🔖Скрытые технологии на стройке? На днях ознакомилась с новой презентацией Павла Рудника с конференции «Искусственный интеллект в городском хозяйстве» (Москва, 20 марта 2026 г.). Традиционно плотно, содержательно и с опорой на данные ИСИЭЗ НИУ ВШЭ - от семантических карт iFORA до свежей статистики по внедрению ИИ в отраслях. 🔴Кратко по сути материалов: общая картина выглядит позитивно. Организации действительно расширяют практику применения ИИ, причем спектр решений смещается от точечных экспериментов к встраиванию в бизнес-процессы. В лидерах по проникновению традиционно ИТ, финансы и наука. Самое интересное - в разрезе эффектов: компании фиксируют не просто операционную оптимизацию, но и рост выручки. Хотя барьеры остаются классическими: кадры, качество данных и неопределенность с теми же эффектами). Но есть один момент, который зацепил как раз в силу профессионального бэкграунда. В отраслевом разрезе стройка и ЖКХ по-прежнему остаются в тени. На слайдах эти сектора либо попадают в общую группу «прочие», либо не выделены в отдельную аналитику вовсе. Хотя именно здесь уровень износа инфраструктуры, сложность проектного финансирования и потребность в предиктивной аналитике создают колоссальный запрос на интеллектуальные системы управления. Мы в своих каналах активно разбираем эту тему: и про цифровые двойники объектов капитального строительства, и про ML-модели для прогнозирования аварийности в сетях, и про внедрение компьютерного зрения на стройплощадках. Считаем, что сегмент «стройка и ЖКХ» незаслуженно обделен вниманием в таких фундаментальных обзорах, хотя по потенциалу экономического эффекта он не уступает ни финансам, ни ритейлу. 💡Очень надеемся, что уважаемые коллеги из ИСИЭЗ и экспертного сообщества в следующих циклах мониторинга все-таки посмотрят на эту сферу пристальнее. Там огромный пласт неоцифрованных процессов, и именно сейчас, когда фокус смещается в сторону интеллектуальных систем управления и клиентоцентричности (что отдельно выделено в прогнозах до 2030 года), отрасль ЖКХ и строительства готова превратиться из «белого пятна» в одно из самых перспективных направлений для внедрения ИИ. Было бы здорово увидеть это в официальной статистике и методологии измерений. А мы готовы помочь материалами😉 📲 МАХимально на связи 😉