Обсудили с чем сталкивается профессия в 2026 году на конференции “Ниша. Архитекторы и искусственный интеллект”

Участники шоукейса отметили, что успешная цифровая трансформация начинается не с покупки новых программ и софтов, а с создания внутри компании собственной среды для их развития и внедрения. В ПИК этим занимается внутренняя ИИ-лаборатория: команда не только разрабатывает собственные инструменты и ИИ-агентов, но и оперативно обучает коллег новым сценариям работы, помогая интегрировать технологии в ежедневную практику. Такой подход позволяет оценивать внедрение искусственного интеллекта влиянием на экономику проектов.

Представленные кейсы доказали, что ИИ помогает значительно сокращать сроки выполнения рутинных операций, автоматизировать оформление проектной документации, быстрее разрабатывать альтернативные фасадные и объемно-планировочные решения, автоматизировать оформление проектной документации. В одном из проектов использование генеративных инструментов позволило компании сэкономить 8,5 млн рублей, а отдельные процессы оформления документации удалось ускорить в десятки раз. Участники шоукейса сошлись во мнении, что нейросети становятся инструментом усиления профессиональной экспертизы, а не ее заменой.

Разработчики ИИ-инструментов для архитектуры — о том, как их продукты работают на практике. Не презентация, а диалог: что получается у пользователей и что авторы видят со своей стороны.

Дмитрий Засыпкин, директор по строительной экспертизе SP-AI, рассказал, почему нельзя доверять LLM нормативку: галлюцинации в нормативке — не баг, а свойство генеративных моделей, которые работают на вероятностях и подбирают похожее. Опаснее самой ошибки их уверенный тон, поскольку даже профильный эксперт не сразу ловит несуществующую статью. Решение — жёсткие рамки: база из нескольких сотен СП и ГОСТов, размеченная и связанная гиперссылками, и мультиагентная система, где каждый агент отвечает за своё направление. Это позволило повысить точность ответов на 100 самых сложных пользовательских вопросов с 72 до 85%.

Руководитель архитектурного бюро «Транзистор» и амбассадор Phygital+ Даниил Шишков представил архитектурные сценарии работы с универсальными нейросетями, показав, как ИИ помогает быстро визуализировать концепции, структурировать сложные промпты и автоматизировать рутинные этапы проектирования.

Сооснователь Urbansketch.pro Артём Тохтуев показал платформу для генерации концепций жилой застройки с учетом российских градостроительных нормативов: сервис автоматически рассчитывает технико-экономические показатели, размещает социальную инфраструктуру, проверяет инсоляцию и позволяет перейти от ручных расчетов к интерактивному сценарию проектирования.  

Глеб Сапунков (Robot&) представил софт для автоматической расстановки слаботочного оборудования, сэкономивший тысячи человекочасов. Инструмент пакетно обрабатывает схемы многоэтажных зданий, формируя техзадание для закупок и избавляя проектировщиков от рутины. Решение масштабируется на другие инженерии (вентиляция, пожарная безопасность, освещение), а скармливание стандартов ИИ в нем сознательно исключено, чтобы избежать критичных для проекта галлюцинаций.

Татьяна Чурякова из ИТМО представила библиотеку BlocksNet для архитекторов, которые не пишут код, и решения для пространственного анализа и генеративного мастер-планирования. Пересчёт связности города при изменении дорожной сети занимает около двух минут, а агент может подобрать варианты наполнения квартала с обоснованием: в кейсе результат для территории на 4000 жителей со школой и двумя детскими садами совпал с реальным проектом, но был получен за 10 минут вместо 3–4 месяцев.

Руководитель продукта rtim.city Михаил Зайчук представил платформу генеративного мастер-планирования, разработанную для комплексного развития территорий. По его словам, основные боли проектировщиков сегодня — длительные сроки разработки мастер-планов, низкая вариативность решений, разрозненность исходных данных и высокая цена ошибки. Использование генеративных алгоритмов позволяет быстро пересчитывать сценарии при изменении исходных условий, оценивать потенциал территории и проверять концепции на соответствие нормативам.

Михаил Грушин, директор по развитию RVS 3D, рассказал о возможностях и ограничениях 3D-печати бетоном для автоматизации строительства. Технология позволяет создавать сложные формы с закладными элементами и точным заданием цвета, однако требует учёта углов нависания, параметров слоя, армирования и габаритов ещё на этапе проектирования. Спикер продемонстрировал практическое применение ИИ в архитектуре: модели, сгенерированные в сервисе Spellshape, благодаря высокому качеству удалось отправить в печать без ручной доработки.

Эксперты под модерацией генерального директора Futurello Михаила Новоселова обсудили , как перейти от набора отдельных ИИ-инструментов к системному внедрению технологий в работу компаний.

Екатерина Панова, основатель консалтингового агентства для креативных индустрий Plan the Best, разобрала риски и практики интеграции ИИ в архитектурную отрасль. Спикер подчеркнула ключевую угрозу, выявленную в исследовании Гарварда: слепое доверие к выдаче ИИ (cognitive offloading) ведет к отмиранию собственного мышления и вымыванию джунов, без которых не вырастут будущие эксперты. Для успешной работы команды Екатерина призвала поддерживать эксперименты сотрудников и оцифровывать командный опыт через обязательную рефлексию после каждого проекта.

Архитектор AI систем для бизнеса, руководитель маркетинга светотехнического бюро LUMOS Андрей Улитин рассказал о поэтапной интеграции нейросетей — от индивидуального освоения инструментов сотрудниками до создания единой системы знаний и автоматизированных процессов.

Руководитель Центра городских данных КБ «Стрелка» Даниил Переяславцев подчеркнул, что компании должны не просто подключать универсальные решения, а цифровизировать конкретные компетенции и рабочие процессы, превращая накопленный опыт в управляемую систему. Главный вызов сегодня — не количество доступных инструментов, а способность компаний выстраивать понятные сценарии их применения и оценивать эффект технологий через реальные бизнес-показатели. Рынку предстоит научиться «оценивать качество в деньгах», а не только сравнивать скорость и стоимость выполнения задач. 

Архитекторы и разработчики показали конкретные сценарии применения ИИ в ежедневной практике: от запуска новой архитектурной студии до работы с благоустройством небольших территорий. Не докладчики, а коллеги, которые попробовали и готовы разобрать, что вышло.

Андрей Павлов, основатель студии «Нейро Отличник», рассказал, как с помощью шести языковых моделей подготовил заявку на грант и бизнес-модель, превратив эксперимент с ИИ в запуск полноценной компании.

Руслан Сираев, тимлид в компании «Параметрика», показал, как собственные цифровые инструменты помогают не только автоматизировать мастер-планирование, но и сохранять накопленную экспертизу бюро — от библиотеки решений до базы проектных сценариев.

Андрей Кисин из архитектурного бюро КОД рассказал о практике работы с малыми территориями и показал, почему универсальные ИИ-инструменты не заменяют погружение в контекст: в проектах благоустройства сёл решения рождались только после изучения истории, привычек и реальных сценариев жителей.

Ира Лунина, креативный директор Dreamlaser, поделилась опытом применения нейросетей в архитектурном мэппинге — технологии позволяют быстрее работать с визуальными концепциями, учитывая сложную геометрию зданий и особенности архитектурных поверхностей.