просто. Имитация — это декларации и мантры о пользе ИИ без реального содержания: попытки «внедрить ради моды» без четкой цели, архитектуры решений и проектной проработки. Настоящая трансформация — это системная работа с бизнес-процессами. Это конкретные, внедренные и ежедневно используемые инструменты, которые помогают специалистам в их задачах. Чаще всего она состоит не из одного прорывного решения, а из множества небольших, но эффективных улучшений. Высший уровень — это выстроенная система, в которой процессы прозрачны, данные управляемы, а входы и выходы понятны. Именно такая модель обеспечивает реальное повышение качества, скорости и управляемости бизнеса. Игнорировать ИИ невозможно — это скорее не тренд, а масштабная волна. Однако задача бизнеса — не просто «принять» технологию, а извлечь из нее практическую ценность, одновременно контролируя сопутствующие риски. Вот почему одни компании благодаря искусственному интеллекту кратно повышают эффективность, а другие теряют бюджеты на ИИ-экспериментах? Ответ лежит не в инструментах как таковых, а в качестве управленческих решений. Скажем, редизайн сайта или какое-то другое новшество сами по себе не является гарантией результата. Успех зависит от людей — команды, подрядчиков, их компетенций и способности понимать задачи бизнеса. Один руководитель может интуитивно выбрать сильную команду и получить работающий продукт, другой — столкнуться с неудачным подбором исполнителей. Это фундаментальная управленческая проблема: выбор партнеров, наем и формирование команды. И даже самый сильный руководитель не застрахован от ошибок — поэтому необходимы стратегии подстраховки, альтернативные сценарии и планы действий. С ИИ-проектами ситуация аналогична, но с дополнительной сложностью: если речь идет об эксперименте, вероятность неудачи изначально выше. В отличие от хорошо спланированного проекта, эксперимент по определению несет повышенные риски. Потери бюджета в таких случаях — не аномалия, а ожидаемый сценарий. Поэтому оптимальный подход — постепенное внедрение: тестирование, анализ результатов, корректировка, масштабирование. Без ожиданий «волшебных решений», но с системной работой и управлением рисками — так же, как и в любых других инвестиционных проектах.

— У вас есть свое видение того, как будут выглядеть компании — лидеры девелоперского рынка через несколько лет?

— По моим прогнозам, через два-три года рынок разделится на тех, кто строит систему, и тех, кто живет на инерции. И в новой реальности выживает не самый громкий, а самый дисциплинированный. Ключевым фактором станет не просто наличие технологий, а качество их внедрения. Лидерами останутся те, кто аккуратно и последовательно интегрирует ИИ в процессы, контролируя риски и извлекая практическую пользу. Компании, игнорирующие эти изменения, напротив, рискуют потерять позиции. История уже давала подобные примеры. Kodak не адаптировалась к цифровой фотографии, Nokia — к смартфонам, Yahoo — к новым моделям поиска, Xerox — к собственным же разработкам в области интерфейсов и сетевых технологий. В то же время компании вроде Apple, Microsoft, Google и Cisco смогли превратить технологические идеи в массовые продукты и занять рынок. Парадокс в том, что крупным компаниям зачастую сложнее рисковать: у них уже есть работающий бизнес. Новые игроки действуют агрессивнее, потому что им нечего терять. Однако из этого следует важный вывод: устойчивое лидерство достигается не за счет игнорирования инноваций, а за счет их управляемого и осмысленного развития.