Как девелоперские компании превращаются в организации, основанные на искусственном интеллекте
Если прежде цифровая трансформация в сфере недвижимости сводилась к системам CRM, сквозной аналитике и привлекательным посадочным страницам, то к 2025-2026 годам фокус изменился. Компании создают не набор разрозненных экспериментов с ИИ, а целостную операционную модель. В её рамках коммуникации унифицируются, рутинные задачи переходят в автоматизированные сценарии, что, в свою очередь, ускоряет принятие решений. Заместитель генерального директора по персоналу и бизнес-процессам October Group Валерия Коваленко и руководитель проекта по внедрению ИИ Марк Конаков описывают четыре этапа интеграции, пройдя которые девелоперская фирма становится компанией, основанной на искусственном интеллекте, с подтверждённой результативностью.
Конкурентное преимущество больше не определяется тем, «какую модель выбрали»
Для отрасли есть обнадеживающая новость: языковые модели и соответствующие инструменты теперь доступны каждому. Однако есть и сложность: сегодня преимущество в конкуренции зависит не от того, «какую модель подключили», а от того, насколько эффективно ИИ интегрирован в коммерческие механизмы, внутренние процедуры и корпоративную культуру. Даже крупнейшие компании всё ещё находятся на стадии экспериментов: по данным ведущих мировых консалтинговых агентств, интерес к ИИ-агентам остаётся высоким (как минимум 62% организаций пробуют это направление), при этом почти две трети фирм пока не распространили использование ИИ на весь бизнес.
В 2025 году в October Group было создано специальное подразделение, занимающееся разработкой и внедрением технологий искусственного интеллекта – собственная лаборатория ИИ AI LAB. Итоги первого года работы продемонстрировали эффективность внедрённых решений, которые для рынка девелопмента пока остаются инновационными, но в будущем станут для компаний стандартной основой.
1. Коммерческий механизм: применение ИИ в маркетинге, продажах и на пути клиента
Для девелопера искусственный интеллект начинает приносить отдачу там, где оценивается эффективность воронки продаж. В 2026 году тенденция смещается от точечной автоматизации к управлению воронкой как единой системой, где ИИ оказывает поддержку на каждом её этапе.
Маркетинг: от составления отчётов к управлению бюджетами
Сквозная аналитика сама по себе уже не вызывает восторга. Истинная польза появляется, когда бизнес оперативно адаптируется к новым условиям и перераспределяет финансирование, опираясь на данные: где потенциальные клиенты обходятся дешевле, на каких этапах они двигаются быстрее, а где задерживаются дольше. В реальности это всегда сочетание информации и управленческих действий: кто отвечает за показатели, как быстро команда тестирует новые идеи, кто обеспечивает достоверность данных.
Продажи: оценка рисков по лиду и следующее лучшее действие
Следующая ступень — это новые подходы к оценке потенциальных клиентов. Раньше фокус был на анкетах и каналах привлечения. Теперь всё чаще — на поведении клиента и содержании диалога: какие вопросы задавал, как реагировал, какие сомнения выражал, когда потерял интерес. В итоге мы получаем не просто маркеры «горячий/холодный», а профиль риска с конкретными шагами: кому позвонить, что предложить, какую задачу выполнить следующей.
Для больших международных контакт-центров это уже реальность. Один из них делился опытом, как использует генеративный ИИ для прогнозирования цели звонка и более точного направления клиента к нужному специалисту.
Речевая аналитика: контролируем качество каждого контакта, а не выборочные проверки
Обычно в девелопменте качество продаж проверяют, выборочно прослушивая разговоры. ИИ меняет саму логику этого процесса. Когда анализируются все звонки, становятся очевидны повторяющиеся сценарии: где менеджеры упускают клиентов, какие фразы эффективны, какие части скрипта регулярно дают сбой. Мы видим реальную конверсию, а не строим догадки. В результате компания фиксирует ощутимый рост эффективности и уровня сервиса, особенно среди новичков.
А руководитель отдела не проводит часы за разборами звонков, а получает детальную аналитику в одно нажатие. Это не только экономит его время, но и даёт возможность целенаправленно улучшать коммуникации, усиливая команду.
Клиентский путь: чат-боты выходят за рамки простых ответов
ИИ-боты в сфере недвижимости развиваются от «справочной службы» до «первичного отдела продаж»: оперативно отвечают, уточняют детали, предлагают дальнейшие шаги и передают менеджеру уже оформленный запрос. Девелопмент — одна из тех областей, где это особенно важно. Здесь скорость реакции напрямую влияет на продажи, а первое обращение клиента часто представляет собой беспорядочный поток сообщений.
В современном бизнесе побеждает тот, кто выстраивает единую систему из данных, коммуникаций и действий, а не просто создаёт отдельные отчёты.
2. Управление проектами с ИИ: сначала единое хранилище данных, затем «интеллектуальное строительство»
В девелопменте многие компании стремятся сразу внедрить компьютерное зрение, дроны и автоматический мониторинг прогресса. Однако на практике внедрение ИИ в управление проектами почти всегда упирается в фундаментальный вопрос: где находятся все данные и можно ли собрать их в целостную картину?
Почему без единого хранилища данных это невозможно
Информация по проектам часто оказывается разбросанной: графики находятся в одном месте, финансовая отчетность в другом, данные о подрядчиках в третьем, BIM-модели в четвертом, а фотографии с объекта — «где-то в папке». При такой организации данных искусственный интеллект сможет давать лишь точечные рекомендации, но не ответит на ключевой вопрос руководителя: «Укладываемся ли мы в сроки и бюджет, и какие задачи являются приоритетными на завтра?».
Единое хранилище данных и общий язык для объекта
Для превращения «умной стройки» в полноценную систему управления необходим фундамент: единая модель данных (по принципу MDM) для объектов, этапов, задач, контрактов, событий, платежей и материалов фото- и видеофиксации. Так создается «озеро» — централизованный источник исходной информации. Эта часть работы может казаться рутинной, однако без нее дальнейшее развитие невозможно.
Какие возможности открываются при наличии фундамента
Следующим шагом становится внедрение уже проверенных решений: автоматический контроль хода работ, сопоставление фактических показателей с плановыми, обнаружение расхождений. Исследования в области мониторинга строительного прогресса отмечают растущую роль компьютерного зрения, но акцентируют главную сложность — интеграцию этих технологий в управленческий цикл (данные, стандарты, исполнительная документация и т.д.).
Со стороны индустрии прослеживается схожая идея, выраженная через связку «цифровой двойник + генеративный ИИ». Цифровой двойник здесь служит для контекстуализации выводов ИИ в операционной деятельности, а генеративный искусственный интеллект ускоряет взаимодействие с данными и интерфейсами таких двойников.
Компании-разработчики и отраслевые игроки сообщают о значимых результатах. К примеру, создатели платформы для управления строительными проектами отмечают повышение эффективности команд на 58% благодаря автоматизации управленческих задач. Это не абсолютная закономерность, но четкий показатель общего тренда.
Таким образом, ИИ-контроль в строительстве — это надстройка, работающая с качественными данными, а не волшебство, примененное к разрозненным файлам.
3. Внутренние процессы: LegalTech, HRTech и ИИ-агенты вместо рутины
Если коммерческая деятельность направлена на увеличение доходов, то внутренний контур отвечает за сокращение операционных затрат и скорость принятия решений. В девелопменте множество времени поглощают повторяющиеся операции: переписка, работа с договорами, согласования, подбор кадров, составление отчетов.
И здесь на первый план выходит ключевой тезис 2026 года: «Любой рутинный процесс можно преобразовать в работу ИИ-агента».
Как определить, что процесс готов для агента
Когда работник регулярно изучает документы, проверяет их на соответствие нормам и шаблонам, выделяет ключевые показатели, составляет стандартные тексты, формирует задачи и отслеживает их статусы — все эти операции способен взять на себя ИИ-агент. Разберём конкретные случаи.
LegalTech: от подготовки проекта письма до «контурного юриста»
Юридические отделы нередко перегружены рутинной работой: оформление гарантийных писем, претензий, уведомлений, согласование формулировок. В OCTOBER GROUP мы тестируем юридического бота, который специализируется на разборе договоров и создании проектов типовых обращений. Он оперативно вычленяет из документа существенные условия и формирует черновик письма согласно заданному формату.
Первые итоги испытаний показывают, что выполнение подобных задач теперь занимает не часы, а считанные десятки минут. Методика с использованием ИИ (в частности, с применением структурированных рассуждений и проверок) даёт возможность автоматизировать создание проектов документов и выявление потенциальных рисков. При этом функция юриста сохраняется: он становится окончательным экспертом и ответственным за утверждение стандартов.
HRTech: обоснованная оценка вместо «субъективного отбора»
Рекрутинг — ещё один стандартный процесс, где может быть задействован ИИ-агент: формулировка требований вакансии, оперативное сужение круга кандидатов, получение пояснений о соответствии или несоответствии соискателя. Бизнесу требуется не «волшебная оценка», а понятная аргументация: чёткие критерии, подтверждающие данные, маркеры рисков. Именно поэтому системные методы (с прозрачными гипотезами и доказательной базой) легче масштабировать внутри организации, чем просто использовать чат-интерфейс.
Корпоративный ИИ-помощник как фабрика агентов
Наиболее практичный путь для разработчика — это не множество разрозненных ботов, а единый корпоративный ассистент, позволяющий сотрудникам делегировать всё больше рутинных операций искусственному интеллекту. Он представляет собой чат, интегрированный с поиском по внутренним материалам, который способен исполнять различные функции (юриста, HR-специалиста, продавца, маркетолога) и сценарии, постепенно автоматизируемые до уровня автономных агентов.
В такой парадигме внутренние изменения напоминают конвейер: рабочий процесс превращается в сценарий, на основе которого обучается ИИ-агент, а тот, в свою очередь, предоставляет данные об эффективности.
4. Культура и компетенции: победят не ИИ, а те, кто умеет с ним взаимодействовать
Это важнейший управленческий тезис, который часто остаётся без внимания. Модели доступны каждому, инструменты превращаются в стандарт, а решающее преимущество заключается в сотрудниках и корпоративном подходе.
Согласно исследованию глобальной аудиторской фирмы о доверии к генеративному ИИ и его регулированию, многие сотрудники не имеют доступа к одобренным компанией инструментам. При отсутствии чёткой стратегии и политики организации рискуют оказаться позади своих же работников, которые могут начать «устанавливать стандарты самостоятельно». Зарубежные деловые издания характеризуют эту ситуацию как «тихую революцию» на рабочих местах: персонал внедряет технологии искусственного интеллекта в свою деятельность быстрее, чем компании успевают разработать соответствующие нормы, обеспечить безопасность и организовать обучение.
Полезность этих инструментов подтверждается на практике. На протяжении всего прошлого года в российских профессиональных кругах отмечалось, что использование ChatGPT существенно ускоряет выполнение задач и улучшает качество результатов в области создания письменных материалов.
Таким образом, девелоперам следует осознать, что успех достигнет не тот, кто просто приобретёт ИИ-решения, а тот, кто обучит сотрудников грамотно их применять и постоянно поддерживать эти компетенции. Наибольшую эффективность демонстрируют такие подходы, как регулярные обучающие сессии по работе с искусственным интеллектом, метод «принеси свою задачу — найдём решение совместно», внутренняя библиотека сценариев и шаблонов в корпоративном ассистенте, а также назначение ИИ-амбассадоров в ключевых подразделениях. Не менее важны правила безопасности и стандарты качества: что разрешено, что запрещено и как проверять полученные ответы.
ИИ превращается в новый Excel: это уже не конкурентное преимущество, а обязательный базовый навык. И преимущество будет у тех, кто сумеет быстрее интегрировать этот навык в свою корпоративную культуру и бизнес-процессы.
Формула ИИ-девелопера
Если выразить всё в одном предложении, то девелопер становится ИИ-компанией при выполнении четырёх условий:
- ИИ интегрирован в коммерческие процессы и повышает конверсию, скорость работы и качество взаимодействия.
- Под «умное строительство» создана основа данных (дата-лейк или единая модель).
- Внутренние процессы автоматизированы с помощью агентов, заменяющих ручной труд.
- Сотрудники владеют профессиональными навыками использования ИИ, и компания систематически поддерживает их развитие.
Именно это сочетание факторов, а не выбор наиболее продвинутой модели, будет определять лидеров рынка в ближайшие годы.
