⚡️Управляющий директор Проектного института S.23 Лилия Федотова покидает «Самолет»

Она работала в компании с марта 2020 года.

Напомним, что в прошлом году у проектного института «Самолета» случился ребрендинг — S.23 (ранее — «Самолет-Проект»). На сегодняшний день в его портфеле 7 млн кв.м. спроектированной недвижимости и более 1000 специалистов.

UPD:

«С глубоким чувством удовлетворенности от проделанной работы и капелькой грусти покидаю компанию, в которой удалось создать наш Проектный институт S.23 с нуля. Я благодарна "Самолет" за этот невероятный опыт, за возможности, которые стали платформой для моего дальнейшего самостоятельного развития»,— комментирует свое решение Лилия Федотова.

«Мы благодарны Лилии за годы плодотворной работы, собранную сплоченную команду, которая продолжит работу S.23. Желаем успехов и горды тем, что как группа компаний готовим ТОП-менеджеров такого уровня, создающих свои бизнесы после работы в "Самолет"»,— комментирует директор по персоналу и устойчивому развитию Александра Горчакова.

Urban Sketch PRO — отечественная онлайн-платформа для расчета потенциала земельного участка. Все больше и больше компаний разрабатывают инструменты для градостроителей — эта от Инпада

Что умеет:
🔵Рассчитывает ТЭПы: площадь застройки, дает детализацию по жилью, социалке, коммерческим помещениям и парковкам
🔵Работает с реальной территорией: можно выгрузить земельные участки любой сложности и работать с их контурами с учетом ЗОУИТ.
🔵Анализирует инсоляцию.
🔵Дает предварительную оценку пиковых нагрузок по теплу, воде и электрике.

ИИ vs человеческий мозг — пока мы выигрываем

Ура 🎆

Минцифры представило проект концепции регулирования искусственного интеллекта в России до 2030 года

В основе — 5 ключевых принципов:
⚫️человекоориентированность;
⚫️технологический суверенитет;
⚫️уважение автономии и свободы воли человека;
⚫️запрет на причинение вреда;
⚫️недопущение «очеловечения» технологий.

Пока Министерство сформулировало именно принципы, которые должны лечь в основу последующего регулирования. Сейчас концепцию обсуждают с экспертным сообществом.

По данным Gartner, 99% разработчиков интересуются внедрением ИИ в корпоративные приложения и созданием агентных систем, но только 11% готовы включить ИИ‑агентов в реальные бизнес‑процессы. Почему так? Вроде же даже есть реальные расчеты экономии.

Пример экономии с ИИ
🔵На рынке США стоимость обработки одного обращения живым человеком в колл-центре — 2,87 доллара.
🔵Стоимость с ИИ (при обработке 40% обращений без перевода на вторую линию поддержки) — 1 доллар.

При таких условиях на оплату труда людей в год будет уходить — 40 млрд, на оплату ИИ — 35 млрд. Экономия налицо.

Главные проблемы внедрения ИИ-агентов в поддержку
И пусть аналитики Deloitte прогнозируют рост внедрения агентного ИИ к 2027 году до 70%, но их коллеги из Gartner спешат предупредить о рисках: более 40% проектов могут свернуть из-за высоких затрат, слабой отдачи и проблем с управлением рисками.

⚫️Затраты на поддержание диалогов с накоплением контекста растут квадратично, что делает масштабирование дорогостоящим.
⚫️Надёжность многошаговых процессов остаётся фундаментальным ограничением: даже при 99% надёжности каждого шага вероятность успешного прохождения 20 шагов составляет лишь около 82%.

Пример того, как ИИ-агенты накапливают ошибки
Моделями OpenAI (O3, O4‑Min) и Google Gemini 2.5 Pro поставили задачу вести бухгалтерский учёт за месяц — обрабатывать транзакции и сводить балансы.

Модели Claude 4 и Grok 4 на первых месяцах показывали высокую точность — отклонения были менее 1%. Но при обработке данных за год ошибки выросли до 15%. Модели завышали выручку от подписок на 5–30%, а к концу эксперимента начали "придумывать" ложные транзакции, пытаясь свести баланс.

Так что прежде чем ИИ-агенты реально автоматизируют человеческий труд, нужно решить нынешние технические ограничения и снизить стоимости использования LLM.

Подробнее о том, заменят ли нас всех ИИ-агенты, с точной датой прогнозами по срокам, — в прикрепленном исследовании «Росконгресса».

Артур Ишмаев, руководитель отдела исследований и разработки в области ИИ в ПИКе, показал, как генерировать визуализации зданий с помощью Krea и анимировать их в Midjourney

1. Генерируем изображение в Крею во вкладке Image. Сохраняем результат.
2. Загружаем результат во вкладке Edit, выбираем для редактирования модель Qwen Image Edit. Вносим изменения промтами. Сохраняем.
3. В Midjourney загружаем нужные картинки и пишем промт (у Артура был таймлапс).

Красота готова🟣

Пробуйте и делитесь своими вариантами в комментариях.

Vision Ai — новый ИИ-сервис для дизайнеров интерьера

🔵Сюда можно загрузить поэтажный план, выбрать планировку и получить готовый дизайн-проект с техническими характеристиками.

🔵Доступны три режима: генерация, визуализация и создание 3D-моделей. Последние можно сохранить в формате GLB и использовать для 3D-моделирования в Blender, 3ds Max и других программах.

Попробовать можно по предварительной записи здесь.

И вот я снова принесла подборку самых полезных и пересылаемых постов за последнее время. Почитайте, если пропустили.

🟢Про то, как на связке платформы n8n и ИИ автоматизировать бизнес-процессы в строительстве и архитектуре.

🟢Тут про ИИ-ассистента на GraphRAG, который понимает ЖК РФ и с помощью графов и RAG ищет ответы по нормативке.

🟢В Polycam появился ИИ-ассистент для быстрого создания 3D-моделей.

🟢Рокет Групп рассказал про цифровые инструменты анализа городских территорий.

Рекомендации от редактора:
🟢Книга Генриха Альтшуллера «Введение в ТРИЗ» учит создавать идеальные системы, где результат достигается минимальными средствами.

🟢А Дональд Норман в «Дизайне привычных вещей» объясняет, почему пользователи совершают ошибки и как этого избежать через правильный, интуитивный дизайн.

Делитесь своими новостями в боте @alliance_of_digital_leaders_bot. Про самые интересные — напишу.

Массовое внедрение гуманоидных роботов в быту ждет нас в ближайшие 20-30 лет — исследование Международной федерации робототехники (IFR)

Исследование «Humanoid Robots: Vision and Reality» (июль 2025) посвящено ключевым технологиям, областям применения (в промышленности, логистике, сервисе, здравоохранении, быту), а также прогрессу развития гуманоидов в разных странах.

Список основных производителей по регионам
🔵США: Boston Dynamics, Tesla, Agility Robotics, Apptronik, Sanctuary AI и др.
🔵Китай: UBTech Robot, Xiaomi, Deep Robotics, Booster Robotics и другие.
🔵Япония: Kawasaki, Toyota, Kawada, Fujisoft.
🔵Европа: PAL Robotics (Испания), Neura Robotics (Германия), United Robotics Group (Франция), Engineered Arts (Великобритания).

Региональные особенности внедрения
Региональные различия в развитии и внедрении
⚫️США: активные инвестиции техногигантов и оборонных структур, приоритет — логистика, здравоохранение и промышленность.
⚫️Китай: государственная стратегия на массовое производство и развитие сервисных роботов, создание собственной цепочки поставок.
⚫️Япония: главный упор на социализацию и интеграцию гуманоидов в повседневную жизнь, помощь пожилым, социальные функции, лидерство в образовательных и сервисных ролях.

Прогнозы
Исследование прогнозирует значительный рост применения гуманоидных роботов в промышленности в ближайшие 5-10 лет, а массовое бытовое внедрение — в перспективе 20-30 лет.

Подробнее — в прикрепленном файле

В штате Иллинойс приняли закон о запрете использовать ИИ в качестве психотерапевта

... не стройка, но интересно

Интересно смотреть, какие законы по ИИ принимают в стране с прецедентной правовой системой и узаконенным лоббированием корпоративных интересов.

Так вот в США, где потребители привыкли судиться с компаниями при нарушениях своих прав, и решения судов потом могут быть учтены при рассмотрении аналогичных — много странных законов. Но именно из-за прецедентной системы права мы можем скоро увидеть еще больше полезных законов про ИИ. А теперь про сам закон

Зачем им этот закон
Люди в состоянии кризиса доверяют свои проблемы ИИ и часто следуют его рекомендациям. Так, уже разбиралось дело, где подросток напал на родителей, следуя советам чат-бота. Соответственно, гражданский иск будет обращен к компании-разработчику. Бизнесу такое не очень. Поэтому:

Закон запрещает:
📎Использовать нейросеть для терапевтического взаимодействия с пациентами и при принятии клинических решений.
📎Внедрять планы лечения, предложенные ИИ, без обязательного утверждения дипломированным специалистом.
📎Оказывать услуги в сфере психологического здоровья без лицензии.
📎Рекламировать терапию с использованием ИИ без лицензии — за каждое нарушение теперь грозит $10 тыс.

Закон разрешает
⚫️Внедрять чат-боты в систему планирования визитов, обработки счетов и при записи к врачу.

Почему американская прецедентная система права хороша для эпохи ИИ? Пока законодательные органы думают о рисках ИИ и принимают один закон — суды реагируют на живой ущерб по конкретным случаям. Это помогает ускорить законодательные инициативы. И с одной стороны — защитить потребителя, но в целом — обезопасить разработчиков.