Как ИИ помогает избежать перерасхода и срывов сроков?

Предиктивная аналитика — один из самых перспективных инструментов. Она помогает девелоперам предсказывать отклонения заранее, ещё до начала работ.

📊 Как это работает?
Алгоритмы машинного обучения анализируют тысячи факторов — от погодных условий до производительности рабочих — и моделируют развитие событий по трём сценариям: оптимистичному, реалистичному и пессимистичному.

«Даже в наиболее благоприятном варианте система может показать риски перерасхода или сдвига сроков. Благодаря прогнозу проектировщики корректируют бюджет и график ещё до старта работ», — отмечает Кирилл Поляков, автор материала и эксперт в цифровом строительстве.

Однако без структурированных данных система работать не будет. Предиктивная аналитика требует BIM-моделей, цифровой фиксации этапов и единой среды обмена информацией.

Разработка собственной системы может стоить до 90 млн ₽ и занять больше года. Готовые SaaS-решения внедряются быстрее и окупаются в среднем за 12–15 месяцев.

➡️ Подробности и кейсы — в новом материале DigitalDeveloper.

@digital_developer