ИНП (Инфраструктура нового поколения)

🤖 Строительная отрасль упирается в данные. Yandex Crowd Solutions предложила консорциум На прошлой неделе Анастасия Лесик, руководитель внешних стратегических инициатив Yandex Crowd Solutions, выступила с докладом о том, как технологии разметки данных могут пересобрать строительную отрасль. 💡 Слайды — без маркетингового глянца. Цифры, схемы, конкретика. 🔴Что она показала: На одном жилом комплексе площадью 100 тыс. м² — 5000+ файлов, 200+ типов документов, 50+ форматов (от DWG до IFC). Меньше 20% данных имеют машиночитаемую разметку. 30% нормативов меняются ежегодно. И это при том, что 95% AI-проектов не выходят на масштаб именно из-за отсутствия структурированного датасета (данные The GenAI Divide 2025).

Она привела внутреннюю статистику Yandex Crowd Solutions: компания размечает данные для 80+ сервисов, пропускная способность — 300 млн заданий в месяц. Но даже с такой инфраструктурой автоматическая разметка даёт минимум 10% ошибок, которые критичны для качества модели. Нужен гибрид: human-in-the-loop + автоматика.

🔴Ключевой слайд — про чертёж вентиляции: На нём модель не может понять, что «P=25 Pa» — это аэродинамическое сопротивление, а не мощность, а «Узел А (см. лист 5.4)» требует кросс-ссылки между документами. Отраслевая семантика, специфическая графика, связность объектов — всё это не про распознавание текста, а про экспертизу. 🔴Дальше — экономика: Проектирование — самый нецифровизированный этап строительства (4% цифровизации), но именно он определяет до 80% стоимости и сроков проекта. Годовой объём рынка проектирования в России — около 1 трлн рублей. Потенциальная экономия для отрасли от внедрения ИИ — 200 млрд рублей в год (консервативная оценка). 🔴Главное — не цифры, а решение: На слайдах появился консорциум. В нём — девелоперы (ПИК, Самолет, ФСК, Sminex, РЖД), вендоры (AIRI, Нанософт, Сигнал), государство (Главгосэкспертиза). Идея: аккумулировать данные, экспертизу и инвестиции в единую R&D-площадку. Не строить очередную платформу, а запустить пилот по автоматической проверке архитектурных альбомов на соответствие нормам.

Анастасия завершила слайд контактами и приглашением к диалогу. Никаких «мы всех спасём». Только: «У нас есть краудсорсинг и пайплайны. У вас — отраслевая экспертиза и данные. Давайте вместе разбирать чертежи».

#ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП 📲 MАХимально на связи🔴 🤖 подписывайтесь: @NextGenInfrastructure

🤖⚡️ Госдума приняла закон «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в РФ»! 🔴Что важно: ✅ появятся категории суверенных и национальных фундаментальных моделей ИИ; ✅ аудио- и видеоматериалы, созданные ИИ, будут подлежать маркировке; ✅ уточнены права на результаты работы ИИ; ✅ прописаны условия использования объектов авторского права для обучения моделей. 🔴Текст закона — в приложении. #ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП 📲 MАХимально на связи🔴 🤖 подписывайтесь: @NextGenInfrastructure

🔖Строить как писать код: что методология Сбера меняет в проектировании зданий Сбер выпустил манифест AI-Disrupt PDLC за май 2026 года. Это не про "роботов-строителей". Это про то, как управлять сложностью, когда скорость мышления становится главным ресурсом. Автор — Кирилл Меньшов (старший вице-президент, глава "Технологий"). 💡В доктрине нет ни слова про стройку. Но архитектура управления там описана настолько чётко, что проецируется на любую проектную отрасль. Мы переложили логику на строительство. Вот что получается. 1. От BIM-модели к спецификации В документе заявлен переход от "кода" к "намерению". В стройке это означает: мы перестаём рисовать чертежи как самоцель. Первичным артефактом становится спецификация требований — что нужно заказчику, для кого, за сколько. Агентная система генерирует конструктивные решения под эту спецификацию, а человек только утверждает. 2. Контекст дороже модели Ключевая мысль Сбера: модель — это товар, а ваше конкурентное преимущество — среда исполнения (harness). Применительно к стройке: ваш "харнесс" — это не просто BIM, а машиночитаемые СНиПы, история объектов и реестр типовых решений. Если у агента нет этого контекста, он будет проектировать так, как научился на чужих данных, а не так, как требует ваш регулятор. 3. Двухпетлевая модель вместо "согласований" Сбер делит процесс на петлю намерений (люди, дни) и петлю реализации (агенты, минуты). Перенос: проектировщик формулирует задачу, агент за 20 минут перебирает 50 вариантов узлов, проверяет коллизии и смету. Человек не рисует, он валидирует. Это снимает 60% рутины и когнитивной нагрузки. 4. Tiny Teams (компактные команды) Вместо армии из 20 специалистов — группа из 4–5 человек (архитектор, конструктор, сметчик, ПТОшник). Агенты берут на себя расчёты, проверку нормативов и подготовку документации. Масштабируется это не наймом, а тиражированием спецификаций. 💡Что сейчас мешает? СНиПы и ГОСТы — это текст, а не код. Цифровые двойники пока что не являются средой для проверки решений до начала стройки. Культурно мы привыкли "исправлять на стройплощадке", а не "проверять до". 💡Первые шаги уже сегодня (по методике Сбера): 1. Зафиксировать текущие метрики ошибок и сроков. 2. Запустить пилот на одном типовом объекте — перевести требования в машиночитаемую спецификацию. 3. Назначить AI-чемпиона в команде, кто будет накапливать практики.

Организации, которые пройдут этот путь в ближайшие 12–18 месяцев, получат преимущество на горизонте 2028–2030. Остальные будут догонять

#Буквы_ИИ 📲 MАХимально на связи 🔴 💬 Мы в Telegram 💙 Мы во ВКонтакте 📺 Мы в RuTube

🔖 Как искусственный интеллект помогает управлять регионом: реальные примеры В Липецкой области внедрили систему управления на основе ИИ. Посмотрим, как это работает на практике. 💡 Что уже сделано: - Создана единая база данных региона - Оптимизировано 165 процессов - 86% госслужащих прошли обучение работе с ИИ 💡 Где применяется ИИ: - Анализ обращений граждан в домовых чатах - Автоматизация документооборота - Контроль качества воздуха - Мониторинг дорожного покрытия - Обработка обращений в сфере ЖКХ 💡 Конкретные примеры: - Бот анализирует 3,6 тысяч домовых чатов с 100+ тысячами жителей - ИИ-ассистент помогает в наградном деле - Система автоматически классифицирует расходные обязательства - Чат-бот консультирует по вопросам ЖКХ 💡Результаты внедрения: - Экономия бюджетных средств — около 300 тысяч рублей ежемесячно - Сокращение времени обработки документов - Повышение точности анализа данных - Снижение нагрузки на специалистов

ИИ-технологии становятся неотъемлемой частью управления регионом, помогая делать работу более эффективной и прозрачной.

🔴В презентации более подробно. #Буквы_ИИ #Буквы_регионы #ЛипецкаяОбласть 📲 MАХимально на связи 🔴 💬 Мы в Telegram 💙 Мы во ВКонтакте 📺 Мы в RuTube

🤖 Москва строит умнее: как ИИ меняет градостроительство Делимся актуальной презентацией о цифровизации строительной отрасли столицы. 🔴Что уже работает в Москве: - Более 130 решений на базе искусственного интеллекта - Специальный Центр ИИ в градостроительстве - 5 готовых рабочих решений для строителей 🔴Реальные результаты технологий: - Проверка документов ускорилась вдвое благодаря цифровому нормоконтролю - Мониторинг строительства определяет стадию работ с точностью 90% - Эффективное использование площадей выросло на 45% - Поиск ошибок в 3D-моделях занимает всего минуту 🔴Масштаб распространения: - Технологии тестируются в 21 регионе - Заключено 29 соглашений о внедрении - Планируется создание открытой платформы для всей страны 🔴Ближайшие планы: - Создание экосистемы ИИ-моделей - Стандартизация процессов - Распространение решений по России #ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП 📲 MАХимально на связи🔴 🤖 подписывайтесь: @NextGenInfrastructure

🤖 ИИ не сломает вашу компанию. Её сломает старая структура управления. Пока все спорят, какая большая языковая модель лучше, умные руководители уже перекраивают структуру компании. Мы изучили свежий отчёт IBM (исследование генеральных директоров 2026 года, опрос 2000 топ-менеджеров из 33 стран) и поймали себя на мысли: ИИ ошибочно считают проектом в сфере ИТ. А он — проект по пересборке власти в компании. Главный вывод отчёта: прежде чем встраивать ИИ в процессы, перестройте архитектуру принятия решений. Иначе ИИ просто ускорит хаос. 💡Вот 5 конкретных ходов, которые IBM называет «билетом в 2030»: 🔴Ход №1. Пересмотрите роли, а не только оргсхему 76% компаний уже наняли директора по искусственному интеллекту. Но этого мало. Генеральные директора должны дать такому руководителю реальные полномочия — не статус, а право управлять бюджетом и стандартами. Но главное не это. 85% генеральных директоров заявляют: каждый функциональный лидер (кадры, маркетинг, финансы) обязан стать техэкспертом в своей области. Границы между информационными технологиями и управлением персоналом размываются. В противном случае ИИ-инициативы не масштабируются.

Результат: руководители, перестраивающие высшее руководство, масштабируют на 10% больше ИИ-проектов по всей компании.

🔴Ход №2. Создайте «маховик» ИИ-агентов Сегодня 25% операционных решений принимает ИИ без участия человека. К 2030-му будет 48%. Речь не про «заменить людей». Речь про то, чтобы немедленно реинвестировать сэкономленное время и деньги в новые эксперименты. Это и есть «финансовый маховик»: эффективность → инвестиции → рост. Самые продвинутые руководители масштабируют на 23% больше ИИ-инициатив, потому что они не боятся отдавать рутину (ценообразование, управление запасами, маршрутизацию) агентам.

Лакмус: если вы ждёте 100% точности от ИИ — вы уже отстаёте.

🔴Ход №3. Настройте свой ИИ, а не берите чужой Общие модели — это товар. Их скопируют все. Конкурентное преимущество — в кастомных агентах, обученных на вашей уникальной бизнес-логике, данных и интеллектуальной собственности. К 2030-му 50% компаний перейдут на гибридную стратегию (смесь больших, малых и сверхспециализированных моделей). Те, кто это делает уже сегодня, ожидают, что 13% выручки через 4 года принесут продукты, которых у них сейчас нет.

Важно: 97% лидеров в сфере ИИ считают суверенитет над ИИ критичным. Не делегируйте интеллект внешним поставщикам.

 🔴Ход №4. Оркестрируйте, а не автоматизируйте ИИ не заменит людей. Он изменит их роль. Руководители, которые перепроектируют рабочие процессы (а не просто должности), в 2+ раза чаще достигают целей, заложенных в бизнес-кейсах.

И здесь парадокс: 86% генеральных директоров уверены, что у сотрудников есть навыки работы с ИИ. Но регулярно его используют только 25% персонала.

Это не проблема навыков. Это проблема дизайна работы. Люди не будут использовать ИИ, пока вы не перестроите процессы так, чтобы ИИ был встроен в их ежедневную рутину.

Совет IBM: сначала перепроектируйте поток работ, потом — обучайте людей. В обратном порядке — деньги на ветер.

🔴Ход №5. Смотрите в квантовое будущее (уже сейчас) Это самый неочевидный пункт. Пока квантовые компьютеры — ещё не мейнстрим, 82% лидеров в сфере ИИ уже активно участвуют в квантовых экосистемах (для сравнения: среди всех генеральных директоров — только 50%).

Они не ждут «квантового превосходства», чтобы начать. Они вступают в консорциумы, делят риски, тестируют сценарии использования и учатся быстрее рынка. Потому что, когда квантовый скачок случится, догонять будет поздно.

🔴Наш главный вывод: ИИ — это не новая фича. Это новый способ управления. Отчёт IBM чётко показывает: выиграют не те, у кого самые мощные вычислительные мощности, а те, кто готов пересмотреть, кто принимает решения, как распределены полномочия и как люди и машины обмениваются интеллектом.

Вопрос не в том, «внедрять ли ИИ». Вопрос в том, готовы ли вы переизобрести свою компанию.

🔴Файл с полным исследованием приложили. #ИИ #ИИ_ИНП #TechNews  #ИНП 📲 MАХимально на связи🔴 🤖 подписывайтесь: @NextGenInfrastructure