Николай Тржаскал, директор по развитию технологий ИИ fabricaONE.AI
Большинство разговоров об искусственном интеллекте в проектировании сводится к автоматизации отдельных операций. Но главный эффект ИИ – не в ускорении привычных шагов, а в перестройке самого процесса, при которой координация разделов перестает быть отдельным этапом.
Реактивный процесс
В качестве отправной точки можно рассмотреть реальный кейс междисциплинарной координации – реконструкцию пассажирского терминала аэропорта Питтсбурга. В проекте работали десять компаний по девяти направлениям проектирования из пяти городов, объединенных одной координационной средой.
Даже в таком передовом цифровом процессе логика остается прежней: выходит новая версия модели, выполняется проверка геометрии и зазоров, обнаруживается нарушение, координатор его оценивает, принимается решение, вносится изменение, запускается повторная проверка. Простой пример: после очередного изменения доступ к кабельному лотку оказался перекрыт – и выяснилось это лишь тогда, когда изменение уже было внесено. Таким образом, сначала изменение проекта, потом – анализ последствий. Процесс остается реактивным.
Три горизонта
Три горизонта развития роли ИИ в проектировании. Слайд из доклада автора
На первом горизонте ИИ помогает специалисту: сравнивает версии, поднимает историю, собирает контекст, ищет связанные данные, готовит черновики и помогает с коммуникацией. Шагов меньше не становится, их просто проще выполнять. Интеллект добавлен в рабочее место, но не в процесс.
На втором горизонте ИИ становится участником самого процесса. Триггером служит уже не запрос человека, а событие – например, появление новой версии модели. Агентный контур фиксирует изменение, собирает проектный контекст – модель, историю, замечания, данные, запускает проверки и оценивает последствия. Но точка инженерного решения остается у человека: инженер подтверждает область воздействия, выбирает решение и принимает ответственность.
Важно понимать: агентность – свойство не модели, а всей системы. Помимо самой ИИ-модели, агентная система включает контекст проекта и данные, идентификацию и права доступа, инструменты и интерфейсы, правила и ограничения, наблюдаемость и аудит. А над всем этим – человеческий контроль с тремя базовыми возможностями: подтвердить, остановить, переопределить.
На третьем горизонте процесс перестраивается вокруг ИИ. Анализ последствий выполняется уже до фиксации изменения. На том же примере с лотком это выглядит так: исходный проект, где доступ обеспечен; предлагаемое изменение, при котором он нарушается; и сразу – предлагаемое решение, восстанавливающее доступ. Задача смещается от обнаружения последствий к их предотвращению.
Координация как постоянное свойство
Сегодня архитектура, конструкции, ОВиК и электрика работают параллельно, а координация срабатывает периодически, как контрольная точка: замечания собираются и возвращаются в разделы. В новом процессе все направления работают вокруг общего контекста проекта – моделей, требований, истории решений и зависимостей. Изменение в одном разделе сразу запускает анализ зависимостей по всему проекту, параллельные проверки, поиск вариантов и противоречий, после чего инженер принимает решение, а новое состояние проекта синхронизируется.
Бизнес-эффекты помещаются в четыре пункта.
Сингулярность проектирования
Все перечисленное демонстрирует, что базовым понятием становится сингулярность проектирования – момент, когда любое изменение можно проверить до того, как оно стало частью проекта. Для отрасли, где цена поздней ошибки измеряется переделками на площадке и сорванными сроками, это не абстракция, а вполне конкретная цель. Подчеркиваю: даже на третьем горизонте человек не уходит из процесса – он задает направление и принимает ключевые решения.
Группа специализируется на предоставлении комплексных решений, отвечающих задачам цифровизации и автоматизации технологических и бизнес-процессов заказчиков, по нескольким фокусным сегментам:
fabricaONE.AI обладает устойчивой клиентской базой, насчитывающей более 1 400 клиентов из различных секторов российской экономики, среди которых крупнейшие российские частные и государственные компании со значительными ИТ-бюджетами.
Большинство разговоров об искусственном интеллекте в проектировании сводится к автоматизации отдельных операций. Но главный эффект ИИ – не в ускорении привычных шагов, а в перестройке самого процесса, при которой координация разделов перестает быть отдельным этапом.
Реактивный процесс
В качестве отправной точки можно рассмотреть реальный кейс междисциплинарной координации – реконструкцию пассажирского терминала аэропорта Питтсбурга. В проекте работали десять компаний по девяти направлениям проектирования из пяти городов, объединенных одной координационной средой.
Даже в таком передовом цифровом процессе логика остается прежней: выходит новая версия модели, выполняется проверка геометрии и зазоров, обнаруживается нарушение, координатор его оценивает, принимается решение, вносится изменение, запускается повторная проверка. Простой пример: после очередного изменения доступ к кабельному лотку оказался перекрыт – и выяснилось это лишь тогда, когда изменение уже было внесено. Таким образом, сначала изменение проекта, потом – анализ последствий. Процесс остается реактивным.
Реконструкция пассажирского терминала аэропорта Питтсбурга: 10 компаний, 9 направлений проектирования, 5 городов. Слайд из доклада автора
Три горизонта
Три горизонта развития роли ИИ в проектировании. Слайд из доклада автора
На первом горизонте ИИ помогает специалисту: сравнивает версии, поднимает историю, собирает контекст, ищет связанные данные, готовит черновики и помогает с коммуникацией. Шагов меньше не становится, их просто проще выполнять. Интеллект добавлен в рабочее место, но не в процесс.
На втором горизонте ИИ становится участником самого процесса. Триггером служит уже не запрос человека, а событие – например, появление новой версии модели. Агентный контур фиксирует изменение, собирает проектный контекст – модель, историю, замечания, данные, запускает проверки и оценивает последствия. Но точка инженерного решения остается у человека: инженер подтверждает область воздействия, выбирает решение и принимает ответственность.
Для описания того, как меняется роль ИИ, предлагаю модель трех горизонтов. Опорой будут методологические разработки Microsoft Work Trend Index и Deloitte Tech Trends 2026.
Важно понимать: агентность – свойство не модели, а всей системы. Помимо самой ИИ-модели, агентная система включает контекст проекта и данные, идентификацию и права доступа, инструменты и интерфейсы, правила и ограничения, наблюдаемость и аудит. А над всем этим – человеческий контроль с тремя базовыми возможностями: подтвердить, остановить, переопределить.
Агентность – свойство не модели, а всей системы. Слайд из доклада автора
На третьем горизонте процесс перестраивается вокруг ИИ. Анализ последствий выполняется уже до фиксации изменения. На том же примере с лотком это выглядит так: исходный проект, где доступ обеспечен; предлагаемое изменение, при котором он нарушается; и сразу – предлагаемое решение, восстанавливающее доступ. Задача смещается от обнаружения последствий к их предотвращению.
Анализ последствий до фиксации изменения: исходный проект, изменение, предлагаемое решение. Слайд из доклада автора
Координация как постоянное свойство
Сегодня архитектура, конструкции, ОВиК и электрика работают параллельно, а координация срабатывает периодически, как контрольная точка: замечания собираются и возвращаются в разделы. В новом процессе все направления работают вокруг общего контекста проекта – моделей, требований, истории решений и зависимостей. Изменение в одном разделе сразу запускает анализ зависимостей по всему проекту, параллельные проверки, поиск вариантов и противоречий, после чего инженер принимает решение, а новое состояние проекта синхронизируется.
Бизнес-эффекты помещаются в четыре пункта.
- Сокращение длительности и объема координационной итерации: проверки выполняются чаще и точнее, но каждая затрагивает только реально связанные решения.
- Уменьшение числа пакетных возвратов и переделок, поскольку последствия выявляются прежде, чем изменение успело распространиться по проекту.
- Рост пропускной способности команды: меньше времени уходит на поиск контекста, передачу информации и повторные проверки.
- Повышение предсказуемости сроков и маржи.
Координация, встроенная в проектирование. Слайд из доклада автора
Сингулярность проектирования
Все перечисленное демонстрирует, что базовым понятием становится сингулярность проектирования – момент, когда любое изменение можно проверить до того, как оно стало частью проекта. Для отрасли, где цена поздней ошибки измеряется переделками на площадке и сорванными сроками, это не абстракция, а вполне конкретная цель. Подчеркиваю: даже на третьем горизонте человек не уходит из процесса – он задает направление и принимает ключевые решения.
О fabricaONE.AI
Группа компаний fabricaONE.AI – российский провайдер цифровой трансформации и разработчик решений на основе искусственного интеллекта, объединяющий более 20 лет экспертизы в ИТ. Группа объединяет компетенции профильных компаний: Bell Integrator, SL Soft, SL Prom Soft, «Девелоника», Академия АйТи, Группа «Борлас» (более 30 лет опыта в повышении эффективности бизнеса) и других. Синергия между компаниями позволяет предлагать комплексные решения для бизнеса в различных отраслях по модели «единого окна».
Ключевые направления работы fabricaONE.AI в рамках цифровой трансформации для заказчиков: заказная разработка программного обеспечения и создание решений в области тиражного и индустриального ПО с использованием AI-технологий.
- По оценкам Б1, в 2025 г. объем целевых рынков fabricaONE.AI составил 553 млрд руб. (тиражное ПО) и 164 млрд руб. (заказная разработка ПО).
- Целевые рынки fabricaONE.AI обладают значительным потенциалом роста за счет активной цифровизации бизнеса и государства, растущего спроса на технологии анализа больших данных и применения ИИ, а также интеллектуальной автоматизации и роботизации. На перспективы рынка также позитивно влияет продолжение импортозамещения иностранного ПО с целью обеспечения технологического суверенитета России.
Группа специализируется на предоставлении комплексных решений, отвечающих задачам цифровизации и автоматизации технологических и бизнес-процессов заказчиков, по нескольким фокусным сегментам:
- Полный цикл услуг по заказной разработке ПО: от стратегического консалтинга до внедрения, развития и поддержки, с активным применением собственных AI-инструментов, повышающих скорость и качество разработки.
- Тиражное, промышленное и ритейл-ПО – портфель готовых решений с применением AI для автоматизации производственных и бизнес-процессов клиентов из различных отраслей.
- Корпоративное обучение в сфере ИТ – развитие цифровых навыков сотрудников ИТ-команд заказчиков, подготовка и переподготовка кадров для работы с современными технологиями.
fabricaONE.AI обладает устойчивой клиентской базой, насчитывающей более 1 400 клиентов из различных секторов российской экономики, среди которых крупнейшие российские частные и государственные компании со значительными ИТ-бюджетами.
|
Контакты для СМИ: |
