Штучний інтелект у складанні будівельних кошторисів: що вже працює, а що досі лише демоверсія, і як це визначити підрядникам

Будівництво ґрунтується на кресленнях. Перш ніж підрядник зможе подати цінову пропозицію на будівництво об’єкта, хтось із його команди підраховує обсяги робіт. Фахівці переглядають комплект креслень — зібрані в PDF креслення, які архітектор та інженери випускають для проєкту, — і підраховують та вимірюють усе, що підрядник має поставити й установити: розетки, двері, раковини, погонні фути стін, квадратні фути підлогового покриття. Ці обсяги вносять до кошторису — документа з розрахованою вартістю, який стає ціновою пропозицією. Якщо пропозицію приймають, ті самі цифри використовують у змінах до договору — оцінених у вартості й підписаних доповненнях до контракту, коли змінюється проєкт.

Підрахунок обсягів робіт — повільне й монотонне завдання, а помилки в ньому дорого коштують, тож це очевидна сфера застосування штучного інтелекту. Я розробляю програмне забезпечення для аналізу будівельних креслень і спілкуюся з підрядниками, які намагаються зрозуміти, яким заявам про ШІ можна вірити. Ось як я відрізняю рішення, що працюють, від тих, які досі лише демонструють.

Оптимізм випереджає впровадження

Два нещодавні опитування дають змогу кількісно оцінити цей розрив. Згідно з дослідженням Dodge Construction Network спільно з CMiC, опублікованим у грудні 2025 року, 87% підрядників очікують, що ШІ трансформує галузь, а 19% заявили, що адаптували свої робочі процеси до його використання.

RICS — професійна організація фахівців з оцінювання нерухомості — опитала понад 2 200 представників будівельної галузі для підготовки звіту за 2025 рік про ШІ в будівництві. Близько 45% відповіли, що їхні організації не впроваджували ШІ, а менш ніж 1% зазначили, що ШІ повністю інтегрований у роботу організації. Construction Dive висвітлило результати під заголовком «Будівельники не поспішають запроваджувати ШІ, попри очікувані переваги».

Оптимізм і впровадження за даними двох нещодавніх опитувань. Дані: Dodge Construction Network і CMiC (грудень 2025 року), RICS (2025 рік). Зображення: Bildrix

Підготовчий етап будівництва — усі роботи підрядника до початку будівництва (тендери, перевірка документації, планування графіка) — є природним місцем для початку, адже вихідні дані вже існують у цифровому вигляді.

Що працює вже сьогодні

Аналіз комплектів креслень уже став окремою категорією програмних продуктів. Програми можуть упорядковувати аркуші в комплекті й давати їм назви, визначати масштаб кожного креслення, підраховувати умовні позначення — наприклад, розеток, світильників і сантехнічного обладнання — за легендою, яку інженер уклав для цього проєкту, а також вимірювати приміщення та стіни. Розпізнавання умовних позначень на кресленнях уже багато років є активним напрямом досліджень. У наборі даних FloorPlanCAD, опублікованому 2021 року, розмічено понад 10 000 планів поверхів за 30 категоріями об’єктів, щоб дослідники могли навчати й тестувати моделі на цьому завданні.

Ще дві можливості добре показують себе на практиці. Перша — пошук відповідей у кресленнях і специфікаціях із посиланням на аркуш, звідки взято відповідь, тож людина може перевірити її за лічені секунди. Друга — перенесення перевірених обсягів до кошторису, якщо власний довідник цін підрядника охоплює потрібні позиції.

Що досі лише демоверсія

До трьох обіцянок варто ставитися з особливою обережністю.

Ціни, які ніхто не перевіряє. Ціни на матеріали й робочу силу залежать від регіону та змінюються. Запропонована ШІ ціна може бути цілком доречною відправною точкою, але її слід чітко позначати як рекомендацію та звіряти з пропозицією постачальника, перш ніж вносити до кошторису.

Усі види робіт і будь-які вхідні дані. Найпростіший випадок — чисті векторні PDF-файли, експортовані безпосередньо з програм для проєктування. Скановані аркуші, фотографії креслень із телефона й неповні комплекти й досі створюють проблеми, а охоплення різних видів робіт дуже відрізняється. Інструмент, який добре аналізує електротехнічні креслення, може майже не працювати з кресленнями інших видів робіт.

Повністю автоматичні цінові пропозиції. Багато чинників, що визначають ціну пропозиції, на кресленнях не відображені: прогалини в обсягах робіт між різними підрядниками, методи виконання робіт, наявний стан об’єкта під час реконструкції, графік і рівень ризику, який підрядник готовий узяти на себе. Кошторисник підписує документ і відповідає за зазначену в ньому суму.

Що вже працює на практиці, а що досі лише демоверсія. Зображення: Bildrix

Чотири ознаки того, що вам демонструють демоверсію

1. Працює лише на кресленнях постачальника. Попросіть показати, як інструмент працює з вашим комплектом креслень, бажано з найскладнішим із тих, за якими ви подавали пропозицію минулого кварталу.
2. Наводять один показник точності, не пояснюючи, що він означає. Що саме підраховували, на яких кресленнях і яким способом вимірювали точність? Без розбивки за окремими позиціями цей показник мало про що говорить.
3. Нічого не позначено як невизначене. Кожна модель у чомусь не впевнена. Якщо інструмент ніколи не показує сумнівів, значить, він їх приховує.
4. Результат експортується в таблицю, а хтось вручну переносить дані до кошторису. Кожне число, введене вручну, — це нова нагода припуститися помилки.

Що запитати в будь-якого постачальника

• Які вхідні дані приймає інструмент, які види робіт охоплює та від чого відмовляється?
• Як він показує невизначеність і скільки часу триває перевірка одного з моїх комплектів креслень?
• Чи можу я редагувати результати та чи переносяться мої правки до кошторису й ураховуються під час подальших змін?
• Чи використовують мої дані для навчання чиїхось моделей і де їх зберігають?

Рамкова система NIST з управління ризиками ШІ — корисне джерело для останньої групи. Зокрема, у ній ідеться, що надійний ШІ має бути обґрунтованим і надійним, захищеним і стійким, підзвітним і прозорим, а також таким, що посилює захист приватності. Кожна з цих характеристик перетворюється на запитання, яке підрядник може поставити постачальнику.

Чому сумнів — це перевага

Моделі часто впевненіші, ніж мали б бути. Го та його колеги у 2017 році показали, що сучасні нейронні мережі часто мають погане калібрування. Заявлений мережею рівень упевненості часто не відповідає тому, наскільки часто вона має рацію. Калібрування можна поліпшити, і після цього оцінка впевненості перетворюється на чергу завдань. Завдання з низькою оцінкою впевненості передають людині, а ті, що мають високу оцінку, швидко переглядають.

Для мене ця властивість важливіша за будь-яку гучну функцію. Кошторисник не має часу повторно перевіряти кожен підрахунок у комплекті з кількох сотень аркушів. Зате він може перевірити кілька десятків позицій, які програма позначає як сумнівні. Кошторисник усе одно підписує тендерну пропозицію, а якісні інструменти дають змогу швидко її перевірити.

Програма зчитує й підраховує, людина перевіряє те, у чому сумнівається програма, а кошторисник підписує тендерну пропозицію. Зображення: Bildrix

Нещодавно Unite.AI опублікував матеріал Бабера Джаведа про розроблення ШІ для нарахування зарплати, вступу до навчальних закладів та інших сфер, де помилки мають серйозні наслідки. На його думку, будь-що, що має фінансові чи юридичні наслідки, має регулюватися детермінованими правилами, тоді як модель має інтерпретувати й пояснювати, а там, де помилки дорого коштують, потрібна перевірка людиною. Тендерна пропозиція у сфері будівництва відповідає цьому опису.

За чим стежити далі

Я очікую, що наступний рік принесе поступ після первинного підрахунку обсягів: порівняння версій креслень і перенесення змінених обсягів у документи на зміну обсягу робіт та рахунки-фактури без повторного введення даних. Саме під час внесення змін підрядники непомітно для себе втрачають гроші, адже за зміну, яку ніхто не оцінив, доводиться працювати безкоштовно.

Якщо ви керуєте підрядною компанією і хочете спробувати щось із цього, проведіть випробування на власних кресленнях, забезпечте перевірку кожного результату людиною та записуйте власні показники: витрачені години, виявлені помилки й пропущені помилки. З них ви дізнаєтеся більше, ніж із будь-яких цифр постачальника.

Що вам потрібно побачити, перш ніж довірити машинно зчитаний обсяг у тендерній пропозиції, на якій стоятиме ваше ім’я?