Несколько лет назад речь шла о внедрении BIM или автоматизации отдельных процессов, сегодня на передовой ИИ-агенты.
ИИ-агенты — это системы, которые принимают решения, планируют действия и взаимодействуют с другими системами. Ниже разбираем, что такое такие агенты и как они применяются в строительстве.
ИИ-агент — это целый автономный цифровой помощник. Он способен:
Anthropic PBC описывает ключевые компоненты агентской архитектуры как большую языковую модель (LLM), дополненную контекстной памятью (Contextual Memory), функциями и инструментами (Tools/Functions) и поиском (Retrieval).
В основе агента — LLM, та самая «умная» часть, которая понимает запросы, формулирует ответы и строит логические связи между задачами. В строительных сценариях LLM может анализировать текстовые документы: сметы, тендерные заявки, отчёты, и извлекать из них ключевую информацию для принятия решений.
Retrieval-модуль обеспечивает доступ к внешним базам данных, документам и чертежам. Он позволяет агенту находить нужную информацию в корпоративных архивах или облачных хранилищах и использовать её для анализа. Например, при планировании закупки материалов агент может автоматически искать аналогичные кейсы в прошлых проектах и подсказывать, какие поставщики тогда сработали надёжнее.
ИИ-агент не ограничивается текстом. Он может взаимодействовать с внешними приложениями и системами — CRM, ERP, BIM-платформами, IoT-датчиками. Например, при обнаружении отклонения в графике строительных работ агент может вызвать инструмент для пересчёта сроков или обновить задание в проектной системе. Эти функции превращают агента из «советчика» в активного участника процессов.
Контекстная память позволяет агенту не просто реагировать на команды, а помнить историю взаимодействий и учитывать её при следующих шагах. Например, если агент уже сталкивался с типовой ситуацией задержки поставок или повторяющихся дефектов, он применит прошлый опыт, чтобы предложить решение быстрее. Это делает систему обучающейся и контекстно «умной».
Oracle подчёркивает: «agentic AI» — это шаг дальше классического ИИ, который просто реагирует, предлагает сценарии и действует сам. Это то, чем отличается агент от традиционной автоматизации. Автоматизация закупок может выдавать отчёты и предупреждения, а ИИ-агент может прогнозировать, что, если поставка задержится, это приведёт к срыву этапа строительства, и автоматически предложит альтернативу поставки или скорректирует график.
Отчет McKinsey & Company за 2020 год выявил 37 вариантов использования технологий искусственного интеллекта в строительстве. Рассмотрим 4 ключевых стадии с примерами применения агентов.
ИИ-агенты помогают архитекторам и проектным командам автоматически анализировать варианты планировки, проверять коллизии в BIM-моделях и прогнозировать стоимость и сроки.
Агенты могут управлять заказами материалов, выбором поставщиков, прогнозировать потребности и оптимизировать маршруты доставки. Например, Швейцарский стартап Scalera.ai разработал AI-ассистента для автоматизации тендеров и закупок, который освобождает компании от бумажной рутины.
Вот где ИИ-агенты показывают конкретный эффект:
После ввода здания в эксплуатацию ИИ-агенты применяются для предиктивного обслуживания инженерных систем, анализа данных с датчиков и работы цифровых двойников здания. Хотя конкретные публичные кейсы в этой области реже, тенденция нарастает.
ИИ-агенты — не самостоятельная единица, а часть более широкой стратегии цифровизации.
Oracle отмечает, что агентные системы способны генерировать сценарии и принимать решения быстрее, чем традиционный софт. А значит, могут освободить от рутинных задач, ускорить получение данных и сделать стройку более предсказуемой.
Подумайте, на каком участке вашего бизнеса выигрыш будет максимальным уже сегодня? Где агент может не просто помочь, а изменить подход.
Что такое цифровая зрелость в B2B и как её измеритьКак определить уровень цифровой зрелости вашей компании, зачем это нужно и какие шаги помогут перейти на следующий этап цифрового развития.
Кого не хватает B2B-компаниям? Портреты сотрудников нового поколенияВ B2B цифровая трансформация идёт быстрее, чем перестройка кадрового состава. Новые технологии требуют специалистов нового поколения, и их нехватка — ключевой вызов для бизнеса.
Закупки без звонков: как self‑service меняет рынок B2B-продажПокупатели хотят решать задачи без звонков и писем. Разбираем, как меняется поведение закупщиков и к чему это обязывает поставщиков.
Виртуальный завод: как цифровые двойники меняют промышленностьСнижаем издержки, ускоряем производство и управляем устойчивостью — опыт Siemens, BMW, Unilever и не только
