Компания Брусника внедрила систему ИИ-видеоаналитики QMonitoring на всех своих стройплощадках после успешного пилота в проекте «МОНС». За первый месяц работы системы выявлено более 100 случаев простоя спецтехники, что позволило сократить простои на 30%. За полгода система обнаружила свыше 8000 нарушений техники безопасности, контролируя спецодежду и доступ подрядчиков.
Брусника внедрила ИИ-видеоаналитику QMonitoring на всех стройплощадках после пилота в московском проекте «МОНС»
За первый месяц система выявила более 100 случаев простоя спецтехники. Руководители получили дистанционный доступ к мониторингу, статистику и автоматические уведомления о проблемах.
Вкратце:
🟠Подключено более 50 камер.
🟠Простои техники сократились на 30%.
🟠За шесть месяцев выявлено более 8 тыс. нарушений техники безопасности.
Система также контролирует спецодежду, доступ подрядчиков и соблюдение требований безопасности.
«Система QMonitoring сделала работу гораздо точнее и эффективнее. Мы перестали ловить нарушения "в обходе" и начали видеть картину целиком: где, когда и у кого повторяется. На пилоте мы получили значимые результаты и приняли решение масштабировать видеоаналитику на все наши объекты»,— рассказал руководитель отдела цифровизации ООО «БОС» Артём Сорокин.
Исследование Ашманов показало, что 64% пользователей после консультации с нейросетью рассматривают для покупки всего 2–3 жилых комплекса. Для девелоперов становится важным попадать в узкий список из 3–5 проектов, рекомендованных искусственным интеллектом, что формирует новый канал конкуренции помимо традиционной поисковой выдачи.
🪖 64% пользователей после ответа нейросети продолжают рассматривать лишь два-три ЖК — исследование Ашманов
🔵 Для девелоперов это означает появление нового канала конкуренции.
Теперь важно не только занимать высокие позиции в поисковой выдаче, но и попадать в ограниченный список из 3–5 проектов, которые ИИ предлагает пользователю.
📌 Как нейросети формируют рекомендации, что влияет на оценку застройщиков и почему девелоперам необходимо учитывать алгоритмы ИИ, рассказывается в материале онлайн-журнала НДВ.
В статье рассмотрены четыре свежих proptech-проекта с использованием искусственного интеллекта для жилой и коммерческой недвижимости. Breezy и Shilo помогают агентам и брокерам, обеспечивая аналитику объектов и поддержку в работе с клиентами. Cadastral и Built AI предлагают комплексные аналитические и финансовые решения для инвесторов с крупными инвестициями и известными клиентами. Эти технологии существенно сокращают время выполнения рутинных процессов, ускоряя работу рынка.
🤖 Proptech - это it-технологии для нужд рынка недвижимости: от сервисов поиска квартир до софта для управления портфелем офисов.
⚡ В последние годы почти каждый такой проект декларирует наличие ИИ-составляющей, часто просто потому, что без этих двух букв сложнее привлечь деньги. Я выбрал четыре свежих проекта, о которых хочу вам рассказать: два для агентов по жилой недвижимости и два для инвесторов в коммерческую.
🏡 Breezy из Лос-Анджелеса строит «операционную систему» для риелторов. Основатель Джеймс Харрис 25 лет продавал элитное жильё и устал готовиться к каждой встрече с клиентом в куче разных программ. Breezy подбирает объекты-аналоги, анализирует их фото и описания, выдаёт предварительную оценку объекта и т.д. Breezy зарабатывает на подписке. В феврале 2026 года Breezy привлекла $10 млн на самой ранней стадии.
📞 Shilo из Аризоны - это виртуальный ассистент на ИИ для самых продуктивных агентов и ипотечных брокеров. ИИ слушает звонки с клиентами, расшифровывает их, оценивает разговор в реальном времени, подсказывает агенту по недвижимости, что делать дальше, и сам ставит задачи в CRM. В последнем по времени раунде привлекли $2,6 млн (в июне 2025).
💼 Теперь proptech для инвесторов:
🏢 Cadastral из Нью-Йорка продаёт «аналитика из коробки» для коммерческой недвижимости: анализирует документы и якобы даже способен сделать due diligence сделки. В феврале 2026 года компания привлекла $9,5 млн, и среди инвесторов не только венчурные фонды, но и знакомые имена с рынка недвижимости JLL + два крупных американских REIT в арендном жилье - AvalonBay и Equity Residential.
📊 Built AI из Лондона заходит со стороны финансового моделирования. Платформа умеет строить большие специализированные фин.модели, сводит портфель разных объектов и пересчитывает сценарии в реальном времени. Среди клиентов - CBRE, Knight Frank Investment Management, британский REIT LondonMetric и американский девелопер Howard Hughes. В декабре 2025 года Built AI привлекла $6 млн и выходит на рынок США.
☝️ Направление мысли понятно: ИИ забирает работу младшего аналитика и помощника риелтора. Процессы, на которые ранее уходили часы и даже дни, теперь занимают минуты (но это неточно).
📍 И кстати, все попытки proptech-овцев убрать из цепочки риелторов/«посредников» закончились эпичным провалом. Впрочем, посмотрим, куда разовьётся ИИ...
В Дубае в строящемся небоскрёбе Burj Azizi высотой 725 метров установят один из самых длинных лифтов без пересадки с подъёмом на 631,5 метра. В здании разместят 59 лифтов и 15 эскалаторов с максимальной скоростью подъёма лифтов до 36 км/ч. Управление пассажиропотоком обеспечит система на базе искусственного интеллекта, подстраивающая работу лифтов под текущий спрос.
В Дубае установят лифт с подъёмом на 631,5 метра без пересадки
Один из самых длинных непрерывных лифтовых маршрутов в мире появится в Burj Azizi — строящемся небоскрёбе проектной высотой 725 метров. Систему поставит KONE.
Всего в башне предусмотрены 59 лифтов и 15 эскалаторов. Скорость лифтов достигнет 10 м/с — это 36 км/ч.
Распределять пассажиропоток поможет ИИ: система будет подстраивать работу лифтов под спрос.
ГК ТОЧНО разработала закрытую ИИ-экосистему, которая помогает анализировать путь клиента, контролировать работу менеджеров и тренировать навыки продаж через ИИ-тренажёр. Благодаря этому средняя стоимость привлечения клиента снизилась почти в пять раз, а многие задачи автоматизированы.
ГК ТОЧНО почти в пять раз сократила стоимость привлечения клиентов с помощью ИИ
Девелопер создал собственную закрытую ИИ-экосистему для маркетинга и продаж. Разработка получила грант Яндекса по программе «AI Буст. Лучшая разработка».
Система анализирует путь клиента от первого обращения до сделки или отказа:
🟠расшифровывает звонки;
🟠проверяет работу менеджеров;
🟠помогает находить причины, по которым покупатель теряет интерес.
☝🏻Если обращение отработано не полностью, менеджер проходит похожий сценарий в ИИ-тренажёре. Система моделирует вопросы и возражения клиентов, оценивает ответы и меняет сложность заданий в зависимости от подготовки сотрудника.
В результате средняя стоимость привлечения клиента снизилась почти в пять раз, а значительную часть аналитических и операционных задач компания перевела из ручного режима в автоматический.
Справочно:
По данным Всeостройке.pф, ГК ТОЧНО занимает 4-е место в РФ по объему текущего строительства жилья и 1-е место по надёжности.
В материале рассматриваются различные аспекты рынка недвижимости: штрафы за использование ИИ в судах, подробный анализ работы с земельными участками, сравнительный анализ жилой и коммерческой недвижимости с учётом инфляции и доходности. Обсуждается рынок аренды машино-мест и новый формат мини-складов Wildberries. Также представлен практический совет по выбору коммерческих объектов и разбор инвестиционного помещения в Москве с федеральным арендатором и окупаемостью 8,4 года.
✍ 1. Штраф за неуважение к суду за использование ИИ
Разбираемся на конкретном судебном деле, почему нельзя слепо доверять ИИ при подготовке юридических документов и кто несет ответственность за ошибки нейросети.
✍ 2. Работа с земельными участками
Большой обучающий материал о работе с земельными участками: категории земель, ВРИ, территориальные зоны, ЗОУИТ, ПЗЗ, ГПЗУ, красные линии и сервитуты. С примерами реальных ГПЗУ.
✍ 3. Сравнение активов. Жилая и коммерческая недвижимость с учетом инфляции
Сравниваем жилую и коммерческую недвижимость не только по арендной доходности, но и с учетом роста стоимости самого актива. Показываем, из чего складывается итоговая доходность.
✍ 4. Бизнес: машиноместа в аренду
Разбираемся, почему инвесторы покупают машино-места под аренду, какие у такого бизнеса преимущества и как изменение нормативов в Москве может повлиять на рынок.
✍ 5. Грядет революция в складах! ППТ — пункты приема товара
Рассказываем о новом формате Wildberries — мини-складах площадью от 100 м². Что такое ППТ, какие помещения подойдут и какой новый спрос это может создать на рынке коммерческой недвижимости.
✍ 6. Что бы я сам купил из коммерческой недвижимости
Владелец канала рассказывает о своих принципах выбора коммерческой недвижимости: ликвидность, динамика населения, сменяемость арендаторов, работа с местными брокерами, насмотренность и главное — почему при покупке нужно думать не только о входе, но и о выходе.
✍ 7. ГАБ с «Пятерочкой» на НДС. Окупаемость 8,4 года
Разбираем конкретный инвестиционный объект в Москве: помещение 426,9 м² с федеральным арендатором, договором на 12 лет, НДС и заявленной окупаемостью 8,4 года.
Если вы инвестируете в недвижимость, владеете коммерческими объектами, занимаетесь арендой, подписывайтесь на портал - здесь все про коммерческую недвижимость.
За первые девять месяцев 2026 года в крупнейших городах России и столичных областях число новых жилых проектов сократилось почти на треть — на 30%, всего зарегистрировано 207 новых объектов общей площадью 3,2 млн м². При этом с учётом дополнительных очередей в уже существующих жилых комплексах суммарная площадь жилья выросла на 1%, до 12,6 млн м². Основными причинами снижения числа новых запусков названы высокая стоимость финансирования и сниженный спрос на жильё. Девелоперы отдают предпочтение развитию новых корпусов в уже строящихся жилых комплексах, что позволяет эффективнее использовать существующую инфраструктуру и снижает сложности согласования проектов.
🪖 Количество новых жилых проектов сократилось почти на треть — Ведомости
За девять месяцев 2026 года в городах-миллионниках, Тюмени, Московской и Ленинградской областях появилось 207 новостроек на 66 214 лотов общей площадью 3,2 млн м².
🔵Если учитывать все новостройки, включая новые очереди в существующих объектах, суммарный метраж квартир вырос на 1%, до 12,6 млн м².
📶 Причина — дорогое финансирование и падающий спрос, из-за чего девелоперы не спешат выводить новые проекты.
Власти при этом охотнее выдают разрешения на отдельные корпуса внутри уже строящихся комплексов: они интегрированы в существующую инфраструктуру и отвечают потребностям формирующегося района.
🤩 За девять месяцев число новых проектов жилья в крупнейших городах России и столичных областях сократилось на 30%
Ведомости
🤩 За январь–сентябрь в России смонтировано 18,3 тыс. лифтов, что на 49% меньше, чем годом ранее
Коммерсантъ
🤩 За два года медианные выплаты девелоперов банкам по проектам с вводом в 2026–2027 годах выросли на 64%
РИА Недвижимость
🤩 Вице-премьер Марат Хуснуллин призвал перейти от отдельных экспериментов с искусственным интеллектом в строительстве к тиражируемым отраслевым решениям.
За-Строй.РФ
🤩 Заместитель министра строительства и ЖКХ России Никита Стасишин заявил о готовности Минстроя рассмотреть обращения узбекских застройщиков о выходе на российский рынок.
ТАСС
Новым ЖК в России становится тесно даже в планах девелоперов.
За девять месяцев 2026 года на рынках миллионников, в Тюмени, Московской и Ленинградской областях запустили всего 207 новых проектов — 66,2 тыс. лотов на 3,2 млн кв. м. BnMap. pro фиксирует падение год к году на 30% по числу проектов, на 34% по лотам и на 26% по площади.
Зато корпусов внутри уже существующих проектов стало больше — 512, плюс 8%. Логика понятна: зачем лезть в новый долгий проект, если можно достроить то, что уже стоит на рельсах.
Macon насчитал 286 новых запусков — на 8% меньше, чем годом ранее. Их площадь просела сразу на 27%, до 6,5 млн кв. м.
А вот если считать еще и новые очереди действующих ЖК, картина выглядит приличнее: по данным «Циана», объем квартирного предложения за девять месяцев вырос на 1%, до 12,6 млн кв. м.
Как пишут «Ведомости», дорогой капитал и слабый спрос явно не располагают рынок к строительному энтузиазму. Новые проекты согласовывать долго, а дополнительный корпус в уже работающем комплексе провести проще — инфраструктура есть, район развивается, меньше головной боли.
В Московском регионе в 2026 году ожидается ввод лишь около трети заявленных мощностей центров обработки данных (ЦОД). Большая часть проектов перенесена на более поздние сроки, что также отражается на объеме предложения 2027 года. Причинами задержек являются доступность энергомощностей, подготовка площадок и финансирование. Рост спроса связан с развитием ИИ, который требует улучшенной энергетической инфраструктуры и систем охлаждения.
Заявленные планы по вводу ЦОД опережают фактические возможности рынка 📈
В Московском регионе в 2026 году ожидается ввод лишь около трети первоначально заявленных мощностей: сроки запуска 67% объема перенесены. При этом переносы уже формируют значительную часть предложения следующего года – около 80% мощностей, заявленных на 2027 год, приходится на проекты, перенесенные с 2026 года.
➡️ На сроки реализации проектов влияют доступность энергомощностей, готовность площадок, стоимость финансирования, а также продолжительность проектирования и подключения объектов.
Одновременно дополнительным фактором роста спроса становится развитие решений на базе искусственного интеллекта. Новые проекты предусматривают более высокую нагрузку на стойко-место и предъявляют повышенные требования к энергетической инфраструктуре и системам охлаждения
По данным исследования РУССОФТ, 19% российских ИТ-компаний разрабатывают программное обеспечение для отраслей строительства и недвижимости, что немного ниже показателя прошлого года. Удалённая работа остаётся на высоком уровне, поддерживая развитие офисных проектов и дата-центров. Российский рынок облачных услуг вырос на 29,2% и достиг 416,5 млрд рублей. Расходы на интернет вещей в 2025 году составили 192,1 млрд рублей, при этом внедрение искусственного интеллекта пока не показало явной экономической эффективности. Финансовая устойчивость небольших ИТ-компаний снижается из-за сокращения прибыли в 2025 году на 49%.
РУССОФТ выпустил ежегодное исследование индустрии программного обеспечения в России
🟠19% опрошенных ИТ-компаний назвали строительство и недвижимость среди отраслей, для которых они разрабатывают ПО
Годом ранее таких было 21%
При этом 37% предлагают универсальные решения, которые могут использовать и застройщики.
🟠Удалёнка закрепилась — это важно для офисных проектов
Около 60% рабочих часов сотрудники софтверных компаний проводят вне офиса. Показатель держится на этом уровне по результатам двух последних опросов.
🟠Покупатель-айтишник необязательно живёт рядом с работодателем
48% профильных технических сотрудников опрошенных компаний работают за пределами города расположения головного офиса. География их проживания — 72 региона.
🟠Облачные сервисы растут, а вместе с ними потребность в ЦОД
По приведённой в исследовании оценке iKS-Consulting, российский рынок облачных услуг за 2025 год вырос на 29,2%, до 416,5 млрд рублей.
Авторы связывают дальнейший рост с вводом новых дата-центров, доступностью электричества и оборудования.
🟠«Умное здание» должно приносить измеримую пользу
Расходы на внедрение интернета вещей в России достигли 192,1 млрд рублей, прибавив 6,9%, — оценка Ассоциации интернета вещей, приведённая в отчёте. Это весь рынок, включая транспорт и другие отрасли.
Следующий шаг авторы видят в управлении ресурсами и обслуживании оборудования до возникновения поломок.
🟠ИТ-подрядчиков тоже стоит проверять на финансовую устойчивость
У софтверных компаний с выручкой менее 375 млн рублей чистая прибыль за 2025 год сократилась на 49%. Её доля в выручке снизилась с 15,3% до 7,7%.
🟠ИИ внедрили многие, но экономический эффект ещё предстоит доказать
Почти три четверти российских софтверных компаний уже внедрили генеративный ИИ в разработку. При этом РУССОФТ отмечает: явных признаков экономической эффективности его применения в целом пока не выявлено.
Портал Циан представил новый сервис, который с помощью искусственного интеллекта позволяет одновременно сравнивать до 10 жилых комплексов по 15 различным параметрам. Среди них сроки сдачи, цены, данные о застройщике, инфраструктура и скидки. По исследованию Циана, 96% покупателей новостроек считают сравнение жилых комплексов важным этапом выбора жилья. Новый инструмент помогает упростить процесс выбора, формируя краткие отчёты для каждого комплекса и заменяя привычный ручной подбор информации.
На Циане появился сервис для сравнения ЖК с помощью ИИ
Разработка позволяет анализировать до 10 ЖК одновременно по 15 параметрам и получать выводы от нейросети по каждому.
По данным исследования Циана, 96% покупателей новостроек считают сравнение комплексов необходимым этапом выбора. Также часто люди сначала просматривают все доступные комплексы, отбирают подходящие и затем сравнивают именно их.
В сервисе можно сопоставить:
🟠сроки сдачи и характеристики квартир;
🟠цены и динамику продаж;
🟠данные о застройщике;
🟠инфраструктуру и транспортную доступность;
🟠акции и скидки.
После анализа ИИ формирует краткие отчеты по каждому комплексу.
В Циане отмечают, что сервис должен заменить привычный способ сравнения через десятки вкладок, заметки и таблицы: все ключевые параметры теперь собраны в одном месте.
В сентябре 2026 года в Москве отмечается рост цен на новостройки, а каждый третий житель регионов рассматривает покупку жилья в столице. В Минстрое предложили применять искусственный интеллект для сопровождения всех этапов строительного цикла. На рынке новостроек России увеличивается доля проектов комплексного развития территорий. Также набирает популярность покупка энергоэффективных новостроек среди россиян.
🗓 1 октября — #ЕРЗобзор
📬 Следим за рынком. Главное — с утра:
🤩 Каждый третий житель регионов рассматривает покупку жилья в Москве
Ведомости
🤩 Аналитики оценили сентябрьский рост цен на новостройки Москвы
РБК
🤩 В Минстрое заявили, что ИИ должен сопровождать каждый этап строительного цикла
ТАСС
🤩 На рынке новостроек России растет доля проектов КРТ
РБК
🤩 «Домклик» выяснил, как часто россияне покупают энергоэффективные новостройки
Ведомости
В рамках проекта Agent Wars пять нейросетевых моделей разработали мосты для 3D-печати с одинаковыми ограничениями по размеру и весу. Лучший мост Claude Opus 5.5 при весе 441 грамм выдержал нагрузку около 59 кг. Другие модели показали значительно меньшую прочность, некоторые конструкции оказались нестабильны или не поддавались сборке. Испытания демонстрируют потенциал ИИ в проектировании инженерных конструкций.
Мост по проекту нейросети выдержал почти 59 кг при собственном весе 441 грамм
Автор проекта Agent Wars предложил пяти ИИ-моделям спроектировать мост для 3D-печати. Условия одинаковые: пролёт около 61 см, максимум 500 граммов пластика и менее 18 часов печати. Затем конструкции напечатали, собрали и проверили нагрузкой.
🟠Claude Opus 5.5 — мост весом 441 г выдержал примерно 58,9 кг. На печать 17 деталей ушло чуть больше девяти часов.
🟠Muse Spark 1.3 — конструкция весом 478 г выдержала около 12 кг.
🟠GPT-6 Astra — мост весом 442 г выдержал примерно 7,9 кг.
🟠Grok 4.7 — после сборки конструкция не могла самостоятельно стоять.
🟠Kimi K3 — детали напечатали, но собрать из них мост не получилось.
За три года ИИ-система, анализирующая данные с 205 камер видеонаблюдения, выявила более 2300 нарушений на стройках Подмосковья, включая отсутствие прогресса строительства и рабочих на площадках. Система распознаёт 22 вида нарушений. При этом все 438 многоквартирных домов, подконтрольных видеонаблюдению, были сданы без задержек.
🪖 ИИ выявил более 2,3 тыс. нарушений на стройках Подмосковья за три года
Чаще всего система фиксировала отсутствие прогресса строительства в течение месяца, а также отсутствие рабочих и техники на площадке более пяти дней.
🔵Нейросеть анализирует данные с 205 камер наружного наблюдения.
🔵Система распознает 22 вида нарушений — от отсутствия рабочих до признаков пожара.
📌Как заявили в Министерстве государственного управления, 438 МКД, на которых осуществлялось видеонаблюдение, сданы без задержек.
Глава Сбербанка Герман Греф заявил, что к началу 2027 года банк намерен выдавать 75% кредитов юридическим лицам и 100% кредитов физическим лицам с помощью искусственного интеллекта без участия человека. Это позволит значительно ускорить процесс одобрения и выдачи кредитов.
🔹 Сбербанк планирует к началу 2027 года выдавать 75% кредитов юрлицам и 100% физлицам с помощью искусственного интеллекта (ИИ), без участия человека, заявил глава банка Герман Греф.
В московском клубном доме «Казачий» внедряется новая система на базе искусственного интеллекта для управления внутренними процессами и координации поручений, разработанная MR Private и White Rabbit Family (WRF). При этом ответственность за выполнение услуг сохраняется за профессиональной командой. Сервисы предоставляются по подписке с двумя тарифами: базовый и дополнительный, общей стоимостью от 475 до 775 рублей за квадратный метр в месяц. В проекте предусмотрено 76 квартир, при этом рассчитывают, что услугами будут одновременно пользоваться 50% собственников.
«Человек по-любому останется», — Борис Зарьков, основатель White Rabbit Family (WRF), о роботизации сервисов на презентации клубного дома «Казачий» в Москве
В основе системы, разработанной MR Private и WRF, — ИИ: он будет управлять внутренними процессами, минимизировать ошибки, собирать предпочтения резидентов и координировать поручения.
☝️При этом за исполнение отвечать будет команда профессионалов.
Сервисы будут работать по подписке:
🟠Базовый тариф — 475 рублей за 1 кв. м в месяц. В него включены персональный консьерж, кабинет красоты, кинотеатр, а также закрытые гастрономические и культурные мастер-классы и услуги: от выгула питомцев до обучения домашнего персонала.
🟠Дополнительный пакет с Chef’s Table, «рестораном дома», подготовкой квартиры к приезду, генеральной уборкой и уходом за одеждой и обувью — еще 300 рублей за 1 кв. м в месяц.
Экономическую модель рассчитывали исходя из того, что одновременно в доме будут проживать и пользоваться сервисом 50% собственников. Напомним, всего в «Казачьем» планируется 76 квартир.
Справочно:
MR Private — бренд коллекционной недвижимости девелопера MR. Среди объектов MR Private в Москве в том числе такие проекты, как квартал «Николь» на Никольской, фамильный дом «Люче» в Крестовоздвиженском переулке, клубный дом «Форум» на Садовой-Сухаревской и многие другие.
Использование искусственного интеллекта Claude позволяет создавать 3D-модели квартир по планировкам с сайта застройщика и автоматически рассчитывать площади, периметры и проёмы окон и дверей. Эта технология облегчает подготовку таблиц объёмов для будущей сметы, однако для полноценного расчёта стоимости необходимо дополнительное подтверждение данных и учёт состава работ и расценок.
Нашли интересное применение ИИ в стройке: как с помощью Claude по планировке с сайта застройщика можно собрать модель квартиры в Revit и получить таблицу объёмов для будущей сметы
По каждой комнате — площади пола и потолка, периметр, оконные и дверные проёмы, стены за вычетом проёмов.
До полноценной сметы ещё нужно проверить исходные данные и объёмы, добавить состав работ и расценки. Поэтому с тем, чтобы прощаться со сметчиками, пока рано😏
Компания Napoleon IT разработала систему искусственного интеллекта «ТОР», которая анализирует видео с камерой 360° для обнаружения 12 типов строительных дефектов, включая трещины и коррозию, с точностью 97%. Система ускоряет процесс обхода объектов в пять раз, используя обучение на миллионе размеченных кадров. Среди клиентов компании — девелоперы "АПРИ", "Талан", "Ак Барс Дом" и "Самолет".
Napoleon IT представила ИИ-систему для поиска строительных дефектов по видео
«ТОР» анализирует видео обхода объекта с камерой 360° и отмечает потенциальные дефекты. Система разбирает запись на кадры и выделяет места, требующие внимания специалиста.
В числе заявленных возможностей: поиск трещин, сколов бетона, оголённой арматуры, коррозии и дефектов сварных швов.
По данным разработчика, система различает 12 типов нарушений. Для обучения использовали миллион размеченных кадров. Заявленная точность распознавания по классам из каталога — 97%, ускорение обхода — в пять раз.
Отметим, что с Napoleon IT работали «АПРИ», «Талан», «Ак Барс Дом» и «Самолет».
Сервис Яндекс Недвижимость помогает покупателям выбирать новостройки с помощью более 260 экспертов, не связанных с застройщиками. Покупатели задают параметры поиска, после чего эксперты с помощью искусственного интеллекта анализируют проекты разных компаний и сокращают выбор до нескольких вариантов, называя их плюсы и минусы. Для улучшения консультаций применяется речевая аналитика, которая изучает звонки клиентов, чтобы методологи могли обучать экспертов эффективнее. В итоге покупатель приходит к застройщику уже подготовленным и осведомлённым, с конкретными вопросами по выбранным проектам.
🪖 Новостройку помогают выбрать 260 экспертов ― с поддержкой ИИ
Эксперты ― сотрудники сервиса Яндекс Недвижимость, а не застройщиков: сравнивают проекты разных компаний и сокращают запрос покупателя до трёх-пяти новостроек. По каждому варианту называют и плюсы, и ограничения.
🔵 ИИ работает на стороне эксперта: команда тестирует помощника, который анализирует данные по проектам и брифы застройщиков и готовит подсказки. Что из этого показать покупателю, решает специалист.
🔵Отдельно сервис около года применяет речевую аналитику для оценки качества консультаций. Технология обезличенно разбирает тысячи звонков, а методологи используют выводы для постоянного обучения экспертов.
🔵Таким образом, к первому разговору с застройщиком потенциальный покупатель уже глубоко погружен в особенности проекта, сравнил его с другими и может предметно обсуждать уже более тонкие детали.
В Яндекс Недвижимости рассказали, как устроен подбор новостроек с экспертом
Покупатель задаёт базовые параметры: район, бюджет, количество комнат, срок сдачи. Дальше подключается эксперт подбора новостроек — сотрудник сервиса, а не представитель конкретного застройщика. Таких экспертов в сервисе больше 260. Они выясняют, что стоит за запросом, разбирают проекты разных компаний, называют плюсы и ограничения и обычно сужают длинный список до трёх-пяти ЖК.
За кадром работают технологии. Команда тестирует ИИ-помощника, который подсказывает эксперту, что сравнить и какие акции предложить. Использовать ли подсказку, решает человек. Речевая аналитика за месяц разбирает десятки тысяч обезличенных звонков, чтобы методологи точнее настраивали обучение экспертов.
В сухом остатке к разговору с девелопером подходит человек, который сравнил варианты, уже детально погрузился в конкретный проект и знает, какие условия хочет уточнить.
Около половины россиян используют нейросети при ремонте и обустройстве жилья. Среди основных причин — экономия времени (58%), возможность экспериментировать без лишних затрат (40%) и экономия на консультациях с дизайнерами (38%). При этом только треть пользователей полностью доверяет рекомендациям ИИ, а большинство (66%) перепроверяет полученную информацию самостоятельно или с помощью специалистов.
🪖 Россияне стали активнее использовать ИИ во время ремонта — Лемана ПРО
По данным опроса, нейросетями при ремонте и обустройстве жилья пользовались 50% респондентов.
⬇️Среди основных причин:
🔵Экономия времени — 58%;
🔵Эксперименты без лишних трат — 40%;
🔵Экономия на консультации с дизайнером — 38%;
🔵Поиск новых идей — 38%;
🔵Визуализация будущего интерьера — 36%;
🔵Выбор стиля и цветовой гаммы — 28%.
🔵При этом полностью доверяют рекомендациям нейросетей только около трети пользователей.
🔵66% опрошенных перепроверяют информацию самостоятельно или со специалистом.
Портал Всеостройке запустил тестовый сервис, в котором искусственный интеллект оценивает готовность жилых комплексов по фотографии объектов. В карточках ЖК отображается процент готовности каждой очереди с указанием даты снимков. Пользователи могут присылать актуальные фото и обратную связь для уточнения данных. Сервис покрывает все жилые комплексы России независимо от застройщика.
⚡️На Всeостройке.pф теперь можно посмотреть готовность ЖК — по оценке искусственного интеллекта
Обещания застройщиков ИИ не учитывает — анализирует фотографии объекта👀
Новый блок уже есть по всем ЖК России (всех застройщиков) в соответствующих карточках на портале, причём с оценками каждой очереди отдельно. Можно посмотреть, на основании каких фото нейросеть посчитала процент готовности с датой.
☝🏻Запуск тестовый.
Не согласны с результатом?
Пишите нам на почту info@всеостройке.рф — со ссылкой на ЖК, пояснениями и актуальными фотографиями.