Сбер и «Газпром трансгаз Томск» приступили к внедрению нейросетевой платформы GigaChat для автоматизации проверки исполнительной документации при строительстве линейных объектов. Пилотный проект был представлен профессиональному сообществу на международной конференции AI Journey, где подчеркнули его практическую значимость для повышения скорости и качества строительного контроля.
Проверка закрывающих документов в линейном строительстве традиционно требует больших трудозатрат: специалисты сопоставляют данные актов, приложений и ведомостей с проектной документацией, уделяя внимание даже мелочам, вроде орфографии и корректности оформления. При участии множества подрядчиков поток бумаг исчисляется сотнями файлов, что объективно замедляет ввод объектов в эксплуатацию. Новая инициатива направлена на то, чтобы снять основную часть рутины с экспертов и ускорить каждый этап приемки.
Пилот на AI Journey: задачи и ожидаемые эффекты
В центре пилотного проекта — стремление повысить прозрачность и оперативность стройконтроля. На AI Journey разработчики и представители компаний-партнеров подчеркнули, что внедрение интеллектуального помощника позволит быстрее переходить от проверки отдельных актов к системной оценке готовности объекта. В условиях географически распределенного строительства, где важна регулярная сверка большого массива документов, автоматизация становится ключевым фактором темповой и качественной сдачи работ.
Команды отмечают, что ускорение типовых процедур высвободит время экспертов на анализ узких, нестандартных кейсов. В результате срок инициации эксплуатационной готовности сократится, при этом риски избыточных согласований и повторных итераций по документам снизятся.
Как работает GigaChat с исполнительной документацией
GigaChat применяет мульти-modal подход: система распознает документы в изображениях, корректно интерпретирует таблицы и формуляры, извлекает данные из сканов и сопоставляет их с целевыми требованиями. Одновременно ИИ-агенты анализируют контекст и предметную область, определяют оптимальную последовательность действий и автоматически проверяют полноту, логические связи и корректность указанных объемов работ.
Отдельный акцент сделан на сопоставлении количественных показателей между разными актами и комплектовочной ведомостью, что особенно важно для линейного строительства. GigaChat выявляет несовпадения, подсказывает, где именно возникли расхождения, и помогает оперативно скорректировать записи. Встроенные языковые инструменты проверяют орфографию и пунктуацию, что позволяет повысить культуру документа и снизить вероятность формальных замечаний при приемке.
За счет архитектуры с участием ИИ-агентов система способна самостоятельно выбирать наиболее уместные методы анализа и масштабировать проверку на большие пакеты данных. Это обеспечивает высокую скорость обработки при стабильном качестве результатов, которое ранее было достижимо лишь при длительном ручном труде опытных специалистов.
Таким образом, технологический стек GigaChat закрывает сразу несколько болевых точек: ускоряет верификацию, унифицирует подход к проверкам, минимизирует ошибки и помогает формировать готовые к передаче комплекты материалов. При необходимости система оставляет понятные комментарии к найденным несоответствиям и формирует рекомендации по уточнению данных.
Эффект для отрасли и специалистов
Массовое внедрение AI-помощника в линейное строительство обещает заметный прирост производительности. За счет автоматизированной сверки объемов, быстрого поиска несоответствий и интеллектуальной проверки текстовых полей можно существенно сократить время на подготовку пакета документов к приемке. Это означает более динамичный график ввода объектов в эксплуатацию и устойчивое снижение операционных рисков, связанных с человеческим фактором.
Практикующие инженеры и специалисты стройконтроля получат возможность больше внимания уделять сложным вопросам, требующим экспертизы и инженерного суждения. Рутинные операции — сравнение цифр, пролистывание таблиц, вычитка стандартных формулировок — берет на себя GigaChat. В результате качество контроля повышается, а вовлеченность экспертов смещается в сторону действительно значимых решений.
Для крупных инфраструктурных проектов, где критична синхронизация подрядчиков, проектировщиков и служб контроля, единая интеллектуальная платформа снижает фрагментарность процессов. Автоматизированные проверки делают требования понятными и единообразными для всех участников, упрощая коммуникацию и тем самым уменьшая вероятность затяжных согласований.
Важно и то, что ИИ-инструменты легко адаптируются под типовые шаблоны и регламенты, что помогает аккуратно переносить лучшие практики между проектами, площадками и регионами. Такой эффект тиражирования формирует новый стандарт производственной дисциплины и помогает быстрее достигать целевых KPI по срокам и качеству.
Мнение руководителей: Андрей Дмитриев и Владислав Бородин
Руководитель дирекции трансформации клиентов CIB Сбербанка Андрей Дмитриев отмечает, что решение на базе GigaChat сочетает распознавание документов и работу с изображениями с возможностями ИИ-агентов. По его словам, система не только сопоставляет объемы работ между актами и комплектовочной ведомостью, но и автоматически выверяет текстовую часть. Первые результаты пилота с «Газпром трансгаз Томск» показали ощутимую экономию времени и сокращение ошибок, что позитивно влияет на качество и темпы строительного контроля.
Генеральный директор «Газпром трансгаз Томск» Владислав Бородин подчеркивает, что компания обеспечивает транспортировку газа в 15 регионах Сибири и Дальнего Востока и выполняет функцию строительного контроля производственных объектов. С его точки зрения, применение технологий искусственного интеллекта повышает качество процедур и ускоряет приемку, а сама инициатива логично продолжает курс на цифровую трансформацию предприятия.
Обе стороны отмечают, что благоприятный результат пилота открывает возможности для масштабирования. В дальнейшем инструмент можно адаптировать к растущему кругу задач в линейном строительстве, закрепляя единые стандарты подготовки и проверки документов и минимизируя ручной труд. Такой подход усиливает управляемость процессов и помогает поддерживать высокую планку надежности.
На AI Journey отдельно подчеркнули значимость технологического партнерства: экспертные знания отрасли, опыт организационных изменений и зрелые ИИ-методы в сочетании дают быстрый и измеримый эффект. Это позволяет не только решать текущие производственные задачи, но и закладывать фундамент для новых сервисов, где ИИ выступает как полноценный участник контура контроля.
В перспективе распространение подобных решений по стране создаст устойчивую практику цифровой приемки. Когда большая часть рутинных операций делегируется нейросети, команда может сосредоточиться на рисках, нюансах и улучшениях, которые определяют итоговое качество объекта. Для рынка это означает рост предсказуемости сроков, снижение числа возвратов на доработку и укрепление доверия между заказчиками, подрядчиками и контролирующими структурами.
Инициатива Сбера и «Газпром трансгаз Томск» демонстрирует, как продвинутые ИИ-инструменты стремительно переходят из экспериментальной фазы в практическое применение. Результат — ускорение документооборота, снижение нагрузки на специалистов и повышение прозрачности решений при приемке. Такой вектор задает оптимистичную повестку для всей отрасли: цифровые технологии становятся надежной опорой для масштабного и качественного строительства.
Синергия отраслевой экспертизы и нейросетевых технологий уже сегодня помогает решать задачу своевременной готовности объектов. По мере накопления данных и расширения функциональности платформы можно ожидать еще большего уровня автоматизации, вплоть до построения сквозных сценариев проверки — от первичного распознавания до финальной консолидированной отчетности. Для участников рынка это шанс перейти на новый уровень эффективности и устойчиво поддерживать высокие стандарты исполнения.
